Data Management & Quality Framework™
Talent Basen asiantuntijoiden kehittämä viitekehys tiedonhallinnan kehitämiseksi.
Viitekehyksen avulla nopeammin konkreettisiin tuloksiin
Olemme kehittäneet Data Management & Quality™ -viitekehyksemme yli kymmenen vuoden kokemuksemme pohjalta. Viitekehys tukee kehitysprojektin eri vaiheita ja auttaa muodostamaan eheän kokonaisukuvan tiedonhallinnasta aina tarpeiden ja nykytilan ymmärtämisestä toteutuksen ketterään jalkautukseen. Sen avulla on helppo tunnistaa ja kehityskohteita ja toteuttaa parannuksia oikeassa järjestyksessä. Tämä varmistaa sen, että kehittäminen tuottaa nopeasti konkreettisia tuloksia.
Viitekehykseen kuuluvat myös eri toimialoilla ja tilanteissa parhaiksi todetut menetelmät ja mallit. Erilaisista projekteista kertyneen kokemuksen kautta työskentelytapamme nivoutuu sulavasti osaksi niin ketteriä kuin perinteisempiäkin projekteja.
Data Management & Quality™ -viitekehys
Tavoitteet ja hyödyt
Tavoitteiden määrittely ohjaa kaikkia seuraavia vaiheita. Siksi jokaisen projektin alussa on hyvä pysähtyä pohtimaan mitä projektilla tavoitellaan ja miksi projektia ollaan toteuttamassa.
Tietomallit
Tiedonhallinnan ja tietojen hyödyntämisen kannalta on erittäin oleellista, että tiedot ja niiden taustalla olevat käsitteet ymmärretään samalla tavalla. Se edellyttää tärkeimpien liiketoimintayksiköiden ja -tarpeiden tietojen rakenteiden, riippuvuuksien ja tietosisältöjen määrittämistä ja kuvaamista.
Datan laatu
Laadukas data toimii perustana kaikelle datatekemiselle, sillä paraskaan järjestelmä tai prosessi ei tuota haluttua lopputulosta jos siinä käytettävä data ei ole riittävän laadukasta.
Järjestelmät ja integraatiot
Keskeisenä osana eheän kokonaiskuvan luomista on tärkeää selvittää miten nykyisiä järjestelmiä käytetään, ja millainen rooli niillä on tavoitetilassa. Se edellyttää järjestelmien arkkitehtuurin ja integraatioiden läpikäymistä, tietovirtojen määrittelyä sekä toteutusvaatimuksien määrittelyä tarvittavien rajapintojen kehittämiseksi.
Prosessit
Jotta toimintaa voidaan kehittää tai muokata, on tiedettävä millaississa prosesseissa data liikuu ja ketkä sitä liikuvattavat. Prosessien kuvaaminen edellyttää tiedon elinkaaren ja hallintaprosessien määrittelyä, sidosryhmien luokittelua ja vastuiden ja toimintamallien suunnittelua.
Tiedonhallintamalli
Tiedonhallintamalli toimii kaiken tiedonhallinnan taustalla. Maksimaalinen hyöty datan hyödyntämisestä saavutetaan, kun datan hallintaan panostetaan, sen laadusta huolehditaan ja sitä hyödynnetään läpi organisaastion.
Kehittäminen & muutos
Onnistunut muutos edellyttää hyvää suunnittelua ja taitavaa muutoksen läpivientiä. Sopivien kehitysmentelmien valinta ja mukauttaminen sekä niihin liittyvien prioriteettien ja mittareiden määrittäminen auttavat tavoitteen saavuttamisessa.
Me autamme
- Arkkitehtuurit
- Asiakkuudenhallinta
- Data-alustat & raportointi
- Tiedonhallinta
- Data governance
- Tiedonhallinta
- Johto
- Tiedonhallinta
- Tietosuoja
- Tiedonhallinta
- Data governance
- Tiedonhallinta
- Arkkitehtuurit
- Tiedonhallinta
- Data governance
- Tiedonhallinta
- Tietosuoja
- Asiakkuudenhallinta
- Lean agile
- Tiedonhallinta
- Verkkopalveluiden kehitys
- Arkkitehtuurit
- Data-alustat & raportointi
- Lean agile
- Tiedonhallinta
- Data governance
- Tiedonhallinta
- Data governance
- Tiedonhallinta
- Tietosuoja
- Tiedonhallinta
- Johto
- Data governance
- Tiedonhallinta
- Data governance
- Data-alustat & raportointi
- Tiedonhallinta
- Tiedonhallinta
- Asiakkuudenhallinta
- Tiedonhallinta
- Tietosuoja
- Verkkopalveluiden kehitys
- Tiedonhallinta
- Verkkopalveluiden kehitys
- Lean agile
- Tiedonhallinta
- Data-alustat & raportointi
- Tiedonhallinta
- Tiedonhallinta
- Lean agile
- Tiedonhallinta