Download as PDF, PPTX
Data Governance projects audit. ROI return analysis
- 1. Заставьте данные работатьна вас Сергей Кузнецов, TaskData 26/11/2014 Informatica Day- Москва
- 3. Основные показателиэффективности вложений: " Внутренняя норма дохода (IRR - Internal Rate of Return); " Чистая приведенная (текущая) стоимость (NPV - Net Present Value); " Срок окупаемости (PB - Payback Period); " Норма возврата инвестиций (ROI - Return of Investment). Стандартные расчеты?
- 4.
- 5. Задачи Доля ИТбюджета* Задачи ИТ блока Инновации 14% Уменьшение вывода на рынок (ROI) Развитие 20 % Увеличение отдачи от ИТ (ROI, TCO) Эксплуатация 66% Уменьшение стоимости владения (TCO) Статьи Расходов * По данным Gartner IT Key Metrics, 2012 CapEx (34%) OpEx (66%)
- 6.
- 7. Начальные Бизнес предпосылки ТехническийАудит Соответствие решаемой задаче Текущие Риски Проекта Рекомендации Задачи Аудита
- 8. Модель Данных Очистка Данных Консолидация Объектыи связи Ядро Добыча Финансы Выявление ошибок Стандартизация Выявление дубликатов Достоверность аттрибутов Необходимый функционал Нечеткий поиск Средства Аудит активности Обогащение данных Ролевая модель История изменений Котроль за качеством Бизнес-процессы Интеграция Композитные сервисы Публикация данных Публикация событий Обновление источников Проверка транзакций Иерархии “Умный” ввод данных Отсутствие привязки к ERP Производительность и масштабируемость Потенциал к развитию Отсутствие привязки к производителю СХД
- 9. Типовые проблемы проектов Производительность Отсутствиеметодологии тестирования Расширяемость функционала Квалификация персонала Несоответствие итогового функционала исходным бизнес-предпосылкам Неспособность внедрения регламентов на организационном уровне Недостаточная вовлеченность представителей бизнес-подразделений
- 10. Текущее БудущееПроцессы • Технические стандарты •Бизнес-процессы • Регламенты • Дорожная карта Персонал • Java/MDM • Вовлечение бизнеса • Регламенты Технологии • Качество Данных • Мастер-данные • Расширяемость • Фрагментирование данны • Производительность • Множественность сущностей • Нет репликации • БД персонал • Использование мастер- данных • Процессы и потоки данных • Предсказуемая KPI Аудит Master Data Management
- 11. 11 Выбор DQ инструментарияи создания политики качества Реагирование на данные Создание метрик и KPI по качеству данных Организационная поддержка Задачи Цели Метрики Резуль тат Аудит Data Quality
- 12. 12 Data Quality Master Data Management Качестводанных поддерживает работу MDM и всей программы Управления Данными Организационная модель
- 13. TBD Топ-Менеджмент (Спонсоры) Управление Бизнес-Лидер Руководитель Практики Исполнение ИТЛидер Функциональные направления ITEnablement Управляющий Комитет Контроль High Level Deliverables Data Management: Data Stewards Партнеры Продажи сайта Межд операции COPSПродажи ПоддержкаФинансы Data Governance Рабочие Группы Executive Level VPs Маркетинг • DG strategic roadmap and capabilities • Budgetary Support • Charter • Execution Work Plan • Technology Strategy • Training Strategy • Communication Plan • Templates • SOPs/Guidelines • DG Metrics• Policies • Processes • Standard • Definitions • DQ Metrics & KPIs • Issues Log • Data Profiling Scorecards • Data Flows • RACI Matrix • CRUD Matrix • Data Analysis Report • ToolsИсполнители Модель Управления
- 14.
- 15. ТаскДата Сергей Кузнецов Россия, Санкт-Петербург 199106,Средний пр. В.О. 88A, Телефон: +7 812 385 0337 email: sergey@taskdata.com www.taskdata.com