Obraz stanu obecnego
Jedna mapa technologii, danych, procesów, kosztów i odpowiedzialności uzgodniona przez biznes oraz IT.
AUDYT · ARCHITEKTURA · PLAN DZIAŁAŃ
Ustal właściwy kierunek przed kolejną inwestycją w dane.
Łączymy perspektywę biznesową, architekturę i sposób działania zespołu. Audyt Power BI, Microsoft Fabric lub hurtowni danych kończy się konkretnymi decyzjami, architekturą docelową i realistycznym planem wdrożenia.
Sytuacje i zakres współpracy
KIEDY WARTO
Rozpoznajesz tę sytuację?
- Środowisko Power BI rozrosło się bez wspólnego planu, właścicieli i standardów.
- Organizacja planuje Fabric albo modernizację hurtowni, ale nie ma uzgodnionej architektury i kolejności działań.
- Raporty istnieją, lecz biznes nadal nie ufa wskaźnikom, źródłom lub definicjom KPI.
- Koszty, czasy odświeżania albo liczba ręcznych procesów rosną szybciej niż wartość rozwiązania.
- Pomysły na AI wyprzedzają jakość, semantykę, bezpieczeństwo i odpowiedzialność za dane.
ZAKRES PRACY
Co może objąć współpraca.
- 01
Warsztaty z biznesem i IT: cele, decyzje, użytkownicy oraz krytyczne przypadki użycia.
- 02
Mapa źródeł, przepływów, modeli, raportów, integracji i odpowiedzialności.
- 03
Ocena jakości, bezpieczeństwa, wydajności, kosztów, utrzymywalności i dojrzałości zespołu.
- 04
Identyfikacja duplikacji, wąskich gardeł, długu technicznego i ryzyk operacyjnych.
- 05
Warianty architektury docelowej wraz z kryteriami wyboru i konsekwencjami.
- 06
Docelowy model governance, ról i cyklu dostarczania zmian.
- 07
Priorytety, zależności, właściciele, rejestr ryzyk i etapowy plan działań.
ELEMENTY ROZWIĄZANIA
Decyzje oparte na pełnym obrazie środowiska.
Audyt nie kończy się listą problemów. Każdy wniosek jest połączony z decyzją, odpowiedzialnością i dalszym działaniem.
Architektura docelowa
Scenariusz rozwoju dobrany do potrzeb, kompetencji, bezpieczeństwa i realnych ograniczeń organizacji.
Plan wdrożenia
Etapy, szybkie usprawnienia, zależności, ryzyka i mierniki pozwalające przejść od rekomendacji do działania.
GOTOWOŚĆ DANYCH DO AI
Gotowość danych pod AI
AI nie naprawi niespójnych definicji, nieznanego pochodzenia danych ani braku odpowiedzialności. Oceniamy jakość, semantykę, kontekst, przepływ, dostęp, bezpieczeństwo oraz własność danych względem konkretnych zastosowań AI. Wynikiem jest mapa luk i kolejność przygotowania fundamentów, a nie ogólna deklaracja gotowości.
- 01jakość i aktualność
- 02semantyka i kontekst
- 03bezpieczeństwo i dostęp
- 04własność i governance
REZULTAT
Co zostaje po zakończeniu pracy.
- Wspólny obraz sytuacji i język decyzji dla biznesu, IT oraz właścicieli danych.
- Jawne kryteria wyboru architektury i zakresu kolejnych inwestycji.
- Priorytetyzowany plan ograniczający ryzyko, koszty i przypadkowe inicjatywy.
- Materiały, które można wykorzystać do uruchomienia projektu i kontroli jego postępu.
NASTĘPNY KROK
Ustalmy właściwy zakres.
Opisz stan obecny i oczekiwany rezultat. Pierwszym krokiem może być audyt, przegląd architektury albo konkretne wdrożenie.