Előadást letölteni
Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon
1
2010. november 11-12. Balatonfüred
Informatika a Társadalomért Konferencia Adatvagyon gazdálkodás, avagy milyen „kincsek” rejlenek az állami adatmezőkön? 2010. november Balatonfüred Handout
2
Prezentáció célja Digitális Magyarország 2010-2014 Két esettanulmány
i:39 Nyilvántartások konszolidációja i:54 Nemzeti adatvagyon hatékony felhasználása Két esettanulmány Adattisztítás Adatvagyon konszolidáció Gondolatébresztés
3
Clarity Consulting Iparági modellek Szervezet Informatikai környezet Üzleti megoldás Informatika integrálja a bevált iparági modelleket, és a megvalósításnál az informatikai és a szervezeti, azaz az emberi befogadó környezetre egyaránt összpontosít. Clarity Solutions Adatminőség menedzsment Master Data Management Adattárház Customer Relationship Management 3
4
Adatvagyon hatékony felhasználása Nyilvántartások konszolidációja
Miért fontos az adat? IT hatékonyság Szolgáltatás fejlesztés IT hatékonyság Ügyfél-kiszolgálás Jelentések Mi a súlya az adatvagyonnak? Milyen célra és milyen mértékben? Ellenőrzések Jelentések Ellenőrzések Közigazgatás Versenyszféra
5
Hogyan érjük el a célt? Nemcsak az a kérdés, milyen célra és milyen mértékben…hanem hogyan? Adhoc Igények Tegnapra…. Hajsza…gyors sprint…ahogy esély sincs Kék szalag Technológia adta lehetőségek….4 fő
6
Üzleti szolgáltatások
Adatvagyon értéklánc Hasznosítás Üzleti szolgáltatások Gazdálkodás Adatpiacok, CRM, KÜT Finomítás Adattisztítás, MDM Kitermelés Adattárház építés Feltárás Adatvagyon felmérés
7
Üzleti szolgáltatások
Adatvagyon értéklánc Hasznosítás Üzleti szolgáltatások Gazdálkodás Adatpiacok, CRM, KÜT Finomítás Adattisztítás, MDM Kitermelés Adattárház építés Feltárás Adatvagyon felmérés
8
Üzleti szolgáltatások
Adatvagyon értéklánc Hasznosítás Üzleti szolgáltatások Gazdálkodás Adatpiacok, CRM, KÜT Finomítás Adattisztítás, MDM Kitermelés Adattárház építés Feltárás Adatvagyon felmérés
9
Üzleti szolgáltatások
Adatvagyon értéklánc Hasznosítás Üzleti szolgáltatások Gazdálkodás Adatpiacok, CRM, KÜT Finomítás Adattisztítás, MDM Kitermelés Adattárház építés Feltárás Adatvagyon felmérés
10
Üzleti szolgáltatások
Adatvagyon értéklánc Hasznosítás Üzleti szolgáltatások Gazdálkodás Adatpiacok, CRM, KÜT Finomítás Adattisztítás, MDM Kitermelés Adattárház építés Feltárás Adatvagyon felmérés
11
Üzleti szolgáltatások
Adatvagyon értéklánc Hasznosítás Üzleti szolgáltatások Gazdálkodás Adatpiacok, CRM, KÜT Finomítás Adattisztítás, MDM Kitermelés Adattárház építés Feltárás Adatvagyon felmérés
12
Esettanulmány 1.) – Adattisztítás
DQM Pro adatelemzés szabály konvenciók PL-SQL ------ DQM módszertan szabály varázsló szabály tár szabály-betöltő DQM üzleti felhasználó DQM IT felhasználó elemzett adatbázisok szabály futtatás hiba- listák adatjavítás jó adat kereső prog. konvenciók IT felhasználó hiba- listák (javításhoz) adatjavítási módok beállítása automatikus jó adat keresés jó adat kereső prog.tár jó adat listák referencia adatbázisok update script generátor manuális adat- források manuális javítási listák eredmény kiértékelés és prezentáció manuális munka szervező DQM üzleti Felhasználó duplikáció keresés Adattisztítás sikertényezői: 1. Tudjuk, hogy milyen információt, mire szeretnénk használni: cél szükséges minőség (csak a szükséges!) [benzin/gázolaj, 95/98 (100 lehetetlen)] 2. Dinamizmus: amivel tudunk, haladjunk – maga a folyamat is bonyolult különösen fontos a mérés (a komplexitás nagy) [ez azért nem egy lepárlási folyamat!] 3. Megrendelő [szolgáltató] – tulajdonos [bányajogokat bíró] - kezelő [kitermelő] érdekeinek harmonizációja (értéklánc folytonosságának a biztosítása) 4. Hatékony eszközkészlet = olcsó előállítási/fenntartási költségek [finomító]: 4.1. A változó igényekhez könnyen illeszthető (ugyanarra az adatra von. igények vált. [ólmozott/ólmozatlan] / szituáció más [csövön, vagy tartálykocsin]) 4.2. A lehető legnagyobb automatizálást lehetővé tevő (automatizált javítások, adatjavító programok generálása) 4.3. Az üzleti és az informatikai modell konzisztenciáját megtartani képes, de nem rigorózus (a folyamatot/dinamizmust nem korlátozza) 4.4. A megelőzésre is használható 4.5. A folyamat minden eleme kontrollált mérhető
13
Esettanulmány 1.) – Adattisztítás
Feladat: duplikációkeresés+ TAJ rendszer belső inkonzisztenciái Foglalkoztatói bejelentések belső inkonzisztenciái TAJ és a bejelentési adatok közötti inkonzisztenciák Néhány múltbeli adat (nagyságrend): 30 ezer/12 millió hibás TAJ rekord 20 ezer több TAJ számmal rendelkező 1,5(+1,7) millió/ 56 millió hibás bejelentés rekord Biztosítási jogviszonnyal nem rendelkezők célalkalmazás A feladat: alapvetően duplikációk/azonos személyek keresése az adatok standardizálásával (úgy vetjük össze, mintha javítva lettek volna, de javítva nem lettek)
14
Esettanulmány 2.) – Üzleti hasznosítás
Adatvagyon konszolidációs célfüggvény: 5 adatgyűjtő szervezet és többféle módszer Széttagolt adatforrások (~ 8 rendszer) Papír alapú adatgyűjtés Adhoc és eseti belső felhasználás 39 db OSAP adatgyűjtés 90+80+??? mFt éves szolgáltatási díj Statisztikai adattárház és egy szolgáltató Adatgyűjtés elektronizációja SLA alapú statisztikai adatkezelés Másodlagos felhasználás és értékesítés ösztönzése
15
Szolgáltatási és működési modell
Esettanulmány 2.) – Üzleti hasznosítás Adatvagyon felmérés 5 adatgyűjtő cég/szervezet és többféle adatfeldolgozási módszer Széttagolt adatforrások (~ 8 rendszer) 39 db és 2db / év OSAP adatgyűjtés (1 db online!) és 96 db agg. OSAP átvét Hazai (KSH, háttérintézmények) és nemzetközi (EU, OECD) adatszolgáltatás ~ 160 fő belső felhasználó db adatszolgáltató 2 – 35 oldal / kérdőív adathely / kérdőív 170 mFt éves szolgáltatási díj, egy statisztika átlagos költsége: ~4.360 eFt Szolgáltatási és működési modell Üzleti tervezés Közbeszerzés
16
Szolgáltatási és működési modell
Esettanulmány 2.) – Üzleti hasznosítás Adatvagyon felmérés Szolgáltatási és működési modell Üzleti tervezés Közbeszerzés
17
Esettanulmány 2.) – Üzleti hasznosítás
Adatvagyon felmérés Szolgáltatási díjstruktúra és elszámolási modell OSAP fejlesztés és szolgáltatás realitásának (5 éves időtáv, megtérülés) vizsgálata Megtakarításra vonatkozó elvárások vizsgálata Eredményes közbeszerzés előkészítése Szolgáltatási és működési modell Üzleti modellezés és tervezés Közbeszerzés
18
Esettanulmány 2.) – Üzleti hasznosítás
Adatvagyon felmérés + ~ 80 mFt értékű IT beruházás + Online feldolgozás + 50 % hatékonyság- javulás + hazai és nemzetközi szolgáltatási igény (10 eFt – 1-2 mFt) % éves megtakarítás + Tudatos statisztikai adatgyűjtés, adatfelhasználás (SLA) + Költséghatékony megoldás - Osztódás a megrendelői oldalon Szolgáltatási és működési modell Üzleti modellezés és tervezés Közbeszerzés
19
+ = ? Nyomás Hőmérséklet
20
The 4C’s of Diamonds Cut Carat Colour Clarity ?
21
Köszönjük a figyelmet! Lackó Péter Szedenics Gábor
mobil: +36 (20) Szedenics Gábor mobil: +36 (30)
Hasonló előadás
© 2024 SlidePlayer.hu Inc.
All rights reserved.