שירות

שירותי הפיכת נתונים ארגוניים לנכסים

שירותי ממשל נתונים מקצה לקצה עבור ארגונים בינוניים וגדולים, בניית פלטפורמת נתונים מרכזית מאוחדת, המרת נתונים מבולגרים לנכסים אסטרטגיים מהימנים.

הצעת מחיר מותאמת

צור קשר לקבלת פתרון מותאם

ייעוץ מקוון

全链路服务

从数据采集、存储、治理到应用,提供端到端的一站式数据管理服务

专家团队定制

资深数据专家深入业务场景,量身定制数据治理策略与中台建设方案

解决数据孤岛

打破多业务系统数据壁垒,实现统一标准、高质量的数据资产体系

提升数据质量

通过体系化治理方法,将杂乱数据转化为可信、可用的战略资产

支撑业务决策

确保数据可管理、可共享、可分析、可运营,真正驱动业务创新

量化交付保障

交付物明确、流程规范、SLA可量化,确保服务成果落地可靠

תשובת AI ישירה

שירותי פלטפורמת נתונים מרכזית וממשל נתונים הניתנים על ידי צוות מומחים מנוסה, המכסים את כל הנתיב מהערכת מצב קיים ועד הטמעה ומסירה, ומסייעים לארגונים להפוך נתונים מבולגרים לנכסים מהימנים. השירות כולל ניקוי איכות נתונים, תכנון ארכיטקטורה של פלטפורמת נתונים מרכזית, ומספק התחייבות SLA ניתנת לכימות כגון שיפור איכות נתונים של ≥80%.

תהליך אספקת השירות

1

调研与评估

深度访谈业务与IT团队,梳理数据现状与需求,输出《数据现状评估报告》

2

方案设计

基于评估结果设计治理体系与中台架构,定义数据标准与模型,输出设计方案

3

实施与治理

执行数据清洗与治理,部署中台组件,开发数据服务接口,交付治理成果

4

交付与培训

完成系统联调与验收测试,交付文档代码,提供知识转移与实操培训

5

持续保障

提供运维支持与持续优化,确保数据资产稳定运行,响应问题与需求

הסכם רמת שירות

1个工作日
זמן תגובה
99.9%
הבטחת זמינות

רמות זמן תגובה

דחוף
1个工作日
עדיפות גבוהה
2个工作日
בינוני
4个工作日
רגיל
8个工作日

סקירת השירות

שירות פלטפורמת נתונים מרכזית וניהול נתונים הוא שירות מקצועי המיועד ללקוחות ארגוניים, שמטרתו לסייע לארגונים לבנות מערכת נכסי נתונים אחידה, סטנדרטית ואיכותית, תוך התמודדות עם אתגרים מרכזיים כמו איים של נתונים, איכות נתונים ירודה והיעדר תקני נתונים, ובסופו של דבר לאפשר ניהול, שיתוף, ניתוח והפעלה של נתונים.

הערך המרכזי של שירות זה הוא: הפיכת נתונים מפוזרים ומבולגרים בארגון לנכסים אסטרטגיים מהימנים ושמישים. באמצעות מתודולוגיית ניהול נתונים שיטתית, בשילוב עם ארכיטקטורת פלטפורמת נתונים מרכזית成熟ה, אנו מספקים לארגונים שירות מקצה לקצה – מאיסוף נתונים, אחסון, ניהול ועד יישום. בניגוד לכלי ניהול נתונים או מוצרי פלטפורמת נתונים מרכזית גרידא, אנו שמים דגש על "היישום בשטח" של השירות – כלומר, צוות מומחי נתונים ותיקים חודר לתרחישים העסקיים של הלקוח, מתאים אישית אסטרטגיות ניהול נתונים ותוכניות בניית פלטפורמה, ומבטיח שתוצאות השירות יוכלו באמת לתמוך בהחלטות עסקיות ובחדשנות.

שירות זה מתאים במיוחד ל: ארגונים גדולים ובינוניים בעלי נפח נתונים גדול, סוגי נתונים מורכבים, וצורך בשילוב נתונים ממערכות עסקיות מרובות, וכן לארגונים הנמצאים בתהליך של טרנספורמציה דיגיטלית ומעוניינים לבסס תרבות מונעת נתונים. בין אם מדובר בתעשיית הפיננסים, הקמעונאות, הייצור או האינטרנט, כל עוד אתם מתמודדים עם אתגרי ניהול נתונים מבולגן ושחרור ערך נתונים קשה, שירות זה יספק לכם פתרונות מעשיים וברי-יישום.

תוכן השירות

הלקוח יקבל את התפוקות ותכני השירות הברורים והניתנים לאימות הבאים:

שירותי בסיס

  1. דוח הערכת מצב נתונים נוכחי: מיפוי מלא של נכסי הנתונים הקיימים של הלקוח, כולל סידור מקורות נתונים, הערכת איכות נתונים, ניתוח מצב תקני נתונים, יצירת דוח הערכת מצב מפורט, וזיהוי מוקדי ניהול ועדיפויות.
  2. תכנון מערכת ניהול נתונים: כולל מערכת תקני נתונים, כללי איכות נתונים, אסטרטגיית אבטחת נתונים, תקני ניהול מחזור חיי נתונים – סדרה שלמה של מסמכים פרוצדורליים, להבטחת ניהול מסודר.
  3. תכנון ארכיטקטורת פלטפורמת נתונים מרכזית: בהתבסס על הצרכים העסקיים והמצב הטכנולוגי של הלקוח, עיצוב ארכיטקטורת פלטפורמה הכוללת שכבת איסוף נתונים, שכבת אחסון וחישוב, ושכבת שירות נתונים, יצירת מסמכי ארכיטקטורה והמלצות לבחירת טכנולוגיה.
  4. הגדרת מודלים ותקני נתונים: הגדרת מודלי נתונים עסקיים מרכזיים (כגון תחומי נושא: לקוח, מוצר, הזמנה וכו'), וקביעת תקני נתונים אחידים (כולל תקני קידוד, כללי שמות, הגדרות שדות וכו') להבטחת עקביות נתונים בין-מערכתית.
  5. יישום ניקוי וניהול איכות נתונים: ביצוע פעולות ניהול כגון ניקוי, הסרת כפילויות, השלמת נתונים חסרים בתחומי נתונים קריטיים, והפקת דוח השוואת איכות נתונים לפני ואחרי הניהול, לכימות תוצאות הניהול.
  6. ממשקי שירות נתונים ו-API: מתן ממשקי שירות נתונים סטנדרטיים (כגון שאילתת נתונים, הרשמה לנתונים, סנכרון נתונים וכו') התומכים בקריאה מהירה של נתוני הפלטפורמה על ידי מערכות עסקיות.

שירותי ערך מוסף (אופציונלי)

  1. התקנה ותצורה של פלטפורמת ניהול נתונים: סיוע ללקוח בהתקנת כלי ניהול נתונים (כגון פלטפורמות לניהול מטא-דאטה, ניטור איכות נתונים, ניתוח קשר דם נתונים וכו') וביצוע תצורה ראשונית.
  2. הדרכה והעברת ידע בתפעול נתונים: מתן הדרכה ייעודית לצוות הלקוח בנושא ניהול נתונים ותפעול פלטפורמה מרכזית, כולל מתודולוגיה, שימוש בכלים, תחזוקה שוטפת וכו', להבטחת יכולת תפעול עצמאית של הלקוח.
  3. תמיכה מתמשכת באופטימיזציה ותחזוקה: מתן תמיכה מרחוק או במקום לפרק זמן מוגדר לאחר מסירת השירות, סיוע ללקוח בפתרון בעיות בניהול נתונים ותפעול הפלטפורמה, וביצוע אופטימיזציה מתמשכת בהתאם לשינויים עסקיים.

תהליך המסירה

שירות זה משתמש בתהליך מסירה סטנדרטי בן ארבעה שלבים, כדי להבטיח התקדמות מסודרת של הפרויקט ושליטה בסיכונים:

שלב ראשון: מחקר והערכה (2-4 שבועות)

  • פעילויות מפתח: ראיונות עומק עם הצוותים העסקיים וה-IT של הלקוח, מיפוי מצב הנתונים הנוכחי והצרכים העסקיים; ביצוע מיפוי מקורות נתונים והערכת איכות ראשונית.
  • תפקידים משתתפים: אחראי נתונים מצד הלקוח, מומחים עסקיים; יועץ ניהול נתונים ותיק מצדנו, אנליסט עסקי.
  • תפוקות: "דוח הערכת מצב נתונים נוכחי", "תכנית יישום הפרויקט".
  • אבן דרך: אישור דוח ההערכה, התחלה רשמית של הפרויקט.

שלב שני: תכנון (3-6 שבועות)

  • פעילויות מפתח: בהתבסס על תוצאות ההערכה, תכנון מערכת ניהול נתונים וארכיטקטורת פלטפורמת נתונים מרכזית; הגדרת תקני נתונים ומודלים; יצירת מפת דרכים ליישום.
  • תפקידים משתתפים: אחראי טכנולוגיה מצד הלקוח, מומחים עסקיים; ארכיטקט מצדנו, מומחה ניהול נתונים.
  • תפוקות: "תכנון מערכת ניהול נתונים", "תכנון ארכיטקטורת פלטפורמת נתונים מרכזית", "מסמך הגדרת תקני נתונים ומודלים".
  • אבן דרך: אישור התכנון, כניסה לשלב היישום.

שלב שלישי: יישום וניהול (4-8 שבועות)

  • פעילויות מפתח: ביצוע ניקוי וניהול נתונים לפי התכנון; התקנת רכיבי ליבה של פלטפורמת הנתונים המרכזית; פיתוח ממשקי שירות נתונים.
  • תפקידים משתתפים: תפעול IT מצד הלקוח, מנהל נתונים; מהנדס נתונים מצדנו, מהנדס פיתוח.
  • תפוקות: נכסי נתונים מנוהלים, API של שירות נתונים, דוח השוואת תוצאות ניהול.
  • אבן דרך: אישור תוצאות ניהול הנתונים, מעבר מבחני תפקוד הפלטפורמה.

שלב רביעי: מסירה והדרכה (2-4 שבועות)

  • פעילויות מפתח: אינטגרציה מערכתית ובדיקות קבלת משתמש (UAT); מסירת כל המסמכים והקוד; ביצוע העברת ידע והדרכה.
  • תפקידים משתתפים: משתמשי קצה מצד הלקוח, צוות תחזוקה; מדריך הכשרה מצדנו, מנהל פרויקט.
  • תפוקות: "דוח קבלת פרויקט", "מדריך תחזוקה", "חומרי הדרכה".
  • אבן דרך: קבלה רשמית של הפרויקט, כניסה לתקופת תמיכה בתחזוקה.

הערה: התקופות לעיל הינן הפניה לפרויקטים טיפוסיים. התקופה בפועל עשויה להשתנות בהתאם להיקף ומורכבות הפרויקט, ותאושר עם הלקוח בעת התחלת הפרויקט.

התחייבויות השירות

אנו מספקים התחייבויות לרמת שירות (SLA) ניתנות לכימות, להבטחת איכות וזמינות מסירת השירות:

סעיף התחייבותמדד ספציפיהסבר
שיעור מסירה בזמן≥95%שיעור המסירה בזמן לפי אבני הדרך של תכנית הפרויקט
שיפור איכות נתונים≥80%שיפור של לפחות 80% בשלמות, דיוק ועקביות של תחומי נתונים קריטיים (כגון לקוח, מוצר) לאחר הניהול בהשוואה למצב הקודם
זמן תגובה לבעיותבתוך 4 שעות עבודהבעיות טכניות או שינויים בדרישות שהעלה הלקוח יקבלו תגובה ראשונה תוך 4 שעות עבודה
זמן פתרון בעיותבעיה רגילה: 2 ימי עבודה; בעיה דחופה: יום עבודה אחדבהתאם לחומרת הבעיה, מתן פתרון או השלמת תיקון בפרק הזמן הנקוב
שיעור אישור תפוקות100%כל התפוקות חייבות לקבל אישור רשמי מהלקוח, תוך עמידה בתקנים המוסכמים
התחייבות לשביעות רצון≥90%ציון שביעות רצון לקוח בסוף הפרויקט לא נמוך מ-90 (מתוך 100)

הערה: מדדי SLA לעיל הינם התחייבויות כלליות. ניתן לבצע התאמות בפרויקטים ספציפיים בהתאם למצב בחוזה. אם לא יעמדו במדדים המובטחים, תינתן פיצוי או הפחתה בשירות בהתאם לתנאי החוזה.

כישורי הצוות

שירות זה מסופק על ידי צוות מנוסה ומוסמך במיוחד לניהול נתונים ובניית פלטפורמות נתונים מרכזיות, כאשר לחברי הליבה יש הרקע הבא:

  • גודל הצוות: צוות מסירת הפרויקט מורכב בדרך כלל מ-5-10 חברים, כולל מנהל פרויקט אחד, יועץ ניהול נתונים ותיק אחד, ארכיטקט נתונים אחד, 2-3 מהנדסי נתונים, אנליסט עסקי אחד, ואיש אבטחת איכות אחד.
  • הסמכות מקצועיות: חברי הצוות מחזיקים בתעודות CDMP, תעודות קשורות של DAMA, וכן תעודות ארכיטקטורת פלטפורמת נתונים מרכזית מפלטפורמות ענן מובילות (כגון Alibaba Cloud, AWS, Huawei Cloud).
  • ניסיון בתעשייה: לצוות ניסיון ממוצע של למעלה מ-8 שנים בניהול נתונים ובניית פלטפורמות נתונים מרכזיות, שירות מצטבר ליותר מ-50 לקוחות ארגוניים, המכסים מספר תעשיות כגון פיננסים, קמעונאות, ייצור, בריאות ואינטרנט, ומסירה מוצלחת של מספר פרויקטי ניהול נתונים גדולים (בהיקף נתונים של PB).
  • מומחי ליבה:
    • יועץ ניהול נתונים ראשי: 15 שנות ניסיון בניהול נתונים, הוביל בניית מערכות ניהול נתונים במספר חברות Fortune 500, מתמחה בקביעת תקני נתונים ושיפור איכות.
    • ארכיטקט נתונים: 10 שנות ניסיון בארכיטקטורת פלטפורמות Big Data, בקיא במערכות טכנולוגיות עיקריות כגון Hadoop, Spark, Flink, תכנן ארכיטקטורות פלטפורמה לעיבוד TB ליום במספר פרויקטים.

אנו מתחייבים כי חברי הליבה בפרויקט יישארו יציבים במהלך תקופת השירות. במקרה של שינוי, יידרש תיאום מראש עם הלקוח וקבלת הסכמה.

מודל תמחור

שירות זה מציע מודלי תמחור גמישים ומגוונים, כדי להתאים לצרכים ולתקציבים שונים של הלקוחות:

  1. מחיר קבוע לפרויקט: מתאים לפרויקטים גדולים ובינוניים עם דרישות ברורות והיקף מוגדר. הצעת מחיר חד-פעמית בהתבסס על הערכת כמות העבודה והמורכבות. התשלום מתבצע בשלבים (לדוגמה: 30% בהתחלה, 40% בשלב הביניים, 30% בקבלה).

    • מחיר הפניה: בהתאם להיקף הפרויקט, בדרך כלל בין 300,000 ל-1,500,000 ש"ח.
  2. תמחור לפי ימי אדם: מתאים לפרויקטים עם דרישות גמישות והיקף משתנה, או לשירות הזקוק לתמיכת מומחים חלקית. תשלום לפי מספר ימי האדם בפועל.

    • מחיר הפניה: יועץ ותיק: 5,000-8,000 ש"ח ליום; מהנדס נתונים: 3,000-5,000 ש"ח ליום.
  3. מנוי שנתי: מתאים ללקוחות הזקוקים לניהול נתונים מתמשך ותחזוקת פלטפורמה מרכזית לטווח ארוך. חוזה שירות שנתי הכולל הערכות ניהול תקופתיות, תמיכה באופטימיזציה ותגובת חירום.

    • מחיר הפניה: דמי מנוי שנתי בדרך כלל בין 200,000 ל-600,000 ש"ח לשנה, מותאם בהתאם להיקף השירות והיקף הנתונים.

הערה: המחירים לעיל הינם טווחי הפניה בשוק. הצעת המחיר בפועל תיקבע לאחר הערכה מפורטת של הצרכים הספציפיים של הלקוח, קנה מידה של הנתונים, תקופת השירות וגורמים נוספים. אנו מתחייבים להצעת מחיר שקופה וללא עמלות נסתרות.

הסמכות

质量管理体系认证证书

质量管理体系认证证书

质量管理体系认证证书

质量管理体系认证证书

质量管理体系认证证书

质量管理体系认证证书

QUALITY MANAGEMENT SYSTEM CERTIFICATE

QUALITY MANAGEMENT SYSTEM CERTIFICATE

PDF 文档点击查看

质量管理体系认证证书

PDF 文档点击查看

质量管理体系认证证书

质量管理体系认证证书

质量管理体系认证证书

QUALITY MANAGEMENT SYSTEM CERTIFICATE

QUALITY MANAGEMENT SYSTEM CERTIFICATE

PDF 文档点击查看

高新技术企业证书

软件企业证书

软件企业证书

מאמרים קשורים

高校数据治理的五个常见陷阱与应对策略——基于真实项目的复盘

本文基于德州职业技术学院、桂林医学院等高校数据治理项目的真实实践,系统复盘了高校在数据中台与数据治理项目中常见的五个陷阱:将数据治理等同于上系统、忽视数据标准建设、重建设轻运营、忽视业务部门参与、定制功能质量失控。针对每个陷阱,结合真实案例和可量化的服务承诺,提供了经过验证的应对策略,并提出了高校数据治理的"三步走"路线图,为高校信息化管理者提供务实参考。

高校数据孤岛怎么破?从融合门户到人员管理平台的一体化实践

高校数据孤岛问题长期困扰信息化建设者。本文基于融合门户系统、人员管理平台、数据中台与数据治理服务的多项目集成经验,结合湖北中医药大学智慧迎新实战案例,系统梳理了从"入口统一"到"数据统一"再到"治理统一"的三层一体化破局路径,为高校信息中心主任和数字化建设负责人提供可落地的实践指南。

从零搭建食品企业数据中台:孔妈妈食品数字化生态战略的实践复盘

从零搭建食品企业数据中台:孔妈妈食品数字化生态战略的实践复盘

高校数据治理的五个常见陷阱与应对策略——基于真实项目的复盘

本文基于德州职业技术学院、桂林医学院等高校数据治理项目的真实实践,系统复盘了高校在数据中台与数据治理项目中常见的五个陷阱:将数据治理等同于上系统、忽视数据标准建设、重建设轻运营、忽视业务部门参与、定制功能质量失控。针对每个陷阱,结合真实案例和可量化的服务承诺,提供了经过验证的应对策略,并提出了高校数据治理的"三步走"路线图,为高校信息化管理者提供务实参考。

שאלות נפוצות

תוכל לשאול אותי על פלטפורמת נתונים מרכזית וממשל נתונים

שירותי פלטפורמת נתונים מרכזית וממשל נתונים | צוות מומחים מנוסה | פתרון המרת נתונים לנכסים מקצה לקצה | 芒旭软件