1.0
主數據管理
為關鍵業務數據建立單一、可信任的真實來源。主數據管理專業服務設計營運模式；BizTech MDM 平台是交付載體——黃金記錄、來源對映、配對與存續規則、數據質素、數據監管工作台與審計紀錄——使報表與模型繼承實際存在的記錄。
我們的交付成果
- BizTech MDM 平台
- 以元數據驅動設定數據域、對映與規則。數據監管人員於 AG Grid 工作；可選的生成式人工智能草稿，須由人員確認後始生效。每個租戶均為獨立的 Azure 部署。 查看平台.
- 數據管治框架
- 企業數據的政策、標準與問責——具名負責人，而非牆上的海報。
- 數據質素管理
- 驗證規則、清理流程，以及持續的質素監察。
- 數據整合策略
- 連接分散系統，並保持跨應用程式的流程一致。
- 參考數據管理
- 集中管理代碼、類別與對照值，使每份報表使用同一套用語。
- 元數據管理
- 為既有資產記錄並維護業務與技術元數據。
沒有主數據管理，機構便要面對重複記錄、不一致數字，以及靜默的不信任。工作的重點不是新的數據倉庫，而是財務、營運與分析能夠指向同一客戶——在平台上，並由具名負責人圍繞。
2.0
數據分析
將受管治的記錄轉化為業務會使用的報表與模型。我們按機構現況出發——無論是首批儀表板，或已在爭論預測數字。
我們的交付成果
- 商業智能與報表
- 儀表板、報表與關鍵績效指標，追蹤機構已同意的重點。
- 數據視覺化
- 使複雜數據集可讀的視覺呈現，而非加以裝飾。
- 進階分析
- 以統計分析與模型揭示營運報表未能呈現的模式。
- 預測分析
- 預測與早期訊號——僅限歷史與主數據足以支持之處。
- 分析策略
- 按次序將分析工作與業務目標對齊的路線圖。
- 自助分析
- 讓業務使用者在既定範圍內探索，而無須每個問題都成為一個項目。
描述性分析並非較低階段。若機構無法解釋上月情況，便未準備好預測下季。我們會直接說明。
3.0
人工智能顧問
識別可行的人工智能機會，撰寫機構能夠配置人手的實施計劃，並在首個模型被視為決策之前設立管治。
我們的交付成果
- 人工智能策略與路線圖
- 願景、應用個案與分階段計劃——包括何時停止，而非只有何時開始。
- 應用個案評估
- 按業務價值、可行性與數據準備程度評分。
- 人工智能的數據準備程度
- 對照該應用個案評估質素、可用性與基礎設施，而非套用通用成熟度模型。
- 人工智能方案設計
- 符合技術限制、人手，以及實際持有數據的架構。
- 供應商與技術選型
- 評估平台與工具，而不將產品目錄當作策略。
- 人工智能管治與倫理
- 負責任、具透明度的部署框架——包括何時不應部署。
採用程度既屬組織，也屬技術。我們把工作聚焦於人工智能能改變一項決策或一項成本的個案，並會拒絕做戲。
委聘如何進行
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理解
業務背景、限制，以及有用成果應是何模樣。
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評估
現有數據、系統，以及真正阻礙下一階段的缺口。
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設計
切合現有技術環境的方案，而非來自他處的參考架構。
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交付
具明確里程碑、成果可供檢查的實施，而非氛圍。
就某一階段來函
