Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Data- ja prosessigovernance ERP-järjestelmän käyttöönoton jälkeen pk…
Data- ja prosessigovernance ERP-järjestelmän käyttöönoton jälkeen pk-yrityksessä
Johdanto
1.1 Tutkimuksen tausta
ERP post-go-live
Tekninen käyttöönotto vs operatiivinen käyttö
Data ei tue johtamista
1.2 Tutkimusongelma (abstraktio)
Data epäyhtenäistä
Prosessit vakioimatta
Standardointi puutteelista
Tieto ei palaudu johdolle
1.3 Tutkimuksen tavoite
Data & Process Governance -malli
Kevyt, PK-yritykselle
Tiedolla johtaminen
1.4 Tutkimuskysymykset
RQ1: data- ja prosessiongelmat
RQ2: vaatimukset
RQ3: governance-mekanismit
RQ4: kevyt malli
1.5 Rajaukset
Ei tekninen toteutus
Ei koko Data Governance / EOM
Painotus: data + prosessi
Konteksti ja nykytila
2.1 Case-organisaatio
PK-yritys
Meriteollisuus
Tuotanto + projektit
Odoo ympäristö
2.2 ERP käyttöönoton nykytila
MVP
Käyttö laajentuu
Toimintamallit keskeneräisiä
2.3 Keskeiset kipukohdat (konkretia)
Data epäluotettavaa/epäselvää
Prosessit epäselviä
Standardit puutteellisia
2.4 Yhteenveto nykytilasta
Ongelmakenttä
Linkki tutkimusongelmaan
Tutkimusmenetelmät
3.1 Tutkimusstrategia
Laadullinen tapaustutkimus
3.2 Aineistonkeruu
3.2.1 Käyttäjäkysely
Ongelmakenttä (WHAT)
Q1/2026
Q3/2026?
3.2.2 Teemahaastattelut
Operations headit
Juurisyyt (WHY)
3.3 Aineiston analyysi
3.3.1 Teemoittelu
Dataongelmat
Prosessiongelmat
Governance tarpeet
3.3.2 Kausaalinen analyysi
Prosessi -> Data -> Vaikutus
3.3.3 Synteesi
Vaatimukset mallille
Abstrahointi
3.4 Tutkimuksen laatu
Validiteetti
Reliabiliteetti
Eettisyys
Teoreettinen
viitekehys
4.1 ERP ja post-go-live vaihe
Käyttöönoton jälkeinen kehitys
Governance tarve
4.2 Data governance
Omistajuus
Standardit
Käytännöt
4.3 Datan laatu
Laatu-ulottuvuudet
Minimidata
Kriittinen data
4.4 Prosessien standardointi
Data syntyy prosesseissa
Henkilöitymisen vaikutus
4.5. Governance
mekanismit
Kontrollit
Validoinnit
Arjen ohjaus
4.6 Poikkeamien hallinta
Kirjaus
Juurisyy
Feedback loop
4.7 Synteesi:
Data & Process Governance
Data + prosessi
Kontrolli + palaute
Empiiriset löydökset
5.1 Dataan liittyvät ongelmat
(WHAT)
Virheellisyys?
Puutteellisuus?
Epäyhtenäisyys?
5.2 Prosesseihin liittyvät ongelmat
(WHAT)
Standardit puuttuvat?
Epäselvä vastuunjako?
Henkilöityminen?
5.3 Juurisyyanalyysi
(WHY)
Kirjaamatta jättäminen?
Epäselvät toimintatavat?
Puuttuvat vaiheet?
Organisatoriset syyt?
5.4 Nykyiset käytännöt
(WHAT EXISTS)
Epäviralliset kontrollit
Manuaalinen varmistus
Hiljainen tieto
5.5 Governance-tarpeet
(WHAT NEEDED)
Pelisäännöt
Kriittisen datan määrittely
Prosessikohdat
Näkyvyys
5.6 Synteesi
Keskeiset ilmiöt
Linkitykset
prosessi -> data -> vaikutus
Mallin vaatimukset
Data & Process
Governance -malli
6.1 Suunnitteluperiaatteet
Keveys (pk-yritys)
Käytännönläheisyys
6.2 Kriittinen data
Minimidata
Datapisteet
6.3 Prosessikytkentä
Missä data syntyy
Kriittiset vaiheet
6.4 Governance-mekanismit
Kontrollit
Validoinnit
Ohjaus
6.5 Poikkeamien hallinta
Kirjaus
Analyysi
Oppiminen
6.6 Vastuut ja roolit
Kevyt governance
Kuka tekee mitä
6.7 Seuranta ja johtaminen
KPI:t
Trendit
Päätöksentuki
Keskustelu
7.1 Tulosten suhteutus teoriaan
Vastaavuus kirjallisuuteen
7.2 Kontribuutio
Teoreettinen
Käytännöllinen
7.3 Rajoitteet
Case
Ei implementointia
7.4 Jatkotutkimus
Laajennus
Implementointi
Johtopäätökset
8.1 Vastaukset
tutkimuskysymyksiin
RQ1–RQ4
8.2 Keskeiset löydökset
Tiivistys
8.3 Käytännön suositukset
Organisaatiolle