Realisierung einer transdisziplinären Erhebung von Daten und Kennzahlen zur Analyse und Steuerung eines Banken-IT-Dienstleisters

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1 Realisierung einer transdisziplinären Erhebung von Daten und Kennzahlen zur Analyse und Steuerung eines Banken-IT-Dienstleisters MKWI 2006, IT-Beratung - Aufgaben und Herausforderungen Stefan Thanheiser *, Achim Bischof **, Hartmut Schmeck * * Universität Karlsruhe (TH), Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB), ** FIDUCIA IT AG, Bereich Systemtechnik

2 Agenda Ausgangslage Auftrag Projektgegenstand und intention Einordnung Vorgehensmodell Initialschritte Regelschritte 2

3 : IT-(Controlling-)Disziplinen IT-Controlling: Koordinationssystem zur Förderung von Wirtschaftlichkeit und Effektivität im IT-Bereich IT-Kennzahlen: Werkzeuge im IT-Controlling Beispiele unterschiedlicher Steuerungsdimensionen: IT-Kosten-Controlling Kapazitätsmanagement Benchmarking Produktbildung und bepreisung spezialisierte Kennzahlen-Sets mit überlappendem Untersuchungsbereich Idee: Einrichtung einer Datenerhebungs-Zentralinstanz 3

4 Agenda Ausgangslage Auftrag Projektgegenstand und intention Einordnung Vorgehensmodell Initialschritte Regelschritte 4

5 Ausgangslage: Das Unternehmen und seine Situation 5 FIDUCIA IT AG: IT-Dienstleister im genossenschaftlichen Umfeld; bedient hauptsächlich Süddeutschland Betrieb von Großrechnern, Servern, Clients, Netzwerken Entwicklung und Bereitstellung von Banken-Anwendungssystemen Jahresabschluss 2004: Mitarbeiter; Jahresumsatz 707,3 Mio. Euro Strukturwandel: Konzentration: drei Fusionen 1999, 2001, 2003 Sprung auf den freien IT-Service-Markt

6 Auftrag: Transparenz schaffen und Steuerung unterstützen Ziel: Detailliertere Sicht auf fusionierte Systeme, Prozesse, Produkte Ermittlung und systematische Verknüpfung von Mengen, Kosten und Leistungen der IT Bildung einer Informationsbasis für IT-(Kosten-)Controlling Kapazitätsmanagement Unternehmensvergleiche und Benchmarking Produktbildung und -bepreisung für Outsourcing-Angebote Initiierung des Projektes TEKSAS 6

7 Projektgegenstand : Erhebung und Aufbereitung von Daten Konzentrierte, quantitative Erfassung von IT-Sachverhalten: Mengen Leistungen Kosten Dokumentation von Daten und Kennzahlen Projektintention: transdisziplinäre Analyse und Steuerung Disziplinintegrativer Ansatz: 7 Vermittlung zwischen Controlling-Disziplinen Vermittlung zwischen Operating und Controlling lokales Handeln ermöglichen, globale Effekte darstellen

8 Einordnung von TEKSAS im Unternehmen IT-Kosten- Controlling Benchmarking Capacity Management Produktbildung im Outsourcing TEKSAS Rechnungswesen Techn. Fachabteilungen 8 Mainframe Storage Server Netzwerk- Infrastruktur

9 Agenda Ausgangslage Auftrag Projektgegenstand Einordnung Vorgehensmodell Initialschritte Regelschritte 9

10 Vorgehensmodell: Einrichtung und Betrieb einer Datenerhebung Initialschritte bei Projektstart Regelschritte Vorbereitung des nächsten Durchlaufs Wartungsarbeiten, Weiterentwicklung Analyse: vorhandener Kennzahlenpool Vorhandene Kennzahlen dokumentieren Initialabgleich Angebot vs. Nachfrage Datenhaltungsystem erstellen Verrechnungssystem erstellen Messung Messdaten valideren Messdaten in Datenbasis übernehmen 10 Feedback aufnehmen und weiterleiten Berichte erstellen und versenden Daten aufbereiten Daten zu Kennzahlen aggregieren Abweichungen analysieren

11 Initialschritte: Tätigkeiten bei Projektstart 1. Analyse: vorhandener Kennzahlenpool Identifikation bestehender Informationsquellen 2. Vorhandene Kennzahlen dokumentieren Erstellung von Datenblättern für Rohdaten / Kennzahlen / Besonderheiten 3. Initialabgleich Angebot vs. Nachfrage Auswahl der Kennzahlen und Daten für die Regelkreise 4. Datenhaltungssystematik / -system erstellen Schaffung eines zweckneutralen Repositories 5. Verrechnungssystematik / -system erstellen Baukasten für Kennzahlenberechnung und -darstellung 11

12 Regelschritte I: Messung und Analyse 1. Messung Initiierung, Begleitung, Monitoring der Datenerhebung 2. Messdaten validieren Prüfung der Daten auf Stimmigkeit solo und im Kontext 3. Messdaten in Datenbasis übernehmen Übertrag der Daten in die Datenhaltung 4. Daten zu Kennzahlen aggregieren Verrechnung der Daten, Plausibilitätsprüfung 5. Abweichungen analysieren Diagnose von Deltas zu Plan und Ziel, Ursachenforschung 12

13 Regelschritte II: Reporting, Wartung, Weiterentwicklung 6. Daten aufbereiten Erstellung der Kennzahlen- Präsentationsformen 7. Berichte erstellen und versenden Bündelung der Kennzahlen und Rechercheergebnisse Report Report 8. Feedback aufnehmen und weiterleiten Vermittlung zwischen Regelkreis und Steuerungsobjekt 9. Wartungsarbeiten, Weiterentwicklung Kritik; Fortentwicklung von Methoden und Instrumenten 10. Vorbereitung des nächsten Durchlaufs Skalierung des folgenden Erhebungszyklusses 13

14 Agenda Ausgangslage Auftrag Projektgegenstand und intention Einordnung Vorgehensmodell Initialschritte Regelschritte 14

15 : Lessons learnt Andere Methoden, unterschiedliche Messwerte. Wichtig: bekannte Unschärfen oder Paradigmenwechsel dokumentieren Ungenaue Daten schwächen die Aussagekraft. Wichtig: richtiger Datenumfang und gute Datenqualität Ansprüche ändern sich. Wichtig: ehrliche Kritik bzgl. Nachfragedeckung Nachfragen gehen ins Detail. Möglichst auch für alte Erhebungen Rohdaten vorhalten 15

16 Potenziale: Verbesserungen und Weiterentwicklungen 16 Automatisierung menschlichen Erhebungsanteil ohne Qualitätseinbußen (!) senken IT-Unterstützung durch Data Warehouse-Lösung Stärkere Ausrichtung auf Prozesse/Produkte unternehmensweites Finanzcontrolling: Kosten- und Erlösrechnung auf Basis von IT-Daten Bereitstellung weiterer Basisdienste z.b.: Controlling-Ticket-System Dokumentation von Abweichungen Ist vs. Plan/Soll Aufzeichnung zugehöriger Steuerungsmaßnahmen Nachverfolgung des weiteren Werdegangs Möglichkeit: globalverträgliche Bildung steuernder Maßnahmen

17 Agenda Ausgangslage Auftrag Projektgegenstand Einordnung Vorgehensmodell Initialschritte Regelschritte 17

18 und Ausblick anhand eines projekts vorgestellt: und einer zentralen Instanz zur Unterstützung von Disziplinen im IT-Controlling durch den Basisdienst Erhebung und Verrechnung von Daten und Kennzahlen Effekte: Vermeidung redundanter Datenerhebungen Schaffung von Spezialisierungsvorteilen lokales Handeln ermöglichen, globale Effekte darstellen Zukunft: Verbesserungspotenziale realisieren Bereitstellung weiterer Basisdienste 18

19 Herzlichen Dank! Stefan Thanheiser Universität Karlsruhe (TH), Institut AIFB, Kaiserstraße Karlsruhe