»BI im Spannungsfeld zwischen Strategie und Technologie«

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1 9. Oracle Business Intelligence und Data Warehouse Konferenz 2014»BI im Spannungsfeld zwischen Strategie und Technologie«Ronald Bachmann, prometis Consulting Neuss,

2 Ronald Bachmann Senior Consultant prometis Consulting GmbH Strategieberatung und Projektmanagement Beratungsfelder Data Warehousing und Business Intelligence Big Data Social Software und Enterprise 2.0 Customer Relationship Management Financial Management Organisations- und Prozessberatung IT Umsetzungspartner 2

3 Was ist Business Intelligence? Aus: Kemper, Mehanna, Unger (Vieweg+Teubner, 2006): Business Intelligence Grundlagen und praktische Anwendungen»Unter Business Intelligence wird ein integrierter, unternehmens- spezi]ischer, IT- basierter Gesamtansatz zur betrieblichen Entscheidungsunterstützung verstanden.«3

4 Integrierter Gesamtansatz Business & IT Strategie und Geschäftsmodelle Endnutzer Fachliche Prozesse ETL, Staging, Modellierung Technische WorkClows Datenquellen Business IT Business & IT 4

5 Strategie Geschäftsmodelle Geschäftsaktivität Analyse Geschäftsaktivität Steuerung Marketing Auftragseingang Umsatz Ergebnis Das Data Warehouse ist nur ein Teil dieses Gesamtansatzes. Data Warehouse/BI Analyse / Monitoring 5

6 Business Intelligence ist ein Unternehmensprozess!... aus sich überlagernden»closed Loops«... 6

7 Closed Loop 1: Monitoring Zielerreichung und Maßnahmenableitung... aber was ist mit der Datenqualität?... stimmen die Berichte inhaltlich?... sind die abgeleiteten Maßnahmen zielführend? 7

8 Closed Loop 2: Monitoring & Optimierung der Prozess- und Datenqualität... aber wie entsteht aus Datenanalysen neues Business? 8

9 Closed Loop 3: Rückkopplung qualitätsgesicherter Analysen in die Wertschöpfungskette Call Center Agent hat alle wichtigen Kundeninformationen Controller hat qualitativ hochwertige Planungsdaten Top Management hat alle technisch ermittelbaren Informationen und sichert strategische Entscheidungen ab 9

10 Warum ist es in der Praxis so schwer, Business Intelligence umzusetzen? 10

11 Anzahl der Zustimmung nach Branchen Quelle: Gartner 11

12 Wie reagiert das Business bei ausbleibenden Mehrwerten aus der IT? 12

13 KEIN Single Point of Truth! By- Pass Reporting 13

14 Konsequenz des By- Pass- Reportings ist ein Kreislauf des Scheiterns... Fehlinvestition Ausbleibende Mehrwerte 14

15 Schlechte Datenqualität aus operativen Prozessen und Systemen Keine Beitrag der Fachbereiche zur Verbesserung der Datenqualität Unzureichende Qualität der Reports aus DWH/BI By- Pass- Reporting der Fachbereiche 15

16 Die»BI- Falle«! 16

17 Wie entkommt man der»bi- Falle«? Erkenntnis BI- Initiativen müssen von der Fachlichkeit getrieben sein! BI- Projekte erfordern: (Top) Management Attention / Sponsoring ein eindeutiges Mandat eine eigene BI- Organisation (BICC) ausreichende Ressourcen eine eigene BI- Strategie eine auf Kooperation ausgerichtete Unternehmenskultur 17

18 Organisation Business Intelligence Competence Center (BICC) beispielhaft 18

19 Methodik Parallelisierung Unternehmen haben keine Zeit, zuerst eine komplette Konsolidierung und Optimierung von Prozessen, Systemen und Work]lows vorzunehmen, bevor sie mit dem Au]bau von Business Intelligence beginnen BI- Projekte müssen Quick- Wins für das Business liefern (Akzeptanz) Nachhaltiger Infrastrukturau]bau und Quick- Wins müssen parallelisiert werden 19

20 Start BI Initiative Phase 1 Quick Win I Quick Win II Quick Win n Ende BI Initiative Phase 1 Level I Datenqualität Level II Single Point of Truth Level n BI- Organisation AuCbau BI- Rahmenbedingungen abgeschlossen Unzureichende BI- Rahmenbedingungen Abnehmender Aufwand für Aufbau BI-Rahmenbedingungen 20

21 Einige Worte zu Big Data... 78% der Unternehmen verorten Big Data bei ihren IT- Abteilungen Quelle: Heins, E. (Mai 2013).» Big- Data- Mehrwert wird noch nicht erschlossen«, isreport, S. 9. Aber was genau ist eigentlich Big Data...?... und wie sehen die konkreten Anwendungsfälle aus...? 21

22 Gartner»Big Data is high- Volume, high- Velocity and high- Variety information assets that demand cost- effective, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making.«dan Ariely, Professor für Psychologie und Verhaltensökonomie»Mit Big Data ist es wie mit Sex im Teenager- Alter: Jeder spricht darüber. Keiner weiß wirklich, wie es geht. Alle denken, dass die anderen es tun, also behauptet jeder, dass er es auch tut.«22

23 Big Data ist kein eigenständiges Phänomen, sondern ein Effekt der»digitalisierung aller Lebensbereiche«. Enquete- Kommission des Deutschen Bundestages»Internet und digitale Gesellschaft«Bildung und Forschung Datenschutz, Persönlichkeitsrechte Demokratie und Staat Internationales und Internet Governance Interoperabilität, Standards, freie Software Kultur, Medien, Öffentlichkeit Medienkompetenz Netzneutralität Urheberrecht Verbraucherschutz Wirtschaft, Arbeit, Green IT Zugang, Struktur und Sicherheit im Netz 23

24 Auszug aus dem Abschlussbericht der Enquete- Kommission des Deutschen Bundestages»Internet und digitale Gesellschaft [...] dass die Veränderungen, die die Digitalisierung der Gesellschaft mit sich gebracht hat, tiefgreifend und unumkehrbar sind. Sie sind in ihren Auswirkungen vergleichbar mit den Umwälzungen der Industrialisierung im 19. oder der ErCindung des Buchdrucks im 16. Jahrhundert.«è Die Digitalisierung hat gesellschaftliche Relevanz. è Big Data als Effekt der Digitalisierung hat gesellschaftliche Relevanz. Wir werden Big Data im Unternehmen nur verstehen, wenn wir die Mechanismen der digitalen Revolution und den aus ihr resultierenden gesellschaftlichen Wandel verstehen. 24

25 Auf dem»safer Internet Day 2013«diskutierten Verbraucherministerium und der Hightech- Verband Bitkom mit Experten in Berlin über die Frage:»Big Data Goldmine oder Dynamit?«. 1. Big Data birgt große wirtschaftliche Potenziale und kann helfen, gesellschaftliche Probleme zu lösen. 2. Beides erfordert von uns allen die Bereitschaft zur Bereitstellung persönlicher Daten, die wir nur zeigen werden, wenn unsere Daten und unsere Privatsphäre entsprechend geschützt sind. 25

26 Vertrauen wird in Zeiten der Digitalisierung und Big Data zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor Kundenzentrierung Datenschutz Kundenbindung Vertrauen 26

27 Big- Data- Analytik ist mehr als BI 2.0 Bei BI haben wir die»komplexität der Welt«reduziert, um de]inierte Themengebiete analytisch beherrschbar zu machen. Business Intelligence Datenquellen Reduktion der»komplexität der Welt«Klassische Datenbanken, Normalisierung, ACID*- Ansatz * Atomicity, Consistency, Isolation und Durability 27

28 Big- Data- Analytik ist mehr als BI 2.0 Durch die Digitalisierung geschieht das genaue Gegenteil: Die»Komplexität der Welt«wird sukzessive in IT- Systemen gespiegelt und technologisch haben wir darauf bereits reagiert...»komplexität der Welt«* Atomicity, Consistency, Isolation und Durability 28

29 Big- Data- Analytik ist mehr als BI 2.0 Wenn wir die Daten in diesen neuen IT- Systemen nutzen wollen, begegnet uns die»komplexität der Welt«wieder. Big Data Datenquellen Reduktion der»komplexität der Welt«Wir müssen den technologischen Konzepten für Big Data nun gedankliche Konzepte folgen lassen. 29

30 Big Data analysieren heißt, Big Data interpretieren. Die Interpretation von Daten und Analyseergebnissen erfährt gerade in Zeiten von Big Data einen enormen Bedeutungszuwachs. Beispielweise ist das Verständnis dafür, wie Daten in welchem Kontext überhaupt entstanden sind, essentiell wichtig für deren Bedeutung und damit für deren Interpretation. Polystrukturierte (Variety) Massendaten (Volume) mit hoher Veränderungsdynamik und wechselnden Bedeutungszusammenhängen (Velocity) müssen permanent in unterschiedliche thematische Zusammenhänge eingeordnet werden. 30

31 Data Scientists & Interdisziplinäre Teams Unternehmen suchen»data Scientist«die neben technologischen Skills und hoher IT- AfCinität insbesondere auch eine breite humanistische Bildung und hohe Sozialkompetenz in interdisziplinäre Teams einbringen Generalisten. Zum Beispiel Google stellt daher laut Personalchef Laszlo Bock» [...] lieber Generalisten als Spezialisten ein«. Quelle: Der Spiegel, Nr. 10 vom

32 Big Data & Generalisten Data Scientists benötigen für ihre Arbeit hohe Freiheitsgrade, Kreativität und Intuition; sie müssen pragmatisch und agil - geradezu»spielerisch«- mit Herausforderungen umgehen. Die Ergebnisse dieser»spielwiese«müssen durch ein übergeordnetes Projektmanagement ertragsorientiert in die vorhandenen Unternehmensstrukturen integriert werden. Wir müssen weiter voraus und vor allen Dingen anders denken als bisher nach dem Muster... 32

33 Nicht das Internet kommt zum Auto, sondern das Auto wird Teil des Internets. 33

34 »Big Data Fluch oder Segen? Unternehmen im Spiegel gesellschaftlichen Wandels«(mitp, Februar 2014)»Die Herausforderung bei Big Data besteht darin, den Daten einen Sinn zu geben.«34

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