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1 Praxis Forum für KMU : Der Schlüssel zum Erfolg 9. Mai konkret.ch schmid + siegenthaler consulting gmbh

2 Herzlich willkommen Praxis Forum für KMU : Der Schlüssel zum Erfolg 9. Mai 2012 Messe Zürich Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Fachexperte: Prof. Andreas Reber Studiengangleiter Wirtschaftsinformatik FH Nordwestschweiz, Olten Moderation: Christian Bühlmann topsoft IT Konkret

3 Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Presenting Partners A MEA Informatik AG CH 9320 Arbon mea.com Heyde (Schweiz) AG CH 8048 Zürich Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 IT Konkret Praxisnahes Wissen und umsetzbare Anregungen für einen effizienten Einsatz von Unternehmenslösungen. Fallstudien, Whitepapers, Live Events, topsoft Magazin, Website, Social Media konkret.ch

4 Handouts Download: konkret.ch/praxisforum Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Intelligenz lässt sich nicht am Weg, sondern nur am Ergebnis feststellen. Garry Kasparov

5 Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Fallstudie Unternehmen GS Swiss PCB AG 6403 Küssnacht am Rigi Mitarbeitende 100 Branche Tätigkeit Kunden Elektronikindustrie Entwicklung und Herstellung von Leiterplatten Medizinaltechnik, IT, Luft und Raumfahrt Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Fallstudie Herausforderung Lösung Vorteile Dezentrale Daten und Informationssammlungen Insellösungen für Auswertungen (Excel, Crystal Reports) Einsatz von QlikView für Analysen von Daten aus dem ERP/PPS und Finanz System sowie aus individuellen Qualitäts und Messdatensystemen Zentrale Datenbasis für alle Auswertungen Individuelle Auswertungsoptionen für alle Abteilungen Eigenständige Nutzung durch Mitarbeiter ohne IT Support

6 Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Fallstudie Unternehmen Flumroc AG 8890 Flums Mitarbeitende 270 Branche Tätigkeit Kunden Bautechnik Herstellung von Dämmwolle und platten für Wärme und Schalldämmung sowie Brandschutz Bautechnik, Brandschutz, Industrie Praxis Forum für KMU 9. Mai 2012 Fallstudie Herausforderung Lösung Vorteile Standard Integration ins Comarch ERP Verfügbarkeit von Kennzahlen via Web Max. Projektdauer: 3 Monate Multidimensionale Datenbank des Comarch BI Cockpits mit Integration in Comarch ERP unter Verwendung des Berichtstool Comarch Web Reports Book Schnelle, aktuelle Analysen (ohne Papier) der Unternehmensdaten Fortlaufende Aktualisierung Einfacher Zugang mit Unternehmens Berechtigung

7 Prof. Andreas Reber BUSINESS INTELLIGENCE = INTELLIGENTES BUSINESS? 1 Ist das Thema aktuell im KMU-Umfeld? Studentische Arbeiten zum Thema der letzten Jahre: Event-Marketingfirma: Konzept und Evaluation eines MIS Sanitärhandel: Analyse und Optimierung unserer Anwendungen im Bereich SAP BI Spital: Konzept für Spital Data Warehouse Life Science: Konzeption IT-Management Cockpit Elektro: IT-Konzept HR Cockpit Software: BI in Standardlösung integrieren Beratung: Projektkennzahlen zur Steuerung des Projektprotfolios 2

8 Ist das Thema aktuell im KMU-Umfeld? Studentische Arbeiten zum Thema der letzten Jahre: Bank: Optimierung der Analysemöglichkeiten im MIS Software: Entwicklung einer Rich Internet Anwendung zur Visualisierung und Auswertung grosser Datenmengen Software: Einführung einer neuen Reportinglösung Bank: Konzeption internes MIS Institut für Rechtsmedizin: Machbarkeitsstudie MIS Dokumentenverwaltung: Statistics from the Web Software: Redesign Auswertungen Customer Care Bank: Data Mining für Next Best Product 3 was heisst das? Begriff geprägt durch H.P. Luhn (IBM Journal) 1958 bedeutet Verständnis des Geschäfts(modells) Aufgegriffen durch Gartner Group zur Bezeichnung einer Gattung von IT-Werkzeugen zur Sammlung, Speicherung und Aufbereitung von Unternehmensdaten zur besseren Entscheidungsfindung Später weiter entwickelt zu Business Performance Management (BPM) 4

9 Intelligentes Business was heisst das? Do the things right or do the right things? Effizienz oder Effektivität? BPM kümmert sich um beide Aspekte 5 Orientierung am Management-Zyklus Auswahl einer Alternative (Entscheidungsunterstützungssysteme) Plan-/Ist- Vergleiche Zielsetzung Unternehmensziele (z.b.produkte, Umsatzziele, Mitarbeiterzahl,... Kontrolle Planung Bewertung von Planalternativen Optimierungsrechnungen Keine Führungsaufgabe delegiert an operative Ebene Realisierung Entscheidung 6 Quelle: Mag,, M. 1999

10 Balanced Scorecard Quelle: balancedscorecard.com nach Norton und Kaplan 7 Key Performance Indicator Kennzahlen sind verdichtete numerische Messgrössen, die sich auf wichtige Tatbestände im Unternehmen beziehen und diese in konzentrierter Form darstellen. Sie informieren problemorientiert über betriebswirtschaftliche Sachverhalte und erfüllen so wichtige Aufgaben in allen Phasen des unternehmerischen Entscheidprozesses. Kennzahlen werden oft in unterschiedlichen Dimensionen betrachtet. 8

11 Würfel Region Bern Basel Zürich Racer Future Tria- Racer Racer Junior Juli Juni Mai Produkt Zeit Umsatz ist der Indikator der betrieblichen Leistung Region, Produkt und Zeit sind die Dimensionen seiner Beurteilung Der Würfel 1 veranschaulicht die Dimensionen eines Indikators: an den Schnittpunkten der drei Dimensionen steht der Umsatz 1) Mehrdimensionale Würfel heissen "Hypercubes" 9 Kennzahlensysteme Umsatz Kapitalumschlag / Gesamtvermögen ROI X Gewinn Umsatzrendite / Umsatz Quelle: Du Pont de Nemours 10

12 Mängel von operativen Datenbanken Operative Entscheidungen Datenanalyse Operative Datenbanken sind unübersichtlich (originäre Detaildaten) momentbezogen (keine historischen Periodendaten) Data Warehouse benutzerfeindlich (SQL oder 3GL-Kenntnisse) 11 Definition Data Warehouse Definition gemäss W.H. Inmon A Data Warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant and nonvolatile collection of data in support of managements Decision support process. 12

13 Data Warehouse Eigenschaft:Themenbezug Operative Systeme Kontoeröffnung Data Warehouse CRM Customer Relationship Management Kreditabwicklung Führungsinstrumente Wertschriftenverwaltung Operative Systeme sind prozessorientiert und werden durch ein System verwaltet Risiko Management Das Data Warehouse ist themenbezogen und erhält Daten von vielen opertiven Systemen. Die Daten werden nach dem betriebswirtschaftlichen Umfeld des Unternehmens organisiert. 13 Data Warehouse Eigenschaft: Integration Operative Systeme Data Warehouse Anwendungsspezifisch Integriert Anwendungen und Datenbanken wurden unabhängig voneinander erstellt Entwicklung über eine lange Zeit Integration von Beginn an Designed zu Beginn, Implementation iterativ in kurzer Zeit Integration aus verschiedenen Systemen 14

14 Data Warehouse Eigenschaft: Zeitabhängigkeit Operative Systeme Data Warehouse Normalerweise aktuelle Daten Generell historischer Bezug Zeitreihenanalysen 15 Data Warehouse Eigenschaft: Beständigkeit Operative Systeme Data Warehouse einfügen ändern ersetzen Ständiger Wechsel löschen Laden / Hinzufügen Konsistent zu einer bestimmten Zeit stetiger Update Aenderungen nach Bedürfnis und nicht nach Plan auf ein Data Warehouse wird nur lesend zugegriffen 16

15 Inhalt eines Data Warehouse Typisch für ein Data Warehouse ist die Unterscheidung von Fakten (Indikatoren) Betriebswirtschaftlicher Erfolgsfaktor Dimensionen Kriterien der Beurteilung Aufgaben: Einen Indikator nach seinen Dimensionen messen "Wie hoch ist der Umsatz nach Periode, Produkt und Region?" 17 Begriffe Indikator (Fakt, Kennzahl, engl. business measure) aggregierbares meist numerisches und kontinuierliches Attribut, das die mehrdimensionale Messung eines betrieblichen Erfolgskriteriums erlaubt Dimension meist symbolisches und diskretes Attribut, das die Auswahl, Zusammenfassung und Navigation eines Indikators erlaubt Würfel (engl. cube bzw. hypercube) mehrdimensionale Datenstruktur, welche die gleichzeitige Analyse mehrerer Indikatoren und Dimensionen ermöglicht 18

16 Konzeptuelle Ebene: Sternschema für relationale Data Warehouses/Marts D D F D Sternschema: logisches Datenbankschema, das Dimensionstabellen eines relationalen Data Warehouses abfragefreundlich um eine Faktentabelle ordnet D D Abbildung mehrdimensionaler Daten auf zweidimensionale Tabellen 19 Multidimensionalität In einem Data Warehouse kommen in der Regel mehr als drei Dimensionen zusammen. Dies führt zu sehr vielen möglichen Kombinationen. Nicht alle sind sinnvoll nutzbar 20

17 Source of Data Handling of Data METADATA (Technical, Process, Business) Access & Analysis Operational data Data mart Query & Reporting Transformation Cleaning Data Warehouse Data mart Data mart OLAP External Data Data Mining Operation & Management 21 ETL Extract Transform and Load 22

18 Datenqualität Datenqualität Glaubwürdigkeit Nützlichkeit Interpretierbarkeit Integrität Korrektheit Vollständigkeit Einheitlichkeit Schlüsseleindeutigkeit Konsistenz Genauigkeit Eindeutigkeit Referenzielle Integrität Zuverlässigkeit Zeitnähe Verständlichkeit Redundanzfreiheit Relevanz 23 Quelle: Hinrichs Analyse 24

19 Lebenszyklus eines DWH Projektes Technical Architecture Design Product Selection & Installation Project Planning Business Requirement Definition Dimensional Modeling Physical Design Data Staging Design & Development Deployment Maintenance and Growth End-User Application Specification End-User Application Development Project Management 25 Quelle: R. Kimball, Lifecycle Toolkit, 1998 Anforderungsdiagramm Indikator Definition Geforderte Aktualität Geforderte Genauigkeit Sollwerte Quelle(n) Verantwortlicher Dimensionen Formel Zeitreihenbereich Masseinheit Massnahmen Bezüger Aggregatebenen Autor, Datum Version, Status 26

20 Entwicklungsprobleme Anforderungsdefinition Koordination von Fachabteilungen Laden operativer Daten Datenextraktion, -transformation und -integration Komplexität und Redundanz der Datenmodelle Definition und Wartung komplexer Tabellenstrukturen Einführung von Redundanz Speicher- und Zugriffseffizienz durch mehrere Fakttabellen und grosse Dimensionstabellen durch umfangreiche Indizes und Vorberechnungen Datenverantwortung und -sicherheit Datenhoheit der Fachabteilungen Evaluation und Schulung Tabellenmodell (z.b. Fremdschlüssel-Begriff) Boolesche Abfragelogik für Endbenutzer Projektmanagement zu lange Projektdauer (Jahre statt Monate) mangelnde Erfahrung 27 Quelle: [Lusti, 2002] Soll ein KMU BI implementieren? + Microsoft tritt auf den Markt mit Personal BI + Viele Anwender propagieren Mobile BI + Open Source BI verfügbar - Aufwand und Know How liegt in der Datensammlung und Aufbereitung sowie der richtigen Definition der Kennzahlensysteme 28

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