Mit Master Data Management zur anwendungsübergreifenden Konsistenz

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1 Mit Master Data Management zur anwendungsübergreifenden Konsistenz DI (FH) Karl Gerzabek Senior Consultant BMW Group Company

2 Agenda Definition Master Data Management Warum Master Data Management jetzt? Spezialthema Customer Data Integration 4 5 Architektur Implementierung einer Customer Data Integration -Lösung 6 Ausblick und Trends Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 2

4 Definition Master Data Management (MDM) Master Data Mangement ist ein Framework von Prozessen und Technologien, ausgerichtet auf die Erstellung und Wartung eines korrekten, aktuellen und gesicherten Datenbestandes, der eine single version of truth repräsentiert, ein anerkanntes und akzeptiertes System, das sowohl intern als auch extern unternehmensweit quer über alle vorhandenen Applikationen und alle Geschäftsbereiche hinweg eingesetzt wird. Quelle: Master Data Management and Customer Data Integration for a Global Enterprise, Alex Berson, Larry Dubov, 2007 Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 4

6 Warum Master Data Management jetzt? Erfüllung von Vorschriften Sarbanes-Oxley Basel II SEC, FMA Privatsphäre und Datenschutz Schutz vor unerlaubtem Zugriff Regelungen bzgl. Sammlung persönlicher Informationen Regelungen zur Bekämpfung der Wirtschaftskriminalität Sicherheit Geldwäsche Terrorismusbekämpfung (z.b. 9/11) z.b. USA Patriot Act (AML, KYC) Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 6

8 Definition Customer Data Integration (CDI) Customer Data Integration ist ein umfangreiches Set von Technologien, Komponenten, Diensten und Geschäftsprozessen zur Erstellung, Wartung und Bereitstellung eines korrekten, aktuellen, integrierten und vollständigen Blicks auf den Kunden quer über alle Geschäftsbereiche, Kanäle und Geschäftspartner hinweg. Quelle: Master Data Management and Customer Data Integration for a Global Enterprise, Alex Berson, Larry Dubov, 2007 Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 8

9 Customer Data Integration ODS Daten sind aktuell bereinigt integriert vollständig DWH Datamarts, sonst. Quellen CDI Data Hub Marketing Datamart Sales Datamart Campaign Management Datamart Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 9

10 Customer Data Integration Key benefits Erfüllung von Vorschriften Vermeidung von Strafen und negativem öffentlichem Image Kosteneinsparungen z.b. durch Effizienzsteigerung im Marketing Erkennung und Bekämpfung von Geldwäsche, Betrug, organisierter Kriminalität, Terrorismusfinanzierung, Wettbewerbsvorsprung Zusammenfassung des gesamten Wissens über die Kunden Stärkung der Kundenbeziehung und bindung Bessere Cross-/Upsell-Möglichkeiten Ausbau der Kundenbasis (Interessenten Kunden) Wechsel zur kundenorientierten Organisation Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 10

11 Customer Data Integration Beispiel 1 Privatkunde Musterbank,Filiale A, Betreuer A Frau - angestellt Risiko? Firmenkunde Musterbank, Filiale B, Betreuer B Mann - selbständig Frau muss als Bürge unterschreiben, da Mann selbständig Kredit für Grundstückskauf Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 11

12 Customer Data Integration Beispiel 2 Firmenkonto Privatkonto Stiftungskonto Bei Marketingaktionen drei verschiedene Angebote mit drei unterschiedlichen Konditionen Fazit Schlechter Eindruck des Kunden, Bank vergibt sich selbst Chancen auf bessere Konditionen Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 12

14 Funktionale Anforderungen an eine CDI Architektur Erstellung und Verwaltung der zentralen Datenspeicherung Implementierung von Prozessen bzgl. Data Quality Metadatenmanagement ETL-Prozesse Backup und Recovery Analytische Prozesse und Systeme Security Synchronisierung von Datenänderungen Transaktionsmanagement Matching und Generierung von eindeutigen Schlüsseln Umsetzung Mehrschichtige, service-orientierte Architektur (SOA) Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 14

15 Ein CDI-Hub als Service-orientierte Architektur Service Konsumenten Business Applications Externe Services Identifizierung und Erkennung Erfassung von pers. Eigenschaften und Benachrichtigung Identifizierung von Verbindungen, Rollen und Beziehungen Kundengruppenverwaltung Gültigkeitsprüfung, Benachrichtigung und Reporting Reporting über den gesamten Kunden Regel- und Workflow-Administration 3rd party Data interface Service Transaktionslogging und prüfung Koordination und Steuerung Fehlermanagement Data Provider Service Interface Interne Services Metadatenmanagement Datensynchronisation und Queue Management Datenarchivierung und versionierung Event- und Benachrichtigungsmanagement Security Data Provider Service Interface Data Provider Service Interface Legacy System(e) CDI Customer Hub Andere Datenquellen Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 15

17 Key Questions des Managements Welche Auswirkungen wird das MDM-CDI-Projekt auf den Wert des Unternehmens haben? Wie sehen die Kosten pro Phase und die Gesamtkosten bzw. ROI aus? Wie werden sich die neuen Businessprozesse von den alten unterscheiden? Welche zusätzlichen Skills fachlich und technisch sind für die Mitarbeiter notwendig und wie können diese erworben werden? Ist die Organisationsstruktur betroffen und wenn, in welchem Ausmaß? Welche Systeme und Funktionen sind betroffen und inwiefern? Wie wird das Projekt organisiert und geplant? Was sind die wichtigen Meilensteine und Releases? Gibt es Risken und wenn ja, welche?.? Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 17

18 Projekt Scoping Welche Logisches Verschiedene Aggregierungsebenen Beziehungstypen Datenmodell Kundentypen zwischen sind sind mit notwendig den unterschiedlichen einzelnen bzw. Personen sinnvoll? Produkttypen gibt es? verbunden Zusammenspiel Direkte Welche Privatkunde Entitäten Kundenbeziehung DWH mit <-> Privatkonto, gibt CDI-Data es? Firmenkunde Hub mit Geschäftskonto Businessprozesse Gibt Beziehung Welche Kunden es bereits Attribute mit zwischen Internetzugang, ein gibt DWH? 2 es? oder Wird mehreren TV, dieses nur Festnetz in Personen Zukunft untereinander von dem CDI-Data Hub Komplettsicht befüllt? Haushalte Wenn bringt und ja, Familien möglicherweise welche Prozesse neue sind Nutznießer davon betroffen und somit und wie? Unterstützer Abstrahiert des Projekts Kundengruppen vom tatsächlichen Speicherort der Daten und der Systeme Systeme und Applikationen LOBs Sichten und Security MDM/CDI- Projekt Typen von Customer Touch Points Analyse Welche Identifizierung Daten Systeme der Prozesse möglichen werden der sind sollen Key-LOBs betroffen wem Customer verbessert zur (Lines und Verfügung Touch-points werden of welcher Business) gestellt? und Form? wie? Produkttypen und Entitäten und Attribute Unterschiedliche In Können Welcher Gibt welcher es Systeme abgesehen Detaillierungsgrad Form? abgelöst Sichtweisen von den werden Key-LOBs reicht auf Themen bzw. aus noch bzw. werden wie weitere ist Security notwendig obsolet? LOBs, Kundenkonten Wenn die um von die ja, zu welcher dem Projekt Wer Aufwand verbessernden profitieren darf was entsteht könnten? sehen? Prozesse daraus? zu definieren? (Beispielprozess: Rasen mähen) Ist Je früher wichtig die für Zusammenhänge die Datenmodellierung und Auswirkungen erkannt werden, umso besser (je später umso teurer und riskanter) Beziehungstypen Aggregationsebenen Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 18

20 Ausblick und Trends Quelle: Forrester, Market Overview, 2007 Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 20

21 Ausblick und Trends Externe Data-Provider werden wichtiger (z.b. Dun & Bradstreet, ) Die Hersteller werden themenspezifische Produkte entwickeln wie z.b. Customer Data Hub, Product Data Hub, Reference Data Hub, Der Markt wird sich konsolidieren, Produkte aus folgenden Bereichen zu Gesamtlösungen verschmelzen: Data Quality Rules Engines Metadatenrepositories Reporting- und BI-Tools Risikobereiche verschieben sich vom Implementierungsrisiko hin zum Risiko der missbräuchlichen Verwendung der neu gewonnenen Information Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 21

22 Creating Customer Value by Credible Consulting Cirquent auf einen Blick BMW Group Company

23 Creating Customer Value by Credible Consulting Cirquent bietet erstklassiges Consulting über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg Cirquent berät in Business-Fragen und bei der Steuerung, Konsolidierung und Optimierung von Unternehmensprozessen. Zudem konzipiert, integriert und implementiert das Unternehmen IT-Lösungen und betreibt die fertigen Systeme auf Wunsch vollständig. Unsere Berater verfügen aufgrund ihrer Erfahrung und der zahlreichen, erfolgreichen Projekte für unsere Kunden über exzellentes Branchen-Know- how Am Ende zählt, wie erfolgreich unsere Beratung in der Praxis ist. Wir nennen das Creating Customer Value Wir versprechen Ihnen Wertschöpfung. Und wir lassen uns stets an diesem Versprechen messen. Wir nennen das Credible Consulting Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 23

24 Cirquent Niederlassungen Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 24

25 Wir beraten erste Adressen BMW Bank Landesbank Berlin Allianz Deutschland HUK-COBURG Deutsche Börse Pioneer Investments AMB Generali Gruppe Innova Versicherungen DZ BANK Postbank Basler Versicherungs- Münchener Fiducia IT Zürcher Gesellschaft Rückversicherung Landesbank Baden- Kantonalbank Generali Versicherung Wüstenrot & Württemberg Bank Austria Helsana Versicherung Württembergische BASF Magna Steyr Kabel Deutschland T-Com BMW Group Siemens VDO Mobilcom / Freenet T-Mobile Heidelberger Automotive O2 Versatel Druckmaschinen TRUMPF Swisscom Musicload Johnson Controls Werkzeugmaschinen Talkline Telekom Austria International Leoni Hier steht der Kundenname Hier steht der Dateicode Seite 25

26 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! BMW Group Company