Business Intelligence und analytisches CRM as a Service

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1 Business Intelligence und analytisches CRM as a Service Dr. Gernot Schreib b.telligent GmbH & Co.KG gernot.schreib@btelligent.com

2 Agenda Begriffsklärung: Business Intelligence (BI) und BIaaS Vorteile und Kundennutzen von BIaaS-Lösungen Voraussetzungen für erfolgreiches BIaaS BIaaS-geeignete Serviceleistungen Beispiel für eine BIaaS-Anwendung Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 2

3 b.telligent in Zahlen Gründung 1. Juli 2004 Gesellschaften Standorte Geschäftsführung Ausrichtung Kernkompetenzen Branchenfokus Gebiet Größe b.telligent GmbH & Co. KG, b.telligent Schweiz GmbH München, Düsseldorf, Hamburg, Zürich Sebastian Amtage, Klaus Blaschek Beratung in Fragen des Daten- und Informationsmanagements Business Intelligence, Data Warehousing und CRM Telekommunikation, Finanzen, Handel, Industrie, Energie Deutschland, Österreich, Schweiz 70 Mitarbeiter Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 3

5 BIaaS - Business Intelligence as a Service Nur ein weiteres Mitglied in der aas-familie? Literatur: Seufert, A. (mit Bernhardt Norman) BI as a Service - Cloud Computing: Facetten eines neuen Trends, In: BI Spektrum 2/11, TDWI, Hostmann, Bill Business Intelligence as a Service: Findings and Recommendations, ID G , Gartner, Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 5

6 Business Intelligence (BI) BI befasst sich i. d. R. mit folgenden Themengebieten: Reporting (Marketing, Finanzen, Controlling) Planung (Planning) Analytisches Customer Relationship Management (CRM) Operatives Customer Relationship Management (CRM) Prozessüberwachung (von z. B. Produktivumgebungen) Prozessoptimierung Je nach Schwerpunkt des Autors werden in der Literatur einzelne Themen stärker betont Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 6

7 BI as a Service (1/2) BI as a Service kann sein: BI durch Dienstleister / Teams, z. B. Visualisierung von Daten Scoring Kundenwertberechnungen Risikobewertungen Eine Liste von Services mit manuellem Aufwand unterstützt vollständig technisch unterstützt hybride Modelle Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 7

8 BI as a Service (2/2) Durch Cloud-Computing stehen neue Services zur Verfügung: Software, Platform, Infrastructure, DWH, as a Service BIaaS im Sinne einer Liste von BI-Services, die mit standardisierten Schnittstellen, systemtechnisch unterstützt, gekapselt und wohldefiniert, am Markt als permanent verfügbarer Dienst zukaufbar, als Prozesse hohen Reifegrads automatisiert ausgeführt werden können, wäre (relativ) neu. BIaaS ist Etablierung eines Standards von BI-Funktionen/-Services Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 8

10 Kundennutzen durch BIaaS (1/3) BIaaS ermöglicht: Konzentration auf wertschöpfende, intellektuell herausfordernde Aufgaben Auslagerung nicht wertschöpfender Tätigkeiten möglich Beschleunigung des Entwicklungszyklus Prototyping Unterstützung agiler Projektmethoden standardisierbare Tätigkeiten kostengünstiger zu beziehen Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 10

11 Kundennutzen durch BIaaS (2/3) Konzentration auf wertschöpfende, intellektuell herausfordernde Aufgaben Die Frage nach dem was und nicht nach dem wie steht im Vordergrund z. B. fällt Entwicklungsaufwand für Datenhaltung weg Beschleunigung des Entwicklungszyklus / Prototyping / Unterstützung agiler Projektmethoden Nutzung von out-of-the-box-funktionalität spart Zeit Separates System / Testsystem / Spielwiese Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 11

12 Kundennutzen durch BIaaS (3/3) Auslagerung nicht wertschöpfender Tätigkeiten Betrieb von Datenhaltungssystem Data Cleansing, Qualtitätsmonitore Definition von Standard-KPIs ist heute kein Wettbewerbsvorteil mehr. Standardisierbare Tätigkeiten kostengünstiger zu beziehen Regelprozesse auf Massenfertigungs-Niveau durchführen, d.h. arbeitsteilige, professionelle Ausführung der Prozesse Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 12

14 Voraussetzungen für BIaaS Voraussetzungen für BIaaS-Lösungen müssen erfüllt werden von den Prozessen (Reifegrad) von der technischen Umsetzung (Automatisierung, Überwachung) von weiteren Rahmenbedingungen der Lösung (RZ-Dienstleister, ) Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 14

15 Wertschöpfungskette (für Reporting) Anforderung Definieren Konzipieren Umsetzen Verteilen Interpretieren Entwickeln Enge Zusammenarbeit von Demand- Managern mit Fachbereich Neue BI-Features werden vorgestellt Global BI- Projekte werden definiert und durchgeführt BI-Architektur als eigenständige Aufgabe Ergonomische Reports Expertise im Design von BI Applikationen Zuweisung von Entwicklungstätigkeiten Reports und Dashboards Benutzerschulung Globale Benutzerverwaltung Interpretation ist ein zusätzlicher Service der BI- Abteilung Konsolidierte Plattform Zentrales Monitoring und Scheduling der ETL-Jobs Zentrales Metadatenmanagement (z. B. BI Wiki) Volle Verantwortung BI Geteilte Verantwortung BI Nicht in Verantwortung BI Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 15

16 Prozessreife 4-Stufen-Modell 4. Optimierend 3. Quantitativ - Kontinuierliche Prozessoptimierung und -Evolution (CPI) Erforderliche Prozessreife Intuitiv - Es existieren wiederholbare Prozessabläufe aber das Prozesswissen ist in den Köpfen von Einzelpersonen verankert - Hohes Qualitätsrisiko bei größeren (personellen) Veränderungen - Prozesse werden teilweise durch technische Hilfsmittel unterstützt - Minimale Prozesskontrolle und Führung 2. Qualitativ - Die Prozesse sind definiert, dokumentiert und institutionalisiert, d.h. Arbeitsanweisungen und Dokumentvorlagen liegen vor - Das Zusammenspiel aller Prozesse ist bekannt und in einer Prozesslandkarte erfasst - Aufgaben sind übertragbar - Prozesse werden durch entsprechende Systeme unterstützt - Prozesse funktionieren verlässlich über Abteilungsgrenzen und mehrere Personen hinweg - Die Leistungsfähigkeit der Prozesse kann gemessen und ad hoc ausgewertet werden - Es existieren definierte Produktivitäts- und Qualitätskennzahlen die automatisiert generiert werden - Ressourceneinsatz und Output der Prozesse kann und wird im Voraus geplant - Es existieren SLAs für einzelne Prozessschritte - Die Prozesse sind komplett systemtechnisch unterstützt - Die Prozessqualität wird kontinuierlich überwacht und berichtet Benachrichtigungen - Rigorose Defekt-Analyse und Prävention - Ressourceneinsatz und Output der Prozesse wird zeitnah gegen die Planwerte gemessen - Es existieren SLAs für alle Prozessschritte - Die Prozesse sind komplett systemtechnisch unterstützt und mit automatisierten Warnsystemen ausgestattet Durchsatz und beteiligte Organisationseinheiten Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 16

17 Voraussetzungen der BI-Prozesse BI-Prozesse des Reifegrads 3 Quantitativ: Die Leistung der Prozesse können gemessen, überwacht und ad hoc ausgewertet werden. Definierte Produktivitäts- und Qualitätsmetriken können automatisch generiert werden. Es existieren service level agreements (SLAs) für einzelne Prozessschritte. Die Prozesse sind vollständig systemtechnisch unterstützt. Ziel der Nutzung von BIaaS kann es auch sein, diesen Reifegrad zu erreichen Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 17

18 Voraussetzungen der technischen Umsetzung Prozessreife 3-Quantitativ erfordert die Governance-Prozesse * : Operations- & SLA-Management Incident-Management Change-Management Problem-Management Security- & Audit-Management Quality-Management Datentechnische Anforderungen Interface-Management Metadata-Management Masterdata-Management * nach ITIL Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 18

19 Weitere Voraussetzungen BIaaS erhält durch Einbindung der Datenebene und Verarbeitung von ggf. personenbezogener Produktivdaten eine neue Qualität: Beachtung des Datenschutzes und -sicherheit datenschutzkonforme Wahl des RZ-Standortes (innerhalb/außerhalb EU?) Erhöhte Zugriffsschutzmechanismen für berechtigte Personen Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 19

21 BIaaS-geeignete Serviceleistungen Aktuelle BI-Prozesse, der Servicekatalog einer BI-Abteilung, sind meist individuell für ein Unternehmen konzipiert, d. h. der Anforderer definiert (nahezu) vollständig die umgesetzte Logik (KPIs, Selektionen, ), die eingesetzten Tools (Oberflächen, Datenhaltung, ), den Umfang der Lösung (Beschränkung auf diverse Sichten). Erfolgreiches BIaaS wird zur Standardisierung führen: close-loop Applikationsabläufe als BI-Service generische Reports für Branchen und Abteilungen als BI-Service Prototyping als BI-Service Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 21

22 BIaaS Datenfluss für close-loop Applikation nutzt Daten Interface Data Warehouse local data (opt.) BI-Service API generiert Daten Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 22

24 Beispiel eines erfolgreichen BIaaS Modells Anforderung war die Bereitstellung folgender BI-Prozesse als BIaaS: Marketing-Reporting Kampagnenmanagement als Ergänzung eines bestehenden Online-Shops. Die BIaaS-Prozesse müssen betrieben und ggf. weiterentwickelt werden Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 24

25 Realisierung des DWHs Architektur des DWHs: mandantenfähiges Normalformmodell Entitäten einer klassischen Verkaufsplattform (Kunde, Verkäufe, ) Entitäten für Kampagnen-Management (Kampagnen, Angebot, Bewerbung, Reaktion) ETL-Prozess über File-Interface Absicherung des ETLs über Datenqualitäts-Monitore Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 25

26 Die Lösung: Ergänzung des Online-Shops um ein optimal vernetztes DWH und Kampagnenmanagement als SaaS DWH Kundendaten, Käufe, Events, Registrierungen, Kampagnendaten Business Intelligence Adhoc-Reports für Datamining Standardreports für vordefinierte Aufgaben Alle Online-Shop- Umsätze Event-gesteuertes Tracking aus allen CRM-Systemen Alle Kampagnenreaktionen Kampagnenmanagement- System (CMMS) Für automatisiertes Target- Oriented E-Marketing Für After-Sales- und Empfehlungsmarketing Für Selektion und Segmentierung für redaktionelle ings Vorbereitete Schnittstellen zu Marktforschung und Lettershops Alles alssoftware as a Service Initiales Investment für BRITA verhältnismäßig gering BRITA benötigt kein internes Know-how für DWH, Datenbanken und Reporting Kann sich auf seine Kompetenzen konzentrieren Beim Betrieb eines DWH fallen immer wieder kleinere Tätigkeiten an, für die eigenes Personal überdimensioniert wäre Kampagnenmanagementsystem (CMMS) und DWH sind als Produkte konzipiert Geringer Projektaufwand für Kunden mit selber Shop-Plattform, Befruchtungseffekte durch mehrere Kunden

27 Reporting-Lösung Architektur der Reporting-Lösung: Realisierung der üblichen Anforderung eines Marketing- Reportings eines Handelsunternehmens Consumerdaten (Stamm- und Bewegungsdaten) ecommerce (Einzelkauf und besonders von Abonnements) Werbeerfolgskontrolle Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 27

28 Die Herausforderung: Closed-Loop-Marketing und Grundlagenschaffung für state of the art ecommerce Funktionalitäten Reporting über Consumerdaten (Stamm- und Bewegungsdaten) Reporting von ecommerce (Einzelkauf und besonders von Abonnements) Analyse Selektion und Segmentierung für zielgerichtete Kampagnen Berücksichtigung der BRITA SAP-Produkthierarchie Kundenselektion Direktmarketing - Reaktion Kauf Sonstige Reaktion Controlling

29 Realisierung des Kampagnen-Managements Kampagnen-Management CMMS Selektion über Customer-Datamart (standardisiert) Generierung von Werbeangebote automatisierte Aussendung der s mit Hilfe eines Dienstleister automatisierte Übermittlung der Response in das CMMS Bereitstellung der Werbeerfolgskontrolle im Reporting Bereitstellung der Werbungserhalts- und Responsedaten im DWH und Customer-Datamart Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 29

30 Systemüberblick CRM Kundenstammdaten, Produktregistrierungen, Kundenanfraqen DWH Reporting- Daten Reporting Online-Shop Kampagnendaten Kundendaten, Käufe, Events, Registrierungen, SaaS Kampagnendaten Lettershop (Versanddienstleister für , usw.) Internationale Online-Shops SaaS Kampagnenmanagement- System CMMS SaaS Kampagnenversand und Klickauswertung SaaS

31 BARC - Best Practice Award Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 31

32 Zusammenfassung (für den Anwender) BIaaS ist als Service-Dienstleistung noch eine recht junge Disziplin der aas-produktpalette vorhanden: BI-Dienstleistungen, die zugekauft werden sollen, müssen einen hohen Prozessreifegrad erreicht haben, klar abgrenzbar sein und genau definiert werden können, eine Datenschnittstelle (Eingang und Ausgang) mit qualitativ hochwerten Daten besitzen, nur geringen Customizing-Aufwand verursachen, datenschutzrechtlich geprüft werden Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 32

33 Zusammenfassung (für den Anbieter) BIaaS ist wie jede andere Service-Dienstleistung sorgfältig mit den entsprechenden Governance-Prozessen auszustatten: Das Angebot der BI-Services muss BI-Prozesse mit hohem Reifegrad implementieren, über die wesentlichen Governance-Prozesse verfügen, die ebenfalls systemtechnisch unterstützt sind, die Kernprozesse der BI-Tätigkeiten adressieren, eine unternehmensunabhängige, möglichst auch branchenunabhängige Standardisierung vorweisen. Datenschutzrechtliche Fragestellung ist erhöhte Aufmerksamkeit zu widmen Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 33

34 Fragen Ihre Fragen Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Business Intelligence und analytisches CRM as a Service 34