Agilität in der BI Praxis

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1 Agilität in der BI Praxis 5. März 2010 Peter Kühni Lead Architect Business Intelligence Swisscom AG

2 Inhalt BI/DWH in der Swisscom Warum muss BI agil werden? Wie begegnet Swisscom den agilen Herausforderungen? Prüfstein: Herztransplantation (neues konvergentes CRM System) Ausblick: Wohin geht die Reise?

3 BI/DWH in der Swisscom

4

5 BI / DWH in der Swisscom Klares Commitment zu einem zentralen Enterprise Data Warehouse Zentrale BI Organisation (1/3 in der Technik, 2/3 im Business verankert) erbringt BI Services für Marketing, Finance und Product Development BI ist für Swisscom essentiell, um im Massenmarkt dem Anspruch bestmöglicher Servicequalität zu entsprechen Swisscom steckt inmitten einer grossen IT Transformation: Folge des Swisscom internen Mergers und 2008 und der Ausrichtung auf neue Technlogien/Netze (Glasfaser, IP basierende Netze) kontinuierlicher Änderungsbedarf an BI/DWH

6 Warum muss BI agil werden?

7 Warum muss BI agil werden? Änderungsspirale dreht immer schneller Änderungen werden immer häufiger Marktbewegungen in immer kürzen Zyklen IT Transformation: ständig neue Hausaufgaben Time to market wird immer kürzer Änderungen müssen in immer kürzerer Zeit umgesetzt werden Folgende erschwerdende Faktoren müssen berücksichtigt werden: Qualitätsansprüche steigen (geschäftskritische Anwendungen, operative Aufgaben) Bedarf nach Integration zur Überwindung der IT Heterogenität steigt Geld/Personal für Anpassungen wird immer knapper

8 Wie begegnet Swisscom den agilen Herausforderungen?

9 BI Agilität durch Architektur und Organisation Architektur auf Effizienz und Anpassungsfähigkeit ausrichten Weniger ist mehr Architektur so schlank wie möglich werden Redundanzen in Daten und Funktionen reduzieren Gleiches immer gleich machen Standardisierung in allen Bereichen einführen und weitertreiben Industrialisierung maximieren Organisation optimieren Motivierte, BI affine Menschen einsetzen (Inhaltswissen ständig pushen) Effizientes Deliverymodell optimiert auf regelmässige Rollouts und minimalen Overhead

10 Slim BI Architecture

11 Architekturprinzipien Business Mehrwert ist der zentrale Fokus Business Prozesse und Quellsysteme werden vor der DWH Integration systematisch analysiert Klassische Analytik und moderne BI Applikationen nutzen die integrierte Datenbasis Hohe Datenintegrationsqualität Enterprise Data Warehouse Vision Zentraler DWH Ansatz (single source of truth) ermöglicht globale Analyse und Steuerung von Swisscom für eine Vielzahl von Benutzer und Anwendungen Eine Datenwahrheit für das ganze Unternehmen Wahrheit aus den Quellen wird nicht verändert DWH Nutzung für analytische und operative Anwendung Geringe Betriebskosten Weniger ist mehr So wenig Daten, wie möglich redundant halten So wenig physische Data Marts wie möglich So wenig Architekturschichten wird möglich So wenig ETL Code wie möglich So wenig unterschiedliche Tools wie möglich Daten so fein granular wie möglich Robust und betreibbar Hoher Industrialisierungsgrad (normale und aussergewöhnliche Situationen werden automatisch adressiert) Datenqualitätsframework mit Feedbackloop (operative Systeme, Business)

12 Designziel weniger ist mehr Normalisiertes Datenmodell (3NF) Normalisiertes Datenmodell schafft Flexibilität und minimiert Änderungen Eingekauftes Telekommunikations BI Datenmodell reduziert als rasch nutzbarer Baukasten die Einführungszeit Direkte Nutzung der EDW Schicht Nutzer greifen direkt auf das 3NF Modell zu Single Source of the Truth lässt sich einfacher implementieren Time to market wird optimiert Usability durch Business View Layer Ein weitgehend logischer Layer (Views) vereinfacht die Nutzung des DWH Modells (Hierarchiedenormalisierung, Snapshot support, Join elimination) Bei Performanceproblemen kann eine Materialisierung transparent für den Enduser eingeführt werden Data Marts minimieren Data Marts werden nur dann materialisiert, wenn komplexe, häufig genutzte Businesslogik erforderlich ist

13 Designziel weniger ist mehr Aggregate minimieren, Maintenance reduzieren Sowenig Aggregationen wie möglich bauen Nur Datenbankmittel (AJI im Teradata Fall) einsetzen Keine künstichen Schlüssel (surrogate keys) Combined Keys (Source Key Source System) einsetzen Reduziert die Entwicklungszeit und die ETL Komplexität DWH Semantik unabhängig von den Loads Business Mapping kann jederzeit erfolgen, auch rückwirkend Keine Patches aufgrund fehlender Business Mappings erforderlich ETL Tool als Standard definieren und nutzen ETL Tool standardisiert für alle Lade und Transformationsaufgaben einsetzen ELT (Pushdown) Funktionalität reduziert Komplexität und Laufzeit

14 BI Architektur Anfang 2009 Analytics Presentation SAP SAP SAP INCA Portal (Sharepoint) Data Mining & Advanced Analytics Data Analysis & Reporting Data Mart / Analytical Application Enterprise DWH Data Transformation Staging Area Data Extraction S A P B I F X S A P B I M C S A P B I S L MSI Teradat a SAS NeMo Teradata Informatica PowerCenter BO SAS FX DW Cognos OraWB SPSS Clementine BW DM Essbase Scripts Oracle CUC DW SA S PPM DW SAS DI Source Systems Financial Intelligence Customer Intelligence Process Intelligence Network & IT Intelligence Fokus Konsolidierung SAP BI - Konvergenter Kunde, konvergente Call Center Analytics

15 BI Architektur Anfang 2010 Analytics Presentation SAP Portal INCA Portal (Sharepoint) Data Mining & Advanced Analytics Data Analysis & Reporting Data Mart / Analytical Application Enterprise DWH Data Transformation Staging Area SAP BI Teradat a SAS MSI SDW Teradata SAS Cognos SPSS Clementine FX-Retailer DWH Oracle Essbase Oracle SA S BW CRM DM Oracle Data Extraction Source Systems Financial Intelligence Customer Intelligence Informatica PowerCenter Process Intelligence Oracle WB SAS DI Network & IT Intelligence Fokus Konvergenz Fixnet/Mobile - Konsolidierung Frontroom

16 Zielarchitektur (2011) Analytics Presentation One BI Portal Data Mining & Advanced Analytics Data Analysis & Reporting SAS oder SPSS Microstrategy Oracle Essbase Data Mart / Analytical Application Enterprise DWH Data Transformation Staging Area SAP BI Teradata SDW Teradata Data Extraction Informatica PowerCenter Source Systems Financial Intelligence Customer Intelligence Process Intelligence Network & IT Intelligence

17 Effiziente BI Delivery Organisation

18 Organisationsprinzipien Starkes BI Anforderungsmgm Starke Verzahnung im Business Präzise Beschreibung der Business Anforderungen erstellen Release- statt Projektorientierung Fabrik kann unterschiedlich grosse Workitems bewältigen Kontinuierliche, planbare Auslieferung von neuer Funktionalität Minimierung der Overheadfunktionen Führungsfunktionen mit Architektenprofilen besetzen Steuerungsoverhead konsequent reduzieren Externes Sourcing vereinfachen BI als E2E Deliveryprozess leben Grenzen Front/Backend, Solution Architekt/Entwickler aufheben Übergreifende Funktionen wie Programm Mgt und E2E Architektur als zentralen Service konzipieren Agilität bewahren Sprint Team schafft die nötige Agilität für kurzfristige hochprioritäre Aufgaben

19 Delivery Modell Übersicht Release to Prod Rel ease to Prod Release to Prod Rel ease to Prod Release to Prod Release to Prod 4 Monate BI Requirements Engineering BI Governance E2E BI Programm Sprint Team 1 Release Team 1 Release Team Wochen Ready f or Business Accept ance Ready f or Business Acceptance Ready f or Business Accept ance Ready f or Business Acceptance Ready f or Business Accept ance Ready f or Business Acceptance Was Wie Wann Supporting Processes Supplier Mgt, Environment Mgt, Information BI Operat ions & 2nd Level Support 3rd Level Support, Hotfixes & Daily Business Topics assigned t o topic owner based on component list Vorbereitungsphase Umsetzungsphase

20 Herztransplantation

21 BI Herausforderung: Einführung CRM System Ausgangslage/Anforderung Neues CRM System wird eingeführt BI/DWH soll ab Tag 1 funktionieren, alle bestehenden Kundenanforderungen erfüllen und zusätzlich komplett neue, geschäftskritische Funktionen wahrnehmen Prestudy fördert unangenehme Erkenntnisse zu Tage Kundenmodell ändert radikal Finales Datenmodell wird erst etwa 9 Monate vor Rollout erwartet Rollout als Big Bang konzipiert Testdaten mit sinnvollem Testset erst 6 Monate vor dem Start Herztransplantation für kundenzentriertes DWH BI muss auf unbekanntem Source System gebaut werden Es gibt nur einen Versuch Timeline muss exakt eingehalten werden High Risk Projekt

22 Approach Frühzeitig starten Intensiv mit Source interagieren Hartnäckig bleiben Ständig nachfragen Key Ressourcen sichern Ausführliche Source Analyse betreiben Daten der Quelle analysieren Prozesse analysieren Datenmigration als Prio 1 Thema behandeln (erfahrenste Mitarbeiter einsetzen) Nicht vorhandene Daten synthetisch erzeugen Kunstdaten für alle Rules erstellen Hohe Testdisziplin mit professionellem toolgestütztem Testmgm Design for Quality Hohe Dokstandards mit Reviews (mind. 6 Augen) Strikte Arch/Dev Guidelines durchsetzen Dokumentierte Unittests mit synthetischen Daten 4 Environments mit professionellem Mgm Lead Arch Position als Full Time Job etablieren Key Positionen in interne Hände legen Impactanalysen bei jedem Change machen Data Model mit derselben Handschrift erstellen Inhaltsknowhow ständig pushen Betrieb frühzeitig involvieren

23 Datenmigration als Source System konzipieren Case 1 Case 3 tables with minimal changes update keys copy copy Immediately after BigBang Case 4 update keys reformat copy Case 5 update keys reformat splice & cleanup copy within 10 days after BigBang NeMo EDW area scm_pprd_edw SDW staging area dwh_pprd_stg SDW EDW area dwh_pprd_edw

24 Wurden die Ziele erreicht? Rollout war ein voller Erfolg DWH System war ab Tag 1 ladefähig Initial load konnte in 3 Tagen (inkl. Quality Assurance tests) beendet werden Migration erforderte <1 Tag Ein Reload des DWHs war nicht erforderlich System konnte ab Tag 1 vom Operations betrieben werden Businessauswertungen waren nach einer Woche möglich

25 Ausblick

26 Wohin geht die Reise? BI als Service leben BI muss als attraktiver Service in die Organisation eingebracht werden Inhalts/Business Wissen wird immer wichtiger BI wird operativer Asset der Datenintegration kann auch vermehrt für operative Anwendung eingesetzt werden (Real-time/Active Warehousing) BI Applikationen schaffen Mehrwert Reporting/Analytics werden vom zentralen Inhalt zur Pflichtaufgabe Fokus verschiebt sich auf analytische Applikationen, welche das Wissen der integrierten Datenbasis neue Businessthemen zugänglich macht

27 Questions and Answers

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