Data Warehouse. dem Kunden auf der Spur. 4.SAP-Anwenderforum FH NON Lüneburg 16. März Dr. Anselm Schultze GS Versicherungen Nord CSC PLOENZKE

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1 Data Warehouse dem Kunden auf der Spur 4.SAP-Anwenderforum FH NON Lüneburg 16. März 2001 Dr. Anselm Schultze GS Versicherungen Nord CSC PLOENZKE Copyright CSC PLOENZKE AG 1

2 Inhalt Agenda Data Warehouse eine Definition Die Methode Warum ein Data Warehouse? Data Warehouse Architektur Data Warehouse und CRM Data Warehouse Organisation Herausforderungen Copyright CSC PLOENZKE AG 2

3 Data Warehouse eine Definition Was ist ein Data Warehouse? - Die Vielfalt der Vorstellungen und Meinungen - Eine große Datenbank mit Unternehmensdaten Ein Datenwürfel mit verdichteten Daten zur Entscheidungsunterstützung Eine Initiative, als Antwort auf das zurückgegangene Geschäft der Datenbankhersteller Eine Prestigeprojekt des ehrgeizigen IT-Chefs Ein gescheitertes Großprojekt in unserem Unternehmen Copyright CSC PLOENZKE AG 3

4 Data Warehouse eine Definition Eine Vielfalt von neuen Begriffen Copyright CSC PLOENZKE AG 4

5 Data Warehouse eine Definition Der Prozess nicht die Datenhaltung ist entscheidend Datawarehousing ist die Summe aller Prozesse in einer geeigneten Architektur und Organisation und mit geeigneter Technologie, die aus Daten entscheidungsrelevante Informationen erzeugen. Copyright CSC PLOENZKE AG 5

6 Die Methode Wo liegen die Herausforderungen? Umfangreiche Werkzeuge und Technologien stehen heute bereit... Reporting-, OLAP- und Data Mining Werkzeuge Relationale und multidimensionale Datenbanken Extraktions-, Transformations- und Ladewerkzeuge Repositorys und Werkzeuge zur Metadatenverwaltung aber überzeugende Vorgehens-, Methoden- und Organisationskonzepte fehlen oft learn and do -Schleifen Warehouse Organisation Durchgängiges Metadatenkonzept INTEGRATION ist die Herausforderung! Copyright CSC PLOENZKE AG 6

7 Die Methode Methodenwerk Catalyst SM Vorteile Bewährte Methode in Projekten bei CSC PLOENZKE Ständige Weiterentwicklung und Ergänzung Flexible Anpassung an die Projekterfordernisse Domains of Change Datawarehousing tangiert alle Dimensionen Copyright CSC PLOENZKE AG 7

8 Warum ein Data Warehouse? Informationsbereitstellung aus den operativen Daten schon Historie? Unterschiedliche Sourcen Unterschiedliche Datenbanksysteme Vertrag Kunde Objekt Gleiche Daten unterschiedliche Namen Schaden Mahnung Unterschiedliche zeitliche Abgrenzungen Ergebnisse nicht reproduzierbar Ergebnisse nicht vergleichbar Hoher Aufwand bei geringem Nutzen Copyright CSC PLOENZKE AG 8

9 Warum ein Data Warehouse? Iteratives Durchlaufen von Schleife verzögert die rechtzeitige Informationsbereitstellung Individuelle Entwicklung der Auswertung durch DV-Bereich Auswertungsergebnisse in Listenform Schriftl. Anforderung des Fachbereich Änderung der Anforderung Copyright CSC PLOENZKE AG 9

10 Warum ein Data Warehouse? Die Bedeutung des Data Warehousing Datawarehousing stellt die Informationsversorgung im Unternehmen sicher und wird zum single point of truth Data Warehousing unterstützt die konsequente kundenzentrische Ausrichtung Data Warehousing schließt die Bruchstelle in der Wertschöpfungskette Daten Informationen Wissen Aktionen Copyright CSC PLOENZKE AG 10

11 Data Warehouse Architektur Die fünf Dimensionen der Data Warehouse Architektur Anwender Metadaten Management Business Intelligence Daten Management Datenversorgung Warehouse Management Datenquellen Copyright CSC PLOENZKE AG 11

12 Data Warehouse Architektur Business Intelligence Business Intelligence ermöglicht dem Informationsnutzer den Zugriff und die Analyse der im Data Warehouse abgelegten Daten Unterschiedliche Werkzeuge je nach Problemstellung stehen zur Verfügung: Einfache Reportingwerkzeuge Mehrdimensionale Analysewerkzeuge OLAP On-line analytical processing Komplexe Datenvisualisierungstechniken Data Mining Verfahren Copyright CSC PLOENZKE AG 12

13 Data Warehouse Architektur Business Intelligence Informationsportal Aktive und spezifische Informationsverteilung für alle Nutzer Effiziente metadatengesteuerte Suchmöglichkeiten zu vorhandenen Auswertungen und Daten Unterstützung verschiedener Benutzerprofile: Vom gelegentliche Klick-User bis zum Power User müssen alle Bedürfnisse abgedeckt werden Anbindung über Internet/Intranet benutzerspezifische Verteilung von Information und Wissen einfache und damit kostengünstige Administration Copyright CSC PLOENZKE AG 13

14 Data Warehouse Architektur Unterschiedliche Sichtweisen auf einen einheitlichen Datenbestand (Würfel) Multidimensionale Analyse Kunde Zeit Produkte Zeit Flexibles Navigieren (Frage-Resultat-Frage..., drill down/roll-up, slice&dice) Vertriebswege Umsatz Kosten Gewinn Flexibilität bei veränderten Analyseanforderungen Copyright CSC PLOENZKE AG 14

15 Data Warehouse Architektur Datenversorgung Die Datenversorgung ist ein Prozess, der in mehreren Schritten abläuft und die externen und internen Rohdaten für das Data Warehouse aufbereitet, anreichert, konsolidiert und veredelt. Folgende Schritte beschreiben diesen Prozess: Extraktion Transformation Bereinigung Laden Leistungsstarke ETL-Werkzeuge stehen heute für die Unterstützung dieser Prozesse zur Verfügung. Copyright CSC PLOENZKE AG 15

16 Data Warehouse Architektur Funktionsweise eines ETL-Tools Externe Daten Operative Datenbanken Sammeln Integrieren ETL-Tool Staging Area Bereinigen Transformieren Vorbereiten Data Warehouse Repository Metadaten / Administration Copyright CSC PLOENZKE AG 16

17 Data Warehouse Architektur Datenmanagement Daten als Rohstoff und Informationen als Produktionsfaktor müssen professionell verwaltet werden Das Datenmanagement sorgt für die Bereitstellung der Daten zur effizienten Nutzung Aufgaben des Datenmanagements sind u.a.: Entwicklung von Datenmodellen Festlegung von Namenskonventionen Testdatenmanagement Copyright CSC PLOENZKE AG 17

18 Data Warehouse Architektur Metadatenmanagement Metadaten sind die Hinweisschilder an den Aufgängen zum Data Warehouse Metadaten sind Voraussetzung für eine autonome Nutzung von Informationen durch den Anwender Metadaten unterstützen den Entwickler und den Warehouseadministrator bei der Analyse Metadaten fallen in allen Komponenten der Warehouse- Architektur an Die eingesetzten Werkzeuge erzeugen und nutzen ihre spezifischen Metadaten-Definitionen Eine Integration der Metadaten zumindest auf logischer Ebene ist wichtig Copyright CSC PLOENZKE AG 18

19 Data Warehouse Architektur Warehouse Management Die zentrale Aufgabe des Warehouse Managements ist die Sicherstellung eines effizienten Betriebs. Warehouse Management ist durch eine Vielzahl von Aktivitäten gekennzeichnet: Betreuung von Test-/Entwicklungs- und Produktionsumgebung Durchführung einer transparenten Nutzungsverrechnung Monitoring des Systems und der Nutzung Benutzer-Support/Hotline (fachlich und technisch) Konfigurationsmanagement Releasemanagement Jobsteuerung Performance Management Systembetrieb Copyright CSC PLOENZKE AG 19

20 Data Warehouse Architektur Eine idealtypische Data Warehouse Architektur Standard- Reporting OLAP Intranet / Internet Data Mining... Business Intelligence Archivierte Details Feedback Marketing Komposit Vertrieb Kranken Leben Controlling Datenversorgung Integriertes Data Warehouse Datenversorgung Datenmanagement Metadaten Management Warehouse Management Fehlerlisten Staging Area Datenversorgung Operative Quellen Externe Quellen Copyright CSC PLOENZKE AG 20

21 Data Warehouse Architektur Hub and Spoke mit skalierbaren Data Marts #1 Die Kombination aus zentralem Data Warehouse UND abhängigen Data Marts bietet die optimale Wachstumsfähigkeit für die Zukunft. #2 Durch iterative Vorgehensweise Zug um Zug zur unternehmensweiten Gesamtlösung für die Informationsbereitstellung. Copyright CSC PLOENZKE AG 21

22 Data Warehouse Architektur Typische Data Marts Controlling Produktentwicklung Schadenanalysen Data Warehouse Vertriebssteuerung Betrugsaufdeckung Kundenmanagement Copyright CSC PLOENZKE AG 22

23 Data Warehouse und CRM Einbettung des Data Warehouse in die CRM-Landkarte Strategisches CRM Integratives CRM Analytisches CRM Operatives CRM Kunden- Controlling Analyse, Data Mining Marketing Vertrieb Service Center e- Business Data Warehouse Knowledge Management Copyright CSC PLOENZKE AG 23

24 Data Warehouse und CRM Fragmentierte Kundendaten Soziodemographische Daten Kundenstamm Bestandsdaten Wissen über den Kunden Beschwerde Daten Data Mining Ergebnisse Bewegungsdaten Schadendaten Akquisedaten Copyright CSC PLOENZKE AG 24

25 Data Warehouse und CRM Dem Kunden auf der Spur heißt... die sich ständig ändernden Daten eines Kunden erheben, aufbereiten und analysieren Änderung des Lebensstils Änderung der Lebensphase Änderung der Geschäftsbeziehungen Änderung der Vertragsbeziehungen Änderung des Wohnortes... neue Quellen und Kanäle schaffen, um weitere Informationen über den Kunden zu erhalten Neue Verfahren der Datenanalyse einsetzten und damit Erfahrungen sammeln Copyright CSC PLOENZKE AG 25

26 Data Warehouse Organisation Eine unternehmensweite Koordination aller Aktivitäten im Bereich der dispositiven Systeme fehlt Die Lösung: Aufbau einer interdisziplinären, eigenständigen Organisationseinheit, die den Auf- und Ausbau, den Betrieb, und das Management aller dispositiven Systeme (Data Warehouse-Lösungen und Statistiksysteme) verantwortet und durchführt. Copyright CSC PLOENZKE AG 26

27 Data Warehouse Organisation Das fachliche und das technologische Wissen aus allen Unternehmensbereichen muss in eine Data Warehouse Organisation einfließen Technologisches Wissen Fachliches Wissen Anwendungsentwicklung Datenbankadministration Datenadministration Leben Kranken Komposit Speichermanagement Netze Securitymanagement Qualitätsmanagement Konfigurationsmanagement Second Level Support Datenverteilung Warehouse Management Office Rechtschutz Controlling Rechnungswesen Marketing Vertriebsunterstützung E-Commerce Call-Center Copyright CSC PLOENZKE AG 27

28 Data Warehouse Organisation Das Warehouse Management Office (WMO) als Dach aller Data Warehouse Aktivitäten Warehouse Management Office Discover Design Develop Deploy Konzeption Einzelprojekte Betrieb Konzept Support/Hotline Standards Vorgehen Richtlinien Umsetzungsplan Vorgehen Umsetzungsplan Definition Spezifikation Design Prototyp Entwicklung Optimierung Skalierung Pilot Pilot Installation Roll Out Wartung Monitoring Tuning Warehouse Controlling Copyright CSC PLOENZKE AG 28

29 Data Warehouse Organisation Das Warehouse Management Office (WMO) unterstützt Fachanwender aus allen Ressorts Unternehmensleitung Einheit A Einheit B Einheit C Einheit D Einheit E Controlling Mathematik Marketing Call Center Warehouse Management Office Copyright CSC PLOENZKE AG 29

30 Data Warehouse Organisation Das Warehouse Management Office steuert und berät alle DWH-Projekte Data Warehouse Projektteam Data Warehouse Projektteam Warehouse Management Office Data Warehouse Projektteam Data Warehouse Projektteam Copyright CSC PLOENZKE AG 30

31 Herausforderungen Worauf ist zu achten? Der Nutzen eines Data Warehouse ergibt sich nicht automatisch mit seiner Fertigstellung. Unterstützung des prozessorientierten Kreislaufs von der Entstehung bis zur Verwendung der Daten durch Technologie ist notwendig, reicht aber nicht aus. Erst der messbare Erfolg von Aktionen, der durch die Umsetzung des aus den Data Warehouse-Prozessen erworbenen Wissens entsteht, erzeugt den Nutzen. Dieser Nutzen muss von Anfang an mit geplant werden. Copyright CSC PLOENZKE AG 31

32 Herausforderungen Worauf ist zu achten? Formale Datenqualitätsprozesse müssen etabliert werden (Die Qualität der Informationen ist nur so gut wie die Qualität der zugrunde liegenden Daten) Der Rahmen muss weit genug gewählt werden, um eine erweiterbare Lösung zu finden, aber klein genug, um erfolgreich zu sein (Standard-)Produkte und (Standard-)Lösungen sollten da genutzt werden, wo es sinnvoll ist Performance und Administration darf nicht vergessen werden Copyright CSC PLOENZKE AG 32

33 Herausforderungen Sieht so die Realität aus? Nur 10 Millionen, sagen Sie, hat es gekostet? Vermeiden Sie eine Investitionsruine!! Copyright CSC PLOENZKE AG 33

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