Effizienzgewinn durch Self Service Business Intelligence. TDWI Germany e.v.

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1 Effizienzgewinn durch Self Service Business Intelligence

2 1 Effizienzgewinn durch Self Service Business Intelligence Prolog Marcus Pilz Vorstand TDWI

3 > 25 Jahre BI- Erfahrung, > 20 Jahre im Management > 4 Jahre Management-Beratung pilmar.com Gründer & Leiter Kompetenzzentrum Business Intelligence bis 2010 Vorstand Herausgeber, Gutachter, Fachbeirat

4 Jahreskonferenz München: > 10 Jahre, > Teilnehmer DW-Konferenz Zürich: > 3 Jahre, > 300 Teilnehmer 3 Anwender-Foren, 50 Round-Tables p.a. 60 Seminare p.a. z. B. Sommerschool Fachzeitschriften und -Bücher Online-Angebote TDWI.EU, Twitter, Xing

5 Meet the TDWI Catering

6 2 Effizienzgewinn durch Self Service Business Intelligence Daten sind das Erdöl des 21. Jahrhunderts Marcus Pilz Vorstand TDWI

7 Hersteller sagen: Self Service-BI ist einfach. schicke Oberfläche Akquise bei Anwendern und im Management Mythos der einfachen Navigation Mythos der Agilität Mythos niedriger Kosten...

8 Zum Vergleich: Self Service-Produkte sind generell komplex komplexe Produkte, im Labor entwickelt, getestet und geprüft professionell produziert gut offeriert standardisierte Verpackung Angabe der Inhaltsstoffe Beschreibung (Foto) Mindesthaltbarkeit (MHD) auf die durch Marketing, Werbung aufmerksam gemacht wird....

9 Ist Self-Service-Business Intelligence ein Mode-Thema? pro großer Nutzen bessere Software bessere Security bessere Dokumentation contra nicht einfach gepushed von Herstellern großes Risiko Fazit Machen Sie Self-Service-BI richtig!

10 Ich sage: Self Service-Business Intelligence schafft einzigartiges Potenzial pro Nutzung fachlicher Expertise bspw. aus Fachbereichen schafft Wettbewerbsvorteile Abeit gewinnt an Attraktivität contra Komplexität wird unterschätzt Anwender müssen orchestriert/moderiert werden Fazit Machen Sie Self-Service-BI effizient!

11 Ausbildung und Betreuung der Anwender ist notwendig. BICC Fachabteilungs-Koordination Anfänger Seminar Portal Doku Fort- geschrittenen- Seminar News r- Forum Zeit

12 Beispiel: unterschätzen Sie nicht Kreativität und Geschwindigkeit einer dezentralen Bearbeitung hier: Marketing-Abteilung baute in 3 Tagen ein komplett neues Modell!!!

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16 Inhalte der Ausbildung ist beispielsweise Infrastruktur technische Möglichkeiten verstehen und bedienen Organisation Abgrenzung zu standardisiertem Berichtswesen Vorgehensweise Sensibilisierung für Besonderheiten standardisierte Auswertungsmodule

17 Standardisierte Auswertungsmodule verhindern Fehl-Kalkulation Bspw. Veränderung der Organisations-Struktur bewirkt andere Ergebnisse Region Mitte bis 12/2014 Köln Frankfurt Region Mitte ab 01/2015 Köln Frankfurt Mannheim

18 Automatisierte Dokumentation verhindert Verarbeitung falscher Daten Bspw. Veränderung der Lieferung bewirkt andere Ergebnisse Daten am 1.1. um Singapore Köln New York Daten am 2.1. um Singapore Köln Daten am 3.1. um Singapore Köln New York

19 [2.2e] Ungültige Dateien werden für die Verarbeitung gesperrt Informations- Konsument Traffic Lighting im Front-End rot: gesperrt gelb: in Alert-Datei, Status Achtung grün: freie Fahrt, nicht in Alert- Datei DWH / BICC Alert-Liste News Alert- Datei Exception- Datei Meta- Daten externe Systeme zurück Daten-Import Plausibilitäts-Prüfungen Master- Daten

20 Verwenden Sie Sandboxing mit Bedacht Self-Service-Bestände werden zeitlich begrenzt bereitgestellt und ggfs. in ein Data Warehouse überführt. pro Daten werden redundant bereitgestellt Routinen werden ggfs. doppelt entwickelt contra zusätzliche Datenquellen werden oftmals nicht übernommen aufwändiges Verfahren Fazit optimieren Sie Ihre reguläre Bereitstellung

21 Erleichtern Sie Ihren Anwendern, Standards zu verwenden! Zusatzinformationen zuordnen FILNR Vorstandsbereich Gebietsstelle Regionalstelle Bundesland

22 Durch ein Freigabeverfahren bei der Publikation wird Qualität sichergestellt. Analyse publizieren: Freigabe Programm Programmierer Freigebender Ordner Zielgruppe Abteilung T77463 Schulze, Thomas Pilz, Marcu Aktion 23 Vertrieb21 Private Customers Analyse Kundenportfolio: Großkunden Risiko-Potenzial-Einschätzungen Vertrieb Filialen Inland Privatkunden Feedback , Marcus Pilz Beschreibung Gem. IAS müssen Kunden der Kategorie A... Dokumentation intranet.pilmar.com/ /uuwkeööp...

23 Durch Zustimmung zu den AGB werden die Anwender für Qualitätsbelange sensibilisiert Analyse publizieren: Qualitätssicherung Folgende Freigabebedingungen wurden eingehalten Kennzahlen abgestimmt Standardmodule verwendet Testfälle wurden definiert und geprüft Jobprotokollierung und Historisierung keine ja, Aufbewahrung 1 Jahr ja, Aufbewahrung 5 Jahre

24 Durch Historisierung können Analysen rekonstruiert werden Analyse publizieren: Historisierung Wählen Sie aus folgenden Historisierungs-Optionen Laufzeitprotokoll Source-Versionierung Fallback ermöglichen

25 Job-Monitoring ansehen nach Name Analyse T77463 Analyse Kundenportfolio: Großkunden :48 Pilz, Marcus :18 Pilz, Marcus :13 Pilz, Marcus :45 Pilz, Marcus Log ansehen Ergebnisse ansehen

26 Berücksichtigen Sie eine komplexe Perspektive Operational Business Intelligence Big Data (Volumen, Formate) Data Mining Kampagnen-Management Forecast Architekturen Bedarf...

27 Fachabteilung Zentrale Daten- und Analyse-Plattform für opsys und Fachabteilungen DWH / BICC IT-AE IT-Prod. Firmenkunden Kredit- Datei Privatkunden SAP/HR Buchhaltung Historie Datenspeicher Konto- Buchungen Personal SAP/FI Risiko- Controlling Kunden- Stamm Rating-Agenturen Finanzamt BaFin Adress-Händler GAA anderer Institute Kreditkarten-Daten KfW

28 Metadaten Nutzungsanalyse Quelldaten Berichte Dokumentation Pflege durch Fachabteilungen

29 Abgrenzung zu standardisierten Berichten und Kennzahlen ist nötig. ¾ der Arbeitszeit einer Geschäftsführung eines Kunden war die Interpretation von Daten Steuerungsrelevante Kennzahlen müssen definiert und dokumentiert sein und dürfen nicht durch Self Service erzeugt werden Hierdurch werden sie auch zu Referenzwerten für Self- Service-BI...

30 Dokumentation der Ergebnisse (1) Dok-Bericht für Programm STAMM720 Umsatzanalyse für Großkunden, Seite 1 Beschreibung der Analyse: Das Programm erstellt auf Basis der Wertpapier-Abrechnung eine Datei aller Großkunden, die in den letzten 5 Monaten mehr als 50 % ihres gesamten Depotvolumens verkauft haben. Selektion (grobe Information): - nur Großkunde Inland - nur von Abteilung HAJ betreut - nur letzte 5 Monate ausgeführt : am 18. Mai 2007, von: Schneider, Jürgen Version 2.174, Ansprechpartner: Pilz, Marcus zurück

31 Dokumentation der Ergebnisse (2) Dok-Bericht für Programm STAMM720 Umsatzanalyse für Großkunden, Seite 2 verwendete Quellen: DWH Name Beschreibung per Datum Zeit Sätze KundStamm Kundenbasisdaten : Data Mart FSYS Name Beschreibung per Datum Zeit Sätze ZWAVV STAMM100 Stammdaten Kunden : XYPROD WATCHLIS Kunden auf Watchlist : zurück

32 Dokumentation der Ergebnisse (3) Dok-Bericht für Programm STAMM720 Umsatzanalyse für Großkunden, Seite 3 verwendete Standardroutinen: Routinen der zentralen IT Orga21 TageWerk Reduktion der Daten auf bestimmte Org-Einheiten Parameter: GS Nur Filialen f. Privatkunden Inland Standardroutine zur Tageberechnung Parameter: Werktage Inland Routinen der Abteilung Vertrieb Inland StückK1 Berechnung Stückkosten zurück

33 Dokumentation der Ergebnisse (4) Dok-Bericht für Programm STAMM720 Umsatzanalyse für Großkunden, Seite 4 Spalten-Dokumentation: Umsatz Inland Der Umsatz wird auf Basis des von der KFA publizierten KPI Umsatz Inland ermittelt. Großkunde Großkunden haben einen Mindest-Umsatz i. H. v. 3,5 Mio EUR p.a. netto [...] zurück

34 zentrale Erfolgsfaktoren für Self Service-Business intelligence sind: Einvernehmen Freigabe-Verfahren Qualitäts-Sicherung Dokumentation Historie Protokollierung schnelle Reaktion zwischen Fachabteilung, BICC, AE, Produktion, Revision z. B. durch separate AE-Einheit, Produktion Trennung von Entwicklung, I-Test und Produktion gesetzliche Auflagen beachten Versionierung der Queries Auflagen des Betriebsrates beachten zentrale Steuerung des Systems vornehmen

35 Am Mittwoch, 18. März :30 17:00 BI Everywhere wie die fortschreitende Digitalisierung die Business Intelligence nachhaltig verändert Marcus Pilz Vorstand TDWI Klaus-Dieter Schulze, Mitglied des Vorstands

36 Am Mittwoch, 18. März :30 17:00 BI Everywhere wie die fortschreitende Digitalisierung die Business Intelligence nachhaltig verändert Marcus Pilz Vorstand TDWI Klaus-Dieter Schulze, Mitglied des Vorstands

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