Business Intelligence -
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1 Business Intelligence - Einsatz, Best Practices und Perspektiven im Würth-Konzern Helmut Kalis Fach-Referent IT-Business Intelligence & DataWarehouse
2 Agenda Fi rmenvorst el l ung Report i ng und Kennzahl enanal ysen imvert ri ebsberei ch Akt uel l er St and Busi ness Int el l i gence ( BI) Ausbl i ck konzernwei t e BI- St rat egi e 2 Hel mut Kal i s
3 Firmenportrait Weltmarktführer mi t Handel i mmont ageund Bef est i gungsmat er i al Über 40 Gesellschaften in 84 Länder Über 640 Mi t ar bei t er Umsat z 2010: 8, 6 Mi l l i ar den Eur o 3 Hel mut Kal i s
4 Würth Stammhaus Künzelsau Ein Jahr der Rekorde Umsat z 1, Mr d. EUR Ver kauf sni eder l assungen Mi t ar bei t er 5. Neu- / Reakt i vi er t e Kunden 152. Akt i vkunden 454. Paket e 6, Mi o. Ausgangsr echnungen 4, Mi o. Tr ei bst of f kost en 10, Mi o. EUR Tr ei bst of f kost en Fl ugzeuge 2, Mi o. EUR 4 Hel mut Kal i s
5 Vertriebsmodell KONTINUIERLICHER WANDEL UNSERES GESCHÄFTSMODELLS ALS ERFOLGSFAKTOR! 5 Hel mut Kal i s
6 SAP-NetWeaver als serviceorientierte Anwendungs- und Integrationsplattform Benutzer- Oberflächen SAPGUI Windows Web Browser WebGUI Portal Mobile Endgeräte Backend/ Systeme ERP EWM BW/ BI CRM HR Warenwirtschaft Lager- Externe Statistik Marketing Berichte Sales Logistik steuerung Analysen Service Buchhaltung Logistik 6 Hel mut Kal i s
7 Entwicklung des Bereichs Vertriebsreporting ASP BW ASP- Port al ASP VIS Onl i neauswert ungen VISNET Großrechner Papi erl i st en 7 Hel mut Kal i s
8 8S 019S 309S 329S 209S 09S 029S VIS-Architektur Verkäufer/ Tag SMS Posi t i onen/ Tag Verkäufer/Monat Kunde/ Monat Kunde/ Jahr Produkt/Verkäufer/ Monat Repor t s Dat ei en Onl i ne- AdHoc- Auswer t ungen Pr odukt / Kunde/ Monat Statistikdaten ADIS
9 SAP Portal 9 Hel mut Kal i s
10 Definition Business Intelligence B I Erhöhter Informationsbedarf durch straffere Entscheidungsprozesse (Marktdruck, Spezialisierung) Gesteigertes Datenangebot durch technologischen Fortschritt (Data-Mining) Die Technologie, die benötigt wird, um Ursprungsdaten zu Informationen für Entscheidungsträger in Unternehmen oder Geschäftsprozessen umzuwandel n. 10Hel mut Kal i s
11 Vorteile BI (1) Unt er nehmensei nhei t l i che Anal ysepl at t f or m Übergreifende Anal ysen Si ngl e- Poi nt - of - Tr ut h Flexiblere Analyse- und Navigationsmöglichkeiten OLAP (z.b. Mehrere Aufrisse möglich) Verlagerung vieler Analysemöglichkeiten in den Fachber ei ch ( Kost enr eduzi er ung) Erweiterte technische Möglichkeiten Beschränkung auf 9 Merkmale entfällt Eigene Stammdaten (Historisierung möglich) 1 Hel mut Kal i s
12 Vorteile BI (2) Vor def i ni er t er St andar d ( Busi ness Cont ent ) Sehr gut e Int egr at i on von SAP R/ 3 Quel l syst eme Vorgefertigte Lösungen von der Ext r akt i on bi s zum Repor t i ng SAP 0 Massi ve Wei t er ent wi ckl ung sei t ens Net weaver 7. 3, HANA Busi nessobj ect s 4. VIS wi r d ni cht mehr wei t er ent wi ckel t SAP Busi ness War ehouse Accel er at or ( BWA) Ver besser t e Ant wor t zei t en bei AdHoc- Auswer t ungen 12Hel mut Kal i s
13 Quel l e BI Backend BI Front end SAP Business Intelligence SAP Enterprise Portal Busi ness Expl or er, Quer y Desi gner, Busi ness Expl or er Web Anal yze r, Repor t Desi gner Uni ver se Desi gner, Web Int el l i gence, Cr yst al Repor t s, Xcel si us, Pi oneer SAP Business Warehouse Modellierung, Administration Datenbasis (InfoCubes, DSO s, ) Modi f i zi er bar e SAP Ext r akt or en ASP Quel l syst eme Logi st i k, FIBU ( WS1), CRM Dat ei en, Dat enbanken, Webser vi ces 13Hel mut Kal i s
14 server BI - Architektur Sal es and Logi st i cs- Syst em DE9 BI- Syst em 5WB ASP BEx / SAP BO MIS Report i ng Ext ract Transf orm Load Anal ysi s Pl anni ng Dat a Sources: Mast erdat a Transact i onal Dat a Dat a Acqui si t i on Dat a Warehouse ( Backend ) Dat a St ruct uri ng Knowl edge Generat i on ( Front end ) Dat a Anal ysi s 14Hel mut Kal i s
15 ETL-Prozess am Beispiel FAKTURA 15Hel mut Kal i s
16 BI - Prozeßkette 16Hel mut Kal i s
17 IT Situation im Konzern Eigener Rechner, eigenes System, eigene Daten für jedes Unternehmen Gemeinsamer Rechner, gemeinsames System, gemeinsame Datenbasis ci r ca 80 ver schi edene War enwi r t schaf t ssyst eme Zusammenführung STAR-Systeme und System DE-Würth 17Hel mut Kal i s
18 Zukünftige IT-Konzernstrategie Sal es and Logi st i cs- Syst em DE9 Fi nance Syst emwf1 Master Data (Customer, Salesman, Material, Supplier, Plant), Invoices, Orders, Material Movements, BI- Syst em BW5 Re- Desi gn 18Hel mut Kal i s
19 Problempunkte bei komplexen BI- Architekturen 19Hel mut Kal i s
20 Organisatorische Problempunkte Tägliche Ver sor gung der Fachber ei che mi t Tagesst at i st i ken - > 6 Uhr Deadl i ne ( mehr Firmen = größeres Dat envol umen bei St ammund Bewegungsdat en ) Für jede VKORG täglich ei n separ at er Fakt ur al auf sowi e unt er schi edl i che Monatsabschlußtermine ( Event gest euer t e Pr ozessket t enver ar bei t ung) Fei er t agspr obl emat i k bei ver schi edenen Landesgesel l schaf t en (bisher wird nach Baden-Württembergischen Kal ender gear bei t et ) 20Hel mut Kal i s
21 Herausforderungen BI Re-Design 21Hel mut Kal i s
22 BI Datenmodellierung Heute -> Morgen Zi el : Ganzhei t l i che, konzernwei t e BI- St rat egi e 2 Hel mut Kal i s
23 BI-Strategie: Key-Facts für ein Enterprise DataWarehouse Wor l d Syst em Quel l syst em Int egr at i on Si ngl e Poi nt Tr ut h Cor por at e Memor y Sel f - Ser vi ce Capabi l i t y Gover nance Busi ness Int egr at i on Mehr er e Or g. - Ei nhei t en, unt er schi edl i che Zei t zonen, i ndi vi duel l e Admi ni st r at i on Zusammenführung verschiedener Daten (Quel l en) Datenqualität und konsi st ent e Dat en al s Er f ol gsf akt or Langzei t spei cher ung der Dat en Zent r al er Dat enspei cher gewährleistet Flexibilität Busi ness- Ver wendbar kei t Qual i f i zi er t e Bet r euung, Ri cht l i ni en und Pr ozesse Verbindung von Geschäftsprozessen und Inf or mat i onsmanagement mit hoher Priorität und als geschäftskritischer Ansat z 23Hel mut Kal i s
24 Herzlichen Dank für Ihr Int eresse 24Hel mut Kal i s
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