Business Intelligence & Data Warehousing im universitären Kontext

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1 gefördert durch: Business Intelligence & Data Warehousing im universitären Kontext Herausforderungen und Chancen IQF-Workshop: Qualitätsentwicklung und Steuerung, Sebastian Vogt Stabsstelle Controlling Projektkoordinator +49 (0)7531/

2 Struktur des Vortrags (1) Terminologie: Business Intelligence (BI) und Data Warehouse (DW) (2) Kontext & Ziele: Das BI-Projekt der Uni Konstanz (3) Chancen von Business Intelligence (4) Praxisbeispiel: BI der Uni Konstanz (5) Herausforderungen von Business Intelligence (6) Ausblick

3 Terminologie BUSINESS INTELLIGENCE (BI) UND DATA WAREHOUSE (DW)

4 Terminologie: Business Intelligence Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in elektronischer Form (http://de.wikipedia.org/wiki/business_intelligence) Automatisierung des Berichtswesens BI-Erweiterung: Business Analytics = Prognosen im engeren Sinne: spezifische Software-Kategorie (Cognos, SAP BI, Tableau, Targit, Yellowfin BI etc.)

5 Terminologie: Data Warehouse Präsentation: Ad-hoc Analyse, Standard-Reporting, Data Mining Data Warehouse: Datenspeicherung, Administration, Optimierung ETL: Extraktion, Transformation, Laden Operative Systeme: Datenquellen

6 Kontext & Ziele DAS BI-PROJEKT DER UNIVERSITÄT KONSTANZ

7 Projektkontext Projektanträge Exzellenzinitiative Qualitäts- management- System (QMS) Leistungsbezogene Besoldung Interne & Externe Berichtspflichten Rankings Ratings Benchmarkings Internes Monitoring

8 Projektziele Zugriff durch viele NutzerInnen SVA SOS POS Berichte an Unirat Berichte an Rektorat ZUL FSV Berichte an WR/DFG Universität KN in Zahlen Daten für Rankings Kennzahlen für MWK Morada COB ETL Nutzung Gleichstellungskennzahlen Sonstige Anfragen Umfrage daten LSF KOPS AFF ALW QMS wtt-it ProKon HabilKon Mobility Online Leistungsorientierte Besoldung Neue Anreizsysteme

9 Projektstruktur und Projektsteuerung I: Team Projektträgerinnen Michaela Potthast (Controlling) Dr. Christine Abele (Qualitätsmanagement) Tanja Edelhäußer (Gleichstellung/Familienförderung) Projektteam Michaela Potthast (Projektleitung) Sebastian Vogt (Projektkoordinator) Katharina Koobs (IT-Managerin) Andreas Ergenzinger (IT-Manager)

10 Projektstruktur und Projektsteuerung II: Steuerung Rektorat Universitätsverwaltung Arbeitsgruppe des Rektorats zur Steuerung des Projekts Referat für Gleichstellung und Familienförderung Stabsstelle Qualitätsmanagement BI-Projektteam Sektionen Fachbereiche Stabsstelle Controlling Serviceverbund Kommunikation Information - Medien

11 CHANCEN VON BUSINESS INTELLIGENCE

12 Chancen von Business Intelligence I Business Intelligence [ ] [kann] heute wesentlich dazu beitragen, ein Unternehmen effizient, flexibel und vorausschauend zu steuern. R. Bachmann, G. Kemper (2011): Raus aus der BI-Falle. Wie Business Intelligence zum Erfolg wird, Heidelberg. Komfortabler (dezentraler) Datenzugriff Leistungsfähige Datenanalyse Flexible Datennutzung Datenbasierte Steuerung & Planung Reduzierung der Kosten des Berichtswesens

13 Chancen II: Komfortabler (dezentraler) Datenzugriff

14 Chancen III: Komfortabler (dezentraler) Datenzugriff Zugriff über Campus-LAN: Flexibler Zugriff über VPN (LAN / WLAN): Zugriff VPN Zugriff

15 Chancen IV: Leistungsfähige Datenanalyse 1 2 3

16 Chancen V: Flexible Datennutzung Publikationsdaten Personaldaten = Publikationen je wissenschaftliches Vollzeitäquivalent

17 Chancen VI: Datenbasierte Steuerung & Planung Steuerung der Frauenanteile durch gezielte Programme (inkl. Erfolgskontrolle) Zukünftige Personalplanung mittels What-If-Analysen

18 Chancen VII: Reduzierung der Kosten des Berichtswesens Berichtswesen HEUTE Berichtswesen in Zukunft?

19 Praxisbeispiel BUSINESS INTELLIGENCE DER UNIVERSITÄT KONSTANZ

20 Systemlandschaft

21 Praxisbeispiel: BI-Software der Universität Konstanz LDAP-Anbindung Rollen- und Rechtemanagement Single Sign-on Visualisierungsfeature Analysefeature Usability Frontend IT-Architektur Datenbankanbindung Dokumentation Sprachpakete Datenschnittstelle für Website

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30 Studierende nach Heimatwohnsitz

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44 HERAUSFORDERUNGEN VON BUSINESS INTELLIGENCE

45 Herausforderungen von Business Intelligence I Ich würde gerne die Ressourcen, die sich in meiner Abteilung mit dem Einsammeln, der Aufbereitung und Weiterverarbeitung von Rohdaten beschäftigen, für die Analyse von Ergebnissen nutzen. Aber soweit kommen wir gar nicht, weil unsere zentrale IT es nicht schafft, uns konsolidiertes Material zu liefern [ ]. Abteilungsleiter Controlling, mittelständisches Unternehmen Quelle: R. Bachmann, G. Kemper (2011): Raus aus der BI-Falle. Wie Business Intelligence zum Erfolg wird, Heidelberg.

46 Herausforderungen von Business Intelligence II In den meisten Review-Meetings verbringen wir die Hälfte der Zeit mit der Diskussion darüber, wessen Zahlen die richtigen sind, weil jeder sein eigenes Reporting mitbringt. Leiter Sales, mittelständisches Unternehmen Quelle: R. Bachmann, G. Kemper (2011): Raus aus der BI-Falle. Wie Business Intelligence zum Erfolg wird, Heidelberg.

47 Herausforderungen von Business Intelligence III Wenn ich heute in die Organisation rufe: Gebt mir mal für meine Chefin den aktuellen [Auftragseingang] fürs Board Meeting, dann bekomme ich bei x Adressaten meiner Anfrage x unterschiedliche Werte geliefert. Keiner dieser Werte ist mit irgendeinem Wert identisch, den die anderen Board-Mitglieder aus FC, Sales oder Marketing mitbringen, weil jeder aus einem anderen Tool beliefert wird. Mitglied Corporate Business Development, Großunternehmen Quelle: R. Bachmann, G. Kemper (2011): Raus aus der BI-Falle. Wie Business Intelligence zum Erfolg wird, Heidelberg.

48 Herausforderungen von Business Intelligence IV Ich habe meinen Leuten im Stab gesagt, dass ich ein paar Kennzahlen von meinem Arbeitsplatzsystem selbst abrufen können will. Daraufhin habe ich nach ein paar Monaten (!) mehrere (!) Systemzugänge erhalten und jedes Mal ist das Handling der Tools anders, die Zugriffe funktionieren nicht oder die Daten sind veraltet usw. Ich hab s dann aufgegeben und beschäftige jetzt wieder einen Mitarbeiter, der nichts anderes macht, als für mich Reports zu erstellen. Director Sales, Großunternehmen Quelle: R. Bachmann, G. Kemper (2011): Raus aus der BI-Falle. Wie Business Intelligence zum Erfolg wird, Heidelberg.

49 Herausforderungen von Business Intelligence V IT-Architektur ETL-Entwicklung Performance BI-Konzeption Uni-Strukturen Datenqualität Datenschutz Datensicherheit Bypass-Reporting Wissensvermittlung

50 Herausforderungen VI: IT-Architektur Auf- & Ausbau der Expertise bzgl. Data Warehouse/BI-Architektur NutzerInnen Zugriff Yellowfin Web Server Verwaltungsnetz Yellowfin Application Server Vorlagen Daten Yellowfin Database Server SuperX --- PortalDW Konkrete Herausforderungen: Integration mit bestehender SuperX-Lösung Konzeption einer leistungsfähigen BI/DW-Architektur

51 Systemlandschaft

52 Herausforderungen VIII: ETL-Entwicklung Auf- & Ausbau der Expertise bzgl. ETL- Entwicklung Konkrete Herausforderung: Tool-Suche für ETL-Entwicklung Dokumentation der Schnittstellen Konzeption Datenmodell Komplexität der IT-Systeme wtt-it Umfrage daten SVA Morada ProKon HabilKon ZUL LSF SOS POS COB Mobility Online FSV KOPS BV WoS MAS GS SuperX PortalDW

53 Herausforderungen IX: ETL-Entwicklung Open Source Software (Eclipse-basiert)

54 Herausforderungen X: Performance Auf- & Ausbau der Expertise bzgl. Performance-Optimierung konkrete Herausforderungen: Optimierung der Laufzeit der ETL-Skripte (begrenztes Zeitfenster in der Nacht) Optimierung der Datenbank für schnelle Abfragegeschwindigkeiten Optimierung der Berichte innerhalb der BI für schnelle Abrufgeschwindigkeiten

55 Herausforderungen XI: BI-Konzeption Auf- & Ausbau der Expertise bzgl. der Konzeption von BI- Systemen konkrete Herausforderungen: Aufbereitung und Visualisierung der verschiedenen Datenbereiche (Personal, Studierende, Finanzen, Publikationen) adressatengerechter Zugang (Dashboards & Berichte) Zuspitzung auf Kennzahlen und spezifische Key Performance Indicators (KPI)

56 Herausforderungen XII: Datenqualität bislang keine strukturierte Vorgehensweise zur Verbesserung der Datenqualität (viele ad-hoc Lösungen) konkrete Herausforderungen: Entwicklung von Datenqualitätsprozessen (Prüfprotokolle, DQ- Beauftragte, SQL-Skripte) Verbesserung der Datenhaltung und Dateneingabe in den Vorsystemen (Schulungen von SachbearbeiterInnen) wtt-it Umfrage daten SVA Morada ProKon HabilKon ZUL LSF SOS POS COB Mobility Online FSV KOPS BV WoS MAS GS

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58 Herausforderungen XIV: Datenschutz & Datensicherheit Datensicherheit Datenschutz Konfiguration der Datenbank-, Applikations- und Webserver Analyse von Datenschutzanforderungen Verfahrensverzeichnis Sicherheitskonzept für IT-Infrastruktur Penetration-Test für IT-Infrastruktur Beratung durch ZENDAS und Abstimmung mit Personalrat Umsetzung von Anonymisierung bzw. Pseudonymisierung und ggf. Löschfristen Sicherheitsund Zugriffskonzept Dienstvereinbarung

59 Herausforderungen XV: Uni-Strukturen Besonderheit der Strukturen und Abläufe an Universitäten konkrete Herausforderungen: Konzeption der Datenmodelle sowie der BI-Berichte für korrekte Analyse und Auswertung von interdisziplinären Studiengängen oder Forschungsprojekten

60 Herausforderungen XVI: Wissensvermittlung Komplexität der Datenbereiche und der notwendigen Filter Domänenwissen für korrekte Abfragen/Berichte notwendig dezentraler BI-Ansatz: Zugriff für sehr große NutzerInnengruppe konkrete Herausforderungen: kontinuierliche Schulung der BI- NutzerInnen Bereitstellung von Erläuterungen und FAQs

61 Herausforderungen XVII: Bypass-Reporting Präsentation: Ad-hoc Analyse, Standard-Reporting, Data Mining Bypass-Reporting Data Warehouse: Datenspeicherung, Administration, Optimierung ETL: Extraktion, Transformation, Laden Operative Systeme: Datenquellen

62 AUSBLICK

63 Ausblick I: Evolution des BI-Projekts der Uni Konstanz Schaffung von BI/DW-Grundlagen IT-Architektur ETL-Skripte Datenqualität deskriptives Reporting Kollaboration Analytics analytisches Reporting stärkerer Fokus auf Kennzahlen und Indikatoren Management- Dashboards Advanced Analytics What-if-Analysen Prognosen Data Mining Location Intelligence Ziele

64 Ausblick II: BI-Ziele von Universitäten Einschreibungsmanagement Ressourcenmonitoring (Einnahmen/Ausgaben) Fakultäts-/Fachbereichsleistungsmonitoring Studiengangoptimierung Leistungs- und Fortschrittsmonitoring von Studierenden Studierendenzufriedenheit Rekrutierung von Alumni und Spendern Quelle: Antwortitems einer BI-Umfrage von Dresner Advisory

65 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Sebastian Vogt Stabsstelle Controlling Projektkoordinator +49 (0)7531/

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