Business Intelligence Herausforderungen bei der Implementierung

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1 Business Intelligence Herausforderungen bei der Implementierung

2 Agenda Kapitel 1 Kurzvorstellung SALT Solutions GmbH 2 Business Intelligence (BI) 3 Problemstellungen und Lösungen in Projekten 4 Fazit 5 Stammtisch + Fragerunde Alexander Klingstein / Business Intelligence 2

3 SALT Solutions: Zahlen und Fakten Umsatzentwicklung Steckbrief Gründung 06/2002 Standorte Dresden, Düsseldorf, Oberpfaffenhofen, Würzburg Mitarbeiter (Stand ) 270 (Vollzeit) 17,5 21,4 22,9 26,4 27,3 Eigenkapital EK-Quote Gesellschafter und Geschäftsführer 4,8 Mio. Euro 50 Prozent Dr. Bernhard Blüthner Dieter Heyde Markus Honold Geschäftsfelder Produktion Logistik Handel p Alexander Klingstein / Business Intelligence 3

4 Unser Konzept Produktion Logistik Handel Prozessgestaltung und IT-Lösungen entlang der Wertschöpfungskette Gesprächspartner für Fachbereich und IT Internationale Implementierungserfahrungen Application Management und Support über den kompletten Lebenszyklus Zertifizierungen: ISO 9001, pharmaindustrievalidiert, SAP AMS Alexander Klingstein / Business Intelligence 4

5 Application Das Leistungsangebot Management Implementierung Beratung Prozessoptimierung Prozessanalyse Einsatzanalyse ROIberechnung Blueprint Ihre individuelle Lösung MM PP QM SD SAP Add On s und individuelle Erweiterungen Produktion ME Feinplanung / Leitstand KANBAN Steuerung BDE / MDE Visualisierung & Reporting Support & Weiterentwicklung 1st, 2nd und 3rd-Level Support bis zu 24h * 7d Weiterentwicklung und Optimierung Infrastruktur SAP Basis SAP Netweaver SAP Portal EWM / LES TRM Logistik Beschaffung Lagerverwaltung Versandabwicklung Transportmanagement Betriebssysteme Datenbanken TM JEE Handel Microsoft Warenwirtschaft Filialabwicklung Planung Controlling auch für Fremdsysteme Reporting SAP BO/BI Cognos Microsoft Integration SAP PI MII / PCo SAP Portal Alexander Klingstein / Business Intelligence 5

6 Diese Unternehmen vertrauen der SALT Solutions Alexander Klingstein / Business Intelligence 6

7 Agenda Kapitel 1 Kurzvorstellung SALT Solutions GmbH 2 Business Intelligence (BI) 3 Problemstellungen und Lösungen in Projekten 4 Fazit 5 Stammtisch + Fragerunde Alexander Klingstein / Business Intelligence 7

8 Begriffsklärung/Anwendungsziele Business Intelligence Verfahren / Prozesse zur systematischen Analyse von Daten Sammlung, Auswertung und Darstellung Ziele: Unterstützung von Entscheidungen (durch automatisiertes Berichtswesen) Gewinnmaximierung (durch Optimierung Kunden- und Lieferantenbeziehungen) Minimierung von Risiken (durch halbautomatische Frühwarnsysteme) Kurz: Wir schauen in die Vergangenheit um für die Zukunft zu lernen Alexander Klingstein / Business Intelligence 8

9 Agenda Kapitel 1 Kurzvorstellung SALT Solutions GmbH 2 Business Intelligence (BI) 3 Problemstellungen und Lösungen in Projekten 4 Fazit 5 Stammtisch + Fragerunde Alexander Klingstein / Business Intelligence 9

10 Problemstellungen und Lösungen in Projekten Alexander Klingstein / Business Intelligence 10

11 Wachsende Datenmengen vs. Verarbeitungszeiten Problemstellung Nutzung der BI-Systeme Alexander Klingstein / Business Intelligence 11

12 Wachsende Datenmengen vs. Verarbeitungszeiten Problemstellung Kommentare der Nutzer Wenn ich den Report öffne gehe ich erst mal ne halbe Stunde Kaffee trinken. Ist mein Report schon fertig? Wann wird die Datenladung fertig sein? Wenn wir das jetzt nachladen, muss ich dann bis morgen warten? Können Sie das nicht beschleunigen? Reaktion des Dienstleisters Vorschläge für Systemaktualisierungen an Auftraggeber Regelmäßige Hinweise an den Auftraggeber zur schlechten Performance ½ Jahr später, das zugehörige WWS kommt ebenfalls an die Leistungsgrenze Aufnahme der Arbeit an Projekt Presto Alexander Klingstein / Business Intelligence 12

13 Wachsende Datenmengen vs. Verarbeitungszeiten IST-Aufnahme Datenmodell: Snowflake Oracle 9i ETL-Prozess in PL/SQL implementiert Gemeinsames Netzwerk für alle Zugriffe (Nutzer/Systeme nicht getrennt) Ausgangslage (2005): bei Inbetriebnahme ca. 60GB Daten Verarbeitungszeit ca. 4h Stand Ende Ende 2010: ca. 600GB Daten verteilt auf 8 Mandanten Verarbeitungszeiten der Mandanten 4h-10h (zum Teil Ausreißer mit mehr als 14h) Alexander Klingstein / Business Intelligence 13

14 Wachsende Datenmengen vs. Verarbeitungszeiten IST-Aufnahme Application-Server (WWS) Würfel-Server Reporting-Server Storage-Systeme HP-Superdome (HP-UX) WWS-Datenbank DWH-Datenbank Cognos-Contentstore Retail-Datenbank Alexander Klingstein / Business Intelligence 14

15 Wachsende Datenmengen vs. Verarbeitungszeiten Ziel / Maßnahmen Ziel: Stabilisierung der Verarbeitungszeiten auf durchschnittlich 6h (Ausnahme Sonderfälle mit 8h) Berücksichtigung der weiterhin wachsende Datenmengen Trennung von Netzzugriffen Adhoc Maßnahmen Reduzierung der täglich zu verarbeitenden Datenmengen Geringfügige Optimierungen an den ETL-Prozessen Langfristige Maßnahmen Oracle 11gR2 Soft- und Hardwarewechsel Hardware-Trennung WWS- und DWH-Datenbank Nutzung neuer Storagemöglichkeiten Alexander Klingstein / Business Intelligence 15

16 Wachsende Datenmengen vs. Verarbeitungszeiten Ziel Würfel-Server Reporting-Server Linux-Bladeserver DWH-Datenbank Cognos-Contentstore Storage-Systeme Linux-Bladeserver WWS-Datenbank Application-Server (WWS) Alexander Klingstein / Business Intelligence 16

17 Problemstellungen und Lösungen in Projekten Alexander Klingstein / Business Intelligence 17

18 Neuerstellung Anforderungen Kundenvorgaben / -wünsche Quelle SAP-EWM DWH auf Basis von SQL-Server 2008 R2 Arcplan Berichte (werden vom Kunden erstellt) ETL-Durchlaufzeit 30Min Nutzung Logging-Framework und Templates aus Vorprojekt Alexander Klingstein / Business Intelligence 18

19 Neuerstellung Umsetzung ETL-Prozess Befüllung eines gekauften und normalisierten ERP-Modell per SSIS Anbindung SAP-EWM per Xtract IS-Erweiterung 90% von nicht kompletten Datenbeziehungen über Inferred Member gelöst Durchlaufzeit (inklusive SSAS-Würfel) wird bei Untertägiger Ladung erreicht Datenmodell Partitionierung Stage und ERP-Daten-Tabellen Schlüsselpflege über Dedizierte Lookup-Tabellen Scheduling Nutzung von CONTROL-M da bereits beim Kunden vorhanden Darstellung Komplexer Job-Streams möglich (Prüfung/Warten auf Vorbedingungen, Fortsetzung bei unkritischen Fehlern ) Alexander Klingstein / Business Intelligence 19

20 Agenda Kapitel 1 Kurzvorstellung SALT Solutions GmbH 2 Business Intelligence (BI) 3 Problemstellungen und Lösungen in Projekten 4 Fazit 5 Stammtisch + Fragerunde Alexander Klingstein / Business Intelligence 21

21 Fazit BI ist ganzheitlicher Prozess Geschäftsleitung muss überzeugt sein Akzeptanz der Mitarbeiter ist zu fördern Datawarehouses sind kein Totes System BI-Systeme können nicht getrennt betrachtet werden (Fehlerursachen, Laufzeiten, ) Antwortzeiten sind das A und O Niemand will heute noch auf eine Systemantwort warten Alexander Klingstein / Business Intelligence 22

22 Agenda Kapitel 1 Kurzvorstellung SALT Solutions GmbH 2 Business Intelligence (BI) 3 Problemstellungen und Lösungen in Projekten 4 Fazit 5 Stammtisch + Fragerunde Alexander Klingstein / Business Intelligence 23

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