04. SEPTEMBER 2015 THINK BIG BI SMART 3. QUNIS DAY

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1 04. SEPTEMBER 2015 THINK BIG BI SMART 3. QUNIS DAY

2 Kaffee & Registrierung Begrüßung & aktuelle Entwicklungen bei QUNIS Von Big Data zu Executive Decision BI für den Fachanwender bis hin zu Advanced Analytics BI in der Cloud eine valide Alternative Überblick zum Leistungsspektrum und erste Erfahrungen Mittagspause TRACK I Big Data Analytics & Self Service BI Big Data Analytics Auf das richtige Vorgehen kommt es an Aus der Praxis: Self Service BI mit Microsoft Kundenvortrag von Patrick Sura (VivaKi) TRACK II Datenmanagement Strategien & Big Data Speicherkonzepte BI Operations Erfolgsfaktoren für einen effizienten Data Warehouse Betrieb Big Data & BI Technologie Der Beginn einer wunderbaren Freundschaft? Kaffeepause Self Service BI von der Planung bis zur Analyse mit BOARD Live Präsentation einer Vertriebsplanung Power BI die Microsoft Plattform für Self Service BI bis hin zur unternehmensweiten Lösung Live Präsentation des Microsoft Portfolios Anforderungen erfolgreich managen Von erfolgreichen Data Warehouse Implementierungen lernen Frage & Antwort AB Gemeinsamer Besuch des Rosenheimer Herbstfestes

3 Anforderungen erfolgreich managen Von der Anforderung zur Lösung

4 Von der Anforderung zur Lösung BI Strategie Grobkonzeption initiale Phasen Feinkonzeption Phase I Implementierung Phase I QUNIS Qunis Day

5 Es beginnt mit der Strategie BI Strategie Strategische Entscheidung für BI im Unternehmen ist gefallen Einführung einer einheitliches Reporting- und Analyselösung Einführung einer Planungslösung Das Unternehmen strategisch und organisatorisch aufstellen Ziele in Form einer BI Roadmap definieren Verantwortlichkeiten in Form eines BI-Teams & Rollen festlegen Architektur vorgeben Software auswählen

6 Von der Anforderung zur Lösung BI Strategie Grobkonzeption initiale Phasen Feinkonzeption Phase I Implementierung Phase I QUNIS Qunis Day

7 Die Grobkonzeption Grobkonzeption initiale Phasen Ziele der BI Roadmap konkretisieren Inhaltlich und technisch Teile und Herrsche - Einteilung in Phasen führt zu Transparenz über Umfang und Fachlichkeit Kleinere, abgrenzbare Teilprojekte bessere Planbarkeit (Aufwand, Zeit) Identifizierung von Quick Wins ü Grobe Anforderungsanalyse & Milestoneplanung

8 Vorgehen bei der Grobkonzeption Grobkonzeption initiale Phasen Interviews & Workshops Aufnehmen & analysieren Geschäftsprozesse verstehen Spezifizieren Fakten Dimensions-Matrix Dimensionales Modell ü Dokumentation

9 Geschäftsprozess Diagramm Grobkonzeption initiale Phasen marketing CRM Central stock Purchase to stock requests supplier recycling Leegoo Builder cost estimation offers Disposition order Purchase to order Stock transfer Project strock order requirements ERP production moduls supply market M Project engineering BOMs/assemblies/raw material Atoss Oclock Make to stock ParkViewer operation construction Project- Reporting Stock- Reporting Finance- Reporting HR- Reporting R&D ERP Topflow Ext. production production Asix Make to order logistic NetMover Chronopost customer assembly C continually calculation planning financing Piteco Movex creditors Final costing Ext. service SAP Source Source System ERP finance moduls Financal services Concur Notilus BW Historical Data Asset accounting HR Elas AR profit COPA balance Cashflow

10 Arbeitsergebnis: Dimensions-Matrix Grobkonzeption initiale Phasen Fakten der Geschäftsprozesse Auftragseingang Umsatz Headcount Abgestimmte Dimensionen Zeit Datenart Zeitreferenz Organisationsstruktur Mitarbeiter Projekt Produkt Auftrag Kunde Konto Währung

11 Arbeitsergebnis: Dimensionales Modell Grobkonzeption initiale Phasen Datamarts Vertrieb Finanzen Controlling Personal Kunde Zeit Datenart Controlling Zeitreferenz Organisation Auftrag Projekt Produkt

12 Meilensteinplan Grobkonzeption initiale Phasen ü ü Erster Einschätzung der zu erwartenden Aufwände Dimensions-Matrix Dimensionales Modell Infrastruktur Anforderungen Meilensteinplanung ü Berücksichtigung der Quick Wins Product Backlog ü ü Ableiten von kleinen Arbeitspaketen Zuordnung zu Datamart und DWH-Schichtenmodell

13 Meilensteinplan Feinkonzeption Phase I

14 Von der Anforderung zur Lösung BI Strategie Grobkonzeption initiale Phasen Feinkonzeption Phase I Implementierung Phase I QUNIS Qunis Day

15 Agiles Vorgehen Feinkonzeption Phase I Produkt Backlog Review Sprint Kandidaten Sprint Backlog Priorisierung Sprint Transport Fachkonzepte IT-Konzepte Schätzung Entwicklung Test Sprint Planung, ca. 1 Woche Sprint, ca. 2 3 Wochen Produktion / Releases

16 Agiles Vorgehen Feinkonzeption Phase I Überführung priorisierter Arbeitspakete aus dem Product Backlog in das Sprint Backlog Feinspezifizierung der Arbeitspakete Fachkonzept IT-Konzept Schätzung

17 Beispiel Fachkonzept Reporting Feinkonzeption Phase I Reportinformationskatalog Inhalte Form Dynamik Was wird abgebildet? Wie wird etwas abgebildet? Wie soll parametrisiert werden?

18 Beispiel Fachkonzept Data Audit Feinkonzeption Phase I

19 Agile Umsetzung: Sprints Implementierung Phase I Sprint Planung Priorisierung des Sprint Backlogs Allokation vom Testressourcen aus dem Fachbereich Sprint (Dauer ca. 3 Wochen) Entwicklung & Test Deployment & Review

20 Agiles Vorgehen Implementierung Phase I Produkt Backlog Review Sprint Kandidaten Sprint Backlog Priorisierung Sprint Transport Fachkonzepte IT-Konzepte Schätzung Entwicklung Test Sprint Planung, ca. 1 Woche Sprint, ca. 2 3 Wochen Produktion / Releases

21 Summary der agilen Vorgehensweise Anforderungen dürfen und sollen sich ändern Wenn es der Produktqualität dient Wenn es der Kundenzufriedenheit dient Anforderungsänderungen im Projektverlauf werden strukturiert berücksichtigt Change-Requests werden im Product Backlog abgebildet und priorisiert Über die Sprints werden Änderungen zeitnah produktiv gesetzt Schnelles Feedback über den Projektfortschritt

22 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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