Trillium Software: Ein Überblick

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1 Be Certain, Be Trillium Certain InES Symposium 2013 Data-Driven Systems - Herausforderungen und Potenziale Data Governance: Wer hochwertige Daten sät, kann effiziente Prozesse ernten Autor: Eric Ecker Datum:

2 2 Ihr Referent

3 Trillium Software: Ein Überblick Wir unterstützen Unternehmen mit Software und Services bei allen Aktivitäten, ihre Daten in ein strategisches Unternehmensgut zu verwandeln Business Unit von Harte-Hanks (notiert an der NYSE) 800 Mio. USD Umsatz mit Mitarbeitern weltweit Mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Analyse und dem Management von Daten Über erfolgreiche Kundeninstallationen Analysteneinschätzung Ausgewählte Kunden 2013 Magic Quadrant: Leader Forrester Wave 2010 Leader Best in Class 3

4 Agenda: Die Herausforderung: Unternehmensziele und (IT)-Realität Das Team: Data Governance und Datenqualität Das Ziel: Optimale Geschäftsprozesse Die Methodik: Discover Develop Deploy Manage Das Fazit Diskussion 4

5 Die Herausforderung: Unternehmensziele und (IT)-Realität Unser Anspruch ist es, Marktführer zu sein. Das heißt im Klartext: Wir wollen profitabel wachsen - ohne Zugeständnisse. Mit begeisterten Kundinnen und Kunden und als exzellenter, sozialer und familienfreundlicher Arbeitgeber. Gleichzeitig möchten wir unsere Prozesse verbessern und neue entwickeln. Und: Auch die Rendite muss stimmen. Unternehmensprofil Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG Strategie 2018: Es ist aus heutiger Sicht davon auszugehen, dass sich in wichtigen Teilmärkten das volatile, herausfordernde Umfeld weiter fortsetzen wird.... In der gegenwärtigen Marktlage ist es daher wichtiger denn je, unsere Geschäftsprozesse weiter zu optimieren, die Kosten im Blick zu halten und unser Unternehmen zukunftsorientiert auszurichten. Investor Relation Mitteilung: Vorstandsvorsitzender der Schaeffler AG, Dr. Jürgen M. Geißinger /2012_11_20_q3_2012/2012_11_20_q3_2012.jsp Die klare strategische Ausrichtung auf Qualität und Innovation bestimmt das Handeln und die Entwicklung des Unternehmens. Damit schafft das Unternehmen die Voraussetzung für langfristige Kundenzufriedenheit und die Basis für das Vertrauen der Menschen in die Marken der 5 Unternehmensprofil BSH Bosch und Siemens Hausgeräte GmbH

6 Problem: Die Realität verwässert strategische Unternehmensziele Massiver Anstieg des Datenvolumens Mehr Daten als Sand am Meer? Giga, Tera, Peta, Exa, Zetta, Yotta, Historisch gewachsene, unzählige, vernetzte IT-Systeme Merger, Akquisitionen, Migrationen, Systemkonsolidierungen, Neueinführungen ERP, CRM, DW Redundante Datenhaltung Kunde, Material, Lieferant, Produkt meist n-fach (unterschiedlich ausgeprägt) vorhanden Zusammenhang, Ursache und Auswirkung mangelhafter Datenqualität auf Unternehmensprozesse wird nicht untersucht Teufelskreis : Fehlerhafte Daten führen zu ineffizienten Prozessen, die wiederum zu fehlerhaften Daten! Fehlende Verantwortlichkeiten: Data Ownership Keine Definition von Datenstandards und fehlende Kontrollmechanismen Kein ganzheitliches und strukturiertes Datenmanagement = Keine Data Governance! 6

7 Die Lösung: Einführung eines SAP Systems Ziele: Ablösung der vielen dedizierten Legacy -Systeme Auftragsabwicklung, Rechnungswesen, Logistik, Materialwirtschaft, Ende der komplexen, aufwändigen und fehleranfälligen Schnittstellen Integrierte, zentrale Datenhaltung Keine Datensilos keine Redundanzen Ein Kundestamm Ein Lieferantenstamm Ein Materialstamm Durchgehende und automatisierte End-to-End -Prozesse Einfache, klar strukturierte IT-Infrastruktur Reduktion der Gesamtkosten (TCO) 7

8 Neue Herausforderung: Wer kümmert sich um die SAP Daten? Mehr als Tabellen Hunderte von Feldern pro Tabelle Materialstamm: 236 Materialart, Branche Basismengeneinheit Größe und Abmessung Bruttogewicht Kundenstamm: 176 Name, Adresse, Region Branchencode Steuerstandort Lieferantenstamm: 126 Name, Adresse, Telefon Steuernummer Geburtsdatum Freitextfelder ohne Prüfung Eingeschränkte Konsistenz- und Semantikprüfung Werden Ihre Geschäftsregeln eingehalten? 8

9 Beispiel: Wer ist der Kunde? Öffentlicher Auftraggeber Privatperson Geschäftskunde Klient Bürger Vereinsmitglied Steuerzahler Partner Gast Haushalt Schüler Student Besucher Interessent Mitarbeiter Mitglied Lead Leser Alumni Spender Abonnent Unternehmen Patient Kontakt Behörde

10 Der Kunde aus Datensicht Kundenstatus Angebote Titel Geschlecht Umsatz Opportunities Opt In Faxnummer Branche Rechnungsadresse Steuernummer Geburtsdatum Reklamationen Bonität Kontakthistorie Adresse Bestellhistorie Muttergesellschaft Soziodemografische Merkmale Mitarbeiterzahl Region Bundesland Telefonnummer Besuchsberichte Präferenzen Niederlassungen Funktion Lieferadresse Benutzername Tochtergesellschaft

11 11 Der Kunde aus IT-Sicht

12 Der Kunde aus Anwendersicht Unternehmensname in mehreren Feldern Falsch geschriebene Straße Hausnummer in falschem Feld Fehlende Postleitzahl Fehlende Region Falscher Ort Nicht standardisierte Telefonnummern Sonderzeichen in -Adresse 12

13 Der Kunde aus Anwendersicht Aber welcher Kunde ist der Richtige? 13

14 Das Resultat dieses einfachen Beispiels Ineffiziente Prozesse Service-Prozesse funktionieren nicht Marketing-Kampagnen sind unwirksam Auswertungen, Analysen, Planungen und Prognosen scheitern Hoher Aufwand bei Fachanwendern, um korrekte Daten, Informationen und damit Wissen aus den Anwendungssystemen zu gewinnen. Die Automatisierung von Prozessen ist nicht möglich! Folge: Zeitverlust, Risiko, Kosten Ovum schätzt, dass eine schlechte Datenqualität ( Data not fit for business purpose ) Unternehmen bis zu 30% ihres Umsatzes kostet Aber wie steht es mit den vielen anderen unternehmenskritischen Informationen wie Steuernummer, Produktbeschreibung, Geo- Lokation, Menge, Einheit, Commodity Code, Stückliste, Währung, Kondition, Steuerklassifikation, Preis, Lagerstatus, EAN? 14

15 Das Team: Data Governance und Definition: Data Governance ist die Einführung und Einhaltung eines strukturierten Prozesses, um Daten dauerhaft in wertvolle und verlässliche Informationen und damit Wissen zu transformieren. Exzellente Daten Exzellente Prozesse Kernelemente: Definition von Abläufen, (Daten)Regeln und (Daten)Standards MitarbeiterInnen, die Verantwortung für Daten übernehmen Technologie zur Unterstützung, Umsetzung und Kontrolle der Maßnahmen 15

16 Das Team: Datenqualität Daten sollen: (siehe auch Definition der DGIQ) fehlerfrei vollständig aktuell glaubwürdig widerspruchsfrei belastbar eindeutig übersichtlich verständlich relevant angemessen überprüfbar konsistent. sein Informationsqualität oder Datenqualität bezeichnet die Qualität, also Relevanz und Korrektheit von Informationen. Sie beschreibt, wie gut eine Information (bzw. ein Datensatz) geeignet ist, die Realität zu beschreiben, das heißt, inwieweit sie ein Modell tatsächlicher Situationen bildet. Insbesondere besagt sie, wie verlässlich eine Information ist und inwieweit man sie als Grundlage für eine Planung des eigenen Handelns verwenden kann. 16

17 Das Ziel: Optimale Geschäftsprozesse Sales BI & Management Reporting Database Originator (Sales) New customer created Data processing & transformation Customer master Finance Marketing Legal & compliance Consumers Was benötigen wir dafür: 1. IT-Systeme, die exakt die Unternehmensprozesse abbilden 2. Daten, die die Objekte der Realität genau beschreiben 3. Klar festgelegte Verantwortlichkeiten für Prozesse und deren Daten 4. Methodik zur erfolgreichen Umsetzung der Punkte

18 Die Methodik: Anwendung des Prinzips Divide et impera Anwenden einer strukturierten, pragmatischen Methodik Beste Unternehmensprozesse sind nur mit akkuraten Daten möglich Datendefekte haben immer eine Auswirkung auf den Geschäftsprozess Beispiel: Falscher oder fehlender Klassifizierungscode bei einer EU Warenversendung führt zu einer nicht vollständigen Intrastat-Erklärung und dies wiederum zu Problemen mit dem Zoll (längere Lieferzeiten, manuelle Nacharbeit, höhere Kosten, unzufriedene Kunden, verlorener Kunde, verlorener Umsatz) 18

19 Die Methodik: Ein pragmatischer Ansatz Wählen Sie einen Unternehmensbereich: der dem Thema Data Governance aufgeschlossen gegenübersteht der einflussreich im Unternehmen ist (z.b. Vertrieb, Finanzen) Stellen Sie ein Data Governance Team zusammen aus: Projektsponsor (Unternehmensleitung) Projektleiter Fachbereichsexperte/Prozessverantwortlicher IT-Experte Bereiten Sie sich von IT- und Fachbereichsseite vor Daten und Prozesse Systeme und Schnittstellen Legen Sie die Ziele, Erwartungen und Verantwortlichkeiten fest 19

20 Die Methodik: Ein pragmatischer Ansatz Wählen Sie ein für Ihre Prozesse wichtiges Datenelement z.b. Produkt, Kunde, Lieferant, Lager, Werk, Stückliste, Equipment, Führen Sie eine fundierte Datenanalyse durch Konkrete Messung der Datenqualität Vollständigkeit, Konsistenz, Eindeutigkeit, Aktualität, Richtigkeit, Einhaltung interner und externer Geschäftsregeln Beantworten Sie im Team die folgenden Fragen In welchen Kernprozessen spielt das Datenelement eine Rolle? Wie sieht der Lebenszyklus aus? Was sind die Kriterien, Regeln und Standards? Bestimmen Sie die prozesskritischen Daten auf Feldebene Datenmodell: Theorie und Praxis (Stichwort Materialstamm in SAP) Welche Felder, welcher Zweck, in welchem Prozess? 20

21 Stichwort fundierte Datenanalyse Schritt 1 1. Daten laden 2. Die Analyseergebnisse sind sofort verfügbar 21

22 Stichwort fundierte Datenanalyse Schritt 2 Datenfehler werden sofort sichtbar (kein Preis/falscher Preis) 22

23 Stichwort fundierte Datenanalyse Schritt 2 Drill Down in die fehlerhaften Datensätze mit einem Klick Kein Preis und weitere Fehler werden sofort sichtbar 23

24 Stichwort fundierte Datenanalyse Schritt 2 Geschäftsregeln können einfach angelegt, ausgeführt und überprüft werden Die Resultate werden direkt sichtbar gemacht 24

25 Stichwort fundierte Datenanalyse Schritt 3 Visualisierung der Datenqualitäts-KPI 25

26 Die Methodik: Ein pragmatischer Ansatz Nach diesem Analyseprozess wissen Sie: welche Daten prozessrelevant sind und welche nicht welche Daten Ihre Geschäftsregeln erfüllen und welche nicht welche Daten automatisiert oder manuell bearbeitet werden müssen welche Geschäftsregeln und Prozesse noch gar nicht definiert wurden welche Auswirkungen fehlerhafte Daten auf Ihre Prozesse haben Nun sind Sie in der Lage, diesen Ansatz auf alle Ihre unternehmenskritischen Daten auszuweiten und anzuwenden Iterativ entsteht so aus einem Projekt ein funktionierendes und dauerhaftes Data Governance Programm 26

27 Das Fazit Data Governance und Datenqualität sind kein Selbstzweck: Sie sind zwingend erforderlich für den Unternehmenserfolg Fundierte Entscheidungen und effiziente Geschäftsprozesse erfordern eine akkurate, solide Datenbasis Diese qualitativ hochwertige Datenbasis entsteht nicht von selbst Benötigt werden Datenverantwortliche, ein strukturierter Prozess und Software, die es erlaubt Daten zu analysieren, zu bereinigen, zu verbessern sowie proaktiv zu kontrollieren Bestandteil der Ausbildung (IT, BWL, Management), integraler Bestandteil der Unternehmenskultur und mehr Forschung 27

28 geschafft! Besten Dank für Ihr Interesse Ich freue mich auf Ihre Fragen, Kommentare und den Austausch mit Ihnen! Be Certain About Your Data. Be Trillium Certain. 28

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