BIG Die Daten sind da! Was nun?
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- Ingelore Burgstaller
- vor 8 Jahren
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2 BIG Die Daten sind da! Was nun? BITKOM Big Data Summit 2014 Alf Porzig& Uwe Trost
3 BIG DATA, MHP, Alf Porzig BIG Automotive Enterprise Intelligence Use Cases entlang der Wertschöpfungskette Kernprozesse Querschnittsthemen Innovations & New Business Models Quality Management Connected Car Mobility Nutzungsgetriebene Entwicklung, Complex Event Processing, Multivariantensysteme Frühwarnsysteme, Real Time Monitoring, nutzungsgetriebene Bedarfsplanung Monitoring, Predictive Maintenance, nutzungsgetriebene Produktionsplanung, CompetitiveIntelligence, Sentiment Analysis, Kundensegmentierung, Warenkorbanalyse 360 -Kundensicht, Churn-Rate-Reduktion, Mass Customization, Service Parts Management, Forecast Materialbedarf,... Real-Time Quality Assurance, Operational Monitoring in Real time, Risikoanalyse, Fraud Detection, Schwarmdaten, Nutzungsdaten, Geodaten, Mobilitätsplanung, Car Sharing, nutzungsabhängige Fahrzeugbereitstellung, 3
4 BIG DATA Readiness Der Weg zu innovativem Mehrwert Analytical Thinking BIG DATA Landscape Neue und alte Datenquellen Connected Car / Mobility Neue Technologien bieten neue Möglichkeiten Strukturierte und unstrukturierte Daten, Streams, Nutzungsdaten, neue Business Models, Prozessgetrieben Möglichkeiten eingrenzen, Design Thinking Ideen aufbauen, New Business Models, BIG DATA Lab Aus den Daten lernen, Data driven Innovation, Fachliche Bewertung Nutzen / Kosten- Analyse, Heatmap, Priorisierung, Technologisches Clustering Variety Unstrukturierte Daten, wechselnde Quellen, Volume Speicherung großer Datenbestände, Velocity Realtime, Unternehmenskritische Prozesse, Innovation Loops 4
5 Connected Car und Mobility Von Einzelprojekten zu integrierten Lösungen OEM Handel Service Social Media Mobility 5
6 Connected Car und Mobility Von Einzelprojekten zu integrierten Lösungen OEM Handel Service Social Media Infrastruktur Logistical Zulieferer Gastronomie Mobility Geo-Daten Wetter Tankstelle 6
7 Connected Car und Mobility Die Komplexität steigt mit der Nutzung OEM OEM OEM Handel Service Handel Service Handel Service Social Media Social Media Social Media Infrastruktur Infrastruktur Infrastruktur Logistical Logistical Logistical Zulieferer Zulieferer Zulieferer Gastronomie Gastronomie Mobility Mobility Geo-Daten Wetter Tankstelle Gastronomie Mobility Geo-Daten Geo-Daten Wetter Wetter Tankstelle Tankstelle 7
8 Connected Car und Mobility Von Low hanging Fruits bis hin zu Wertschöpfungsnetzen Viele Möglichkeiten - viele Fragen - Welche Daten werden gespeichert? - Wo werden die Daten gespeichert? - Wem gehören die Daten? - Wie wird Data Governance geregelt? - Wie wird Datenschutz geregelt? - BI-Strategie als Wegweiser durch die Komplexität! 8
9 Neue Konzepte entlang der Wertschöpfung treffen auf BIG DATA Strategisch vorgehen heißt mit Methode ans Ziel kommen Komplexität BIG DATA Use Cases BIG DATA Adoption F&E u. Konstruktion Eingangs- Logistik Produktion Sales & Marketing Ausgangs- Logistik Neue Wertschöpfungsarchitekturen Mobilitätsdienstleistungen emobility Konvergenz durch Daten Wertschöpfungsnetze After sales Use Cases as-is Fokus Kunde Marktnachfrage After Sales Fokussierung Qualität Predicitive Maintenance RTQA BI Supply Chain Use Cases to-be Fokus Kunde Ausbau Connectedcar, Mobility Fokus Felddaten Nutzungsprofile Fokus Produktion / Industrie 4.0 Ersten Projekterfolgen / -aktivitäten zum Trotz, der BIG DATA Hype ist noch nicht mit Massein den Unternehmen angekommen! Adoption erfolgt Schritt für Schritt. Aber: Bei einigen Unternehmen werden Grundlagen gelegt, das Thema strukturiert und strategisch adressiert. 9
10 Lernen von den Automotive Industry-Leaders Die Substanz hinter dem Hype BI Reifegrad BI Automotive BIG DATA ist auf der Vorstandsagenda BIG DATA Use Cases werden erfasst, bewertet und klassifiziert. Wer nach vorne will, weiß wo er steht. Hausaufgaben machen -> Zukunft vorbereiten-> Das Spiel verändern Interdisziplinäre Mitarbeit Architektur-Technologiemustern BIG DATA in der Organisation verankert BI-Programm driven by BIG DATA 10
11 Eine BIG DATA Strategie reduziert Komplexität Die inspirierende Wirkung eines weißen Blatt Papiers 11
12 BI-Strategy Prozessmodell Planung Analyse Konzeption Einführung Kontrolle Technologie Architektur Infrastruktur Hybride Architekturen Technologie-Portfolio Datenmanagement Sicherheit Strategische Maßnahmen Business Steuer- und Analysemodelle Geschäftsprozessintegration BI-Portfolio Mobile Nutzung Data Governance Organisation Prozesse BI-Governance BI-CC BI-Servicemanagement Entwicklung Sourcing Kommunikation Strategische Ziele Begleitende Maßnahmen Change Management 12
13 Nachhaltige Veränderung in der Organisation Transformation zu einer analytischen Organisation BIG DATA & Analytics Change-Programm Neues Mindset Entscheidungskultur Erweiterung BI CC Zusammenarbeitsmodelle Business - IT Neue (alte) Aufgaben im Kontext BIG DATA C-Level Sponsorship und Verantwortungen Neue Rollen: (mixed) BIG DATA Dream Team 13
14 Key Take Aways Think BIG but walkin smallsteps! StartBI Programm driven by BIG DATA Start small, but start now Transparenz Erhebung BIG DATA Potentiale Bewertung BIG DATA Quellen Im BIG DATA Lab aus Daten lernen Start BIG DATA PoC Position paper BIG DATA BIG DATA Readiness BI Strategydriven by BIG DATA Positionierung / Ist-Analyse Priorisierung & Klassifizierung BIG DATA Use Cases (finanz. Impakt) Strategische Optionen für Architektur / Technologie und Organisation / Prozesse Leitplanken BIG DATA Programm BI-Strategy driven by BIG DATA Enablingphase: Skill-Aufbau, Tool- Infrastrukturaufbau Schaffung organisatorischer Rahmenbedingungen Invest in Analytics und explorative Datenanalyse BI Programm driven by BIG DATA 14
15 BIG DATA, MHP, Alf Porzig Kurzvorstellung MHP Standorte und Kennzahlen Umsatz 2013: EUR 152 Mio Mitarbeiter YE 2013:
16 Real Time Quality Assurance, 1. Platz SAP HANA Partner Race Das Ergebnis: neue fachliche Primärprozesse Eine durchgängige Echtzeit-Plattform für Forschung, Entwicklung und Produktion 1. Phase 2. Phase 3. Phase 4. Phase Motor, auf dem Motorenprüfstand Im Testfahrzeug, auf der Teststrecke Im Testfahrzeug, beim Dauerläufertest Im Kundenfahrzeug, beim Kunden Entwicklung, Erprobung und Gütesicherung SOP Car IT 16
17 Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Alf Porzig Leiter Competence Center BIG DATA Business Intelligence Mobil: Uwe Trost Leiter Competence Center BI Strategie & Organization Business Intelligence Mobil: Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbh Film- und Medienzentrum l Königsallee 49 l D Ludwigsburg Telefon +49 (0) l Fax +49 (0) info@mhp.com l Internet 17
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