DATEN QUADRANT STRATEGIE UND ORGANISATION IM ZEITALTER VON AGILEBI, DWH, AUTOMATION UND BIGDATA

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1 DATEN QUADRANT STRATEGIE UND ORGANISATION IM ZEITALTER VON AGILEBI, DWH, AUTOMATION UND BIGDATA

2 EINLEITUNG Quellen Datenquadrant von R.D. Damhof Mai 2014 DWH Automation Whitepaper Building A Data-Centric Strategy and Roadmap datablueprint.com, Peter Aiken und Lewis Broome Daten als untrennbarer Verbund und/oder Bestandteil von den Produkten und Dienstleistungen die verkauft werden. Strategie Your data strategy must align to your organizational business strategy and operating model. Architektur Data Architecture represents the common vocabulary, expressing integrated requirements ensuring that data assets are stored, arranged, managed and used in support of organizational strategy. Governance Data Governance is the exercise of authority and control over the management of your mission- critical data assets. Technical Practices: Qualität, Integration, Plattformen, BI Der Datenquadrant als Kommunikationsmittel für Strategie und Technik

3 Datengetrieben DATENSTRATEGIE Strategie Ziele und Vorhaben Datenmanagement Systeme und Applikationen Network / Infrastructure Strategie Ziele und Vorhaben Systeme und Applikationen Network / Infrastructure Datenmanagement Applikationsgetrieben

4 DATENSTRATEGIE Datenassets werden durch die Geschäftsprozesse erstellt, die Ziele und Vorhaben liefern Datenmanagement ermöglicht Geschäftsprozesse, Ziele und Vorhaben zunehmend direkt durch eigene Wertbeiträge Personen und Organisation Kontext Informiert Geschäftsprozesse Erstellt Datenmanagement Daten Assets Ziele und Vorhaben Personen, Organisation und Geschäftsprozesse liefern Kontext für das Datenmanagement Technologie Technology Assets Datenmanagement informiert die Personen und Organisation

5 INFORMATIONEN LIEFERN Geschäftsprozesse Personen und Organisation Ziele und Vorhaben Technologie Technology Assets I n f o r m Datenmanagement Strategie Architektur Governance Qualität Integration Plattformen BI Informationsfluss Produkt Anforderungen

6 PROBLEMSTELLUNG KOMMUNIKATION Data Vault BI/IT CIO/CTO/CDO AgileBI MPP Fachabteilung CEO/COO/CFO??? BigData NoSQL Analytics Self Service Predictive

7 ANALOGIE: LOGISTIK UND PRODUKTION

8 WIE KOMMEN PRODUKTE AUF DEN MARKT Einleitung Push und Pull Schiebelogik (Push-Prinzip) Prinzip) In Bestand in der Fertigung Out Ziehlogik (Pull-Prinzip) Prinzip) In Bestand in der Fertigung Out AWF Arbeitsgemeinschaft Pull-Systeme Dipl.-Ing. O. Völker und Dipl.-Ing. S. Binner Quelle: Ruhr-Universität Bochum, AWF AG Pull-Systeme, Dipl.Ing. O. Völker und Dipl. Ing. S. Binner Folie 3

9 Push PULL VERSUS PUSH PRODUKTE Bekannte Anforderungen Geringe Personalisierung Skaleneffekte Gleichförmige Produktion Geringe Änderungskosten Geringe Vorbereitungszeit Variable Anforderungen Hohe Personalisierung Geringer Verkaufsaufwand Variabilität in der Produktion Hohe Anpassungskosten Größere Vorbereitungszeit Pull

10 PULL VERSUS PUSH DATEN PUSH/SUPPLY/SOURC E Fakten, historisiert Massendeployment Kontrolle>Agilität Wiederholbare & vorhersagbare Prozesse Standardisierung Automation Deklarativ > Prozedural Metadaten, Modell getrieben IT und Datenexpertiese PULL/DEMAND/PRODU CT Interpretation & Kontext Einzeldeployment Agilität > Kontrolle Nutzerfreundlichkeit Weniger IT-Expertise Hohes Fachwissen Prozedural > Deklarativ

11 UNTERSCHEIDUNG LIEFERMODUS Systematisch Nutzer und Entwickler sind getrennt Fokus auf Kontrolle und Compliance Fokus auf Non-Functionals Zentrale, unternehmensweite Informationsobjekte Development Style Nutzer und Entwickler sind eng verbunden Offensive Governance Fokus auf Agilität und Anpassbarkeit dezentralisierte Informationsobjekte Deployment direkt in Produktion Opportunistisch

12 DER DATENQUADRANT Push/Pull Point Push / Supply / Source driven Pull / Demand / Product driven Systematic I Facts II Context Development Style Opportunistic III Shadow IT Incubation Ad-hoc Once off IV Research Innovation Design

13 DER DATENQUADRANT Push/Pull Point Push / Supply / Source driven Pull / Demand / Product driven Systematic I EIM Facts BPMNII Kontext Star Context Report Dashboard Development Style Opportunistic EDWH III Shadow IT Incubation Ad-hoc Once off IV OLAP Research Innovation Design Self- Service BI Analytics Predictive Machine Learning

14 ZENRALISIEREN - DEZENTRALISIEREN I Facts II Context III Shadow IT Incubation Ad-hoc Once off IV Research Innovation Design

15 TRANSITIONEN Auflösung von Produkten der Shadow-IT oder aus der Inkubation Übergabe von Produkten aus der eigenverantwotlichen Produktion in die zentrale Verantwortung Standardisierung von Entwicklungsmethoden I Facts III Shadow IT Incubation Ad-hoc Once off II Context IV Research Innovation Design

16 GOVERNANCE I II Facts Context Verantwortung beim Lieferanten Verantwortung beim Anforderer III IV Shadow IT Research Verantwortung Incubation beim Data Scientist Innovation / Analyst / Researcher Ad-hoc Design Once off

17 PRODUKTION I Facts II Context Produktionslinie Data Product Information Product III Shadow IT Incubation Ad-hoc Once off IV Research Innovation Design Data Access Analytics Processing Power

18 Push AUTOMATION I DATA DELIVERY How we produce II AGILE BI AUTOMATED SDLC How we do projects R.D.Damhof - May Prudenza 2014 BV - DWH - Copyright Automation - 22 mei 2014 Bekannte Anforderungen Geringe Personalisierung Skaleneffekte Gleichförmige Produktion Geringe Änderungskosten Geringe Vorbereitungszeit R.D.Damhof - May Prudenza 2014 BV - DWH - Copyright Automation - 22 mei 2014 I Facts IV Shadow IT Incubation Ad-hoc Once off II Context III Research Innovation Design

19 AUTOMATION MODELLIERUNG Datenmanagement Strategie und Architektur Strategie Architektur Governance Modellierung eines EIM Fact-Based Modeling Conecptual -> Logical Ontology > Facts -> Relational Transformation von Datenmodellen (EIM/FCO- IM/ER/DataVault/AnchorModeling) Integration von BPMN und Datenmodellierung Qualität Integration Plattformen I BI Ensemble Modeling II Dimensional, hierarchical, flat Metadaten DWH Automation III Shadow IT Incubation Ad-hoc Once off IV Research Innovation Design

20 BigData NoSQL Blending TECHNOLOGIE I Facts II Ensemble Modeling Context MPP Traditional BI Self-Service BI III Shadow IT Incubation Ad-hoc Once off IV Research Innovation Design Analytics R-Programming Map/Reduce Python

21 TECHNOLOGIE I Storage: (R)DBMS Processing: Automation DQ: Validation,Profiling Dev: Data Modeling Access: Virtualization II Storage: Pattern Based Processing: limited ETL DQ: Regeln, Dashboards Dev: Data Modeling Access: BI Tools, Visualisation III IV Storage: Analytical Processing: Preptools für Data Analst Access: Advanced Analytics, Data Visulisation

22 TAKE-AWAY Kommunikation der Realisierung einer Datenstrategie auf der Basis von verständlichen Kategorien Kategorisierung von Anforderungen für Anwendungen und Informationsquellen Automatisierung in der Datenversorgung ist eine Grundvoraussetzung Sowohl die eigentliche Versorgung als auch die Steuerung der Versorgung Für AgileBI Metadaten und Modelle sollten die Automatisierung steuern, um die Strategie und die Implementierung zu verbinden

23 DANKESCHÖN Owner, Managing Consultant bei Alligator Company 10+ Jahre Erfahrung in BI Certified Data Vault 2.0 Practitioner Member of the Boulder BI Brain Trust tglunde Torsten Glunde mailto:t.glunde(at)alligator-company.de Weitere Netzwerke: https://www.xing.com/profile/torsten_glunde https://www.linkedin.com/pub/torsten-glunde/8/aba/97

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