SPoT Agenda. Begrüßung und Vorstellung CAS AG. Markttrends aus Analystensicht. Big Data Trusted Information

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1 SPoT Agenda Begrüßung und Vorstellung CAS AG Markttrends aus Analystensicht Big Data Trusted Information Lars Iffert, BARC GmbH Dr. Oliver Adamczak, IBM Deutschland GmbH Factory Ansatz für ETL-Prozesse bei Versicherungen Wolfgang Perzl, ITGAIN GmbH Pause Neue BI-Architektur mit SPoT bei The Phone House Klaus Zumdick, The Phone House Telecom GmbH Aufbau eines Single Point of Truth Andrea Glatzel und Sascha Wiskandt, CAS AG Diskussion und Austausch Golf-Training/Buffet Andrea Glatzel, CAS AG Folie 1

2 Agenda Aufbau eines Single Point of Truth Das Problemfeld Ist-Situation Die unbeantworteten Fragen Impacts im Geschäftsprozess Big Data Wie verhält sich die IT Andrea Glatzel, CAS AG Aus Daten werden Informationen Erfolgsfaktor Information Der SPoT als Information Warehouse SPoT-Architektur und Schichtenmodell Auf dem Weg zum SPoT Metadatenmanagement Lösungsszenarien Beispiel Privatkunde einer Bank SPoT-Framework Folie 2

3 Das Problemfeld IT-Sicht Komplexe Systemlandschaften mit einer Vielzahl von Systemen Eigene / beim Provider / In der Cloud Hohe Datenvolumina Hunderte von Schnittstellen Standardsoftware mit nur teilweise transparenten Datenstrukturen Prozessflüsse über Systemgrenzen hinweg Benutzersicht Höhere Anforderungen für Datenauswertungen An Flexibilität und Umfang (Self-Service BI) Schnellere Verfügbarkeit Überall-Verfügbarkeit Mehr Collaboration Management von immer höherer Komplexität Stärkere Governance in Bezug auf Prozesse Stärkere Governance in Bezug auf Daten Folie 3

4 Die unbeantworteten Fragen Wo sind die Daten, die ich brauche? Wer ist der Master? Aus welchem System bekomme ich meine Daten? Welche Formate und Wertebereiche haben diese Daten? Welche Qualität haben die Daten? Welche Technologie muss ich verwenden?.und viele mehr Folie 4

5 Impacts in den Geschäftsprozessen Risiko- Management Erfüllung gesetzlicher Auflagen Portfolio-Absicherung Finanzen & Controlling Optimaler Kapitalbedarf Gesicherte Liquidität Verlässliches Berichtswesen Harmonisierte Geschäftsprozesse Freisetzung von Synergiepotentialen Freisetzung von Synergiepotenzialen End-to-End-Prozesse End-to-End-Prozesse Strategischer Einkauf Spend-Analysen Effektive Lieferantenentwicklung Berichtswesen Single Point of Truth Single Point of Truth Standardisierung von Berichten und Standardisierung von Berichten Kennzahlen und Kennzahlen Unternehmenssteuerung Strategische Geschäftsausrichtung Gesicherte Unternehmenssteuerung Marketing 360 Grad-Kunde Imageabsicherung Nutzung von Geschäftspotentialen IT-Management IT- und Prozesskonsolidierung Agile Entwicklungsmethoden Folie 5

6 Big Data Big Data die Datenflut steigt (Peta-Byte, Exa-Byte, ) Echtzeitanforderungen steigen Komplexität der Datentypen/-quellen steigt Nutzerkreis wächst Die 3 V s: Volume, Variety, Velocity Mehr Daten = mehr Informationen = mehr Wissen Mehr Daten = mehr Unsicherheit Informationen sind das Öl des 21. Jahrhunderts und Analytics der Motor (Zitat Gartner) Folie 6

7 Endlich.unendlich viele Daten Folie 7

8 Big Data / What s New? VLDB s Appliances In-Memory Parallel-Architekturen Folie 8

9 Erfolgsfaktor Information (TDWI 2011) Folie 9

10 CW-Marktstudie Handlungsbedarf für Informationmanagement steigt Folie 10

11 Aus Daten werden Informationen Große Mengen an strukturierten und wenig strukturierten Daten ihrer Relevanz entsprechend zu Erfassen Verarbeiten Organisieren Bereitzustellen Auszuwerten Big Data Big Analytics Nutzen nicht aus Datenmenge, sonder aus intelligenter Analyse und Verteilung Schaffung vertrauenswürdiger Informationen Lifecycle Management von Informationen Folie 11

12 Der SPoT als Information Warehouse Folie 12

13 Informationen managen Information Management Logisches Datenmodell Business Glossary Governancekonzept Fachkonzepte Fachliche Mappingkonzepte Datenmodelle Fehlerhandling Physisches Datenmodell DV-Konzepte Technische Mappingkonzepte Information Warehouse Architekturkonzepte Frameworks Entwicklungsrichtlinien, Standards Betriebshandbuch Monitoring Data Lineage/Impact Data Quality DQ-Konzept Folie 13

14 Data Quality Folie 14

15 Aus Daten werden Informationen SPOT-Architektur und Schichtenmodell Standard Layer Optionale Layer Folie 15

16 Die Aufgaben des SPoT Zu den Aufgaben des SPOT gehört: Konsolidierung von Daten Normierung der Daten in das Information Management Modell Standardisierung von Informationen Konsistenz Datenqualität Zu den Aufgaben des SPOT gehört nicht: Komplette Historisierung Archivierung von Daten

17 Die richtigen Schritte auf dem Weg zum SPOT Folie 17

18 Metadatenmanagement Über das Selbe reden Gleiches meinen! Fachbereiche und IT-Abteilungen nutzen zwar oft die selben Begrifflichkeiten, reden aber über unterschiedliche Dinge Verbesserung durch ein normiertes Datenmodell Anbindung an ein Metadaten-Respository Fachbegriffe in einem Business Glossar ablegen Normiertes Datenmodell als Brücke Data Governance/ Data Lineage Tool zum Erstellen von Business Transformations Regeln Folie 18

19 Aus Daten werden Informationen Über das Selbe reden Normierte Datenhaltungsschicht Folie 19

20 Aus Daten werden Informationen Über das Selbe reden Normierte Datenhaltungsschicht Folie 20

21 Beispiel Privatkunde einer Bank Lösungsszenarien Ein Kunde besteht für eine Bank aus mehreren Informationsebenen: Stammdaten - Stammdaten - Rating/ Scoring - Informationen zu Geschäftsprodukten Rating/ Scoring Kunde Konto Darlehen/ Kredit Um eine vollständige Sicht auf den Kunden zu haben benötigt man daher in den dispositiven Prozessen das Gesamtbild. Das heißt, die Informationen müssen an einer zentralen Stelle konsolidiert werden. An einer Stelle an der sie auch konsistent vorgehalten werden können. Folie 21

22 Beispiel Privatkunde einer Bank Lösungsszenarien Layer 0 Applikationsebene Stammdaten Scoring Konto Kredit Data Producer Layer 1 XML Flatfile SQL MQ Data Import Layer Layer 2 Staging Area DB2 Data Integration Layer Layer 3 SPOT normierte Datenhaltung DB2 Information Integration Layer Layer 4 DB2 Data Transformation Layer Layer 5 XML Flatfile SQL MQ Data Export Layer Layer 6 Applikationsebene Meldewesen Internes Rechnungswesen Steuern Risikocontrolling IFRS/ HGB Data Consumer Datawarehouse-Ebene DWH/ SAP BW Datawarehouse Layer Folie 22

23 SPOT Framework Technisches Monitoring Prozesssteuerung SPOT Framework Nachvollziehbarkeit Wiederaufsetzbarkeit Generische Anbindungen Wiederverwendbarkeit

24 SPOT Framework Datenverläufe müssen nachvollziehbar sein. Insbesondere im Hinblick auf die Themen Data Governance und Data Lineage Prozesse müssen innerhalb des Betriebs an vordefinierten Punkten wieder neu aufgesetzt werden können.

25 Vielen Dank! Andrea Glatzel Geschäftsbereichsleiterin Information Management Sascha Wiskandt Consultant Information Management

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