BI WIKI START-UP YOUR DWH PARTIZIPATIVE BI IM ZEITALTER VON BIG DATA

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1 BI WIKI START-UP YOUR DWH PARTIZIPATIVE BI IM ZEITALTER VON BIG DATA

2 Agenda VORSTELLUNG B.TELLIGENT WIE ENTSTEHT EINE KENNZAHL? WAS SIND METADATEN? AUFBAU UND FUNKTIONSWEISE DES BI WIKI LIVE DEMO ZUSAMMENFASSUNG Seite 2

3 Das Unternehmen im Überblick GRÜNDUNG 1. Juli 2004 GESELLSCHAFTEN STANDORTE GESCHÄFTSFÜHRUNG AUSRICHTUNG KERNKOMPETENZEN BRANCHENFOKUS GEBIET GRÖSSE b.telligent GmbH & Co. KG, b.telligent Schweiz GmbH b.telligent Services GmbH München, Düsseldorf, Hamburg, Stuttgart, Zürich Sebastian Amtage, Klaus Blaschek Beratung in Fragen des Daten- und Informationsmanagements Business Intelligence, CRM und E-Commerce Telekommunikation, Banken, Handel, Medien, Energie Deutschland, Österreich, Schweiz 100 Mitarbeiter Seite

4 IT-BERATUNG Interdisziplinäre Positionierung FACHBEREICH b.telligent verbindet IT-BEREICH Risikomanagement Organisations- und Prozessberatung Datenschutz und Compliance CRM, E-Commerce Strategie und Optimierung STRATEGISCHE BERATUNG Business Intelligence Business Analytics Intelligence & Data CRM Quality E-Commerce Performance Management Projektmanagement Evaluation Technisches Design Softwareentwicklung Systemintegration Customizing Servicemanagement Hosting Seite

5 Nutzen und Kompetenzen was bietet b.telligent? NEU- UND MEHRGESCHÄFT CRM MARKETING UNTERNEHMENSSTEUERUNG - PLANUNG & STEUERUNG OPTIMIERUNG BI & DWH INFRASTRUKTUREN Ganzheitliches Kundenmanagement Kampagnenmanagement Up- und Cross-Selling Next Best Activity und Kundenserviceoptimierung Analytisches CRM Scoring Web-Analytics Social Media Analysis Multichannel und Call Center Management Business Intelligence - Unternehmenssteuerung Marketing- & Vertriebsplanung Lösungen zu Risikominimierung, Planung, Controlling und zur Erfüllung gesetzlicher Anforderungen Entwicklung & Optimierung von BI und DWH Umgebungen Metadaten Management Datenqualität und Data Warehouse Prozessen Datenschutz Datensicherheit Individualsoftware zur Ergänzung von BI Lösungen INNOVATION, VERLÄSSLICHKEIT, KURZE WEGE, ENGAGEMENT & QUALITÄT Seite 5

6 Auszüge Kundenreferenzen TELEKOMMUNIKATION FINANZDIENSTLEISTER UNTERHALTUNG UND MEDIEN HANDEL INDUSTRIE VERSICHERUNGEN VERSORGER ÖFFENTLICHE INSTITUTIONEN AUTOMOTIVE PHARMA Seite

7 Start-up your DWH partizipative BI im Zeitalter von Big Data Ausgangssituation Wachsendes Datenvolumen & Datenvielfalt Neue Arten der Datenhaltung Intensive Nutzung der Daten von einer steigenden Anzahl Nutzer und Fachabteilungen Die Zusammenarbeit zwischen IT und Business hat sich maßgeblich verändert Randbedingungen Kürzere Entwicklungszyklen durch agile Entwicklungsprinzipien Steigende Anforderungen bzgl. Data Governance und Transparenz Chance & Risiko Seite 7

8 Agenda VORSTELLUNG B.TELLIGENT WIE ENTSTEHT EINE KENNZAHL? WAS SIND METADATEN? AUFBAU UND FUNKTIONSWEISE DES BI WIKI LIVE DEMO ZUSAMMENFASSUNG Seite 8

9 Wie entsteht eine Kennzahl? Klassisch Spezifikation Implementierung Test & Freigabe Verwendung Dokumentation Prozessgetrieben Spezifikation Implementierung Test & Freigabe Verwendung Was? Warum? Wie? Wer? Wann? Monitoring OK? Dokumentation Dokumente Daten Code Testfälle Konfiguration Tickets Nutzungsdaten Seite 9

10 Wissen aus Daten durch Wissen über Daten Der Nutzen von Daten basiert auf 4 Säulen: 1. Relevanz der Daten 2. Verfügbarkeit der Daten 3. Verlässlichkeit der Daten 4. Durchschaubarkeit der Daten Der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht allein in den Daten selbst, sondern vor allem im Wissen über diese Daten, d.h. Metadaten Seite 10

11 Regulatorische Anforderungen an das Berichtswesen Branchenübergreifend steigen die Anforderungen daran Auskunft über die Herkunft, Zusammenstellung und Veränderung von Kennzahl geben zu können. Aktuelles Beispiel in der Banken und Finanzindustrie: BCBS Grundsätze für die effektive Aggregation von Risikodaten und die Risikoberichterstattung Seite 11

12 Agenda VORSTELLUNG B.TELLIGENT WIE ENTSTEHT EINE KENNZAHL? WAS SIND METADATEN? AUFBAU UND FUNKTIONSWEISE DES BI WIKI LIVE DEMO ZUSAMMENFASSUNG Seite 12

13 Definition Metadaten Metadaten sind kontextuelle Informationen über Daten Fachliche und technische Informationen Angaben zum Aufbau und der Funktionsweise der Verarbeitung von Daten Dazu gehören alle Informationen, welche die Bereitstellung, die Verwaltung und die Nutzung der Daten zu unterstützen. Fachliche Metadaten Kennzahlen Dimensionen Geschäftsregeln Berichte Würfel Technische Metadaten Tabellen Spalten Schlüssel (fachliche und technische) Indices Prozeduren Seite 13

14 Arten von Metadaten Strukturierte Metadaten Erläuterungen zur Bedeutung von Dimensionen, Fakten und Kennzahlen Objekt- und Spalteninformationen Unstrukturierte Metadaten Dokumentation Kommentare Offene Tickets Datenmodelle Spezifikationen Metadaten sind zeitlich veränderlich und nur dann nutzbar, wenn sie aktuell sind! Seite 14

15 Beschaffung von Metadaten Automatisierte Beschaffung Informationen aus DB-Katalogen und den Repositories von ETL-, Scheduling-, Reporting-, DQund anderen externen BI/DWH Werkzeugen Informationen aus aktuellen Quellsystemen Manuelle Beschaffung Kommentierungen Dokumentationen Zusammenfassungen Manuell beschaffte Metadaten haben eine starke soziale Komponente Unterstützung der Kommunikationen zwischen Fach- und IT-Bereich Nutzen entsteht häufig erst durch Kooperation der Benutzer Motivation zur Erfassung von nutzergenerierten Informationen muss geschaffen werden Seite 15

16 Arten von Meta- und Nutzungsdaten im BI Wiki BI Wiki Kombination von fachlichen und technischen Metadaten Zusammenführung von Strukturierten (systemgenerierten) und Unstrukturierten (Anwendergenerierten) Metadaten Automatisierte und manuelle Erfassung von Metadaten, Lifecycle- und Nutzungsdaten Seite 16

17 BI Wiki Bsp. Anwendungsfall Data Lineage Interne Daten Abstraktionsschicht Integrationsschicht Präsentationsschicht Zugriffsschicht Dashboards System 1 System 2 System Core Data Warehouse Physikalischer Data Mart Standard Berichte Interaktive Analyse System n 3NF Würfel Planung Ad-Hoc Analyse z.b. Excel Virtueller Data Mart (View Layer) Data Science Ʃ Ʃ Ʃ Ʃ Ʃ Ʃ Ʃ i i i i Datenqualitäts-Monitoring Zentrale Dienste Metadatenmanagement Seite 17

18 Agenda VORSTELLUNG B.TELLIGENT WIE ENTSTEHT EINE KENNZAHL? WAS SIND METADATEN? AUFBAU UND FUNKTIONSWEISE DES BI WIKI LIVE DEMO ZUSAMMENFASSUNG Seite 19

19 Warum ein Wiki? Ein Wiki (hawaiisch für schnell [1] ), seltener auch WikiWiki oder WikiWeb genannt, ist ein Hypertext-System, dessen Inhalte von den Benutzern nicht nur gelesen, sondern auch online geändert werden können. Diese Eigenschaft wird durch ein vereinfachtes Content-Management-System, die sogenannte Wiki-Software oder Wiki-Engine, bereitgestellt. Quelle: Wikipedia Der Collaborative Ansatz ist entscheidend 20

20 BI Wiki das Metadaten Warehouse BI Wiki Metadaten Warehouse Überwachen und steuern Dispositive Welt Messen und verstehen Bewirtschaftungsprozesse Betriebsprozesse Überwachen und steuern Operative Welt Messen und verstehen Kernprozesse Supportprozesse Betriebsprozesse Transaktionsdaten Stammdaten Supportprozess Kernprozess Seite 21

21 BI Wiki Funktionale Architektur Metadaten Laufzeitdaten Nutzungsdaten Formulare Visuelle Analyse Berichte Daten Modelle BI Wiki Graph DB Wiki Repository Wiki Generator Metadaten Warehouse Code Parser Scheduler Datenbanken ETL Werkzeuge Berichte DQ Checks Tickets Deployment Modellierung Aktivitätslog DB Statistiken Laufzeitdaten Laufzeitdaten Fehler Status Aktivitätslog DB Zugriffe Aufrufe Seite 22

22 Agenda VORSTELLUNG B.TELLIGENT WIE ENTSTEHT EINE KENNZAHL? WAS SIND METADATEN? AUFBAU UND FUNKTIONSWEISE DES BI WIKI LIVE DEMO ZUSAMMENFASSUNG Seite 23

23 Live Demo Welche Tabelle verwendet dieser Report? Welcher ETL Job befüllt diese Tabelle? Welchen Tabellen nutzt der ETL Job? Seite 24

24 Agenda VORSTELLUNG B.TELLIGENT WIE ENTSTEHT EINE KENNZAHL? WAS SIND METADATEN? AUFBAU UND FUNKTIONSWEISE DES BI WIKI LIVE DEMO ZUSAMMENFASSUNG Seite 31

25 BI Wiki Zusammenfassung Verknüpft Metadaten systemübergreifend und herstellerunabhängig Generisch erweiterbarer Ansatz mit standardisierten Schnittstellen Verknüpft strukturierte und unstrukturierte Metadaten Bietet moderne Collaboration- und Visualisierungsfunktionen Individuell anpassbar und erweiterbar Seite 32

26 MÜNCHEN HAMBURG DÜSSELDORF ZÜRICH Seite 33