Einfluss der Digitalen Transformation auf Business Intelligence Anforderungen an eine moderne BI-Plattform

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1 Einfluss der Digitalen Transformation auf Business Intelligence Anforderungen an eine moderne BI-Plattform Friedberg, den 20. Juni 2017 Steffen Kandler Timo Krauskopf Solveig Eggert

2 Agenda 1. Digitale Transformation - Definition und Auswirkung 2. Übersicht: Klassische BI-Plattform und Moderne BI-Plattform 3. Nutzen und Mehrwert einer integrierten BI-Lösung 4. Beispiel Use-Case mit Live-Demo 5. Gegenüberstellung und Fazit 6. Ihr Einstieg bei INFOMOTION 2

3 Digitale Transformation Säulen der Digitalen Transformation - Eine Definition Der Begriff Digitale Transformation bezeichnet erhebliche Veränderungen des Alltagslebens, der Wirtschaft und der Gesellschaft durch die Verwendung digitaler Technologien und Techniken sowie deren Auswirkungen. [ ] Prof. Dr. Key Pousttchi Unternehmen / Märkte Die strategische Bedeutung von (Informations-) Technologie rückt immer stärker in den Fokus - auch aufgrund neuer Möglichkeiten, die sich aus dem Fortschritt ergeben. Gleichzeitig kann ohne Technologie keine kurzen Entscheidungswege und schnelle Manövrierfähigkeit sichergestellt werden. (Optimierung, Automatisierung, Innovation, neue Geschäftsmodelle) Menschen / Gesellschaft Die Verwendung von Technologie wird zum kollektiven Selbstverständnis und beeinflusst die Art wie wir leben, arbeiten, kommunizieren und konsumieren. Zeitgleich steigen Ansprüche und Erwartungshaltung daran, wie bestimmte Dinge funktionieren sollen. (Einfachheit, Kundenfokus) Staaten / Wissenschaft Begünstigen bzw. hemmen die Entwicklung der Digitalen Transformation. (Infrastruktur, Gesetzgebung, Forschung) Gleichzeitig sind sie wie Unternehmen auf Technologie angewiesen, um ihre Prozesse damit abbilden zu können. Die Wissenschaft ist der Treiber des Fortschritts und liefert die Innovationskraft für neue Technologien. Technologie ist die gemeinsame Plattform unseres Zusammenlebens Cloud Computing Miniaturisierung von Sensoren und Aktoren Machine Learning & KI Viele dieser Technologien dienen der Generierung von Daten sowie der Speicherung und der anschließenden Analyse. Mobiles Aus Internet diesem Grund hat die Digitale Transformation Big Data einen unmittelbaren Einfluss auf Business und Intelligence! vieles mehr 3

4 OPERATIVE UNTERNEHMENSDATEN OPERATIVE PROZESSE DATAWAREHOUSING DISPOSITIVE UNTERNEHMENSDATEN VISUALI- SIEURNG ERKENNT- NIS Übersicht Klassische BI-Plattform ANWENDER BI-APPLIKATIONEN Management Fachbereich Fachbereich Fachbereich Standard Reports Dashboards Visual Analytics Geo-Intelligence Management Mobile BI DATENBEREITSTELLUNG UND NUTZUNGSSZENARIEN Die Visualisierung der Daten erfolgt wiederum via eigener Softwarelösungen, welche die verschiedenen Kennzahlen in Berichten und Dashboards oder aber auch auf mobilen Endgeräten darstellen. Der Fokus des Anwenders liegt deutlich auf dem Konsumieren der bereitgestellten Inhalte. Erkenntnisse und Entscheidung werden manuell abgeleitet. DATAWAREHOUSE Datamarts Core-DWH Stage ARCHITEKTUR UND EINSATZZWECK Das klassische Datawarehouse besitzt eine dreischichtige Architektur. In der Ladezone (Stage) werden 1zu1-Kopien der Quelltabellen hinterlegt und zyklisch beladen. Aus diesen Tabellen wird anschließend das normalisierte und historisierte Core-DWH befüllt. Die Daten des Core-DWHs dienen wiederum als Datenbasis für die denormalisierten Datamarts. Diese liegen i.d.r. im Star- oder Snowflake vor und sind Schnittstelle für die abnehmenden Frontend- Systeme. QUELLSYSTEME GESCHÄFTSPROZESSE REALE WELT CRM SCM ERP EWM Plandaten GESCHÄFTSPROZESSE UND QUELLSYSTEME Unternehmen bilden eine Vielzahl ihrer operativen Geschäftsprozesse mit (Standard-) Softwareprodukten ab. Diese Systeme persistieren ihre Stamm- und Bewegungsdaten in der Regel in relationalen Datenbanksystemen (RDMBS). Das Datawarehouse (DWH) nutzt diese Systeme als Quellen und bildet auf Basis der operativen Daten einen wachsenden, historisierten Datenbestand der Unternehmensdaten ab. Bestellung Einkauf Fertigung Produktion QS Lieferung Fakturierung 4

5 OPERATIVE UNTERNEHMENSDATEN OPERATIVE PROZESSE DISPOSITIVE UNTERNEHMENSDATEN DATAWAREHOUSING VISUALI- SIEURNG ERKENNT- NIS Übersicht Moderne BI-Plattform ANWENDER Fachbereich Management Fachbereich Fachbereich Fachbereich Management Power User aus FB Data Scientist Data Scientist Applikationen BI-APPLIKATIONEN Operatives Geschäft Standard Reports Dashboards Visual Analytics Geo-Intelligence Mobile BI Data Exploration Advanced Analytics Machine Learning Data Service ANALYTISCHE PLATTFORM Relationales Enterprise Datawarehouse Supervised Data Lake Serving Datamart C-DWH Stage Integration n k=0 x x Integration Ingestion- Zone RAW-Zone QUELLSYSTEME Relational & Strukturiert CRM SCM ERP EWM Plandaten Polystrukturiert A3D1 & Unstrukturiert Rohdaten </> XML Tabellen { } JSON GESCHÄFTSPROZESSE Sensoren & Aktoren Wetterdaten Kursdaten Social Media REALE WELT Bestellung Einkauf Fertigung Produktion QS Lieferung Fakturierung Maschinen Märkte Menschen Umwelt 5

6 Nutzen & Mehrwert einer integrierten BI-Lösung Antworten auf fachliche Fragen liefern! Markt In welchen Branchen verkaufen wir welche Produkte? Produkt In welchen Regionen verkaufen wir welche Produkte? Wie ist die Nachfrage nach meinen Produkten? Welche Produkte werden über- oder unterdurchschnittlich nachgefragt? Welchen Umsatz erwirtschafte ich mit meinen Produkten? Was kostet meine Produkte in der Herstellung? Welches sind meine wichtigsten Produkte? Welche Produkte sind am anfälligsten für Fehler? Wo steht meine Organisation(-seinheit?) Welche Produkte kaufen meine wichtigsten Kunden? Welche Kunden erzeugen welchen Umsatz? Welches sind meine wichtigsten Kunden? Welchen Rabatt bekommen mein Kunden im Durschnitt? Wie viele aktive Kunden haben wir? Welchen Einfluss haben Lieferzeiten auf meinem Umsatz? Wie sahen die Antworten auf meine Fragen zu einem anderen Zeitpunkt aus? Kunde Welche Kunden kaufen welche Produkte? Haben wir Abweichungen in Bezug zu Geschehnissen aus der Vergangenheit? Wie lange sind meine Lieferzeiten? Wie häufig kommt es zu Lieferverzögerungen? Historie / Zeit 6

7 Beispiel Use-Case Auswertung von Sensordaten (Fehlermeldungen) Produzierendes Gewerbe aus Industriesektor Mehrere Fertigungsstraßen mit vollautomatisierten Produktionsprozessen Problemstellung Fehleranfälligkeit der Fertigung minimieren Ganzheitlicher Betrachtungsansatz Auswertung Fehlermeldungen im Produktionsprozess Erkennen von Zusammenhängen zwischen Fehlern und Einflussfaktoren Vorhersagen von Ausfällen anhand einzelner Faktoren 7

8 Beispiel Use-Case Lösungsansatz Business Intelligence - Prozess Datenerzeugung Datensammlung Datenmodellierung Datenanalyse Datenvisualisierung ERP & SCM (Relationale Datenbank), Anlagen (Sensoren & Aktoren Internet of things), Wetterdaten (Cloud) IMDB (Relationale In-Memory Datenbank), Hadoop (Hadoop File System), Cloud Datalake, Data Warehouse (nur physische Core-Schicht) Reaktiv Reaktion auf vergangene Ereignisse, Explorativ spielerische Kombination von Daten, Proaktiv Reaktion auf bevorstehende Ereignisse Dashboard, Self-Service BI, Mobile BI 8

9 Beispiel Use-Case Lösungsvorschlag der Architektur BI-APPLIKATIONEN Standard Reports Dashboards Visual Analytics Geo- Intelligence Mobile BI Data Scientist Data Service DATA WAREHOUSE DATA LAKE Datamart (logisch) Datamart Core-DWH C-DWH Integration Stage (logisch) Stage QUELLSYSTEME SCM ERP Maschinen INTERN EXTERN Wetter 9

10 Live-Demo Dasbhoarding 10

11 Umsatzübersicht 11

12 Explore 12

13 Predictive 13

14 Gegenüberstellung und Fazit Vergleich: BI-Klassisch vs. BI-Modern Business Intelligence 14

15 Ihr Einstieg bei INFOMOTION Unsere Philosophie We love data. Leidenschaft für Business Intelligence leben. Wert auf Balance zwischen Arbeit und Privatleben legen. ihr Wissen teilen und immer auf dem aktuellsten Stand halten. Unsere Mitarbeiter sind Menschen, die gerne mit unterschiedlichen Kunden und in wechselnden Branchen arbeiten. Spaß an der Zusammenarbeit im Team haben auch mal außerhalb der Arbeitszeiten. sich entwickeln möchten. 15

16 Ihr Einstieg bei INFOMOTION Einstiegsmöglichkeiten PRAKTIKUM Mindestdauer 6 Wochen Bewerbung idealerweise 1 Monat vorher WERKSTUDENTENTÄTIGKEIT Erste praktische Erfahrung wünschenswert Mindestdauer 6 Monate Bewerbung idealerweise 1 Monat vorher ABSCHLUSSARBEIT Bachelor & Master Thematiken werden zusammen mit INFOMOTION ausgearbeitet Bewerbung mindestens 2 Monate vorher Fester Betreuer DIREKTEINSTIEG /TRAINEEPROGRAMM Bachelor & Master Erste praktische Erfahrung wünschenswert Bewerbung idealerweise 2 Monate vorher Direkteinstieg als Consultant 16

17 INFOMOTION GmbH Niederlassung Frankfurt STEFFEN KANDLER Wirtschaftsinformatik (M. Sc.) Senior Consultant TIMO KRAUSKOPF Wirtschaftsinformatik (M. Sc.) Consultant SOLVEIG EGGERT Betriebswirtschaftslehre (M. Sc.) Expert Human Resources INFOMOTION GMBH Ludwigstraße Frankfurt T F INFOMOTION GMBH Ludwigstraße Frankfurt T F INFOMOTION GMBH Ludwigstraße Frankfurt T F steffen.kandler@infomotion.de timo.krauskopf@infomotion.de solveig.eggert@infomotion.de Alle Angaben basieren auf dem derzeitigen Kenntnisstand. Änderungen vorbehalten. Dieses Dokument der INFOMOTION GmbH ist ausschließlich für den Adressaten bzw. Auftraggeber bestimmt. Es bleibt bis zu einer ausdrücklichen Übertragung von Nutzungsrechten Eigentum der INFOMOTION GmbH. Jede Bearbeitung, Verwertung, Vervielfältigung und/oder gewerbsmäßige Verbreitung des Werkes ist nur mit Einverständnis der INFOMOTION GmbH zulässig. 17