Raus aus der Bl-Falle

Transkript

1 Ronald Bachmann, Dr. Guido Kemper Raus aus der Bl-Falle Wie Business Intelligencezum Erfolg wird mitp

2 Die Autoren 13 Vorwort 15 1 Einleitung Was ist Business Intelligence (BI)? Motive zur Einführung von Business Intelligence Business Intelligence und Business Intuition i Was ist Business Intuition? Ist Business Intuition sinnvoll einsetzbar? Wie funktioniert Business Intuition? Business Intelligence und Intuition im Management Statements aus Unternehmen Controlling Sales Marketing Business Development Topmanagement Aufsichtsrat Öffentliche Informationen Gartner-Srudie Presse Business Intelligence braucht eine Idee 34 2 IT-Verantwortliche in der Defensive IT und Fachbereiche Business Cases in Data Warehousing und BI IT-Rendite 47

3 3 Strukturelle Ursachen für das Scheitern von Bl-Initiativen Tagesgeschäft & Wachstum Know-how-Monopole Know-how-Ausgrenzung Unternehmenskultur Fehlendes Information Management Fehlende Beteiligung außerhalb der IT Technikfokussierung Organisation Linienorganisation Positionierung des IT-Managements Budgetierungsprozesse Dezentrale IT-Budgets Verwendung von Fremdbudget für IT-Maßnahmen IT- & Daten-Ownerschaft Fehlendes Anforderungsmanagement Fehlendes Master Data Management Fehlende Meta Data Services Outsourcing Architektur Heterogene IT-Landschaft Fehlende oder instabile Schnittstellen Fehlende oder veraltete Architekturkonzepte Real Time Data Warehouse Datenqualität Definition und Bedeutung Hohe Datenqualität und Business Intelligence Hohe Datenqualität und Ihr Unternehmen Wie entsteht schlechte Datenqualität? Verbesserung der Datenqualität Zusammenfassung zur Datenqualität 95

4 4 Referenzmodelle und Architekturen Referenzdatenmodell im Data Warehouse Regelarchitektur im Data Warehouse Mögliche Datenhaltungsebenen im Data Warehouse Zentrales Data Warehouse Distributed Data Warehouse Hub & Spoke-Architektur Data Warehouse-Prozesse ETL-Prozess Staging OLAP Data Marts Informationsbereitstellung Frontends Dashboarding Top Level Dashboard: Das»Management Cockpit« Portale Abbildung von Logiken Direktzugriff & Power User Support Neue Kollaborationsmodelle Klassifizierung von Business Intelligence BI und strategische Entscheidungen BI und Web 2.0 : Der BI-Killer: Bypass-Reporting und die Folgen Bypass-Reporting Typische Regelarchitektur im Data Warehouse Typische Bypass-Reporting-Architektur Folgen von Bypass-Reporting Fehlende Transparenz Hohe Kosten 121

5 5.2.3 Keine zielgerichtete Maßnahmenableitung Verlust der Steuerungsrelevanz von Reportings...: Teufelskreis»Schlechte Datenqualität und Bypass-Reporting«124 6 Von der Unternehmensstrategie zum Enterprise Data Warehouse Primärziele des Unternehmens Business Intelligence-Strategie Business Needs Business Needs und operative Prozesse Operative Prozesse und Daten Das Enterprise Data Warehouse als»single Point oftruth«139 7 Vom Enterprise Data Warehouse zum»business Enabler BI« Closed Loop Monitoring Closed Loop Quality Closed Loop Business Push Schichtenmodell»Closed Loops der Business Intelligence« Business Intelligence und operative Wertschöpfungskette Business Intelligence auf Projektebene umsetzen Projektinhalte BI-Readiness Vorprojekt»Evaluierung Business Needs« Vorprojekt»Systemanalyse« Vorprojekt»Evaluierung Data Warehouse-Architektur« Vorprojekt»Evaluierung Data Warehouse-Backend«159

6 8.1.6 Vorprojekt»Evaluierung Data Warehouse-Frontend« Vorprojekt»Evaluierung Meta Data Services Tool« Vorprojekt»Evaluierung KlO-Server- Architektur« Projekt»Prozessanalyse« Projekt»Systemkonsolidierung« Projekt»KIO-Server-Architektur Build Up« Projekt»Referenzprozess Datenbereitstellung des KlO-Servers« Die Bedeutung von KlO-Servern für BI Projekt»Meta Data Services Build Up« Projekt»Data Warehouse Build Up« Projekt»Business Intelligence - Figures & KPIs« Projekt»Aufbau Closed Loops der BI« Business Need - Warum soll was analysiert werden? Adressaten - Wer erhält welche Ergebnisse? Operative Daten - Welche Bewegungsdaten (Fakten)? Stammdaten - Welche Stammdaten (Dimensionen)? Projekt»Business Intelligence - Frontend Integration« Layout und Funktionen Projekt»Business Intelligence - Portal Integration«189 BI und Services Oriented Architecture BI und SOA am Beispiel des Master Data Managements 190 BI und Corporate Performance Management 193

7 9 Business Intelligence erfolgreich managen Management Attention und Mandat Management Attention Mandat Unternehmenskultur Corporate Compliance IT-Governance Business Intelligence Competence Center Data Warehouse und Single Point of Truth Switch off Bypass-Reportings Strategy Synchronisation Stakeholder Management Requirement Management Change Management Big Picture Management Meta Data Services und Documentation Master Data Management Frontend-Integration Power-User-Konzept Communication und Marketing Roll-Out-Management Training Struktur und Aufgaben des BICC Integrationsfunktion des BICC BI-Domänenmodell Data Stewards BI-Steuerungskreis Fachbereiche Querschnittsbereiche IT-Betrieb Steuerung der Lieferanten und Dienstleister

8 10 Wege aus der Bl-Falle Quick Wins als Erfolgsgaranten Ihrer Bl-Initiative Parallelisierung von Bl-Infrastrukruraufbau und Quick Wins Business Benefits durch Business Intelligence Analytisches CRM und Kundenbindung Operative Benefits Sales Operative Benefits Marketing Benefits Controlling Echtzeitanalysen Klassische Zielkonflikte und deren Auflösung in Bl-Initiativen Transparenz vs. Intransparenz Strukturierung vs. Freiheitsgrade Harmonisierung vs. Individualisierung Releaseplanung vs. Flexibilität Major Releases Minor Releases Technische Releases Fixed Budgets BI-Quickcheck Ist mein Unternehmen reif für BI? Die wichtigsten Fragestellungen Die wichtigsten Maßnahmen im Überblick Strategie und Organisation Projektorganisation und Scoping der Teilprojekte Aktuelle technische Entwicklungen & Business Intelligence In-Memory-Technologie Chancen 262 n

9 Grenzen Fazit Schlusswort 267 A Anhang 269 A.i Glossar 269 A.2 Abbildungsverzeichnis 272 A.3 Literaturverzeichnis 274 A4 Web-Links 274 Stichwortverzeichnis