M2P. BI-Governance: Wer darf was in Entwicklungs- und Betriebsphasen? Prof. Dr. Hans-Georg Kemper Dr. Ralf Finger

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1 M2P 7. Europäische TDWI Konferenz Juni 2008 Forum am Deutschen Museum, München BI-Governance: Wer darf was in Entwicklungs- und Betriebsphasen? Prof. Dr. Hans-Georg Kemper

2 BI-Governance: Wer darf was in Entwicklungs- und Betriebsphasen? Erprobte Konzepte, Modelle und Methoden Prof. Dr. Hans-Georg Kemper Universität Stuttgart Betriebswirtschaftliches Institut Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik I INFORMATION WORKS Corporate Governance Governance meint allgemein das Steuerungs- und Regelungssystem im Sinn von Aufbauund Ablaufstrukturen politisch-gesellschaftlicher Einheiten, privater oder öffentlicher Organisationen. Corporate Governance... zielt auf die unternehmensspezifische Gestaltung und Implementierung von Leitungs- und Kontrollstrukturen: Leistungsfähige Geschäftsführung Interessenswahrung der Stakeholder Leistungsfähige Kooperation zwischen Geschäftsführung und Kontrollinstanzen Transparente interne und externe Kommunikation Management Risikomanagement Internationale Werte, Grundsätze nachhaltiger Unternehmensführung 1

3 IT Governance Corporate Governance IT Governance structure of relationships and processes to direct and control the enterprise in order to achieve the enterprise s goals by adding value while balancing risk versus return over IT and its processes. Source: IT Governance Insitute Wirkungszusammenhänge des Einsatzes von IT und Unternehmenserfolg IT IT Wert Wert beeinflusst ermöglicht liefert bestimmt Geschäftsmodel Geschäftsmodel Geschäftsprozesse Geschäftsprozesse bedingt Unter- Unternehmensstrateginehmensstrategie Quelle: Krcmar, Helmut: Informationsmanagement, Berlin, S.399 (angelehnt an Wiegand, Picot, Reichwald) 2

4 BI-Governance Ist sie überhaupt erforderlich? Typische Aussagen: BI ist historisch gewachsen und bisher hat es immer geklappt Wir haben bereits viele BI-Anwender. Wie soll ich denen eine Reglementierung schmackhaft machen? Man kann Dinge auch über-administrieren und sie damit abwürgen Wo sollen wir denn anfangen, wie sollen wir das zuschneidern? Das ist Projekt, für das im Unternehmen kein Erfahrungswissen existiert BI-Governance Wir haben ja noch nicht einmal eine IT-Governance The main reason why today's organizations refuse to implement BI Governance is that doing so is costly and complex restricting BI Governance does not produce value, and that management takes the roles of deciding which projects to undertake. US-Army Enterprise Solutions Competency Center, Zurück in die 80er Jahre: Management Support Systems MSS als Sammelbegriff (Management-Unterstützungs-Systeme MUS) Rapid changes in technology make it necessary to define the systems in Management Support Systems to include several forms of information technology that go beyond and are quite different from the computer used in traditional data processing. For example, teleconferencing, electronic data bases, and graphic workstations are all information technologies that are potentially useful for MSS. Michael S. Scott Morton: State of the Art of Research in Management Support Systems, Paper presented at the Colloquium on Information Systems, MIT July 10-12, 1983, S. 2. Management Support Systems (MSS) is the use of computers and related information technologies to support managers. Michael S. Scott Morton: State of the Art of Research in Management Support Systems, Paper presented at the Colloquium on Information Systems, MIT July 10-12, 1983, S. 5. 3

5 Management Support Systems - Traditionelle Sichtweise der Informationssysteme Dispositive Systeme Top- Management Middle- Management Lower- Management Executive Information Systems (EIS) Decision Support Systems (DSS) Management Information Systems (MIS) einfache, berichtsorientierte Systeme (hochverdichtete interne und externe Daten) Modellgestützte Analysen (algorithmische Ausrichtung) berichtsorientierte Systeme (schwach-verdichtete, interne Daten) Operative Systeme Transaktionsorientierte Administrations-, Dispositions- und Abrechnungssysteme (OLTP Online Transaction Processing) Datenversorgung direkt auf operativen/externen Quellen? Berichtsorientierte Systeme (hochverdichtet) z.b. EIS 1 EIS 2... EIS n Modellorientierte Systeme z.b. DSS 1 DSS 2... DSS n Berichtsorientierte Systeme (schwach verdichtet) z.b. MIS 1 MIS 2... MIS n Restriktionen (früher) BI-Werkzeuge Technische/semantische Heterogenität operativer Datenhaltung Belastung der OLTP-Systeme Antwortzeitverhalten nicht kalkulierbar Operative Daten meist nicht manager-orientiert z.b. Online- Dienste Externe Daten Produktion Technik Beschaffung Vertrieb Personal F&E... Operative Datenbestände 4

6 Operative und dispositive Daten Abgrenzungen Ziel Ausrichtung Zeitbezug Modellierung Zustand Update Queries Charakteristika operativer Daten Abwicklung der Geschäftsprozesse Detaillierte, granulare Geschäftsvorfalldaten Aktuell; zeitpunktbezogen; auf die Transaktion ausgerichtet Altbestände oft nicht modelliert (funktionsorientiert) Häufig redundant; inkonsistent; unnormalisiert Laufend und konkurrierend Strukturiert; meist statisch im Programmcode Charakteristika dispositiver Daten Informationen für das Management, Entscheidungsunterstützung Verdichtete, transformierte Daten, umfassendes Metadatenangebot Unterschiedliche, aufgabenabhängige Aktualität; Historienbetrachtung Sachgebiets- o. themenbezogen, standardisiert u. endbenutzertauglich Konsistent modelliert; kontrollierte Redundanz Ergänzend; Fortschreibung abgeleiteter, aggregierter Daten Ad-hoc für komplexe, ständig wechselnde Fragestellungen und vorgefertigte Standardauswertungen Angelehnt an: Kemper H-G., Architektur u. Gestaltung von Management-Unterstützungssystemen, 1999, Stuttgart, S.187 Operatives Datenchaos!? Das Jahrhundertproblem der Informatik besteht in der Bewältigung des Datenchaos, das infolge unkontrolliert gewachsener Datenbestände fast überall entstanden ist. Max Vetter, 1988 Operative/ externe Daten SCM E-Proc. ERP CRM Wertschöpfungskette Externe Daten 5

7 Historisch gewachsene dispositive Datenhaltung Berichtsorientierte Systeme (hochverdichtet) z.b. EIS 1 EIS 2... EIS n Data Data Data Modellorientierte Systeme z.b. DSS 1 DSS 2... DSS n Data Data Data Extrakte/Verdichtungen Betriebswirt. Harmonisierung Berichtsorientierte Systeme (schwach verdichtet) z.b. Extrakte/Verdichtungen Betriebswirt. Harmonisierung MIS 1 MIS 2... MIS n Data Data Data Extrakte/Verdichtungen Betriebswirt. Harmonisierung z.b. Online- Dienste Externe Daten Produktion Technik Beschaffung Vertrieb Personal F&E... Operative Datenbestände Vorgängerkonzept des Data Warehouse Berichtsorientierte Systeme (hoch-verdichtet) Modellorientierte Systeme Berichtsorientierte Systeme (schwach-verdichtet) EIS 1 EIS 2... EIS n Data Data Data DSS 1 DSS 2... DSS n Data Data Data MIS 1 MIS 2... MIS n Data Data Data Verdichtungen Betriebswirt. Harmonisierung Verdichtungen Betriebswirt. Harmonisierung Info-Pool Extrakte/Kopien z.b. Online- Dienste Externe Daten Produktion Technik Beschaffung Vertrieb Personal F&E... Operative Datenbestände 6

8 Harmonisierung der Semantik Abstimmung der zusammenzuführenden Daten bzgl. ihrer betriebswirtschaftlichen Bedeutung (Deckungsbeitrag ist nicht gleich Deckungsbeitrag) gebietsspezifischen Abgrenzung (Europa ist nicht gleich Europa) Währung (Euro-$-Umrechnung ist nicht gleich Euro-$-Umrechnung) Periodizität (Arbeitswoche ist nicht gleich Arbeitswoche)... Ein begrifflicher Freundeskreis reicht leider nicht aus!! Data Warehouse - Die Abgrenzung eines Protagonisten "Data Warehouse ist ein Datenbanksystem mit subjektorientierten, integrierten, zeitbezogenen und zugleich dauerhaften Informationen" Quelle: William H. Inmon: Building the Data-Warehouse. 1. Auflage, New York u.a subjektorientiert auf die Belange der Manager ausgerichtet (nach Kunden, Regionen, Produkten...) integriert aus verschiedensten internen und externen Quellen zusammengeführt zeitbezogen Daten repräsentieren meist definierte Zeiträume (Tage, Wochen, Quartale...) dauerhaft neue Daten komplettieren den Datenbestand und überschreiben nicht bestehende Daten 7

9 Subjektorientiert und Integriert Integriert Subjektorientiert Buchhaltung DWH Kunden Buchhalter Produktion Produkte Account-Manager Produktionssteuerer Materialwirtschaft Lieferanten Produktmanager Disponent Logistik-Management Angelehnt an: Finger, Ralf: Arbeitsunterlagen zum Data Warehouse-Seminar, Köln 1996 Zeitbezogen und Dauerhaft Operative Daten geben stets den aktuell gültigen Zustand wieder (permanente Veränderung) Buchhaltung Produktion DWH Zeitbezogen Dispositive Daten repräsentieren einen Zeitraum Kunden Produkte Dauerhaft Dispositive Daten werden nicht überschrieben Materialwirtschaft Lieferanten Angelehnt an: Finger, Ralf: Arbeitsunterlagen zum Data Warehouse-Seminar, Köln

10 Architektur erster Data Warehouses BI-Anwendungen Data Warehouse Zentraler Datenpool Extraktion, Transformation, Laden (ETL) Meta- Daten z.b. Online -Dienste Externe Daten Produktion Technik Beschaffung Vertrieb Personal F&E Operative Datenbestände... Data Marts Dezentrale, häufig abteilungsbezogene kleine Data Warehouses (Data Marts) Charakteristika Performanceoptimierte, abteilungsbezogene Datenhaltung Hohe Zweckorientierung ( anwendungsklassen-orientierte Datenhaltung ) Häufig werkzeugabhängige Datenbanken Nicht selten im Verantwortungsbereich der Fachabteilungen ( in eigener Regie ) BI-Anwendungen BI-Anwendungen BI-Anwendungen Data Marts Data Marts Extraktion, Transformation, Laden (ETL) Data Marts Nicht viel besser als historisch gewachsene Lösungen z.b. Online -Dienste Externe Daten Produktion Technik Beschaffung Vertrieb Personal F&E Operative Datenbestände... 9

11 Architektur moderner Data Warehouses Data Warehouse Data Marts Data Marts Data Marts BI-Anwendungen In einigen Fällen abgeschafft! Transformation Zentraler Datenpool Meta-Daten Extraktion, Transformation, Laden (ETL) z.b. Online -Dienste Externe Daten Produktion Technik Beschaffung Vertrieb Personal F&E Operative Datenbestände... Operational Data Store Transformierte Daten auf Transaktionsebene Neue Applikationstypen im E-Business, z.b. Selbstbedienungsautomaten (Automatic Teller Machines ATM) Call-Center-Anwendungen CRM-Anwendungen zur gezielten Kundenansprache/-segmentierung Multi-Channel-Management Bedingt abgestimmte operative Anwendungsdaten auf granularer Ebene über die betriebliche Wertschöpfungskette Operational Data Store ODS Subjektorientiert, integriert (wie im Data Warehouse) Aber nicht zeitbezogen und nicht dauerhaft (anders als im Data Warehouse) Hoher Detaillierungsgrad der Daten (meist transaktionsorientiert) Syntaktische/semantische Datentransformation aus Legacy- Vorsystemen Zeitnahes Updating (z.b. transaktionssynchron, stündlich, täglich) Inmon, W. H.: Building the Operational Data Store, Second Edition, New York u.a

12 Eigenschaftsprofile von operativen, im ODS- und DWH-Systemen Von Maur et al. Integrierte Informationslogistik Stand und Entwicklungstendenzen. In: von Maur, Winter: Data Warehouse Management, Berlin, Heidelberg et a l. 2003, S Architektur ODS-erweiterter Data Warehouses Data Warehouse Data Marts Data Marts Data Marts BI-Anwendungen In einigen Fällen abgeschafft! Transformation Zentraler Datenpool Meta-Daten Extraktion, Transformation, Laden (ETL) Operational Data Store (ODS) ETL Meta- Daten z.b. Online -Dienste Externe Daten Produktion Technik Beschaffung Vertrieb Personal F&E Operative Datenbestände... 11

13 Datenhaltungssysteme Data Warehouse Architektur Datenhaltungssysteme (Datenbanken DB) BI-Anwendungen In einigen Fällen abgeschaf ft! Data Marts Data Marts Transformati on Zentraler Datenpool Data Marts Meta-Daten Relationale DB (z.b. Oracle) oder proprietäre, multidimensionale DB (z.b. MIS-Alea, TM1 ) Meist relationale DB (z.b. Oracle) Extraktion, Transformation, Laden (ETL) Operational Data Store (ODS) Meta- Daten Meist relationale DB (z.b. Oracle) z.b. Online -Dienste Externe Daten Produktion Technik Beschaffung Vertrieb Personal F&E... Operative Datenbestände ERP (Enterprise Resource Planning); meist jedoch historisch gewachsene IT-Landschaft ( Legacy-Systeme ) Hierarchische DB (z.b. IBM / IMS) Relationale DB (z.b. Oracle) Flache Dateien Proprietäre Strukturen... Architektur ODS-erweiterter Data Warehouses M etadaten O D S D ata M art D ata M art D ata M art C o re D ata W areh ouse Ad m inistratio nsschnittstellen E T L O perative System e S C M E R P C RM E -P ro c. W ertschöpfungskette 12

14 Business Intelligence IT-basierte Managementunterstützung in modernen Zeiten E-Business (Veränderte Produkte, drastische Zunahme des Datenvolumens, Abnahme der Datengranularität, Intensivierung von Kunden-/Lieferantenbeziehungen, Aufweichung von Unternehmensgrenzen,...) Globalisierung (Weltweite Marktöffnung, zunehmende Konkurrenz, verändertes Kundenverhalten, erhöhte Dynamik und Komplexität, neue kritische Erfolgsfaktoren) Stakeholder (Basel 2, Corporate Governance, Risk Management,...) Unter Business Intelligence (BI) (BI) wird wird ein ein integrierter, IT-basierter Gesamtansatz zur zur betrieblichen Entscheidungsunterstützung verstanden. BI-Werkzeuge dienen der Realisierung von BI-Anwendungen BI-Anwendungen bilden Teilaspekte des Gesamtansatzes ab BI-Governance Ist sie überhaupt erforderlich? Business Intelligence (BI) (BI) Ziel des Ansatzes ist nicht die Entwicklung isolierter Systeme zur Optimierung von Einzelfunktionen, sondern die Schaffung einer zeitbeständigen BI-Infrastruktur, in deren Kontext Einzelsysteme hoch-integriert interagieren. Endgültige zeitstabile Lösungen können nicht erarbeitet werden, Aufgabenbündel besitzen existentielle Bedeutung für das Gesamtunternehmen, Aufgabenlösungen verlangen ausgeprägte Koordination und Mitarbeiter verfügen über interdisziplinäre Kompetenzen. 13

15 Business-Intelligence-Ordnungsrahmen Access Layer Business Intelligence (BI) BI Portal Logic Layer Meta Data Systems for Data Analysis Knowledge Distribution Data Layer Data Mart Core Data Warehouse Operational Data Store Content & Document Mgmt. Operational Systems SCM E-Proc. ERP CRM Value Chain External Data Business-Intelligence-Ordnungsrahmen Access Layer Logic Layer Data Layer z.b. Data-Mart-basierte BI-Anwendung im Business Intelligence (BI) Controlling Meta Data Systems for Data Analysis BI Portal Data Mart Core Data Warehouse Operational Data Store z.b. Data Warehousebasierte BI-Anwendung im CRM Knowledge Datenhaltung auf Distribution Transaktionsebene Speicherung ermittelter Kundensegmentierung Content für andere Anwendungen & Document Portal-Zugriff Mgmt. Operational Systems z.b. SCM Data-Warehouse-basierte E-Proc. ERP CRM BI-Anwendung imvalue Rechnungswesen Chain External Data 14

16 Anbindung an harmonisierte, prozessorientierte, transaktionsnahe Daten vereinfachen... Betriebswirtschaftliche Analyen (Umsatz, DB, Lieferbereitschaft, Kundenzufriedenheit,...) 1 Real-time Analytics Closed Loop Active Data Warehousing 2 Business Business Process Process Management Management Ursachenanalyse Ursachenanalyse ( wird ( wird verursacht verursacht durch durch... )... ) Auswirkungsanalyse Auswirkungsanalyse ( was ( was wäre, wäre, wenn wenn... )... ) Mustererkennung Mustererkennung ( steht ( steht im im Zusammenhang Zusammenhang mit mit... )... ) 3 Geschäftsprozesse Embedded BI Business Intelligence Regelungsbedarf Organisatorische Implementierung BI-Framework BI-Potenzialplanung Planung der dispositiven Datenarchitektur Planung des BI-Portfolios Planung der Entwicklungsrahmenbedingungen Planung der technischen Infrastrukturen Controlling 15

17 BI-Governance Corporate Governance IT Governance BI Governance ist ein Teil der IT-Governance und meint den Bereich der organisatorischen Einbindung, der prozessualen Gestaltung und Steuerung des gesamten BI-Kontextes eines Unternehmens, um eine konsequente Ausrichtung des BI-Konzeptes an der Gesamtstrategie des Unternehmens sicherzustellen. BI-Governance 3 Perspektiven BI Governance Request Prioritization Guidelines / Rules / Recommendation Business Intelligence Roles & Responsibilities Quelle: Noe Gutierrez: Business Intelligence (BI) Governance, ITNetwork 365,

18 Empirische Studie Onlinefragebogen (ca Unternehmen) Durchführung 2006 Auswertbare Rückläufe: 499 TDWI-unterstützt Aufbauorganisatorische BI-Einordnung BI-Governance Auslösende Bedingung Spezialisierte BI- Organisationseinheit Phänomen Aufgaben im Lebenszyklus von BI-Systemen BI-Entwicklung Fachlicher BI-Betrieb Technischer BI-Betrieb BI-Support Merkmale BI-Anwender BI-Systemlandschaft Unternehmenskontext Kontextbedingungen 17

19 Die wichtigsten Erkenntnisse BI ist kein neues Phänomen 75 % (N=326) starteten < % (N=330) befinden sich Wachstums- bzw. Konsolidierungsphasen 65 % haben institutionalisierte Unterstützungseinheiten (11 % planen konkret ihre Einführung) 80 % (N=404) besitzen Varianten mit einem oder mehreren Core DWHs (Hub-and-Spoke als dominierende Variante) Erkenntnis 1: 1: Die Die Mehrzahl der der Unternehmen verfügt verfügt über über BI-Lösungen in in Wachstumsund Konsolidierungsphasen und und ist ist sich sich bewusst, dass dass die die Entwicklung und und der der Betrieb Betrieb von von BI-Anwendungssystemen als als zeitstabile Aufgabe adäquate organisatorisch verankerte Unterstützungseinheiten erforderlich machen. und Die wichtigsten Erkenntnisse Assistenz-Center moderierende Funktion an der Schnittstelle zwischen IT-Bereich und Fachabteilungen Volldienstleister übernehmen durchgehend sehr hohen Anteil der BI-Unterstützungsleistungen. Sie fungieren als zentrale Erbringer von BI-Leistungen in einem Unternehmen Betriebs-Center zeichnet sich durch einen hohen Anteil am fachlichen BI-Betrieb und am BI-Support aus Hosting-Center höchsten Anteil am Betrieb der technischen BI-Infrastrukturen Entwicklungs-Center übernehmen die Erstellung und Pflege von BI-Systemen Erkenntnis 2: 2: Die Die Mehrzahl der der BI-Einrichtungen besitzt besitzt bis bis zu zu Mitarbeiter, betreut betreut bis bis zu zu Endbenutzer und und ist ist für für Datenvolumina bis bis in in den den Terabyte-Bereich verantwortlich. Aussagefähige Kausalzusammenhänge zwischen Endbenutzerzahl, Datenvolumen und und Personalausstattung der der BI-Einheiten sind sind aufgrund der der Heterogenität des des Aufgabenumfelds nicht nicht feststellbar. 18

20 BI-Governance Projektproiritäten BI Governance Request Prioritization Guidelines / Rules / Recommendation Business Intelligence Roles & Responsibilities Angelehnt an: Noe Gutierrez: Business Intelligence (BI) Governance, ITNetwork 365, 2008 Request Prioritization Ziel Abgrenzung und Priorisierung einzelner BI-Anwendungen aufgrund CSF und SWOT-Analyse, Managementaufgabe BI-Governance-Aufgabe IT-Aufgabe Technischer Integrationsgrad Betriebliches Know-how Aufwand Betriebliche Reihenfolge Business objectives Balanced Scorecard Information to measure performance Mission Critical success factors Options for evaluation C B A CSFs A E D Source (adapted): Ward, J.; Peppard, J.(2003), Strategic Planning for Information Systems, New York 2003, S. 211 B A SWOT CSF E D C A C B 19

21 BI-Governance Arbeitsteilung BI Governance Request Prioritization Guidelines / Rules / Recommendation Business Intelligence Roles & Responsibilities Angelehnt an: Noe Gutierrez: Business Intelligence (BI) Governance, ITNetwork 365, 2008 Arbeitsteilung BI Consumer Selective BI Cooperation BI Professional Information Presentation Information Analysis Data Storage Data Extraction Business Unit BI-Governance-Aufgabe IT Department e.g. Sales Department e.g. Supply Chain Management e.g. Risk Management 20

22 BI-Governance Vorgaben und Ratschläge BI Governance Request Prioritization Guidelines / Rules / Recommendation Business Intelligence Roles & Responsibilities Angelehnt an: Noe Gutierrez: Business Intelligence (BI) Governance, ITNetwork 365, 2008 Gesamtüberblick ITIL Version 3 BI-Governance-Aufgabe Quelle: itsmf (2007), ITIL Version 3 - Was ändert sich für die Unternehmen?, Frankfurt am Main

23 BI-Governance Zunächst ist das BI-Wirrwarr zu beseitigen BI Governance Request Prioritization Guidelines / Rules / Recommendation BI Chaos Roles & Responsibilities Angelehnt an: Noe Gutierrez: Business Intelligence (BI) Governance, ITNetwork 365, 2008 BI-Solutions, BI-Services und Verantwortlichkeiten BI-Solution BI-Solution BI-Solution Transparent Service Usage BI-Services BI-Services BI-Services 100% 0% IT Business 0% 100% Central Providing Selecive Providing Decentral Providing 22

24 1. Dimension BI-Services: Entwicklung und Betrieb Definition BI-Services Entwicklung von BI-Services Betrieb von BI-Services Projekte Prozesse BI-Services BI-Services BI-Funktionen BI-Funktionen (Hardware (Hardware und und Software, Software, Dienstleistungskomponenten) Dienstleistungskomponenten) Geschlossene Geschlossene anwendungsorientierte anwendungsorientierte Einheiten Einheiten (Benutzer- (Benutzerbzw. bzw. Kundensicht) Kundensicht) Entwicklung Entwicklung von von BI-Services BI-Services Iterative, Iterative, inkrementelle inkrementelle Vorgehensmodelle Vorgehensmodelle Prototypische Prototypische Entwicklung Entwicklung (exploratives (exploratives PT) PT) Starke Starke Endbenutzerbeteiligung Endbenutzerbeteiligung Versioning Versioning Betrieb Betrieb von von BI-Services BI-Services Planung, Planung, Überwachung Überwachung und und Steuerung Steuerung des des Lieferprozesses Lieferprozesses der der BI-Solutions BI-Solutions Rahmenbedingungen: Rahmenbedingungen: - - Geschäftsprozessorient. Geschäftsprozessorient. - - Kundenorientierung Kundenorientierung - - Kostenoptimierung Kostenoptimierung 2. Dimension Access, Logic, Data Access Layer Business Intelligence (BI) BI-Solution BI Portal Services Logic Layer Meta Data Systems for Data Analysis Knowledge Distribution Services Data Layer Data Mart Core Data Warehouse Operational Data Store Content & Document Mgmt. Services Operational Systems SCM E-Proc. ERP CRM Value Chain External Data 23

25 3. Dimension Geschäftsnähe Hardware-Services Bereitstellung, Integration, Konfiguration und den Betrieb der erforderlichen Rechen-, Speicher- und Datenübertragungseinrichtungen. Software-Services Entwicklung, Konfiguration und der Betrieb von BI-Software, vom ETL-Werkzeug bis hin zu spezialisierter Software für das Reporting oder für die Datenvisualisierung. Template-Services Standardanwendungs-Schablonen, die auf individuelle Anforderungen ausgerichtet werden können. Ein Template kann bereits lauffähige Datenstrukturen, vorbereitete Benutzerschnittstellen, Geschäftslogik sowie vorkonfigurierte Systemkonnektoren zur Verknüpfung mit anderen BI-Komponenten mitbringen. Content-Services korrekte Definition, Sammlung, Strukturierung, Transformation und/oder Aufbereitung von Daten (von eng abgegrenzten Teilaufgaben wie Cleansing von Adressstammdaten bis zur Durchführung statistisch anspruchsvoller Warenkorbanalyse. BI Services Framework Business Specificity BI-Content- Development BI-Template- Development Providing Tools Hardware Providing Life Cycle Phase Operating BI-Content Operating BI-Templates Operating Tools Operating Hardware ETL/DWH/ODS Portal/Front end/gui Component Reporting/OLAP/Data Mining 24

26 Service Spezifikationen Content z.b. Harmonisierung von Stammdaten z.b. Durchführung von Data-Mining-Analysen z.b. Verantwortung von Portalseiten Geschäftsnähe Template Software z.b. Vordefinition von Workflows für Extraktionsprozesse z.b. Betrieb einer Data-Warehouse- Umgebung z.b. Entwicklung von Standard-Cubes für OLAP-basierte Kostenanalysen z.b. Betrieb einer Data-Mining-Suite z.b. Bereitstellung von Standardbenutzerprofilen z.b. Entwicklung und Betrieb von Portalsoftware Hardware z.b. Aufbau und Betrieb eines Storage- Systems inkl. Storage Area Networks z.b. Bereitstellung einer performanten Rechnerinfrastruktur für Data-Mining-Analysen z.b. Vorhaltung einer redundanten Netzanbindung für den stabilen Portalzugang Datenhaltung Analyse Präsentation BI-Komponente 3 Szenarios Datenhaltung Art der Leistung: Erstellung maßgeschneiderter OLAP-Würfel für Marktanalysen Komponente: OLAP (Analysekomponente) Service-Ebene: Content (Verantwortung der Korrektheit und Integrität der Daten) Content Geschäftsnähe Template Software Hardware Art der Leistung: Hosting von Data Warehouses auf Rechenzentrums-Hardware Datenhaltung Analyse Präsentation Komponente: Core Data Warehouse BI-Komponente Service-Ebene: Hardware (Verantwortung von Stabilität, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit der Hardware) Art der Leistung: Application Service Providing für eine Portalumgebung Komponente: Portal (Präsentationskomponente) Service-Ebene: Software (Verantwortung des Betriebs der Software inkl. Benutzersupport als Betriebs-Service) 25

27 Konkretisierung der Life Cycle Phase Business Specificity BI-Content- Development BI-Template- Development Providing Tools Hardware Providing Operating BI-Content Operating BI-Templates Operating Tools Operating Hardware Life Cycle Phase ETL/DWH/ODS Portal/Front end/gui Reporting/OLAP/Data Mining Component Incident Management Entwicklung & Betrieb IT Management Sub-Services Business Analysis Design Construction Deployment Problem Management Release Management Change Management Configuration Management Infrastructure Management Service Dokumentation über den gesamte Lebenszyklus External Vendors Internal Systems Role-based Service Templates Basic Service Library Change Requests Service Details Customer Services Service Details Customer Services Service Lifecycle Service Details Change Requests Service Details Customer Services Internal Organization Initiation & Preparation Customer Development & Configuration Change Requests Customer Services Operating & Reengineering Change Requests 26

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30 BI Governance: Wer darf was in Entwicklungs- und Betriebsprozessen? 2. Teil 2008 INFORMATION WORKS alle genannten Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Urheber BI Governance, 2.Teil Agenda BI Governance und Unternehmensstrategie FIT-Modell: Szenarien der Arbeitsteilung zwischen Fachbereich und IT Anforderungen an BI Services Spreadmarts: Warum der Fachbereich sich immer wieder selbst helfen muss. Agile Business Intelligence als Lösung 29

31 BI Governance, 2.Teil BI Governance und Unternehmensstrategie Effizienz Effizienz steht steht im im Vordergrund. Vordergrund. BI BI Ziele: Ziele: Standardisierung, Standardisierung, wenig wenig Freiheitsgrade Freiheitsgrade für für Benutzer Benutzer Zentralisierung Zentralisierung der der IT IT Passgenaue Passgenaue Bedienung Bedienung der der Kunden Kunden steht steht imvordergrund imvordergrund BI BI Ziele: Ziele: Geschwindigkeit, Geschwindigkeit, eher eher Fachbereichsautonomie Fachbereichsautonomie Quelle: Michael Porter, 1980 Konzentration Konzentration auf auf abgrenzbares abgrenzbares Kundensegment, Kundensegment, hier hier Spezialisierung Spezialisierung und und Kostenvorteile Kostenvorteile BI BI Ziele: Ziele: Mischmodell Mischmodell aus aus Zentralisierung Zentralisierung und und Dezentralisierung Dezentralisierung BI Governance, 2.Teil Das FIT-Referenzmodell TM Verteiltes Datenmanagement Dezentrale Informationsgewinnung Verteilte Informationsgewinnung Dezentraler Informationszugriff Verteilter Informationszugriff Fachabteilungen Informationszugriff Informationszugriff Informationszugriff Informationszugriff Informationszugriff Informationsgewinnung Informationsgewinnung Informationsgewinnung Datenmanagement Informationszugriff Informationsgewinnung Informationsgewinnung Informationsgewinnung Datenmanagement Datenmanagement Datenmanagement Datenmanagement Datenmanagement IT-Abteilung 30

32 BI Governance, 2.Teil Aufbau BI Services SLR SLR SLR Kunden Business Intelligence Competence Center Service Service Service Level Level Level Agreement Agreement Agreement (SLA) (SLA) (SLA) Service 1 Service 2 Service 3 Service Level Management Operational Level Agreements (OLA) IT Mittel Underpinning Contracts (UC) Andere interne Einheiten Externe Einheiten BI Governance, 2.Teil Anforderung an den BI Service: Interaktionssequenz Standardreporting Abruf der Standardberichte Data Warehouse Load Informationszugriff Data Mart Load Informationsgewinnung Datenmanagement 31

33 BI Governance, 2.Teil Typischer BI Service: Standardberichte Kunden SLR SLR SLR Business Intelligence Competence Center Service Level Agreement (SLA) Service Level Agreement (SLA) Service Level Agreement (SLA) Report 1 Report 2 Report 3 Service Level Management Operational Level Agreements (OLA) IT Mittel Underpinning Contracts (UC) Andere interne Einheiten Externe Einheiten BI Governance, 2.Teil Anforderung an den BI Service: Interaktionssequenz Architected Data Mart Mehrwert: Automatisierung auf definierten Strukturen Abrufe von Sichten Data Warehouse Load Data Mart Load Mehrwert: Interaktionsdichte Informationszugriff Informationsgewinnung Datenmanagement 32

34 BI Governance, 2.Teil Typischer BI Service: Architected Data Mart Kunden SLR SLR SLR Business Intelligence Competence Center Service Level Agreement (SLA) Service Level Agreement (SLA) Service Level Agreement (SLA) Data Mart 1 Data Mart 2 Data Mart 3 Service Level Management Operational Level Agreements (OLA) IT Mittel Underpinning Contracts (UC) Andere interne Einheiten Externe Einheiten BI Governance, 2.Teil Interaktionssequenz Fachbereichsanwendung Daten manuell anreichern, Kennzahlenberechnung DWH Daten Auslesen und in Insel laden Abrufe von berechneten Sichten Mehrwert: Interaktionsdichte & Autarkie über alle drei Ebenen Heute typisches Anwendungsfeld sogenannter Spreadmarts Informationszugriff Informationsgewinnung Datenmanagement 33

35 BI Governance, 2.Teil Spreadmarts im Fachbereich: BI Service oft nicht hinreichend dokumentiert Kunden SLR SLR SLR Business Intelligence Competence Center Service Level Agreement (SLA) DWH Interface Service Level Management Operational Level Agreements (OLA) IT Mittel Underpinning Contracts (UC) Andere interne Einheiten Externe Einheiten BI Governance, 2.Teil Was ist ein Spreadmart? A spreadmart is a reporting or analysis system running on a desktop database (e.g.,spreadsheet, Access database, or dashboard) that is created and maintained by an individual or group that performs all the tasks normally done by a data mart or data warehouse, such as extracting, transforming, and formatting data as well as defining metrics, submitting queries, and formatting and publishing reports to others. Also known as data shadow systems, human data warehouses, or IT shadow systems. Quelle: TDWI Research Report: Strategies for Managing Spreadmarts, First Quarter 2008, Eckerson, Sherman 34