Technologischen Rahmenbedingungen und Werkzeuge für eine wertschöpfende Controller-Rolle

Transkript

1 Technologischen Rahmenbedingungen und Werkzeuge für eine wertschöpfende Controller-Rolle 40. Congress der Controller, Themenzentrum C, München Steffen Vierkorn, Geschäftsführer Qunis GmbH, Neubeuern

2 Die veränderte Rolle des Controllers

3 Die Rolle des Controllers früher 3

4 die Rolle des Controlling heute Nutzung von internen und externen Informationen Quelle: CA 4

5 BIG Data & Business Intelligence Werkzeuge für den modernen Controller

6 Anforderungen an BIG Data & BI Lösungen können sehr vielfältig sein Ad hoc-auswertungen OLAP BIG Data Analyse Data Mining Mobile BI Planung Reporting Integrierte Finanzplanung Hadoop Warenkorbanalyse Scorecard Self Service BI Webreporting Visual Analytics Dashboard Legale Konsolidierung Predictive Analytics 6

7 Unterschiedliche Anwendergruppen erfordern adäquate Werkzeuge für die Umsetzung ihrer Anforderungen Scorecards & Dashboards Formatiertes Berichtswesen Ad Hoc Berichtswesen Daten Analyse Planung & Simulation Advanced Analytics 7

8 Für erfolgreiche BI & BIG Data Initiativen müssen neben einer guten Technologie weitere Facetten berücksichtigt werden Unternehmensziele & Rahmenbedingungen Steuerungsund Planungskonzept BIG Data Agenda Daten- und Systemarchitektur Werkzeugportfolio BI Rollen & BI Prozesse Data Governance Fachkonzeption Architektur / Technologie Organisation BI Strategie 8

9 Ein anforderungsgerechtes Datenmanagement das Fundament jeder BI und BIG Data Initiative

10 Die Auswertung von Daten zur Informationsgewinnung wird für Unternehmen immer wichtiger Quelle: Google Trends Big Data Business Intelligence 10 10

11 Gewachsene Reporting- und Analyseumgebung erfüllen häufig nicht mehr die steigenden Anforderungen. Grund hierfür ist nicht selten ein unstrukturiertes Datenmanagement. BI Tool 1 BI Tool 2 & 3 Data Warehouse 2 DB DB Data Warehouse 1 SAP ERP SAP ERP CRM Source CSV SAP ERP 11 11

12 Data Warehouse Ein strukturiertes Datenmanagement ist Grundlage für erfolgreiche BI & BIG Data Lösungen Frontend Dashboard, Reporting, Analyse, Planung, Konsolidierung, Data Mining Informationsaufbereitung Data Mart Themenbezogener Datenausschnitt Distribution Area Star Schema Snowflake Schema Auswertungsorientierte, logisch verknüpfte Daten Core 3. Normalform Custom Area Feedback Area Harmonisierte, konsolidierte, zentrale Datenschicht Stage ODS Datenbereitstellung Datenintegration ETL, ELT, EAI, EII + DQ, MDM, Metadaten Mngt. Datenextraktion und -transformation 12

13 BI Self Service Freiheit und Agilität für den Anwender

14 Selbstbedienung für den Controller 14

15 Data Governance / Business Glossar Der BI Closed Loop von der unternehmensweiten BI Lösung bis hin zur Self Service BI. Unternehmen versuchen Agilität und Standardisierung miteinander zu verbinden. Individual- BI Nutzung von vorhandenen Definitionen und Datenmodellen Abteilungs-BI Wiederverwendung von Datenstrukturen, Berechnungen und Berichten Unternehmens-BI 15

16 BI Self Service unterscheidet sich je nach Anforderungsprofil. Auf Basis einer geeigneten Data Governance kann Agilität für den Controller deutlich verbessert werden. Self Service Modifikation von Berichten und Dashboards Erzeugung von Berichten und Dashboards ad-hoc Integration privater, lokaler Daten Modifikation und Erzeugung von Datenmodellen Data Stewardship (Verbesserung Datenqualität) Data Governance Quelle: BARC 16

17 Auf die Organisation von BI und BIG Data kommt es an

18 BI Projekte umfassen häufig Anforderungen aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen zusätzlich muss von Beginn an mit Änderungen der Anforderungen gerechnet werden. Fachbereiche C-Level Thema 1 Finanzen Thema 1 Vertrieb Thema 1 Marketing Thema 1 Fachbereic h XY Thema 1 BI-Projekt Projekte mit teilweise vielen Fachbereichen und IT Hoher Bedarf an Flexibilität für Fachbereiche Eine erfolgreiche BI-Initative wird nie ganz fertig! IT 18

19 Ziele einer BI & BIG Data Organisation Organisatorische Integration von BI & BIG Data Zentraler SPOC (single point of contact) für BI, BIG Data & PM im Unternehmen Etablierung einer geeigneten Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen Data Governance (Hausordnung) Grundregeln der Informationsnutzung Durchsetzung von Richtlinien und DQ-Maßnahmen, Qualitätsmanagement in BI- Projekten und Systemen Knowledge Management Know How Austausch zu Applikationen, Lösungen und Tools Zentralisierung von BI Experten Strategieentwicklung für BI Entwicklung und Umsetzung der BI Roadmap: fachlich, technisch und organisatorisch Standardisierung bei gleichzeitiger Agilität: Projektrichtlinien, Prozesse für BI und Datenmanagement, Technologie, Visualisierung, Semantik, Security, 19

20 Typische Rollen im Rahmen von BI Initiativen End User Ad hoc User Power User Fachbereich Head of BI CC BI Architekt BI Application Manager Data Manager BI Team Data Steward Data Owner Übergreifende Data Governance 20

21 Lessons Learned aus mehr als 100 BI und BIG Data Projekten

22 Lessons Learned aus über 100 BI Projekten Es gibt heute viele Technologien am Markt, die zahlreiche BI Funktionen liefern Die größte Herausforderung für Unternehmen ist ein koordiniertes und abgestimmtes Datenmanagement Eine funktionierende BI Organisation ist Voraussetzung für ein erfolgreiches BI Programm Eine BI Strategie zu fachlichen, technischen und organisatorischen Aspekten hilft die zahlreichen BI und BIG Data Initiativen zu koordinieren 22

23 Qunis GmbH The Information Company Georg-Wiesböck-Ring Neubeuern Web: Ihr Ansprechpartner: Steffen Vierkorn Geschäftsführer Mobil: Mail: steffen.vierkorn@qunis.de 23