Datenintegration, -qualität und Data Governance. Hannover,

Transkript

1 Datenintegration, -qualität und Data Governance Hannover,

2 Business Application Research Center Führendes europäisches Analystenhaus für Business Software mit Le CXP (F) objektiv und unabhängig über Kunden jährlich Unternehmenssitze in D, UK, CH, AT, F Themenschwerpunkte: Business Intelligence, Big Data, Datenmanagement, CRM, ECM, ERP, Prozess- und Projektmanagement Portfolio Research Produktvergleiche Marktforschung Research Notes Consulting Projekte Workshops Inquiry Time Events: Tagungen und Konferenzen (Software im Vergleich, Themenupdates) Seminare Kamingespräche BARC

3 Wunschdenken oder Realität Wert von Daten erkannt? Daten sind das Öl der Zukunft und treibender Wirtschaftsfaktor für Unternehmen! Ein flexibles Datenmanagement ist die Basis für datengetriebene Unternehmen! Erfolgreiches Datenmanagement braucht einen Steuerungsapparat, eine Data Governance! BARC

4 Trends als Treiber für Data Governance Prüfung und Umsetzung von Big Data Initiativen Antworten finden auf die wachsenden Flexibilitätsanforderungen aus den Fachbereichen Sicherstellung der Datenqualität & Steigerung der Vertrauenswürdigkeit von Daten Sicherstellung der Skalierbarkeit Erfüllung und Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften Einhaltung des Datenschutz BARC

5 Was ist Data Governance? Data Governance (Datensteuerung) entspricht in Summe den Menschen, Prozessen und Technologien, die zur Verwaltung und zum Schutz des Datenkapitals des Unternehmens benötigt werden, um allgemein verständliche, korrekte, vollständige, vertrauenswürdige, sichere und auffindbare Unternehmensdaten kosteneffizient garantieren zu können. Datendefinitionen Namenskonventionen Datenmodellierung Datenqualität Datenintegration Stammdatenmanagement Metadatenmanagement Datenlebenszyklusmanagement Datenzugriffsschutz BARC

6 Hauptprobleme in BI-Projekten Keine nennenswerte Probleme Abfragegeschwindigkeit zu langsam Fehlendes Interesse der Nutzer Schlechte Datenqualität Unternehmenspolitik Uneinigkeit über Anforderungen Administrative Probleme Anforderungen änderten sich Schlechte Data Governance Software ist nicht flexibel genug Unzuverlässige Software Daten aus einigen Vorsystemen nicht übernehmbar Fehlende Schlüsselfunktionen Softwarebedienung zu schwierig Zu große Datenvolumen für Produkt Sicherheitbeschränkungen im Produkt Zu große Nutzerzahlen für Produkt 2% 4% 3% 6% 6% 8% 7% 9% 9% 12% BARC % 12% 15% 15% 14% 17% 32% 0% 20% 40% Was sind die schwerwiegendsten Probleme, die bei der Nutzung von BI auftreten? Quelle: BARC BI Survey 12 (Oktober 2012), n=2067

7 Herausforderungen bei der Einführung einer Data Governance Politik & Menschen (gewachsene Strukturen vs. offene Kultur) Budgets & Stakeholder (Nutzen herausarbeiten, Harmonisierung der Anforderungen) Kommunikation (Skills & Akzeptanz) Standardisierung vs. Flexibilität (Balance der Gegengewichte) BARC

8 Der Weg zum Ziel Data Governance Ziele an das Data Governance Strategisch Taktisch Operational Ausgangslage Fachlich Technisch Organisatorisch Analyse Ziele konkretisieren Delta-Analyse Handlungsbedarf ermitteln BARC

9 Empfehlung zur Einführung einer Data Governance Data-Governance-Programm nie ohne Unterstützung aus dem Management starten; Keine Big-Bang-Initiativen starten, sondern Data Governance als kontinuierlichen, iterativen Prozess verstehen, der aus Teilprojekten besteht; Data-Governance-Programme können über Jahre laufen. Einzelne Projekte sollten allerdings nicht länger als 3 Monate dauern; Das Rad nicht neu erfinden, sondern Templates, Modelle und Best Practices nutzen, die bereits am Markt verfügbar sind, sei es nun über Software-Werkzeuge, Frameworks & Bibliotheken oder durch Berater; Rollen im Unternehmen richtig besetzen! Besonders kritisch sind die Kommunikationsfähigkeiten des Programm-Managers, der das Data-Governance-Programm in das Unternehmen tragen muss, unter Berücksichtigung politischer Gepflogenheiten und Sensibilitäten; Klare Strukturen und Verantwortlichkeiten schaffen; Eine offene und transparente Kommunikation mit allen Beteiligten und keine versteckten Agenden; Etablierung einer durchgängigen Methodik zur Dokumentation der organisatorischen Best Practices BARC

10 BARC-Advisory-Service BIG DATA Bestandteile: Workshop Marktübersicht und Segmentierung von Big Data Technologien und Positionierung Darstellung der Leistungsfähigkeit und Nutzenpotentiale von Big Data Technologien Big Data verstehen Explorative Analysen vs. Operationalisierung Synthese Big Data und klassische BI ganzheitliche Architekturansätze Organisatorische Rahmenbedingungen schaffen Data Scientist, Rollen, Skills & Training Projekterfahrungen mit Big Data und Fallbeispiele Informationen zu Technik- und Markttrends, Benchmark und Best-Practices Identifikation des Handlungsbedarf und gemeinsame Erarbeitung einer Roadmap Erfolgsfaktoren zur Gestaltung einer erfolgreichen BARC-Marktübersicht Analytische Datenbanken Unabhängige Bewertung aller marktführenden Produkte und interessante Neueinsteiger Ein einheitlicher Kriterienkatalog sorgt für Transparenz und Vergleichbarkeit BARC-Produktvergleichsstudie Hadoop-Distributionen Einführung zu den wesentlichen Komponenten von Hadoop-Distributionen Einführung und Marktsegmentierung von NoSQL Datenbanken Gegenüberstellung und Bewertung marktrelevanter Distributionen hinsichtlich Verwaltung und Analyse polystrukturierter Daten anhand eines umfangreichen Kriterienkatalogs

11 Ihr Kontakt bei BARC Timm Großer Head of Consulting Business Intelligence & Data Management Senior Analyst BARC GmbH Berliner Platz 7 D Würzburg Tel. +49 (0)931/ Fax +49 (0)931/ tgrosser@barc.de BARC