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Prozesse und Kennzahlen Kausalzusammenhänge Logistik (Ausschnitt) Finanz- perspektive Prozess- perspektive Stammdaten-qual...
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Prozesse und Kennzahlen Nachweis des Nutzens von Datenmanagement <ul><li>Kenngrößen von Geschäftsprozessen lassen sich in ...
Datenmanagement Dimensionen für eine Implementierung Datenmanagement ist eine multidimensionale Herausforderung    Trend ...
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BARC Was Datenmanagement Messbar Dazu Beitragen Kann

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Was ist damit gemeint: “Integrierte Kundensicht?” Wie überträgt man diesen Begriff in die Praxis? Welchen (Mehr-) Nutzen bringt eine integrierte Sicht auf den Kunden? Und wie erstellt man hierfür sinnvolle ROI-Kalkulationen? Wichtige Fragen mit noch wichtigeren Antworten…

Während dieser interaktiven Session wird Human Inference anhand von praxisorientierten Beispielen demonstrieren, welche Vorteile sich für Ihr gesamtes Unternehmen durch die integrierte Sicht auf den Kunden ergeben.

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  1. 1. „ Klare Sicht auf Ihre Kunden“ Was Datenmanagement messbar dazu beitragen kann Dr. Siegmund Priglinger Seminar Human Inference 10. März 2009
  2. 2. Agenda Begrüßung, Vorstellung, Erwartungen 1 Datenmanagement - „Nachweis des Nutzens“ 3 Ausblick 4 BARC – Das Analystenhaus 1 Datenmanagement - „Lessons Learned“ 2
  3. 3. Business Application Research Center BARC ist ein Software-Marktanalyst spezialisiert auf Business Intelligence, Daten- und Dokumentenmanagement. Völlig neutrale Unterstützung von Softwareprojekten durch <ul><li>Vergleichsstudien >100 Softwarelösungen im Labor getestet </li></ul><ul><li>Marktforschung Anwenderbefragungen </li></ul><ul><li>Marktübersicht BARC-Guide als Anbieterkatalog </li></ul><ul><li>Tagungen Direktvergleich von Anbietern und Lösungen </li></ul><ul><li>Beratung IT-Strategie, IT-Architektur & Softwareauswahl </li></ul>Zentrales Thema von BARC ist das Informationsmanagement
  4. 4. BARC liefert Methodenstärke für Business-Intelligence- und Informationsmanagement-Projekte Strategie Architektur Werkzeugauswahl Lebenzyklus-Modelle Strategie-Frameworks Referenzarchitekturen Bebauungspläne Portfolioeinordnung technisch/funktionale Bewertung Organisation Organisatorische Verankerung strategischer IT-Initiativen Business Intelligence Competence Center Data Governance <ul><li>BARC ist fachlicher Mittler für </li></ul><ul><ul><ul><li>Fachbereiche </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>IT-Bereich </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Softwareanbieter </li></ul></ul></ul>
  5. 5. BARC Angebot Beratung Tagungen, Seminare Workshops Marktforschung Neutrale Unterstützung für Software-Projekte Studien und Marktübersichten
  6. 6. Agenda Begrüßung, Vorstellung, Erwartungen 1 Datenmanagement - „Nachweis des Nutzens“ 3 Ausblick 4 BARC – Das Analystenhaus 1 Datenmanagement - „Lessons Learned“ 2
  7. 7. Datenmanagement Die „auslösenden Faktoren“ Mission Critical Application Langzeit-Investition Individual <-> Standard Entscheidung <-> Regeln Fach- Experte <-> IT-Experte „ von Excel zur Integration“ Business Intelligence -Initiativen [M]DM-Lösung Data Governance & Compliance Business Process Management <ul><li>B2B </li></ul><ul><li>B2C </li></ul><ul><li>B2B2C </li></ul>Migrationen <ul><li>Applikationswechsel </li></ul><ul><li>Merger & Acquisition </li></ul><ul><li>Produktmanagement </li></ul>
  8. 8. Aktuellste Herausforderungen im Umfeld Business Intelligence <ul><li>Einsatz von Business Intelligence </li></ul><ul><li>in neuen Anwendungsbereichen </li></ul><ul><li>wie Einkauf , Logistik oder </li></ul><ul><li>Competitive Intelligence </li></ul><ul><li>Operative und dispositive Entscheidungsfindung soll schneller auf mehr , detaillierteren und länger vorgehaltenen Daten geschehen </li></ul><ul><li>Dispositive Informationslieferung entlang den operativen Prozessen </li></ul><ul><li>Wachsende Zahl von Mitarbeitern mit Informationsbedarf und Informationszugriff </li></ul>„ Gerade in wirtschaftlich turbulenten Zeiten steht das Thema Steuerungsfähigkeit von Unternehmen ganz oben auf der Verbesserungs- und Investitionsliste“ meint Dr. Carsten Bange, Geschäftsführer von BARC. <ul><li>Was die Unternehmen dringend brauchen: </li></ul><ul><li>Transparenz </li></ul><ul><li>Planbarkeit </li></ul><ul><li>Szenarienbildung („Was wäre wenn“) </li></ul>
  9. 9. Datenmanagement Performance Management & Prozessorientierung Operative Prozesse Prozessergebnisse Prozesskennziffern Prozessvorgaben Datenanalyse Reporting Ziele Vision Dispositive Prozesse Steuerung Planung Kontrolle Monitoring Prozessablauf Prozessstruktur Simulation Ziele Die Performance der Geschäftsprozesse muss rasch und nachhaltig verbessert werden.
  10. 10. Geschäftsprozesse … und Datenmanagement Der Prozess triggert die Daten. Die Daten triggern den Prozess. Prozesse Daten-Services Methoden-Services Daten-Silos
  11. 11. Datenmanagement … und Reaktionszeiten In Anlehnung an C. White <ul><li>Unterschiedliche Reaktionszeiten bei operativ orientierter BI und „klassischer“ BI </li></ul><ul><li>Abstimmung der technische Architektur auf die besonderen Anforderungen </li></ul><ul><li>Angepasste Informationslieferung für eine Vielzahl von Anwendern </li></ul>
  12. 12. Datenmanagement Probleme bei Business-Intelligence-Projekten Quelle: OLAP Survey 2006
  13. 13. Datenmanagement Ein Blick auf die Architektur Security System & Process Monitoring Collaboration Meta Data Mgt. Data Modeling Management Services Automation Analytical Data Provisioning Services Relational Data Storage Dimensional Data Storage Caching Federation/ Virtual Data Stores Reporting Business Intelligence Services Monitoring Advanced Analysis Visualization Planning Ad-hoc Analysis Legal Con- solidation Operational Applications Services Operational Data Provisioning Services Operational Data Application A Operational Data Application B Operational Data Application C Data Integration & Quality Services Enrichment Master Data Data Quality Enterprise Service Bus Data Integration Semantic Layer Business Process Services
  14. 14. Agenda Begrüßung, Vorstellung, Erwartungen 1 Datenmanagement - „Nachweis des Nutzens“ 3 Ausblick 4 BARC – Das Analystenhaus 1 Datenmanagement – „Lessons Learned“ 2
  15. 15. Datenmanagement Wie stellt man den Nutzen von DM fest Analysieren Verbessern 3. DM-Prozesse, DM-Architektur (Technik, Semantik, Funktionen) und Tools zur Verbesserung festlegen 2. DM Business Requirements und Kenngrößen definieren 1. DM-Projekt definieren, [Status, Vision und Ziele] 5. DM-Monitoring gegen Zielvorgaben/Kenngrößen 4. DM-Prozesse und -Architektur implementieren und ausführen <ul><li>Balanced-Score-Card des Unternehmens </li></ul><ul><li>aus Sicht „Business“ </li></ul><ul><li>aus Sicht „Data Management“ </li></ul>Key-Benefits erkennen
  16. 16. Geschäftsprozesse … liefern den Nutzen Prozesse, Architektur & Werkzeuge festlegen <ul><li>Geschäftliche Anforderungen definieren </li></ul><ul><li>Interviews der Business Bereiche [für alle Aspekte der DM-Lösung bzgl. Teilnehmer/Rollen, Inhalte und Prozesse] </li></ul><ul><li>Kennzahlen von und Zusammenhänge zwischen Business-Prozessen, Stammdaten-Prozessen und deren Qualitätsanforderungen festlegen </li></ul><ul><li>Kerninhalte definieren </li></ul><ul><li>Analyse der Daten- und der Datenmodell-Qualität [ aus Sicht Business, aus Sicht IT] </li></ul><ul><li>Zuordnung von Verantwortung für die DM-Prozesse und für die den Prozessen zugrundeliegenden Daten </li></ul><ul><li>Abstimmung durch iterative Vorgangsweise </li></ul><ul><li>Nachweis des Nutzens erbringen </li></ul>Projektmanagement Qualitätsmanagement Projekt definieren Business Requirements definieren Prozesse & Architektur implementieren Lösung nutzen & monitoren Projekt- Vorphase Bereitstellung: Prozess, Organisation, Technik Business Requirements definieren
  17. 17. Geschäftsprozesse … und die verschiedenen Datentypen <ul><li>Operative Prozesse: „Relationale Sicht“ </li></ul><ul><ul><li>Strukturierte Stammdaten: 1:n, n:m </li></ul></ul><ul><li>Dispositive Prozesse: „Multidimensionale Sicht“ </li></ul><ul><ul><li>Aggregierte Stammdaten: n:1 </li></ul></ul><ul><li>Kollaborative Prozesse: „Globale <-> Lokale Sicht“ </li></ul><ul><ul><li>Vernetzte Stammdaten: n „in“ m („Komposition der Attribute“) </li></ul></ul><ul><li>Im Fokus: </li></ul><ul><li>Finanzdaten </li></ul><ul><li>Organisationsdaten </li></ul><ul><li>Produktdaten </li></ul><ul><li>Partnerdaten </li></ul><ul><li>Version </li></ul><ul><li>Komposition </li></ul><ul><li>Klasse </li></ul><ul><li>Variante </li></ul>Bewegungsdaten … der „Klebstoff“ zwischen den Stammdaten Globale und lokale Attribute in den Stammdaten-Objekten Massive Redundanz der Stammdaten-Objekte <ul><li>Kunden </li></ul><ul><li>Lieferanten </li></ul><ul><li>Mitarbeiter </li></ul>
  18. 18. Prozesse und Kennzahlen Unternehmens- und Datenperspektiven Datenqualitäts- perspektive Datenprozess- perspektive Finanz- perspektive Innovations- perspektive Interne Prozess- perspektive Kunden- perspektive (1) Zu welchen finanziellen Ergebnissen führt die Strategie? (2) Wie muss dazu unsere Stellung bei den Kunden sein? (3) Wie müssen dafür unsere internen Prozesse gestaltet werden ? (5) Welche Kenngrößen für Datenqualität sind zu wählen? (6) Welche Prozesse sind im Datenmanagement zur Verbesserung der Datenqualität aufzusetzen? (4) Wie müssen wir dafür lernen und uns organisieren?
  19. 19. Prozesse und Kennzahlen Marketing- & Datenperspektiven Datenqualitäts- perspektive Datenprozess- perspektive Marketingergebnis- perspektive Informations- und Innovations- perspektive Marketingmassnahmen- perspektive Kunden- perspektive (1) Zu welchen Finanz- und Marktergebnissen führt die Strategie? (2) Welche Leistungen für den und Beziehung zum Kunden müssen wir dafür erbringen? (3) Wie muss dafür unser Marketing geplant und ausgeführt werden? (5) Welche Kenngrößen für Datenqualität sind zu wählen? (6) Welche Prozesse sind im Datenmanagement zur Verbesserung der Datenqualität aufzusetzen? (4) Welche Informations- und Organisationsstrukturen sind dafür erforderlich?
  20. 20. Prozesse und Kennzahlen Kausalzusammenhänge im Marketing (Beispiel) Datenqualitäts- perspektive Datenprozess- perspektive Marketingergebnis- perspektive Informations- und Innovations- perspektive Marketingmassnahmen- perspektive Kunden- perspektive Umsatz- und Kapitalrendite Produkt-qualität Stückzahlen Kunden-zufriedenheit Liefer-bereitschaft Nutzung von Kunden- und Marktdaten Genauigkeit Konsistenz Vollständigkeit y x Determinismus Übereinstimmung Latenzzeit Gültigkeit Verfügbarkeit
  21. 21. Prozesse und Kennzahlen Kennzahlen für Stammdatensynchronisation <ul><li>Verfügbarkeit (Timeliness): ist ein Zeitmaß für die Fähigkeit des SDM, abgestimmte Stammdaten in einem bestimmten Zeitraum unternehmensweit zur Verfügung zustellen. Das hat auch Auswirkungen darauf, wie schnell Stammdaten wieder inkonsistent sein können. </li></ul><ul><li>Gültigkeit (Currency): wie prompt die Stammdaten wieder am neuesten Stand sind. </li></ul><ul><li>Stetigkeit (Consistency): wie gut stimmen die Sichten der verschiedenen Applikationen auf die Stammdaten überein. </li></ul><ul><li>Latenzzeit (Latency): beschreibt die Zeit, die zwischen Anforderung der Daten und deren Lieferung vergeht. </li></ul><ul><li>Übereinstimmung (Coherence): wie gut vorhersagbar können Kopien von Stammdaten über Applikationen hinweg abgestimmt bleiben. </li></ul><ul><li>Determinismus (Determinism): in welchem Zeitraum liefert eine Stammdatenabfrage immer dasselbe Ergebnis. </li></ul>
  22. 22. Prozesse und Kennzahlen Kategorien von Kennzahlen <ul><li>DQ-Kennzahlen, aber nicht SDM-Kennzahlen </li></ul><ul><ul><li>Genauigkeit </li></ul></ul><ul><ul><li>Vollständigkeit </li></ul></ul><ul><li>DQ- und SDM-Kennzahlen </li></ul><ul><ul><li>Verfügbarkeit </li></ul></ul><ul><ul><li>Gültigkeit </li></ul></ul><ul><ul><li>Stetigkeit/Konsistenz </li></ul></ul><ul><li>Nur SDM-Kennzahlen </li></ul><ul><ul><li>Latenzzeit </li></ul></ul><ul><ul><li>Übereinstimmung </li></ul></ul><ul><ul><li>Determinismus </li></ul></ul>Die sechs Kennzahlen stellen ein Hilfsmittel dar, die Anforderungen aus Geschäftssicht an ein Stammdatenmanagement (SDM) mit der dafür notwendigen Architektur abzustimmen.
  23. 23. Prozesse und Kennzahlen Hinweise auf Architektur und Werkzeuge <ul><li>Die Zielwerte der Kennzahlen und deren jeweilige spezielle Bedeutung ergeben sich aus den Anforderungen an die SDM-Prozesse, die zur Erhaltung der Stammdatenkonsistenz als notwendig erachtet werden. </li></ul><ul><li>Aus den Kennzahlen lassen sich in einem Architektur- und Werkzeugauswahlverfahren genaue Hinweise auf folgende Komponenten eines Stammdatenmanagement ableiten: </li></ul><ul><ul><li>die Architektur </li></ul></ul><ul><ul><li>die dazu notwendigen Services </li></ul></ul><ul><ul><li>die Strategie zur Veränderung und Anpassung (Migration) der Applikationen </li></ul></ul><ul><ul><li>die einzusetzenden Software-Werkzeuge </li></ul></ul>
  24. 24. Prozesse und Kennzahlen Kausalzusammenhänge Logistik (Ausschnitt) Finanz- perspektive Prozess- perspektive Stammdaten-qualitäts- perspektive Stammdaten-prozess- perspektive Kosten Preis- nachlässe Genauigkeit Automation Wareneingang Genaue Wareneingangs-buchung Konsistenz Vollständigkeit Prozessvarianten Prozesskosten Mitarbeiterproduktivität =Anzahl Prozessdurchläufe / Personalstunden Prozessvarianten =Anzahl Prozessvarianten/ Anzahl Prozesskunden Prozessdurchlauf-zeit Prozessqualität
  25. 25. Agenda Begrüßung, Vorstellung, Erwartungen 1 Datenmanagement - „Nachweis des Nutzens“ 3 Ausblick 4 BARC – Das Analystenhaus 1 Datenmanagement - „Lessons Learned“ 2
  26. 26. Prozesse und Kennzahlen Nachweis des Nutzens von Datenmanagement <ul><li>Kenngrößen von Geschäftsprozessen lassen sich in kausale Verbindung zu Kenngrößen von Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität und des Stammdatenmanagement bringen </li></ul><ul><li>Der Nutzen dieser Maßnahmen lässt sich daher rechnerisch nachweisen. </li></ul><ul><li>Welche IT-Architektur zur Verbesserung gewählt werden soll, dazu liefern die untersuchten Kausalzusammenhänge ebenfalls konkrete Hinweise. </li></ul>
  27. 27. Datenmanagement Dimensionen für eine Implementierung Datenmanagement ist eine multidimensionale Herausforderung  Trend zu durchdachten und erprobten Standardlösungen „ Standards“ Einsatzszenarien Architektur Werkzeugklassen „ Best Practice Templates“
  28. 28. Besten Dank für Ihre Aufmerksamkeit ! Dr. Siegmund Priglinger Senior Analyst BARC GmbH Steinbachtal 2b D-97082 Würzburg Repräsentanz in Österreich dr.priglinger consulting GmbH Währinger Str. 20/12, A-1090 Wien Tel. +43 676 4795009 [email_address] www.barc.de
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