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SAS Data Governance

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SAS Data Governance

  1. 1. DATA GOVERNANCE – DATENSTRATEGIE FÜR BIG DATA Dr. Thomas Keil, SAS Deutschland tkeil@ger.sas.com, @DrKeil Roadmap für Schnelligkeit und Effizienz C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
  2. 2. BIG DATA Handel AUF DEM WEG ZUR DATENGETRIEBENEN ORGANISATION – BIG DATA PROJEKTE BRAUCHEN DATA GOVERNANCE Financial Services RFID, neue Bezahlformen (Paypal, NFC), Social Web Solvency II, Basel III, Multichannelvertrieb Optimierung der Supply Chain Kalkulation von Risiken in Echtzeit auf allen Daten Schnellerer Einblick in den Erfolg von Markteinführungsstrategien Genauere Kenntnis des Kunden C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . Zielgenauere Kundensegmentierung Reputationsmanagement im Social Web Gesundheitsbereich Industrie Digitalisierung von Patienten und Abrechnungsdaten Internet der Dinge, Sensordaten Betrugserkennung bei Leistungsempfängern und – erbringern Optimierung von Abläufen und Angeboten Optimierung der Produktions- und Wartungsabläufe Genauere Kenntnis der Produktnutzung über den Lifecycle
  3. 3. BARC BEWERTEN SIE DIE FOLGENDEN TRENDTHEMEN FÜR IHR BIG DATA SURVEY UNTERNEHMEN. Stammdatenmanagement (MDM) und Datenqualität 82% Self-Service BI 10%5% 72% 17% Echtzeit-Daten zur Analyse 66% 16% Nutzung mobiler Endgeräte 64% 21% Big Data 56% SaaS / Cloud-Angebote / gehostete Lösungen 0% (Sehr) wichtig 20% Gleichgültig 17% 20% 40% 28% 40% 60% 8% 13% 21% 29% 80% 100% Kaum / (un-)wichtig Quelle: BARC Big Data Survey 2013, n = 273 C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . Aktuelle Studien belegen: Gerade im Kontext von Big Data wächst die Bedeutung eines umfassenden Datenmanagements.
  4. 4. Data Governance hat viele Dimensionen – es geht um einen umfassenden Ansatz mit dem Ziel, Daten als Vermögenswert ernst zu nehmen. C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
  5. 5. Dabei geht es vor allem auch um operative Daten – beispielsweise in der Logistik, im Marketing und vielen anderen Geschäftsprozessen. C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
  6. 6. DATA GOVERNANCE HERAUSFORDERUNGEN IN DER PRAXIS • MESSUNG: • VERANTWORTUNG: Wer im Unternehmen ist zuständig? (Fachbereich, IT, Datenerfasser, Datenkonsolidierer, etc.), Gibt es einen Sponsor? • EXECUTION: C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . Nach welchen Kriterien? (Glaubwürdigkeit, Wertschöpfung, Relevanz, Interpretierbarkeit, Aktualität, Vollständigkeit, Konsistenz, Fehlerfreiheit, etc.), Wie? Wie lässt sich Datenqualität dauerhaft verbessern? (Skills der Mitarbeiter, geeignete Prozesse, Automatisierung, Kontrolle, etc.) Der Weg von der Theorie zur Umsetzung geht nur über die Beantwortung konkreter Fragen – und der Umsetzung einer eine klaren Strategie.
  7. 7. DATA GOVERNANCE EINFÜHREN – ABER WIE? Die Einführung einer Data Governance verlangt Rollendefinitionen, schrittweises Projektvorgehen – und viel Erfahrung. C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
  8. 8. VORGEHENSWEISE DATA GOVERNANCE MASTER PLAN Discover • Assess Design Deliver Initialer Data Governance Workshop • • • • • Interviews mit Management und Fachbereichen Vorstellung der Vorgehensweise Reifegrad des Unternehmens Organisatorische Implikationen Identifizieren der „Driver“ C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . Business Drivers, Risiken und Herausforderungen
  9. 9. VORGEHENSWEISE DATA GOVERNANCE MASTER PLAN Discover • Assess Design Deliver Erfassen der Ist-Situation • Daten Elemente, Attribute der Applikationen • Verwendung in Applikation und Prozess • Verantwortlichkeiten und Rollen • Übertragen in ein logisches, unternehmensweites Modell C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . Technical capabilities evaluation & Gaps
  10. 10. VORGEHENSWEISE DATA GOVERNANCE MASTER PLAN Discover • Assess Data Governance Roadmap erstellen basierend auf Best Practice Empfehlungen • • • • • Design Initiales Scoping und Roadmap Initiale Schritte und Empfehlungen Data Management Aktivitäten festlegen Rollen & Verantwortlichkeiten definieren Kommunikation- und Arbeitsmodell gestalten Übergreifende Data Governance Strategie und Roadmap C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . Deliver Arbeitsmodell
  11. 11. VORGEHENSWEISE DATA GOVERNANCE MASTER PLAN Discover • Assess Design Deliver Erfolgreiche Data Governance ist eine langfristig angelegte Initiative • • • • • Mit Management Unterstützung Über Teilprojekten zum Erfolg Unterstützt durch passende Softwarelösungen Projekt Templates & Best Practice Unterstützung durch Berater C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . Nächste Schritte
  12. 12. DATA GOVERNANCE BAUSTEINE FÜR EINE ERFOLGREICHE DATENSTRATEGIE Data Governance Rollen- / Organisationsstruktur Plattform für die Dokumentation (Glossar) und Kollaboration Data Governance Projektplan Auditing- und Reporting Werkzeug & Strukturen Software-Entwicklung C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . Management Sponsor DatenmanagementSoftware (DI, ELT, DQ, MDM, MM, …)
  13. 13. SAS DATA EIN FRAMEWORK MARKTFÜHRENDER TECHNOLOGIEN GOVERNANCE UND PRAXISERPROBTER ANSÄTZE Business glossary & rules Matching / Entity Resolution Profiling & Monitoring Reporting & dashboarding Stewardship, Remediation Multi-domain MDM Reference data management Relationship management & lineage Workflows / Enrichment Data abstraction Data aggregation Data caching Data Governance Data Integration Data Quality Master Data Management Data Federation Enterprise Data Access Data Migration Data Preparation for Analytics DWH and data marts C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . Data Access Engine / Db connectors (incl. Hadoop) Event stream processing ETL & ELT, SOA and Messaging support
  14. 14. UNSER ANGEBOT DATA GOVERNANCE – THINK BIG, START NOW! • EIN TAG MIT IHREN DATEN • • • Kommen Sie ins Gespräch mit uns! • DATA GOVERNANCE WORKSHOP • • • • Strategisch orientierter Workshop mit Bestandsaufnahme Begriffsklärungen und Zieldefinitionen Ergebnis: Wie sieht ein Data-Governance-Projekt mit SASUnterstützung aus? BIG DATA WORKSHOP • • • C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . Data Quality Workshop mit eigenen Daten Profiling, Erstellen von Regeln, Anwenden von Regeln Ergebnis: Sind die SAS-Lösungen für Ihr DQ-Thema geeignet? Datentreiber für Branche und Unternehmen Technologien und Roadmaps im Überblick Ergebnis: Architekturhinweise und Use Cases
  15. 15. STUDIE Aktuell, fundiert, u mfassend, neutral C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . KOSTENLOSER DOWNLOAD: BARC-RESEARCH NOTE ZU DATA GOVERNANCE
  16. 16. BIG DATA BRAUCHT DATA GOVERNANCE! www.sas.de/im Dr. Thomas Keil Program Manager Business Analytics THE POWER TO KNOW® C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d . SAS Deutschland, Heidelberg tkeil@ger.sas.com +49 6221 415-123

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