business intelligence: strategie und organisation · organisatorisches 09.04. einführung in...
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Mercator School of ManagementLehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Business IntelligenceProf. Dr. Peter Chamoni
Business Intelligence: Strategie und OrganisationSommersemester 2019
Organisatorisches
Dozent Prof. Dr. Peter ChamoniMarkus Eßwein
Website http://www.msm.uni-due.de/wi
Informationen und Unterlagenhttps://www.wi.msm.uni-due.de/lehre/lehrveranstaltungen/sommersemester-17/biso-3325
Neben den hier vorliegenden Vorlesungsbeilagen werden im Laufe der Veranstaltungnoch weitere Unterlagen für eine Fallstudie bereitgestellt. Beachten Sie bitte die An-kündigung der Dozenten in der Veranstaltung.
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Organisatorisches
09.04. Einführung in Business IntelligenceGrundlagen von (BI-)Strategie
16.04. Entwicklung einer BI-StrategieUnterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC
23.04. Organisation und Entwicklung eines BICCBICC-Betrieb und BICC-Controlling
30.04. DatenqualitätFallstudie
07.05. Gastvortrag KPMG „Turning Data into Value“
14.05. BI-ProjektmanagementZusammenfassung
Prüfung Montag, 27.05.2019, 08.30 UhrBitte achten Sie auf die Bekanntmachungen des Prüfungsamtes, insb. in Bezug auf die Anmeldefristen.
Zeitplan (voraussichtlich)
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Organisatorisches
Gansor, T.; Totok, A.; Stock, S.: Von der Strategie zum Business Intelligence Competency Center (BICC), München, 2010
• UB Duisburg: PZY42400 (29 Exemplare)
• UB Essen: PZY42400 (1 Exemplar)
Die Vorlesungsunterlagen bieten eine Übersicht über die Schwerpunkte der Veranstaltung. Es sind dennoch Präsentationsunterlagen. Sie dienen der Unterstützung der Vorlesung, nicht dem Ersatz eines Skripts oder der Lektüre der Literatur.
Literatur
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Organisatorisches
Hauptliteratur Gansor, Tom/Totok, Andreas/Stock, Steffen (2010): Von der Strategie zum Business Intelligence Competency Center (BICC). München:
Hanser. Gansor, Tom/Totok, Andreas (2015): Von der Strategie zum Business Intelligence Competency Center (BICC), 2. Aufl. Heidelberg: dpunkt.
Ergänzende Literatur (Grundlagen) Apel, Detlef (2010): Datenqualität erfolgreich steuern, 2. Aufl. München: Hanser. Chamoni, Peter/Gluchowski, Peter (Hrsg.) (2010): Analytische Informationssysteme, 4. Aufl. Berlin, Heidelberg: Springer. Kemper, Hans-Georg/Baars, Henning/Mehanna, Walid (2010): Business Intelligence - Grundlagen und praktische Anwendungen, 3. Aufl.
Wiesbaden: Vieweg+Teubner.
Ergänzende Literatur (Weiterführendes) Eveleens, J. Laurenz/Verhoef, Chris (2010): The Rise and Fall of the Chaos Report Figures. In: IEEE Software, 27 (1): 30–36. URL:
http://www.math.vu.nl/~x/the_rise_and_fall_of_the_chaos_report_figures.pdf Gansor, Tom/Totok, Andreas (2014): BICC Update 2014: Strategie, Rollen, Organisation und Umsetzung. URL:
www.sigs.de/download/tdwi_2014_muc/files/W1P-1-Gansor.pdf. Gluchowski, Peter (2009): Ansatzpunkte zur Gestaltung einer Business Intelligence-Strategie. In: Götze, Uwe/Lang, Rainhart (Hrsg.):
Strategisches Management zwischen Globalisierung und Regionalisierung: Gabler: 387-402. URL: http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-8349-8067-0_17.
Hanser, Eckhart (2010): Agile Prozesse: Von XP über Scrum bis MAP. Berlin, Heidelberg: Springer. Johannsen, Wolfgang/Goeken, Matthias (2006): IT-Governance – neue Aufgaben des IT-Managements. In: HMD - Praxis der
Wirtschaftsinformatik (250): 7–20. Schlegel, Kurt (2014): Hype Cycle for Business Intelligence and Analytics, 2014, G00262070. URL:
https://www.gartner.com/doc/2813223/hype-cycle-business-intelligence-analytics Unger, Carsten/Kemper, Hans-Georg (2008): Organisatorische Rahmenbedingungen der Entwicklung und des Betriebs von Business
Intelligence. In: Proceedings Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI 2008): 37–38. URL: http://ibis.in.tum.de/mkwi08/04_Business_Intelligence/03_Unger.pdf.
Literaturliste
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 5
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence
2 Grundlagen von (BI-)Strategie
3 Entwicklung einer BI-Strategie
4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC
5 Organisation und Entwicklung eines BICC
6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling
7 BI-Projektmanagement
8 Datenqualität
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Agenda
1 Einführung in Business Intelligence• 1.1 Begriffsbestimmung BI• 1.2 Data-Warehouse-Systeme• 1.3 Präsentation und Analyse• 1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP) • 1.5 Data Mining• 1.6 Reifegradmodelle
2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
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1.1 Begriffsbestimmung BI
Gesamtheit aller Werkzeuge und Anwendungen mitentscheidungsunterstützendem Charakter, die zur besseren Einsicht in das eigene Geschäft und damit zum besseren Verständnis in die Mechanismen relevanter Wirkungsketten dienen
Begriffliche Klammer, die eine Vielzahl unterschiedlicher Ansätze zur Analyse geschäftsrelevanter Daten zu bündeln versucht (kein neues Konzept / Produkt)
Definition
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WeitesBI-Verständnis
WeitesBI-Verständnis
Analyseorientiertes BI-Verständnis
Analyseorientiertes BI-VerständnisDaten-
bereit-stellung
Daten-auswertung
AnwendungTechnik
1.1 Begriffsbestimmung BI
Facetten der BI
EngesBI-Verständnis
EngesBI-Verständnis
ETLData Warehouse
Data / Text Mining Kennzahlen /
Balanced Scorecards
Standard-Reporting
Ad-Hoc-Reporting
MIS / EIS / DSSOLAP
PortaleIntelligente
Agenten
Planung / Konsolidierung
Analytisches CRM
Prozess-Schwerpunkt
Orientierung
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Corporate Performance Management (CPM) Business Intelligence (BI)
Methoden, Kennzahlen, Prozesse und Systeme, um die Leistung des Unternehmens zu messen und zu steuern (Gartner Group 2002)
Im Vordergrund steht in beiden Fällen die betriebswirtschaftliche Anwendung und nicht etwa ein IT-System
1.1 Begriffsbestimmung BI
Begriffsabgrenzung
Top-Down-Ansatz
Analytischer Prozess, der Unternehmens- und Wettbewerbs-daten in handlungsgerechtes Wissen für die Unternehmenssteuerung überführt
Bottom-Up-Ansatz
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purchase production stock
EIS
DSS
MIS
Executive Information System
Decision Support System
ManagementInformationSystem
1990
1980
1970
1.1 Begriffsbestimmung BI
Historische Entwicklung (I)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 11
MIS MIS als automatischer Entscheidungs-generator
Datenqualität = Entscheidungsqualität
Informationsvollstän-digkeit durch IuK-Technik
Informationsbedarf a priori bestimmbar
EUS / DSSEntscheidungsvor-bereitung durch Fachspezialisten
Datenbankorientierung
Konzentration auf internes Berichtswesen
Komplexe Entscheidungsmodelle
EIS / FISEntscheidungsunter-stützend
Information auf Knopfdruck
Konzentration auf TOP-Management
Interne und externe Daten werden einbezogen
DW / OLAPEntscheidungsunter-stützend
Vorstrukturiert und interaktiv
Information„for everybody“
Vielfältige Datenquellen
Vielfältige Analysemöglichkeiten
Business Intelligence
E-Intelligence
Strategische Anwendungen
Analysecockpits
Verknüpfung mit Knowlegde-Management
CPM
1970 1980 19901960 2000
Unt
erst
ützu
ngsn
ivea
u1.1 Begriffsbestimmung BI
Historische Entwicklung (II)
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1.1 Begriffsbestimmung BI
Wachstum und Berufsperspektiven im Bereich BI
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www.barc.de
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence• 1.1 Begriffsbestimmung BI• 1.2 Data-Warehouse-Systeme• 1.3 Präsentation und Analyse• 1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP) • 1.5 Data Mining• 1.6 Reifegradmodelle
2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
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1.2 Data-Warehouse-Systeme
Unternehmensweites Konzept
Einheitliche und konsistente Datenbasis zur Entscheidungsunterstützung
Getrennt von den operativen Systemen
“A data warehouse is a subject-oriented, integrated, nonvolatile, and time-variant collection of data in support of management’s decisions.”
[Inmon, 1993]
Data Warehouse (DW)
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1.2 Data-Warehouse-Systeme
subject-oriented
• Ausrichtung an inhaltlichen Themenschwerpunkten (Dimensionen)
• Beispiel: Kunden, Regionen, Produkte
integrated
• Vereinheitlichung der Daten aus den operativen Systemen
• Benennung, Skalierung und Kodierung
Data Warehouse – Eigenschaften (I)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 16
1.2 Data-Warehouse-Systeme
nonvolatile
• Dauerhaftigkeit, Stabilität der Daten
• Bereitstellung von Zeitreihendaten über längere Zeiträume
time-variant
• Zeitorientierung der Informationen
• Aktualität der Daten
• Schnappschuss des Unternehmensgeschehens
• Zeitbezug:
• Bestandsgrößen – Datumsangaben
• Bewegungsgrößen – Zeitraumangaben
Data Warehouse – Eigenschaften (II)
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1.2 Data-Warehouse-Systeme
Architektur eines Data-Warehouse-Systems
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 18
1.2 Data-Warehouse-Systeme
ETL-Prozess
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 19
1.2 Data-Warehouse-Systeme
Charakteristika Operative Systeme Data WarehouseÄnderungen sehr viele, kleine Transaktionen nur durch Ladevorgänge
Zugriffsform lesend, schreibend lesend
DB-Größe Gigabytes Gigabytes bis Terabytes
Aktualität jederzeit aktuell historisch
Dateninhalte prozess-orientiert nach Aufgabenbereich
Datenstrukturen redundanzfrei mit Redundanzen
Nutzungsintensität gleichbleibend schwankend
Abfragen statisch, vorhersehbar dynamisch
Daten-Quellen intern intern und extern
Charakteristika von operativen Systemen und Data-Warehouse-Lösungen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 20
1.2 Data-Warehouse-Systeme
Zentrale Data-Warehouse-Architektur
[Sinz/Ulbrich-vom Ende]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 21
1.2 Data-Warehouse-Systeme
Unabhängige Data Marts
[Sinz/Ulbrich-vom Ende]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 22
1.2 Data-Warehouse-Systeme
Hub-and-Spoke-Architektur
[Sinz/Ulbrich-vom Ende]
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Agenda
1 Einführung in Business Intelligence• 1.1 Begriffsbestimmung BI• 1.2 Data-Warehouse-Systeme• 1.3 Präsentation und Analyse• 1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP) • 1.5 Data Mining• 1.6 Reifegradmodelle
2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
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1.3 Präsentation und Analyse
Benutzerprofile und Zielgruppen
ReportingInformations- Konsumenten
Statisches Reporting, einschließlich OLAP-Reporting
Informations-VerwenderParameterge-
steuerte Berichte
5-10%
15-25%
65-80%
Analyse
niedrig
Erforderliche Trainingsinvestition
und Kosten&
Flexibilität und Umfang der Systeme
hoch
AnalystenAd-Hoc-Queries
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 25
Operativ
Taktisch
Strategisch
BerichtswesenAnalysePlanung
Scorecard-Lösungen
Activity Monitoring
Prozessanalyse
Management Cockpit
Data Mining Tools
UnternehmensplanungOLAP
Standard ReportingBudgetierungs-
werkzeuge
Tabellenkalkulation
1.3 Präsentation und Analyse
Betriebswirtschaftliche Anwendungsszenarien - Funktionalität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 26
1.3 Präsentation und Analyse
Ad-hoc-Abfragen
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1.3 Präsentation und Analyse
Einbindung in Tabellenkalkulationen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 28
1.3 Präsentation und Analyse
Standard-Reporting (I)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 29
1.3 Präsentation und Analyse
Standard-Reporting (II)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 30
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence• 1.1 Begriffsbestimmung BI• 1.2 Data-Warehouse-Systeme• 1.3 Präsentation und Analyse• 1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP) • 1.5 Data Mining• 1.6 Reifegradmodelle
2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 31
1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP)
Interaktive, multidimensionale Analysen
Intuitive Benutzeroberfläche
Definition der OLAP-Fähigkeit von Informationssystemen z.B. durch
• 12 Regeln von Edgar F. Codd
• FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information)
Standard-Anforderungen• Analyse betriebswirtschaftlicher Kennzahlen (z. B. Umsatz, Kosten) entlang
verschiedener Dimensionen (z. B. Kunde, Produkt, Zeit)
• Stabile Antwortzeiten
• Mehrbenutzerunterstützung
• Intuitive Datenmanipulation
• Flexibles Berichtswesen
On-Line Analytical Processing (OLAP)
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1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP)
Darstellung multidimensionaler Datenstrukturen
[Hansen/Neumann (2005), S. 818 f.]
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1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP)
Die Navigation in multi-dimensionalen Datenstrukturen erfolgt auf Basis mehrerer Operationen. Gängig sind dabei unter anderem:
• Slice
• Rotation
• Drill-Down
• Roll-Up
OLAP (I)
45 60 56
15 54 80
23 40 45
REGIONPRODUKT
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1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP)
SLICE: Herausschneiden einzelner Scheiben, Schichten oder kleiner Würfel aus dem Datenraum
OLAP (II)
Reg
ion
Produkt
Regionale Sichtz.B. Gebietsleiter
Reg
ion
Produkt alle Produkte
gesamter Zeitraum
eine Region (Filter)
Produktsichtz.B. Produktmanager
alle Regionen
gesamter Zeitraum
ein Produkt (Filter)
Ad-hoc-Sichtz.B. Analyst
ein Produkt (Filter)
ein Monat (Filter)
eine Region (Filter)
Reg
ion
Produkt
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 35
1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP)
Drill-Down: Untersuchen der Daten in einem feineren Detaillierungsgrad innerhalb der Hierarchie einer Dimension: Untersuchen von Detaildaten
OLAP (III)
Deutschland
Europa
Hessen
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1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP)
Roll-Up: Untersuchen der Daten in einem gröberen Detaillierungsgrad innerhalb der Hierarchie einer Dimension: Analyse aggregierter Werte
OLAP (IV)
Deutschland
Europa
Hessen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 37
1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP)
Beispiel Darstellung als Pivot-Tabelle (I)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 38
Zweidimensionale Darstellung von „Zeit“ (Spalten) und „Kunde“ (Zeilen)
1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP)
Beispiel Darstellung als Pivot-Tabelle (II)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 39
Pivoting: „Zeit“ (Spalten Zeilen) und „Kunde“ (Zeilen Spalten)
1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP)
Beispiel Darstellung als Pivot-Tabelle (I)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 40
Slice: „Kunden“ (Nur „Bayern“) Drill-down: „Kunden“ (Bundesland Stadt Kundenname)
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence• 1.1 Begriffsbestimmung BI• 1.2 Data-Warehouse-Systeme• 1.3 Präsentation und Analyse• 1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP) • 1.5 Data Mining• 1.6 Reifegradmodelle
2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 41
1.5 Data Mining
Knowledge Discovery in Databases (KDD) describes the “.. non-trivial process ofidentifying valid, novel, potentially useful, and ultimately understandable patterns in data ..” [Fayyad, et al. 1996]
Knowledge Discovery in Databases (KDD) und der KDD-Prozess
DatenZieldaten-bestand
Auswahl
Vorverarbeitung
Transformation
Data Mining
WissenInterpretation
VorverarbeiteteDaten
Transformierte Daten
Muster
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 42
1.5 Data Mining
Datenbank-basierte Verfahren
• die unter Verwendung von
• Methoden der Statistik und
• Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI)
• selbständig
• Annahmen generieren ("machine learning"),
• überprüfen und
• entsprechende Ergebnisse präsentieren.
Data Mining
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 43
1.5 Data Mining
Klassifikation
• Zuordnung in vordefinierte Klassen
Clustering
• Einteilung in Klassen gemäß einem Ähnlichkeitsmaß
Entdecken von Abhängigkeiten
• Abhängigkeitsbeziehungen von Attributausprägungen
Zielsetzungen des Data Mining (I)
[Hansen/Neumann (2005), S. 822 f.]
A B
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 44
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence• 1.1 Begriffsbestimmung BI• 1.2 Data-Warehouse-Systeme• 1.3 Präsentation und Analyse• 1.4 On-Line Analytical Processing (OLAP) • 1.5 Data Mining• 1.6 Reifegradmodelle
2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 45
1.6 Reifegradmodelle
„Reifegradmodelle messen die Qualität, mit der Softwareentwicklungen in einer bestimmten Organisation bzw. deren Softwareentwicklungsbereich betrieben werden und dienen insofern zur Beschreibung von Lebenszyklen und zur Beurteilung von Qualitätsstandards bei Informationssystemen.“
Übertragen auf Business Intelligence werden Reifegradmodelle eingesetzt, um die Leistungsfähigkeit der Organisation in Bezug auf die Erfüllung der notwendigen Aufgaben zu bewerten.
Im einfachsten Fall existieren abgegrenzte, unterschiedliche Stufen (Reifegrade), die ein Unternehmen „erreichen“ kann und somit eine Rückmeldung zu seinem aktuellen Fortschritt in Bezug auf BI erhält.
Definition und Nutzen
[Schulze/Dittmar in Chamoni/Gluchowski (2006)]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 46
[Brobst]
1.6 Reifegradmodelle
Beispiel: Information Evolution in Data Warehousing
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 47
[http://visualbablog.com/2013/08/29/visualisierung-goes-mobile-bi-herausforderungen-und-chancen/]
1.6 Reifegradmodelle
Beispiel: TDWI-Reifegradmodell (Eckerson, 2004)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 48
Unternehmensbedeutung IS
Fachliche Validität
Unterstützung von
Analyseprozessen
Unterstützung von Planungs- undSteuerungsprozessen
Flexibilität des SystementwurfsQualität der IT-Lösung
Standardisierung der
Komponenten
Wirtschaftlichkeits-
betrachtung
Institutionalisierung / Formalisierung
systembezogener Prozesse
[Business Intelligence-Studie biMA® 2004 und 2006, Steria Mummert Consulting]
1.6 Reifegradmodelle
Untersuchungsfelder des Reifegrades
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 49
Fachlichkeit
Architektur/Technologie
Organisation
1.6 Reifegradmodelle
Stufe 1: Vordefiniertes Berichtswesen
Stufe 2: Fachbereichslösungen
Stufe 3: Unternehmensweite Lösungen
Stufe 4: Erweiterte Entscheidungsunterstützung
Stufe 5: Aktives Wissensmanagement
Reifegradstufen (biMM ®)
12
34
5
Business Intelligence-Studie biMA® 2004 und 2006, Steria Mummert Consulting
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 50
Stufe 1: Vordefiniertes Berichtswesen
Stufe 2: BI pro Fachbereich
Stufe 3: Unternehmensweite BI
Stufe 4: Erweiterte Entscheidungsunterstützung
Stufe 5: Aktives Wissens-management
Inhalte werden z. T. redundant berichtet
Keine weiter-gehende Analyse-möglichkeit
Fachbereichs-bezogene Auswertungen
Keine einheitliche Semantik
Insellösungen
Ad-hoc-Analyse-möglichkeiten
Abteilungsweit gültige Semantik
Integration verschiedener Fachbereiche
Vereinheitlichtes Berichtswesen
Unternehmensweit homogenisierte Semantik
Einfache Forecast-Berechnungen
Integration externer Daten
Prozessunter-stützung
Closed-loop-Umsetzung
Erweiterte Analysemethoden (z. B. Data Mining)
Trendberechnung
Bildung komplexer Szenarien
Alternativenrechnungen
Zeitnahe Analysen bis hin zum Realtime-Betrieb
Adaptives Lernen
Enge Kopplung von quantitativen und qualitativen Wissensdomänen
Benutzerrollenkonzepte
Aktive Entscheidungs-unterstützung
Business Intelligence-Studie biMA® 2004 und 2006, Steria Mummert Consulting
1.6 Reifegradmodelle
Reifegradstufen (biMM ®) Fachlichkeit
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 51
1.6 Reifegradmodelle
Reifegradstufen (biMM ®) Technik
Stufe 1: Vordefiniertes Berichtswesen
Stufe 2: BI pro Fachbereich
Stufe 3: Unternehmensweite BI
Stufe 4: Erweiterte Entscheidungsunterstützung
Stufe 5: Aktives Wissens-management
Statische, parametergesteuerte Berichte (häufig papiergebunden)
Einfache Darstellung (z. B. Listendruck)
Lokale Layoutstandards
Einbettung in operative Informationssysteme
OLAP-Naviga-tionsfunktionalität
Zeitreihen analysen
Daten historisierung
Automatisierung von Extraktions-, Transformations-und Ladeprozes sen
Hub & Spoke-Architektur
Metadatenmanagement
Übergreifende Normen und Standards
Hohe Verfüg barkeit
Web-Oberflächen
Automatisierte Integration externer Daten
Einbeziehung semi-strukturierter Daten
Data Mining
Planungs- und Simulationstools
Workflow-Systeme zur Unterstützung komplexer Pro-zesse
Portaltechnologien
Realtime-fähige Infrastruktur
Aktive Kompo-nenten (Push-Technologie)
Integration un-strukturierter Daten
Agentenbasierte Informations-sammlung
Verschmelzung operativer und dispositiver IV-Systeme
Business Intelligence-Studie biMA® 2004 und 2006, Steria Mummert Consulting
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 52
Business Intelligence-Studie biMA® 2004 und 2006, Steria Mummert Consulting
1.6 Reifegradmodelle
Reifegradstufen (biMM ®) Organisation
Stufe 1: Vordefiniertes Berichtswesen
Stufe 2: BI pro Fachbereich
Stufe 3: Unternehmensweite BI
Stufe 4: Erweiterte Entscheidungsunterstützung
Stufe 5: Aktives Wissens-management
Keine Transparenz von Kosten und Nutzen
Manuelle, wenig organisierte Prozesse
Keine übergreifende Qualitätssicherung
Lange Informationswege
Cost Center mitProjektbudget
BI-Team mit undifferenzierter Themengesamtverantwortung
„Einmal“-Initiativen ohne Programm-Management
Unternehmensweite BI-Strategie
Kosten-/Nutzenbetrachtung pro BI-Teilprojekt
Trennung Entwicklung und Betrieb
Formales Evolutionsmanagement
Supporteinrichtungen
Beanspruchungsgerechte Kostenumlage
BI-Prozesse durchgängig institutionalisiert
Prozessausrich tung auf bedarfsorientiertes Informations- und Analyseangebot
Durchgängige Integration aller Prozesse
Betriebsführung wie bei operativen Systemen
BI als unternehmenskritischesThema
Akzeptanz auf allen Ebenen und in allen Bereichen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 53
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie
• 2.1 Unternehmensstrategie und Informationsbedarf• 2.2 Definition und Motivation für eine BI-Strategie• 2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 54
2.1 Unternehmensstrategie und Informationsbedarf
Globalziele
Einzelziele
Ziele einer Unternehmung (Ausschnitt)
Quantifizierbar
• Wachstum
• Gewinn
• Rentabilität
Nicht Quantifizierbar
• Unabhängigkeit
• Risikominimierung
• Flexibilität
Markt
• Steigerung der Marktanteile
• Erschließung neuer Märkte
Finanzen
• Sicherung der Liquidität
• Minimierung des Fremdkapitals
Allgemein
• Sicherung der Arbeitsplätze
• Erhaltung des Qualitätsniveaus
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 55
2.1 Unternehmensstrategie und Informationsbedarf
Ursprünglich: Die Kunst der Heerführung (stratos = Heer, agein = führen)
„Die Strategie ist der Gebrauch des Gefechts zum Zweck des Krieges; sie mußalso dem ganzen kriegerischen Akt ein Ziel setzen.“ (Claus von Clausewitz, 1832)
„... eine in sich stimmige Anordnung von Aktivitäten, die ein Unternehmen von seinen Konkurrenten unterscheidet ...“ (Porter)
„Strategie ist die Kunst und die Wissenschaft, alle Kräfte eines Unternehmens so zu entwickeln und einzusetzen, dass ein möglichst profitables, langfristiges Überleben gesichert wird.“
(Simon et al.)
Strategiedefinitionen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 56
2.1 Unternehmensstrategie und Informationsbedarf
Bietet eine Kompassfunktion Hat eine langfristige und systematische Ausrichtung Liefert qualitative Ergebnisse: Visionen und Missionen Dient der Erhaltung und Vergrößerung von Wettbewerbsvorteilen und
Synergieeffekten Fördert die Entwicklung von Ressourcen und Fähigkeiten Betrifft alle Stufen der Führungshierarchie
Die Vision eines Unternehmens soll durch die Strategie erreicht werden. Sie ist:• Richtungsweisend• Ansporn gebend• Plausibel• Prägnant
Merkmale einer Unternehmensstrategie
[Coenenberg/Salfeld, 2007]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 57
2.1 Unternehmensstrategie und Informationsbedarf
Visionen bilden das Leitbild einer Strategie. Slogans sind Werbebotschaften, die einprägsam sind, aber für sich genommen nicht das „wahre Ziel“, das eine Unternehmung anstrebt, abbilden können.
Visionen und Slogans
[Coenenberg/Salfeld, 2007]
Visionen Slogans
BoeingBecome the dominant player in commercialaircraft and bring the world into the jet age. (1950er Jahre)
If It's Not Boeing, I'm Not Going.
Nike Crush adidas. (1960er Jahre) Just do it.
General Electric Number 1 or 2 in the industry.(1980er Jahre)
We bring good things to life.
VolkswagenIn der Volkswagen-Welt wollen wir die in der Qualität besten und attraktivsten Autos entwickeln, kostengünstig herstellen und erfolgreich verkaufen. (1999)
Das Auto.
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 58
2.1 Unternehmensstrategie und Informationsbedarf
Entwicklung des strategischen Managements
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 59
[http://4managers.de/management/themen/strategisches-management/]
2.1 Unternehmensstrategie und Informationsbedarf
Typen von Wettbewerbsstrategien
Typ I
Kosten-führerschaft
Typ II
Differenzierung
Typ IIIa
Kosten-schwerpunkt
Typ IIIb
Differenzierungs-schwerpunkt
Wettbewerbsvorteile
Niedrige Kosten Differenzierung
Wet
tbew
erbs
feld
enge
sw
eite
s
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 60
2.1 Unternehmensstrategie und Informationsbedarf
Informationsfunktion im strategischen Gleichgewicht/Ungleichgewicht
Strategische Vergeudung
Strategisches Gleichgewicht
Strategische Überdehnung
Strategische Verschwendung
Wirksamkeitder Informationsstruktur
gering hoch
Wirt
scha
ftlic
hkei
t de
r Inf
orm
atio
nsst
rukt
urge
ring
hoch
[Weck, 2003]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 61
2.1 Unternehmensstrategie und Informationsbedarf
Bedeutung von IS für zwei Anbieter mit unterschiedlicher Strategie
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 62
Niedrig-Preis-Anbieter Technologieführer
Strategie: Kostenführerschaft
Strategische Ziele
Material-kosten-senkung
durch effizientere
Produktions-planung
Kapital-kosten-senkung
durch reduzierte
Lager-bestände
Gemein-kosten-
senkung im Verwaltungs-
bereich
Einsatz eines PPS-
Systems
Rechner-gestützte
Lager-haltung
BIKOS-Einsatz
Strategie: Differenzierung
Strategische Ziele
Schnelleres Erkennen von Markt-verände-rungen
Erhöhung des Produkt-
nutzens durch
Informations-komponente
Verkürzung der
Produktent-wicklungs-
zeiten
Zugriff auf externe
Marketing-daten
IKS zur Fern-
diagnoseCAD-Einsatz
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie
• 2.1 Unternehmensstrategie und Informationsbedarf• 2.2 Definition und Motivation für eine BI-Strategie• 2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 63
2.2 Definition und Motivation für eine BI-Strategie
Die Business-Intelligence-Strategie ist die zukunftsorientierte Gesamtplanungder Business-Intelligence-Initiativen und Business-Intelligence-Projekte abgeleitet aus der Geschäftsstrategie eines Unternehmens.
Bestandteile der BI-Strategie sind (u.a.)
• Vision und strategische Ziele
• BI-Projekt-Roadmap
• BI-Initiativen und -Maßnahmensteuerung
• Planung und Umsetzung der BI-Organisation
Definition von BI-Strategie
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 64
Strategie
Planung
Planung
Budgetierung
Konsolidierung
ÜberwachungUrsachen-analyse
BerichtswesenPrognose
Ist-Wert-Erfassung
Verbuchung
LaufendeGeschäfts-prozesse
ReportingErfahrungen
Feedback
Erkenntnis
Zielfindung
Motivation I: Unterstützung des Regelkreises der Unternehmenssteuerung
BI-Fokus
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 65
2.2 Definition und Motivation für eine BI-Strategie
Motivation II: Unklare Datenherkunft und -qualität
Einkauf Produktion Vertrieb Einkauf 2 Vertrieb 2
Intern analytisch
Intern operativ
Extern
AnalytischeFragestellung
???
[nach Gansor et al., 2010]
2.2 Definition und Motivation für eine BI-Strategie
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 66
2.2 Definition und Motivation für eine BI-Strategie
Motivation III: Der Systemzoo
Einkauf Vertrieb Rechnungs-wesen
Vertrieb 2
Datawarehousing
Standardreporting
Ad-Hoc-Reporting
Advanced Analytics
Datenintegration
??
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 67
2.2 Definition und Motivation für eine BI-Strategie
Projektbeispiel: Insellösungen dominieren im Controlling
Produktion Vertrieb F&E Personal Einkauf
Extrakte/ Transformationen
Extrakte/ Transformationen
System 1 System 2 System 3Extrakte /
TransformationenExtrakte /
Transformationen
Extrakte / Transformationen
Extrakte / Transformationen
Extrakte / Transformationen
Extrakte / Transformationen
System 4Extrakte /
TransformationenExtrakte /
TransformationenExtrakte /
TransformationenExtrakte /
Transformationen System 5
System 6Extrakte /
TransformationenExtrakte /
TransformationenSystem 7 System 7
Personal-controlling
Vertriebs-controlling
Konzern-controlling
Produktions-controlling
F&E-controlling
Einkaufs-controlling
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 68
Einkauf Rechnungs-wesen
Vertrieb Fachabteilung
IT BetriebIT Entwicklung
2.2 Definition und Motivation für eine BI-Strategie
Motivation IV: Unklare oder fehlende Organisation für BI-ProjekteIT
Fach
anw
ende
r
[nach Gansor et al., 2010]
Leiter Mitarbeiter
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 69
2.2 Definition und Motivation für eine BI-Strategie
Motivation V: Unklare oder fehlende Verantwortlichkeiten und Verantwortliche
(BI-)Geschäftsprozesse Daten Projekte Lösungsentwicklung Standards Infrastruktur Standardsoftware BI-Architektur BI-Training etc.
Mögliche VerantwortlicheVerantwortlichkeiten
[nach Gansor et al., 2010]
Fachanwender „Orga-Abteilung“ IT-Betrieb IT-Entwicklung (IT-)Einkauf Externe Betreiber Dienstleister, z.B. Berater Hersteller
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 70
2.2 Definition und Motivation für eine BI-Strategie
Motivation VI: Wertverlust durch lange Reaktionszeiten
Zeit
Informationswert
Ereignis
Datenspeicherung
InformationsbereitstellungEntscheidung, Maßnahme
Reaktionszeit
[nach Gansor et al., 2010]
Wertverlust
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 71
2.2 Definition und Motivation für eine BI-Strategie
Praxisbeispiel eines Informationsflusses
Lokale DatenbankDaten extrahieren
Daten speichern
Daten aufbereiten
Report
Daten speichern
Daten aktualisieren
Quellsystem
[nach Gansor et al., 2010]
Extraktionsblatt
Transformationsblatt
Workflow
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 72
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie
• 2.1 Unternehmensstrategie und Informationsbedarf• 2.2 Definition und Motivation für eine BI-Strategie• 2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 73
2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
Perspektiven auf eine BI-Strategie
Fachliche Inhalte
Enterprise
Data Warehouse
Informationsbedarf
Steuerungs-
systematik
Kennzahlen
Integrationsgrad
Rollen
Funktionen
Kompetenzen
Flexibilität
Performance
Komplexität
Standardisierung
Prozesse
Governance
Fachlichkeit
Architektur/Technologie
Organisation
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 74
2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
Ziele nach verschiedenen Perspektiven
[nach Gansor et al., 2010]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 75
• Aus Sicht der Anwender formuliert und erkannt
• Von Anwendern oder Stabstellen aufgenommen
• Betrifft Inhalte der Systeme sowie Verbreitungsarten und -wege
Fachliche Ziele
• Oftmals von der IT-Abteilung in den Fokus gerückt
• Sollen die technische Verwertbarkeit der Informationen sicherstellen
• Bilden Integrations- und Standardisierungsbestreben ab
• Betreffen Hardware und Software
Architektonische Ziele
• Betreffen Aufbau- und Ablauforganisation
• Beziehen sich bei einer BI-Strategie auf die langfristige Organisation der BI im Unternehmen, nicht die kurzfristige Projektstruktur
Organisatorische Ziele
• Betreffen oft die Performance der Systeme
• Sind im Gegensatz zu architektonischen Zielen konkret und weniger konzeptionell
• Bieten keine Lösung für die fachlichen Probleme sondern dienen nur zur Formulierung einer geeigneten Systemumgebung
Technologische Ziele
2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
Ziele nach verschiedenen Perspektiven (Beispiele)
[nach Gansor et al., 2010]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 76
• Verbesserung der Informationsversorgung der Entscheidungsträger
• Entwicklung einer durchgängigen Steuerungssystematik• Verbesserung des Informationsverständnisses• Vermeidung bzw. Abbau von Zahlenfriedhöfen• Stärkere Integration der entscheidungsrelevanten
Informationen• Standardisierung von Berichtslayout und -inhalten• Steigerung der Benutzerakzeptanz• Verbesserung der Datenqualität
Fachliche Ziele
• Aufbau einer Enterprise Data Warehouse Architektur (EDW)
• Schaffung eines fachbereichs- und funktionsübergreifenden Datenmodells für BI
• Vermeidung von unnötigen Insellösungen• Standardisierung der BI-Systeme und Vereinheitlichung• Reduzierung des Softwareportfolios durch Konzentration
weniger Softwareanbieter
Architektonische Ziele
• Verbesserung des Zusammenspiels zwischen Fachbereichen und IT
• Bündelung von Ressourcen und Know-how in einer Einheit
• Effizienzsteigerung im Betrieb von BI-Lösungen• Verkürzung der Entwicklungszyklen• Definition eines Standard-Dienstleistungsportfolios für BI• Outsourcing definierter BI-Leistungen• Standardisierung von Betriebs- und
Entwicklungsprozessen
Organisatorische Ziele
• Verbesserung der Systemperformance• Einführung Hauptspeicher-basierter Analysesysteme• Erweiterung der BI-Systeme für realtime-Anwendungen• Verlagerung von älteren Daten in Nearline Storage
oder Archivierungssysteme• Einsatz von DWH Appliances• Service-orientierte Implementierung ausgewählter BI-
Dienste
Technologische Ziele
2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
Wertkette nach Porter als Geschäftsgrundlage für Informationsbedürfnisse
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 77
Unternehmensgesamtplanung
Finanzen
Rechnungswesen
Personal
Gebäudemanagement
FuE Ver-trieb
Be-schaf-fung
Pro-duktion
Ver-sand
Kun-den-ienst
Lagerhaltung
Lagerhaltung
Forschungsowie
Produkt-und Prozess-
entwicklung
Vertrieb Beschaffung Produktion VersandKunden-dienst
Administrations- und Dispositions-systeme
Planungs- und Kontrollsysteme
Finanzen
Rechnungswesen
Personal
Gebäudemanagement
Auftragsdurchlauf
Führungsinformation
2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
Integrierte Informationsverarbeitung
[Mertens 2001]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 78
Kritische Erfolgskennzahlen
(Key Performance Indicators)
Konsolidierung
• Innenumsätze
• Zwischenergebnis
• ....
Operative Kennzahlen
Prozesskennzahlen
Operative Prozesse
Konsolidierung
Konsolidierung
2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
Übertragung der Integrierten Informationsverarbeitung auf einen Konzern
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 79
Konsolidierung
• Innenumsätze
• Zwischenergebnis
• ....
• Konzern• Sparten
• Geschäftsber.• Gesellschaften
2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
Beteiligte, Aufgaben und Kennzahlen auf den Ebenen eines integrierten Konzerninformationssystems
[nach Gansor et al., 2010]
Vorstand
Konzerncontrolling
Geschäftsbereichscontrolling
Einzelcontrolling
Konsolidierung
• Innenumsätze
• Zwischenergebnis
• ....
Liquiditäts-kennzahlen• Cash• Brutto-
verschuldung• Netto-
verschuldung
GuV/Bilanz-kennzahlen
• Umsatz• EBIT• Investitionen• Forderungen• …
OperativeKennzahlen• Auftrags-
eingang• Prozesskennzahlen
der Ströme• …
BI-S
trate
gie
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 80
2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
Referenzarchitektur eines Enterprise Data-Warehouse-Systems
Frontend
Quell-systeme
Integration Layer
Output
Layer
DataStorageLayer
Externe Daten,InternetAdministrations- und Dispositionssysteme
Staging Area
OLAP-Würfel
ClosedLoop
Berichts- und Analysesysteme
Planung und Hochrechnung
ManagementCockpit
OLAP-Analysen
ERP-System
Bereichs-daten
Aggre-gationen
Planung,Forecast
Basisdatenbank(Core Data Warehouse)
ERP-System
PPS-System
…
ODS
ExtraktionTransformationLaden
Ret
rakt
ion
nach Abschluss
Met
adat
enm
anag
emen
t
[nach Gansor et al., 2010]
Auswertungsdatenbank
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 81
2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
Abhängigkeit der BI-Strategie von der Unternehmensstruktur
Finanz-holding
• Steuerung vorwiegend nach finanziellen Kennzahlen
• Agenda nach legalen Gesellschaften
• Monatlicher Berichtszyklus
• Lose Koppelung der IT-Systeme – keine Integration
Management-holding
• Meist Agenda nach unterschiedlichen Geschäftsfeldern
• Steuerung nach finanziellen und nicht-finanziellen Kennzahlen
• Legale und Managementstruktur parallel
• Mittlere Integration der IT-Systeme
Stammhaus-konzern
• Mutterunternehmen direkt am Markt tätig
• Relativ homogenes Geschäftsmodell
• Töchter ergänzen Geschäft der Mutter
• Einfluss in das operative Geschäft der Töchter
• Steuerung nach operativen Kennzahlen
• Starke Integration der IT-Systeme
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 82
2.3 Konzeptioneller Rahmen einer BI-Strategie
Spannungsfeld bei der Erarbeitung und Umsetzung einer BI-Strategie
Unternehmen
Fachseite
ExterneIT-Dienstleister
IT
BI-Gremienstruktur
BI-Core Team
BI-Organisation
Unternehmen
Fachbereich
ExterneIT-Dienstleister
IT
BI-Organisation
BI-Kernteam
BI-Gremienstruktur
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 83
[Dittmar/Ossendoth]
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie
• 3.1 Vorgehensmodelle• 3.2 Analyse• 3.3 Bewertung• 3.4 Konzept• 3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 84
Definition Analyse Bewertung Konzeption Maßnahmen
Kontinuierliche Aktualisierung
3.1 Vorgehensmodelle
Kein einheitliches Referenzmodell zur BI-Strategieentwicklung vorhanden
Diverse einzelne Vorgehensmodelle aus der Praxis sind verfügbar
Zur Darstellung eines durchgehenden Entwicklungsprozesses und der zu betrachtenden Aktivitäten wird auf ein generisches, ganzheitliches Entwicklungsmodell Bezug genommen
Phasen der Strategieentwicklung
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 85
3.1 Vorgehensmodelle
Reinvention Framework (Bloom 2009)
• Behandelt fachlichen Kontext, analytische Anforderungen, Grobkonzepte für Daten und Architektur, Deltas und Risiken, Programmplanung
• Top down oder bottom up anzuwenden
BI-Strategie-Entwicklungsprozess (biSE) (Trost/Zirkel 2006)
• Orientiert am generischen Strategieentwicklungsprozess
• Ableitung der BI-Strategie aus Geschäftsstrategie, IT-Strategie unter Berücksichtigung einer Ist-Analyse und Reifegradmodellen
cundus Business Intelligence Strategy (cuBISt) (Totok 2006)
• Orientiert am generischen Strategieentwicklungsprozess
• Ableitung der Informationsbedarfe durch eine Top-Down-Priorisierung der Unternehmensziele
Weitere Vorgehensmodelle (I)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 86
3.1 Vorgehensmodelle
Strategie der Informationslogistik (IL-Strategie) (Dinter/Winter 2008)
• Ordnet die Aktivitäten der BI-Strategieenticklung ein, nicht Phasen oder Ziele
• Orientierung an Source (Wer erbringt welche Leistungen?), Deliver (Wie sieht die Schnittstelle von Leistungserbringer zu Abnehmer aus?) und Make (Wie wird die Leistungserzeugung gestaltet hinsichtlich Portfolios und Produktion?)
• Kein Vorgehensmodell im klassischen Sinne
Stufenkonzept zur BI-Strategieentwicklung von BARC (Vierkorn 2008)
• 10-Stufen-Konzept zur Analyse von Ist-Situation und pragmatischen Überführung in die Soll-Situation
• Keine direkte Anlehnung an Geschäfts- oder IT-Strategie
Weitere Vorgehensmodelle (II)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 87
3.1 Vorgehensmodelle
Perspektiven auf eine BI-Strategie
Fachliche Inhalte
Enterprise
Data Warehouse
Informationsbedarf
Steuerungs-
systematik
Kennzahlen
Integrationsgrad
Rollen
Funktionen
Kompetenzen
Flexibilität
Performance
Komplexität
Standardisierung
Prozesse
Governance
Fachlichkeit
Architektur/Technologie
Organisation
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 88
3.1 Vorgehensmodelle
Vorgehen zur Entwicklung einer BI-Strategie
[nach Gansor et al., 2010]
Organisation
Fachlich-keit
ArchitekturTechnologie
Projektmanagement
Unt
erne
hmen
s-/IT
-Stra
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e
BI-StrategieIs
t-Situ
atio
n &
Anf
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BI-R
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BI-K
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pt
BI-R
oadm
ap
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 89
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie
• 3.1 Vorgehensmodelle• 3.2 Analyse• 3.3 Bewertung• 3.4 Konzept• 3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 90
3.2 Analyse
Analyse des Unternehmens aus betriebswirtschaftlicher Sicht
Feststellen von Verfahren im Reporting oder in der Planung des Unternehmens
Aufnahme der auswertungsrelevanten Informationsobjekte, z.B.
• Kunden
• Regionen
• Produkte
• …
Ableitung des Rahmens oder der Komponenten für die BI-Strategie aus der Unternehmensstrategie
Fachliche Analyse
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 91
3.2 Analyse
Ableitung der Informationsbedarfe aus den Unternehmenszielen
Bereichsziele
Handlungs-
bedarfHandlungs-
bedarf
Bereichsziele
Strategische
Ziele
Bereichsziele
InformationsbedarfeStrategische
Maßnahmen
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 92
3.2 Analyse
Die Aufnahme der Unternehmensziele gibt den (priorisierten) Rahmen für die notwendigen Steuerungsinformationen vor.
Aus diesen Unternehmenszielen lassen sich konkrete Handlungen für die Entwicklung einer BI-Strategie ableiten
Zieldokumentation
Unternehmensziele Priorität*
Z1 Der Kunde steht im Mittelpunkt unseres Handelns 5
Z2 Wir wollen in unseren Marktsegmenten unsere Position über die technologische Innovationsführerschaft ausbauen
5
Z3 Wir verfolgen eine internationale Wachstumsstrategie –insbesondere im asiatischen Raum
3
Z4 Wir wollen verstärkt Synergien innerhalb unseres Konzerns nutzen
4
* 5: entscheidend, 4: sehr wichtig, 3: wichtig, 2: relevant, 1: wünschenswert
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 93
3.2 Analyse
Ableitung von BI-Strategieelementen aus den Unternehmenszielen
• Schaffung einer Kunden-Ergebnisrechnung auf Konzernebene
• Konzernweite Harmonisierung von Kundennummer, -struktur sowie weiterer Attribute
• Konzernweite Standardisierung der Positionen der Ergebnisrechnung (Umsatz, Erlösschmälerungen, Rabatte, Boni, etc.)
• Verfügbarkeit der BI-Systeme über verschiedene Zeitzonen sicherstellen
• Durchgängige Mehrsprachigkeit der BI-Anwendungen schaffen
• Mehrsprachigkeit der Dateninhalte durch Unicode-Unterstützung gewährleisten
Wachstumsstrategie in Asien
Kunde• Integration von externen Marktvergleichsdaten in
die BI-Systeme
• Unternehmensweit einheitliche Definition von Innovationen
• Definition von Kennzahlen zur Innovationsmessung
• Inhaltliche Abstimmung von Konzern- und Teilkonzernreporting
• Zentral koordinierte BI-Organisation mit dezentralem Key User Konzept
• Technologisch einheitliche BI-Plattform durch Redesign herstellen
Synergien
Marktführerschaft
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 94
3.2 Analyse
Aufnahme detaillierter Informationsanforderungen aus einzelnen Unternehmensbereichen
Priorisierung der einzelnen Anforderungen
Darstellung entweder
• Nachfrageorientiert: Aufnahme der Anforderungen und Ableitung der benötigten Kennzahlen, Informationen, etc.
• Angebotsorientiert: Aufnahme der vorhandenen Informationen (in den Systemen) und „Katalogerstellung“ für den Anwender (sehr aufwändig, ggf. „Information overflow“)
Überführung der Ergebnisse in eine Kennzahlen-/Dimensionen-Matrix zur Abbildung der Granularitäten der einzelnen Kennzahlen
Informationsbedarfsanalyse
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 95
3.2 Analyse
Informations-bedarf Beschreibung Nutzen
Entschei-dungs-objekt Typ Priorität Aktualität
Auf wand
Verant-wortung
Refe-renz
IB5.1.1
Reklama-tionsquote
Detaillierte Statistik nach Reklamations-gründen pro Produkt
Aufdeckung von Qualitäts-mängeln
Produkt Qualitäts-mana-gement
4 Woche 2 Service-Management
K5.1
IB5.3.1
Kundenprofil Kunden nach Eigenschaften segmentieren und Profile erstellen
Deutliche Steigerung Kundenzu-friedenheitdurch individuelle Ansprache
Kunde CRM 5 Monat 4 Key Account Management
K5.3
IB7.1.1
Profit-Center-Rechnung nach Produkten
Detaillierte Ergebnisrechnung pro PC nach Produkten detaillierbar
Verbesserte Produkt-planung
Produkt Ergebnis-rechnung
3 Woche 4 Profit Center
K7.1
IB7.3.1
Profit-Center-Rechnung nach Vertriebswegen
Ergebnisrechnung pro PC nach Vertriebs wegen detaillierbar
Verbesserte Vertriebs-steuerung
Vertriebs-weg
Ergebnis-rechnung
5 Woche 3 Profit Center
K7.3
Darstellung des Informationsbedarfs
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 96
3.2 Analyse
Die Kennzahlen (vertikale Achse) werden den Auswertungsdimensionen (horizontale Achse) gegenübergestellt
Die Kreuzpunkte werden so ausgefüllt, dass erkennbar wird, welche Daten benötigt werden
Kennzahlen-Dimensions-Matrix: Schritt 1
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 97
3.2 Analyse
Nicht benötigte Elemente werden zwecks besserer Übersicht aus der Matrix entfernt
Kennzahlen-Dimensions-Matrix: Schritt 2
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 98
3.2 Analyse
Strategisch relevante Kennzahlen oder Kreuzpunkte werden markiert
Kennzahlen-Dimensions-Matrix: Schritt 3
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 99
3.2 Analyse
Alternativ / zusätzlich wird die Verfügbarkeit der Daten markiert
Fehlende Daten zu vorhandenen Informationsbedarfen werden aufgedeckt
Kennzahlen-Dimensions-Matrix: Schritt 4
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 100
3.2 Analyse
Vorteile
• Kompakte Darstellung von vorhandenen Informationen und Informationsbedarfen
• Über- und Unterversorgung mit Daten wird gleichermaßen aufgezeigt
• Nur relevante Kreuzpunkte werden dargestellt, die Granularität wird sichtbar
Nachteile
• Darstellung je einzelnem Bericht nicht zweckmäßig (keine Übersicht)
• Darstellung in einer Gesamtmatrix führt ggf. zu Fehleinschätzungen und ÜberlappungenBeispiel: Strategische Planung benötigt Umsatz auf Landesebene, Operative Planung Umsatz auf Filialebene. Aus der Matrix wird der Unterschied nicht ersichtlich, außer, man splittet die Kennzahl auf zwei Zeilen, dann ist aber die Kennzahl wieder nicht einheitlich („normalisiert“) dargestellt
• Pflegeaufwand beträchtlich
• Übersicht leidet bei großen Anzahlen von Kennzahlen und/oder Dimensionen
Kennzahlen-Dimensions-Matrix: Vor-/Nachteile
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 101
3.2 Analyse
Systematische Analyse bestehender Systeme und Strukturen
Einordnung aller vorhandenen Systeme in einheitliches Raster zur Herstellung von Vergleichbarkeit
Nutzung von
• vorhandener Dokumentation, falls einheitlich vorhanden
• neuer Dokumentation, falls vorhandene Dokumentation zu stark schwankende Granularität in der Beschreibung aufweist
Die Verwendung einer Analyse auf „gröberem“ Level ist im Zweifel vorzuziehen, wenn so eine Einheitlichkeit erreicht werden kann
Analyse der Architektur/Technologie
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 102
3.2 Analyse
Dimensionen einer Architekturanalyse
Business-Konzepte
Integrations-Ebenen
Abteilung
Konzern
Partner
LieferantKunde
BusinessProzesse
Einkauf
Vertrieb FunktionalitätKomplexität
nahezu
Echtzeit täglichwöchentlich
monatlichjährlich
Business Process Management
Balanced Scorecard/
Strategy MapsKey Performance Indicator
Customer Relationship Management
ReportingAnalyse
Data MiningForecast
Knowledge
Planung
Anzahl und Artder Nutzer
GeographischeAusbreitung
Datenquellen und Datenvolumen
Systeme und Prozesse
Kosten undNutzen
ERP
Data Warehouse
DatenbankenEinzelne
Standorte
Vielzahl von
Standorten
Lizenzen
Entwicklungskosten
Betriebskosten
SLA
hoch niedrig-
AktualitätZyklen
OLAP
Gelegenheits-Nutzer
Power-User
FinanzenControlling
Marketing
ETL
Data MartsHub&Spoke
Datendistributionund -logistik
Verteilte Systeme
Insellösungen
Vernetzte Strukturen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 103
Operativ
Taktisch
Strategisch
BerichtswesenAnalysePlanung
Scorecard-Lösungen
Activity Monitoring
Prozessanalyse
Management Cockpit
Data Mining Tools
UnternehmensplanungOLAP
Standard ReportingBudgetierungs-
werkzeuge
Tabellenkalkulation
3.2 Analyse
Einordnung von Anwendungssystemen in einen Funktionsrahmen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 104
3.2 Analyse
Beispiel: High-Level-Dokumentation einer BI-AnwendungAnwendungsname Three Month Rolling Forecast
Technischer Name PTMRF01Beschreibung Rollierende Drei-Monats-Hochrechnung des Umsatzes für alle Vertriebsgesellschaften weltweit.
Fachlicher Betreiber Global Sales ManagementTechnischer Betreiber IT, Abteilung VertriebssystemeNutzer Sales Directors (ca. 50 Anwender) und Vertriebsinnendienst (ca. 10 Anwender)Aktualität 31.03., 30.06. und 30.09. jedes JahrKomplexität der Anwendung 3 – Mittel (ca. 60 Manntage (MT) einmaliger Entwicklungsaufwand, 10 MT Betriebsaufwand jährlich)
Technologische Basis Applikationsserver: PAPLPLAN02 (Cognos Planning 8.3, Windows Srv 2003 SP2)Datenbankserver: PRDBPLAN01 (Oracle 10.2, Windows Server 2003 SP2)
Eingehende Datenflüsse SAPSD3MFC, NAVSAL3MFCAnmerkung: Ist-Daten aus SAP ERP und Navision
Ausgehende Datenflüsse TMRFC01Anmerkung: Konsolidierte Ergebnisdatei zum Import für das Gruppenreporting
Dateninhalte Kennzahlen: Umsatz (Definition: SALESFC)Dimensionen:Zeit (Jahr, Monat) (Definition: TIMEGL)Vertriebsorganisation (Definition: SALESORGA), Produktgruppe (Definition: PROCUCTGL), Top-10-Kunde (Definition: CUSTGL)
Datenspeicherung 3MRC01, 3MRC02, 3MRC03 Anmerkung: logische Cube-Struktur, physisch abgebildet in Dateiform.
Dokumentenverweise Systemdoku 3MonthRFC.doc, ….
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3.2 Analyse
Aufnahme von Aufbauorganisation und Ablauforganisation
Verwendung von gängigen Modellierungsmethoden
• Organigramm
• eEPK
Verknüpfung von fachlichen Prozessen und beteiligten Systemen
Erinnerung: BI-Strategie betrachtet den gesamtheitlichen Aufbau der Informationsversorgung, nicht nur die Systeme!
Analyse der Organisation
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 106
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie
• 3.1 Vorgehensmodelle• 3.2 Analyse• 3.3 Bewertung• 3.4 Konzept• 3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
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3.3 Bewertung
Die fachliche Bewertung ist die Auswertung der Informationsbedarfsabdeckung
Die Bewertung erfolgt auf Basis von Formalia (Auswertung von Kennzahlen-/Dimensionsmatrizen) und auf Basis von „Expertenwissen“:
• Begutachtung des Planungsprozesses
• Prüfung der Unternehmensziele, bzw. der abgeleiteten Informationsbedarfe
• Kritische Prüfung der Prioritäten der einzelnen Bedarfe
Fachliche Bewertung
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3.3 Bewertung
Zur Bewertung der Architektur können verschiedene High-Level-Analysen der verwendeten Systeme einander gegenübergestellt werden, ggf. auch gegen eine Referenzarchitektur
Ein Kriterienkatalog soll die Fähigkeiten der einzelnen Systeme bewerten (im Abschnitt „Konzepte“ wird diese Bewertung zur Softwareauswahl dargestellt)
Bewertung der Architektur/Technologie
Plattform A Plattform B Plattform C
Fachliche Verwaltung
Excel-AddinBusiness Editor
Excel-AddinExcel-
Kompatibilität Excel-Addin
Web Reporting Web Reporter Portal Report Vision
OLAP-Server Cube Services Cube ServicesOLAP Cube-Engine
App-Server BI-Services A BI-Services BReport Services
SAP BW-Integration SAP Importer BW Importer Data Importer
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3.3 Bewertung
Reifegradmodelle liefern eine Einschätzung, wie weit fortgeschritten die Organisation im Bezug auf den Einsatz von Business Intelligence ist(Einige Reifegradmodelle sind in Kapitel 1 vorgestellt)
Die grundsätzliche Einschätzung der Aufbauorganisation kann durch Zuordnung zu einer Reifestufe erfolgen
Organisatorische Bewertung
InitialKein Ausweis von Reporting-Nutzen oder Kosten
UnformalisierteOrganisation
ProjektCost Center mit Projektbudget
Unterschiedliche Sichten auf Prozesse
„Einmal-Charakter“
Eigenständige BI-Organisation
Formales Evolutions-management
Support-Prozesse
Strategie vorhanden
Unternehmens-weite
BI-OrganisationVerursachungsgerech-te Kostenzuweisung
Durchgängige BI-Prozesse
Strategisches Informations-management
Volle Integration in alle Prozesse
Gleiche Behandlung wie operative Systeme
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3.3 Bewertung
Als Instrument zur Bewertung aller Sichten kann die SWOT-Analyse dienen (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats)
Sie stellt alle Eigenschaften der BI-Umgebung in einen Kontext und erlaubt die Bewertung, ob die momentane Struktur (oder eine mögliche Zielstruktur) ein eher positives oder negatives Bild abgibt
Beispiel: Ein Unternehmen überlegt ein anderes Unternehmen aufzukaufen und will im Rahmen der Initiative einer einheitlichen BI-Strategie bewerten, ob der Zukauf die Informationsbedarfe des Unternehmens stärkt oder stark behindert
Übergreifende Bewertung
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3.3 Bewertung
Beispiel einer SWOT-Analyse nach Unternehmenszukauf
• Erfahrung im Umgang mit zwei großen BI-Plattformen
• Kurze Antwortzeiten bei Abfragen dank starker Server-Architektur
• Hochformatierte Berichte für alle Unternehmensteile
• Integration eines ausgefeilten Dashboards des neuen Unternehmens
• Übernahme des System-Know-Hows in die IT-Abteilung
• Integration der Leistungsverrechnung wie im anderen Unternehmen gehandhabt
Opportunities
Strenghts• Kein Single Point Of Truth (SPOT)
• Viele Schnittstellen
• Wenig Kommunikation zwischen Unternehmensteilen und Fachbereichen
• Medienbrüche in der Kommunikation der Unternehmen
• Unterschiedliche Bilanzierungen der Unternehmen führen zu uneinheitlichen Reports
• Bestehende Lizenzverträge müssen übernommen werden
Threats
Weaknesses
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 112
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie
• 3.1 Vorgehensmodelle• 3.2 Analyse• 3.3 Bewertung• 3.4 Konzept• 3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 113
3.4 Konzept
Das fachliche Konzept beschreibt, auf welche Art das Unternehmen in Zukunft gesteuert werden soll und welche Informationen dazu bereitzustellen sind
Je nach Verständnis einer BI-Strategie werden mehr oder weniger die einzelnen Steuerungsinstrumente fachlich definiert. Im stark ausgeprägten Fall kann die BI-Strategie die folgenden Punkte umfassen
• Übergreifendes Key-Performance-Indicator(KPI)-Konzept
• Einheitliche Darstellung von Kennzahlen und Attributen
• Prozessmodelle zur Erhebung von Kennzahlen
• Einheitlicher Kontenplan zur Standardisierung der abgefragten Informationen
• Einheitliches Stammdatenmanagement
Fachliches Konzept
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3.4 Konzept
Die Bestimmung der Architektur der zukünftigen BI-Landschaft kann auf verschiedene Wege durchgeführt werden und berührt neben einer reinen Zielerfüllungskomponente auch immer eine Wirtschaftlichkeitsbetrachtung
Als Methoden können unter anderem zum Einsatz kommen:
• Ziel-Portfolio-Definition: Auf Basis eines vollständigen Bebauungsplans wird definiert, welche Applikationen welche Aufgaben erfüllen sollen und wie die Abdeckung generell gewährleistet werden soll, bzw. wo Lücken gelassen werden (können). Die Analyse greift dabei auf die erstellten oder weitere High-Level-analysen zurück
• Nutzwertanalyse: In einer Matrix werden mehrere Varianten einer Architektur spaltenwiese abgebildet. In Zeilen wird der zu erwartende Nutzen in unterschiedlichen Kategorien abgebildet. Da dieser oft nicht direkt messbar ist, werden Punkte (z.B. von 1 bis 5) vergeben. Die einzelnen Nutzenkategorien werden dann mit unterschiedlichen Gewichten versehen und so pro Architektur ein Gesamtwert ermittelt. Dieser muss in das Verhältnis zu den entstehenden Kosten gesetzt werden.
Konzept der Architektur/Technologie
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3.4 Konzept
Beispiel einer Zielarchitektur
Source Layer
SAP R/3 Excel
Kunden-systeme
Liefe-rantensysteme
CRMSAPBusinessOne
ERP-Tool Sonstige
EDW Layer System XYZ
ApplicationLayer
Konsoli-dierungs-tool DEF
HRManagementXYZ
SAPBusinessOne
Web-Tool
Web-Tool
ToolABC
OutputLayer
Legal +ManagementReporting
StandardReporting(Zentrale + TK)
Financial Reporting
HRReporting
Strategische BI-Tools Tolerierte Tools Tools im Umfeld
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 116
3.4 Konzept
Beispiel: High-Level-Beschreibungen der Software im Zielportfolio
Produktname: BI Enterprise Suite Modulbezeichnung: Power ReportsAnbietername: BI Werkzeug GmbH Produktive Version: 8.01Anmerkung: Releasewechsel auf Version 8.2 geplant in Q3/20XXAnwendung 1: VertriebsreportingWöchentliches Reporting des Auftragseingangs mit verkürzter Ergebnisberechnung für Vertriebsverantwortliche der Business Units über Webbrowser.
Datenbasis: Vertriebs-Data-Mart (DMVERT1)Berichtsempfänger: 50 Berichtsersteller. 2Anmerkung: In den folgenden Jahren werden max. 60 Berichtsempfänger erwartet.Anwendung 2: BeschwerdestatistikMonatsreporting der im Servicesystem erfassten Beschwerden nach Beschwerdegründen.
Datenbasis: Service-Data-Mart (DMSERV1)Berichtsempfänger: 20 (davon 10 deckungsgleich mit Vertriebsreporting)
Berichtersteller: 1
Anmerkung: Es sind keine weiteren Berichtsempfänger geplant
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3.4 Konzept
Beispiel: Nutzwertanalyse
Kategorie Gewicht Ist A1 A2 A3 A4Allgemein Flexibilität 1 2 3 1 3 2
Externer Support 2 4 4 6 4 4Mehrsprachigkeit 3 6 9 9 6 3Hochverfügbarkeit 4 4 12 12 8 4Metadaten-Verwaltung 5 10 10 15 10 5Mehrwährungsfähigkeit 1 2 2 2 2 2Standardisierung 2 4 6 6 6 2Berechtigungskonzept 3 3 9 9 9 3Migrationsfreiheit 1 2 1 1 1 3Summe 22 352 484 484 440 308
ETL 42 966 1134 966 1260 882Datenhaltung 33 528 627 627 627 561Frontend: Reporting 36 972 648 972 1008 936Frontend: OLAP 27 648 621 621 702 621
3466 3668 3670 4037 3308
Hinweis: Die in [Gansor et al.] Abgebildete Tabelle (S. 111) stellt fälschlicherweise keine Gewichtung dar.
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3.4 Konzept
Nutzenermittlung bzw. Wirtschaftlichkeitsrechnung von BI-Systemen ist äußerst anspruchsvoll • Kann man aus der Verfügbarkeit von dispositiven Informationen einen direkten Wert
ableiten?• Was wird besser gemacht, wenn die Informationen vorliegen?
Beispiel: Weniger Reklamationen durch Qualitätsmonitoring• Welche Risiken / Kosten treten auf, falls dispositive Informationen nicht vorliegen?
Entwicklungs-, Betriebs- und Lizenzkosten• Können anhand einer beliebig detaillierten Spezifikation relativ genau ermittelt werden• Was kostet es, eine bestimmte Information abzurufen?• Kann das bestehende Kostengerüst reduziert werden?
Quantifizierung von Nutzen und Kosten
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 119
3.4 Konzept
Mögliche Strukturierung der BI-Kostenarten (Ausschnitt)
Hardwarekosten Softwarekosten PersonalkostenInitiale Kosten Serverbereitstellung
Erweiterung der Netzwerkinfrastruktur
Tool-Kosten Bereitstellung des Projektteams
Laufende Kosten Wartungskosten zusätzliche Terminals
Lizenzkosten Updates & UpgradesWeiterentwicklung
Internes Personal Externes Personal Schulungskosten Betreuungskosten
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 120
3.4 Konzept
Typische Kostentreiber
Endanwender
Anzahl
Know How
Heterogenität
Anwendung
Performance
Anzahl an Reports
Umfang der Funktionalität
Infrastruktur
Reifegrad der bestehenden Landschaft
Anzahl der Schnittstellen
BI-Werkzeuge
Daten
Datenvolumen
Heterogenität der Daten
Datensicherheit
Archivierung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 121
3.4 Konzept
Die Kosten für Software AfA und Software-Betrieb wurden bei Architektur 1 dem ERP-Softwarepaket zugeordnet. In der Praxis kann eine solche Entscheidung zum „Schönrechnen“ einer Architektur führen.
Sowohl absolute als auch relative Kostenbetrachtung notwendig (z.B. Kosten pro Cube, Kosten pro Bericht)
Beispiel: Monatliche absolute Kosten für BI-Technik
Architektur 1 Architektur 2 Kombinierte ArchitekturHardware AfA 48.150 € 10.130 € 58.280 €Hardware-Betrieb 49.670 € 25.070 € 74.740 €Software AfA 0 € 29.550 € 18.180 €Software-Betrieb 0 € 85.320 € 61.990 €Ext. Dienstl. 11.080 € 20.230 € 31.310 €Summe 108.900 € 170.300 € 244.490 €
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 122
3.4 Konzept
Die organisatorische Verankerung einer (neuen) BI-Strategie führt in der Regel zu neuen Rollen im Unternehmen und/oder neuen Aufgabenbereichen
Im Rahmen dieser Veranstaltung wird ein Business Intelligence CompetencyCenter (BICC) als übergreifendes Organisationskonzept vorgestellt, dass als spezialisierte Unternehmenseinheit die Hoheit über die BI-Landschaft und deren Verwendung behält
Das BICC wird ausführlich in den folgenden Kapiteln behandelt
Konzept der Organisation
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 123
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie
• 3.1 Vorgehensmodelle• 3.2 Analyse• 3.3 Bewertung• 3.4 Konzept• 3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 124
3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
Das BI-Portfolio beinhaltet alle Projekte, die im Rahmen der BI-Strategie (und später im Rahmen der laufenden Weiterentwicklung) durchgeführt werden sollen
Es kennzeichnet Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Projekten, beschreibt aber auch die Spezifika der einzelnen Projekte
Folgende Punkte sollten in einer Projektbeschreibung enthalten sein:
• Inhaltlicher Schwerpunkt des Projektes (z.B. „Neues Vertriebsreporting“, „RedesignETL-Prozesse“)
• Dringlichkeit/Priorität (Abgeleitet aus Strategieprozess: 1 – „sehr niedrig“ bis 5 –„unternehmenskritisch“)
• Investitionshöhe (Bildung von Investitionsklassen: z.B. von 1 – „sehr gering“ (Budget <10 Tsd. Euro) bis zu 5 – „sehr hoch“ (200-500 Tsd. Euro))
• Nutzen (z.B. von 1 – „praktisch keiner“ bis zu 5 – „sehr hoch“, zusätzlich kurze textuelle Beschreibung worin der Nutzen besteht)
BI-Portfoliomanagement (I)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 125
3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
Fortführung der Projektbeschreibung
• Komplexität (z.B. nach Anzahl Schnittstellen, Umfang der Transformation, Umfang inhaltliche Verarbeitungslogik)
• Risiko (Bildung von Risikoklassen, z.B. 1 – „praktisch kein Risiko“ bis zu 5 – „sehr hohes Risiko“)
• Auswirkung auf die bestehende BI-Landschaft (Beschreibung der Abhängigkeiten zu existierenden Anwendungen, Architektur/Technologie, Organisation)
• Abhängigkeit zu anderen Projekten (z.B. notwendige Vorprojekte)
• Benötige personelle Ressourcen (z.B. erwartete Zusammensetzung des Projektteams; bestimmte interne Schlüsselpersonen, die regelmäßig Engpässe bilden).
BI-Portfoliomanagement (II)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 126
3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
Unterschieden werden im BI-Projektportfolio fünf Arten von Projekten, wobei nicht in jedem Portfolio alle Arten vorhanden sein müssen
• BI-Strategieprojekt: Entwicklung oder Anpassung einer BI-Strategie
• BI-Organisationsprojekt: Veränderung der von BI „betroffenen“ Unternehmensbereiche oder Einführung neuer Unternehmensbereiche (z.B. BICC)
• Fachprojekt: Konzeptionelle Arbeiten wie z.B. Kennzahlendefinitionen, Steuerungskonzeption, etc.
• IT-Projekt: Nicht direkt sichtbare Änderungen in Steuerung oder Business-Intelligence-Systemen wie z.B. Hardwaremodernisierung, Software-Updates, etc.
• BI-Projekt (im klassischen Sinne): Einführung eines Reporting Konzepts und/oder Reporting-Systems, Datenqualitätsinitiativen, etc.
BI-Portfoliomanagement (III)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 127
Phase I Phase II Phase III …
BI-P
roje
ktFa
chpr
ojek
tO
rga-
Pro
jekt
Neues KPI-Konzept
Gemeinsamer Konzernkunde
Gründung BICC
Redesign Core Data Warehouse
Prozess-optimierungStammdaten-anlage
ImplementierungVertriebsreporting
3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
Darstellung der Abhängigkeiten eines BI-Projektportfolios
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 128
3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
Neben der übergeordneten Steuerung des Portfolios ist auch die effektive und effiziente Steuerung der einzelnen Projekte vonnöten
Entscheidend ist die Auswahl der Projektbeteiligten, sie kann unterschieden werden in
• Projektleiter: Ein erfahrener Mitarbeiter aus Fachbereich oder IT mit übergreifendem Wissen und Kenntnissen in Projektmanagement. Projektleiter können für einzelne Projekte auch extern rekrutiert werden, um eine initiale Projektorganisation zu etablieren und andere Mitarbeiter zu schulen
• Kernteam: Vertreter von IT und Fachbereichen, die vollumfänglich für das Projekt arbeiten und in ihren Gebieten Expertenwissen besitzen. Sie sorgen für ein permanentes Voranschreiten des Projekts
• Erweitertes Projektteam: Mitarbeiter anderer Abteilungen, die punktuell herangezogen werden um Input zu liefern oder Tests zu unterstützen. Die Einbindung von „Gegenkräften“, d.h. projektkritischen Stimmen wird hierbei unterstützt um den erwarteten Wandel frühzeitig in der Organisation zu verankern.
Projektmanagement
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 129
3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
Projektorganisation und -kommunikation
Lenkungsausschuss
Auftraggeber / Sponsor
ggf. Vertreterexterner Partner
Erweitertes Projektteam
Kernprojektteam
berichtet an
macht Vorgaben,beschließt
WichtigePersonen
Interviewpartner/Workshopteilnehmer
Fachbereich IT
gibt Informationen befragt
Projektleiter
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 130
3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
Risikobetrachtung für die Entwicklung einer BI-Strategie Die Entwicklung und Umsetzung einer BI-Strategie stellt möglicherweise einen
erheblichen Eingriff in die bestehenden Strukturen eines Unternehmens dar
Die Veränderung eines Unternehmens ist, insbesondere bei einer großangelegten Strategie-Initiative immer auch mit Risiken verbunden, die in verschiedene Kategorien eingeordnet werden können
Projektscope/ -planung
• Inhalt• Umfang• Zeitplanung• Budget
Menschen
• Richtige Personen
• Verfügbarkeit• Motivation
Fachlichkeit
• Komplexität der Geschäfts-modelle
• Abbilden der fachlichen korrekten Steuerungslogik
Architektur/ Technologie
• Zu vielearchitektonische Insellösungen
• Einschätzung technologischer Feinheiten
Organisation
• Objektivität in der Diskussion
• Sind die Vorschläge durchsetzbar?
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 131
3.5 Maßnahmen, Management & Methoden
Controlling einer BI-Strategieumsetzung
• Qualifizierter, wenn möglich quantifizierter Nutzen der BI-Anwendungen, z.B. Vollständigkeit der Informationsversorgung oder Integrationsgrad der Informationspyramide
• Kosten (Betrieb, Lizenzen, Entwicklung, Support, Ausbildung)
• Effizienz der BI-Organisation
• Support (Art, Anzahl und Durchlaufzeiten von Anfragen; Anteil positiv erledigter Anfragen)
• Wartungsprojekte
• Systembetrieb
• Effizienz der BI-Architektur
Interne Prozesse und Organisation
Wirtschaftlichkeit• Anwendernutzen
• Anwenderakzeptanz: Zufriedenheit mit Antwortzeiten, Datenqualität, Benutzersupport, Funktionalität, Flexibilität und Intuitivität von BI-Anwendungen
• Nutzungsverhalten, Nutzerentwicklung
• Innovative Projekte (Fortschritt, Zeit, Ressourcenverbrauch)
• Wissensstand der Anwender (Anzahl und Art von Schulungen, Analyse von Anfragen beim Helpdesk, Nutzungsverhalten)
Innovationen / Know-how
Kunde
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 132
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC
• 4.1 Definition: Business Intelligence Competency Center (BICC)• 4.2 Aufgaben und Funktionen• 4.3 BICC-Typen
5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 133
4.1 Definition: Business Intelligence Competency Center
Gartner Mai 2002: “The Business Intelligence Competency Center: An Essential Business Strategy”
“The BI competency center's (BICC's) role is to champion the BI technologies and define standards, as well as the business-alignment, project prioritization, management and skills issues associated with significant BI projects.”
[Gartner 2003]
“… a BICC is a cross-functional team with a permanent formal organizational structure. It has defined tasks, roles, responsibilities, and processes for supporting and promoting the effective use of BI across an organization.”
[Miller et al. 2006]
Ursprung und Historie
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 134
4.1 Definition: Business Intelligence Competency Center
„Ein Business Intelligence Competency Center (BICC) ist eine Organisationsform, die Verantwortlichkeiten und Aufgaben wahrnimmt und entsprechende Rollen und Prozesse durch ein interdisziplinäres Team ausfüllt, um den effektiven Einsatz von Business Intelligence in Unternehmen zu fördern.“
[Gansor et al. 2010]
Dies erfolgt durch
• Standardisierung und Organisation
• Unterstützung der BI-Strategie
• Portfoliomanagement
• Weiterbildung und Beratung
• Projektunterstützung
Definition
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 135
4.1 Definition: Business Intelligence Competency Center
BICC: Einflussfaktoren und Gestaltung
BICC
BI-Strategie
BI-Operationa-lisierung
Unternehmens-dynamik
Umfeld
Unternehmens-größe
BisherigeOrganisation
Unternehmens-kultur
Mitarbeiter
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 136
4.1 Definition: Business Intelligence Competency Center
Die Einführung eines BICC erfordert Diskussionen über verschiedene organisatorische Aspekte
Diese betrifft zum einen das BICC „intern“:
• Wie ist das BICC aufgebaut?
• Welche Funktionen sollen übernommen werden?
• Welche Rollen sind vertreten?
• Wie laufen die Prozesse ab?
Aber auch die Einordnung des BICC in das Unternehmen muss geklärt werden:
• In welcher Form wird das BICC in die Aufbauorganisation eingebaut?
• Handelt es sich um eine interne oder externe Einheit?
• Wie wird das BICC „abgerechnet“ (Budget, ProfitCenter, …)
BICC im Unternehmenskontext
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 137
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC
• 4.1 Definition: Business Intelligence Competency Center (BICC)• 4.2 Aufgaben und Funktionen• 4.3 BICC-Typen
5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 138
4.2 Aufgaben und Funktionen
Ableitung der Funktionen
Aus der BI-Strategie
Organisatorische Ziele: Umsetzung u.a. durch BICC
Fachliche Ziele: Typischerweise in Fachprojekten, Allerdings Priorisierung und Abgleich durch BICC-Funktionen
Architektonische Ziele: Projekt- und Fachübergreifend, daher typischerweise in BICC-Funktionen
Technologische Ziele: Wie architektonische Ziele
Aus der BI-Operationalisierung
Unterschiedlichste Aufgabenstellungen in BI-Strategie-Projekten, Fachprojekten, IT-Projekten, BI-Projekten)
U.a. Anforderungsanalyse, Konzeption, Design, Implementierung, Testen, Rollout, Schulung, Coaching, Binnenmarketing, Betrieb etc.
Sowohl dezentrale aus auch zentrale Abbildung möglich
Ergebnis: Typen des BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 139
4.2 Aufgaben und Funktionen
Funktionen eines BICC
BI-Management
BI-Management
BI-Standardisierung
BI-Architektur
Fachliche Architektur
Technische Architektur
BI-Unterstützung
BI-Personalentwicklung
BI-Support
BI-Umsetzung
BI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 140
4.2 Aufgaben und Funktionen
Übernimmt die Ausgestaltung des BI-Programms (Projekte, Maßnahmen, Initiativen)
Management des BICC intern, des Innenverhältnisses (zum eigenen Unternehmen) und im Außenverhältnis (zu Drittanbietern, z.B. Software-Anbietern)
Verantwortlich für die Umsetzung von BI-Programm und BI-Strategie
Verwendet Methoden oder Elemente aus den Bereichen
• Multi-Projektmanagement
• Qualität- und Risikomanagement
• Wissensmangement
• Networking und Kommunkation
• Personalführung
BI-Management (i.e.S.)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 141
4.2 Aufgaben und Funktionen
Stellt einheitliche Vorgehensweise und methodische Konzepte bereit
Sichert die Einbindung der Business Intelligence in zentrale Prozesse und Systeme des Unternehmens
Verantwortlich für BI-Governance
Hauptziel ist die Unterstützung der BI-Operationalisierung, d.h. das Schaffen eines Rahmens, in dem BI-Projekte, -Initiativen und –Maßnahmen ohne wiederkehrende organisatorische Fragestellung durchgeführt werden können
Im eigentlichen Sinne keine „Management“-Aufgabe, aber dem Management direkt untergeordnet und abhängig von einer starken Management-Unterstützung zur Durchsetzung der Standards
Zur Umsetzung empfehlen sich definierte Projektvorgehensmodelle, Ordnungsrahmen, Best-Practice-Empfehlungen
Sicherstellung, dass das BICC die unternehmensweit akzeptierten Werkzeuge verwendet und nicht im BICC selbst „Wildwuchs“ entsteht
BI-Standardisierung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 142
4.2 Aufgaben und Funktionen
Abteilungsübergreifende Definition einer fachlichen Architektur
Im direkten Wechselspiel mit der technischen Architektur
Modellierung analytischer Unternehmensdaten und -datenflüsse, z.B.
• Grundlegende dispositive Datenarchitektur
• Basismodell der Geschäftsobjekte für Analysezwecke
• Basismodell der Datenakquise, -integration und -versorgung
Kontinuierlicher „Realitätscheck“: Sind die geforderten Informationsobjekte auch aus den Quellen ermittelbar und für alle Abteilungen einheitlich definiert/verfügbar?
Umsetzung durch
• Referenzdatenmodelle
• Architekturmodelle aus fachlicher Sicht (Organisationssicht)
• Nutzergruppen-/Nutzungsartendarstellungen
Fachliche Architektur
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 143
4.2 Aufgaben und Funktionen
Technisches Pendant zur fachlichen Architektur
Umfasst Hardware- und Software-Management
Legt fest, in welcher Form Rechnersysteme vorzuhalten und einzusetzen sind (z.B. physisch oder virtuell)
Legt fest, welche Datenbanksystene, ETL- und Integrationssysteme, Frontends und BI-Kern-Systeme (OLAP, Reporting, Advanced Analytics) verwendet werden
Herausforderungen durch Standardisierung und gleichzeitige Sicherstellung von Innovation, durch Skalierbarkeitsanforderungen und durch Abhängigkeit von externen Quellen/Technologien (Software, Veränderungen im Hardwaremarkt, z.B. Cloud-Computing, etc.)
Sicherstellen der Datenversorgung auf Basis der fachlichen Modellierung, d.h. Abbildung der relevanten Informationsobjekte in den Systemen
Umsetzung durch Referenzarchitekturen, Testsysteme und Best-Practice-Ansätze
Technische Architektur
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 144
4.2 Aufgaben und Funktionen
Umfasst Personalplanung, -akquise und –entwicklung für
• das BICC
• „BI-nahe“ Mitarbeiter, d.h. in Projekte involvierte Mitarbeiter, Key-User, Support-Stellen
• Fachanwender, d.h. die Nutzer der Systeme
Erfordert Einbindung in die relevanten Unternehmensbereiche, die sich mit diesen Fragestellungen „ohne BI“ beschäftigen, z.B. Personalabteilung, IT-Abteilung
Die Entwicklung kann vorangetrieben werden durch
• Interne Beratung (Coaching bei Projekten)
• Schulungen (intern oder Vermittlung nach extern)
BI-Personalentwicklung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 145
4.2 Aufgaben und Funktionen
Unterstützung der Fachanwender und/oder Projektteams
Supportform abhängig von Reifegrad der Lösung (in Entwicklung <-> in Betrieb)
Unterscheidung in verschiedene Support-Level
• First-level-support: Einfache Fragestellungen der Anwender, Bedienungshilfen
• Second-level-support: Fachliche oder technische Hürden, die Expertenwissen benötigen
• Third-level-support: Oft „Fehlergetrieben“ und nur von Entwicklern/Systemherstellern zu lösen. Der Third-level-support kann entsprechend durch externe Quelle erfolgen
Vorteil eines BICC-integrierten Supports ist die direkte Rückkopplung mit Architekten und Personalentwicklung
Unterstützung der Prozesse durch Bug-Tracking-Systeme (Fehlermanagement)
BI-Support
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 146
4.2 Aufgaben und Funktionen
Planung und Durchführung von BI-Projekten
Sicherstellung der Einhaltung von Architekturvorgaben und Standards bei der Entwicklung
Vollständige Begleitung aller Projektphasen mit ggf. unterschiedlichem Einsatz und Unterstützung durch andere Abteilungen/Partner
Zurückspielen der Projekterfahrungen an das gesamte BICC zur Anpassung und Verbesserung der BI-Strategie
Die BI-Entwicklung ist oft der größte, nicht im BICC direkt verankerte Teil, da Kompetenzen in den IT-Systemen in anderen Abteilungen größer sind oder von extern bezogen werden.
BI-Entwicklung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 147
4.2 Aufgaben und Funktionen
Sicherstellung der Nutzbarkeit der entwickelten Lösungen
Vornehmlich technische Aufgaben, die im Zusammenspiel mit der IT-Abteilung bewältigt werden können/müssen
Anpassungen an Berichten, Layouts und Inhalten zur Widergabe veränderter externer Einflüsse oder Nutzeranforderungen
Enge Kopplung mit dem BI-Support, da Anforderungen und Probleme oft zusammenfallen, Lösungen aber ggf. technisch entwickelt werden müssen
Oft als eigene Abteilung organisiert, da der (zeitliche) Betrachtungshorizont auf die Systeme ein anderer ist und die Dynamik der Systeme sowie die Intensität der Systemveränderung deutlich geringer sind
BI-Betrieb
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 148
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC
• 4.1 Definition: Business Intelligence Competency Center (BICC)• 4.2 Aufgaben und Funktionen• 4.3 BICC-Typen
5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 149
4.3 BICC-Typen
BI-Volldienstleister
BI-Management
BI-Management
BI-Standardisierung
BI-Architektur
Fachliche Architektur
Technische Architektur
BI-Unterstützung
BI-Personalentwicklung
BI-Support
BI-Umsetzung
BI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 150
4.3 BICC-Typen
Abdeckung aller Funktionen im BICC
Stellt eine durchgängige Betrachtung aller relevanten Aufgaben und Funktionen sicher
Ist in der Lage, Standards zu entwickeln und einzuhalten
Schafft Konkurrenzsituation zu mehreren anderen Abteilungen• IT-Abteilung besitzt für gewöhnlich „Umsetzungshoheit“ und
dominiert technische Architektur-Aspekte
• Personalabteilung verfügt über eigene Methoden und Konzepte zur Personalentwicklung
• Anwender- und Systemsupport sind für andere Systeme schon vorhanden
Schafft damit auch Dopplung von Ansprechpartnern für die Nutzer von Systemen im Unternehmen
BI-Volldienstleister
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 151
4.3 BICC-Typen
Interne Beratung
BI-Management
BI-Management
BI-Standardisierung
BI-Architektur
Fachliche Architektur
Technische Architektur
BI-Unterstützung
BI-Personalentwicklung
BI-Support
BI-Umsetzung
BI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 152
4.3 BICC-Typen
Klammert die Funktion der BI-Umsetzung aus
Übernimmt alle Tätigkeitsfelder, wirkt ggf. jedoch nur beratend (z.B. im Bereich Personalentwicklung)
Gerät in keinen Handlungskonflikt zwischen strategischer Ausrichtung (Hoheit BICC) und operativen Erfordernissen oder Projekthürden (Hoheit Umsetzungsprojekte und Betrieb)
Läuft Gefahr, „nicht gefragt zu werden“ und Strategien zu entwickeln, die in der Umsetzung nicht beachtet werden
Organisatorische Einordnung, Weisungsbefugnis, Personalbesetzung, Vernetzung im Unternehmen und Mitarbeit auf Projekten sind erfolgskritische Faktoren
Interne Beratung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 153
4.3 BICC-Typen
Koordinierungsstelle und Umfeld
BI-Management
BI-Management
BI-Standardisierung
BI-Architektur
Fachliche Architektur
Technische Architektur
BI-Unterstützung
BI-Personalentwicklung
BI-Support
BI-Umsetzung
BI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 154
4.3 BICC-Typen
Im Kern ein „Minimal-BICC“ mit (reiner) Vermittlungsfunktion zwischen den beteiligten Abteilungen
Durch Ausbau und Einbezug des Umfelds erweiterbar in eine zentrale Schaltstelle für die eigentlich durchführenden Abteilungen
Schneller Aufbau möglich, da wenig Personal benötigt wird, wenn Aufgaben nicht selbst übernommen werden
Durchgriffsmacht eingeschränkt, da nur als Vermittler tätig oder nur als „Standardgeber“ ohne Möglichkeit, die Umsetzung oder das Management zu treiben
Koordinierungsstelle und Umfeld
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 155
4.3 BICC-Typen
Anwendungscenter
BI-Management
BI-Management
BI-Standardisierung
BI-Architektur
Fachliche Architektur
Technische Architektur
BI-Unterstützung
BI-Personalentwicklung
BI-Support
BI-Umsetzung
BI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 156
4.3 BICC-Typen
Support-getriebener Ansatz, der vor allem in den späteren Phasen des Lebenszyklus von BI-Systemen zum Einsatz kommt
Bündelt Anforderungen und leitet Ansprüche für kommende Systeme ab
Kann ad-hoc-Analysen oder -Berichte unterstützen
Verfolgt (anders als die anderen Typen) nicht das Hauptziel einer Strategieentwicklung und –ausgestaltung
Herausforderung bei der Einführung eines Anwendungscenters ist die Kombination mit einer „strategischen“, konzeptionellen Stelle, die die Erfahrungen aufnimmt und bei weiteren Entwicklungen mit in die Planung einbringt
Anwendungscenter
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 157
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC
• 5.1 Rollen in einem BICC• 5.2 Aufbauorganisation eines BICC• 5.3 Planung eines BICC• 5.4 Entwicklung eines BICC• 5.5 Einführung eines BICC
6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 158
5.1 Rollen in einem BICC
Eine Stelle ist eine „organisatorische Einheit, die aus der Stellenbildung hervorgeht und im Rahmen der Aufbauorganisation den Kompetenzbereich eines gedachten Handlungsträgers gemäß der Stellenbeschreibung abgrenzt. [Sie ist ein] Element des organisatorischen Teilbereichs.“
Eine Rolle ist im Gegenzug die Einordnung in die Ablauforganisation, d.h. die Beschreibung einer Menge von Funktionen, die ein oder mehrere Stelleninhaber ausführen. (Ursprünglich stammt der Begriff aus der Sozialpsychologie und ist ein „Bündel von Verhaltenserwartungen, die an eine soziale Position gerichtet werden.“)
Stellen und Rollen sind dabei abstrakte Konstrukte, die von einer oder mehreren konkreten Personen exklusiv, in Teilen und/oder gemeinsam ausgefüllt werden
Unterscheidung „Rollen“, „Stellen“ und „Personen“
Vgl. Gabler Wirtschaftslexikon, Informatik-Begriffsnetzwerk
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 159
5.1 Rollen in einem BICC
Ein BICC ist eine Einheit in einem Unternehmen, die sich über die zu erfüllenden Aufgaben definiert und in verschiedensten Ausgestaltungen angetroffen werden kann (vgl. Kapitel 4)
Eine mögliche Aufbauorganisation richtet sich daher vorrangig nicht an „klassischen“ Strukturen aus (z.B. Bereichsleiter, Abteilungsleiter, Unterabteilungsleiter, Sachbearbeiter) sondern an den Gegebenheiten im Unternehmen wie der Größe und den existierenden Abteilungen
Zur Definition der Beteiligten eines BICC empfehlen sich daher Rollen
Die vorgestellten Rollen sind beispielhaft und können unternehmensspezifisch ausgeprägt, gestrichen und/oder ergänzt werden
Rollen und die Aufbauorganisation
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 160
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
Datenqualitätsverantwortlicher
BI-Architekt
BICC-Analyst
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Anwendungsentwickler
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 161
BI-Modellierer
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Zusatzrollen
Kernrollen
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Missionar
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 162
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Trägt die Verantwortung für das BICC
Fokussiert auf Kommunikation nach außen (insbesondere nach „oben“)
Verantwortet die BI-Strategie (Planung, Entwicklung, Umsetzung)
Nimmt Führungsaufgaben wahr, die konkrete Ausgestaltung ist abhängig von der Aufbauorganisation
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Missionar
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 163
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Ist primärer Know-How-Träger für
Geschäftsmodell
Geschäftsprozesse
Informationsbedarfe
Verantwortet die fachliche Architektur
Besitzt BI-Wissen
Übernimmt Kommunikation in die Fachbereiche und trägt Ideen der Fachanwender vor
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Missionar
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 164
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Ist technischer Ansprechpartner und Wissensträger
Verantwortet die Erstellung der technischen Architektur und die Berücksichtigung der weiteren technischen Gegebenheiten im Unternehmen
Unterstützt den Support (falls vorhanden) in Fragestellungen zu Architektur und technischer Weiterentwicklung
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Die Kernrollen sind vom Grundsatz her leicht zu unterscheiden:
• Der Leiter spiegelt die Management-Sicht und die BI-Strategie wider und ist die Schnittstelle in Richtung Vorstand
• Der Repräsentant der Fachseite vertritt die Belange der Anwender und verantwortet die fachliche Korrektheit der BI-Architektur
• Der BI-Architekt ist der technische Gegenpart zum Repräsentanten der Fachseite und verantwortet die technische Korrektheit der BI-Architektur
Die Kernrollen sind nicht miteinander kombinierbar und werden von unterschiedlichen Personen wahrgenommen
Besetzung der Kernrollen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 165
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Kernrollen
5.1 Rollen in einem BICC
Zusammenspiel von Repräsentant der Fachseite und BI-Architekt
RepräsentantFachseite BI-Architekt
Business IT
Architekturschichten
Auswertung
Datenversorgung
Unternehmensprozesse
Analysebedarf
Informations-verfügbarkeit
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 166[nach Gansor et al., 2010/2014]
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Missionar
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 167
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Ist das operative Bindeglied zwischen Repräsentanten der Fachseite und BI-Architekt
Hat ebenso Kenntnis von Geschäftsprozessen wie von BI-Architekturen und Modellierungstechniken
Verfügt i.d.R. nicht über tiefstes Detailwissen in beiden Bereichen
Konzentriert sich stark auf die analytische Seite, den „outputlayer“, nicht auf die Datenbewirtschaftung
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Missionar
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 168
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Ist das Gegenstück zum BI-Modellierer auf Ebene der Daten (nicht der Analysen)
Fokussiert die Datenbereitstellung, -haltung, -sicherheit und -qualität
Besitzt tiefe Kenntnisse der notwendigen Modellierungs- oder Datenflusstechniken
Hat grundlegende Kenntnis von Geschäftsprozessen im Sinne der Datenflüsse (Abteilungsübergreifend)
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Zusammenspiel von BI-Modellierer und Datenqualitätsverantwortlichem
Business IT
Architekturschichten
Auswertung
Datenversorgung
Unternehmensprozesse
Analysebedarf
Informations-verfügbarkeit
Datenqualitäts-verantwortlicher
BI Modellierer
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 169[nach Gansor et al., 2010/2014]
5.1 Rollen in einem BICC
Überschneidung von Kompetenzbereichen und Arbeitsfeldern
Business IT
Architekturschichten
Auswertung
Datenversorgung
Unternehmensprozesse
Analysebedarf
Informations-verfügbarkeit
RepräsentantFachseite BI-Architekt
Datenqualitäts-verantwortlicher
BI Modellierer
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 170[nach Gansor et al., 2010/2014]
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Missionar
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 171
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Unterstützt die fachliche Konsistenz der BI-Architektur
Ermittelt die fachlichen Anforderungen für BI-Lösungen
Ermittelt fachliche Potenziale für Lösungen, die durch das BICC bereitgestellt oder betrieben werden
Vermittelt zw. Fachbereich u./o. Fachseitenrepräsentant und BICC bzw. BI-Projekten
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Überschneidung von Kompetenzbereichen und Arbeitsfeldern
Business IT
Architekturschichten
Auswertung
Datenversorgung
Unternehmensprozesse
Analysebedarf
Informations-verfügbarkeit
RepräsentantFachseite BI-Architekt
Datenqualitäts-verantwortlicher
BI Modellierer
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 172[nach Gansor et al., 2010/2014]
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Missionar
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 173
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Entwickelt komplexe analytische Lösungen und (Prognose-)Modelle
Erstellt (im Rahmen eines Service) analytische Auswertungen
Unterstützt andere Rollen in BICC-und BI-Strategie-Projekten hinsichtlich Fragen der Datenanalyse, Interpretation und Modellbildung
Spezialisiert auf analytische Verfahren (Exploration, Analyse, Modelle und Visualisierung)
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Missionar
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 174
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Verantwortet die (Weiter-) Entwicklung, die Nutzung und den Betrieb einer BI-Anwendung (Anwendungsverantwortlicher)
Verantwortet die (Weiter-) Entwicklung, die Nutzung und den Betrieb eines BI-Systems (Systemverantwortlicher)
Betreut die Anwendung /das System im kompletten Lebenszyklus
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Anwendungsentwickler
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 175
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Erstellt konkrete Lösungen für einzelne Fragestellungen ohne an der gesamtheitlichen Architektur weiterzuentwickeln
Besitzt tiefe Kenntnisse von BI-Anwendungen und Entwicklungsprozessen
Wirkt bei Forschungsaufgaben des BICC durch Prototyp-Erstellung mit
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Anwendungsentwickler
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 176
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Stellt den Kontakt zu Unternehmen und Partnern außerhalb des Unternehmens (nicht nur außerhalb des BICC) her und hält ihn aufrecht
Sammelt auf externen Veranstaltungen Wissen über mögliche Entwicklungen und Techniken und gibt dieses an das BICC weiter
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Anwendungsentwickler
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 177
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Leitet sich nicht direkt aus einer Funktion ab
Steuert die Erkennung, Dokumentation und Erhaltung des Wissens der BICC-Beteiligten
Organisiert Vorlagen, Vorgaben und best practices
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Anwendungsentwickler
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 178
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Keine direkte Zuordnung zu einer Funktion des BICC
Übernimmt „Werbeaufgaben“ für das BICC
Hat gute Kenntnisse von Geschäftsmodell und -prozessen sowie von den Möglichkeiten und Vorteile von BI-Systemen
Entwickelt aus dem Feedback seiner „Werbekunden“ Visionen für zukünftige BI-Einsatzgebiete
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Anwendungsentwickler
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 179
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Besetzt den Bereich Personalentwicklung
Erstellt, koordiniert und hält Trainings zu den Systemen oder grundlegenden BI-Themen
Kann auch von extern besetzt werden um temporär einen Wissensmangel abzufedern
Datenqualitätsverantwortlicher
BICC-Analyst
BI-Modellierer
5.1 Rollen in einem BICC
Ein Beispiel-BICC-Rollenkonzept
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Architekt
Data Scientist
Anwendungsverantwortlicher
Systemverantwortlicher
BI-Anwendungsentwickler
Außenbeauftragter
BI-Wissensmanager
[nach Gansor et al., 2010/2014]Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 180
BI-Missionar
Trainer
BI-Projektleiter
Leitet einzelne Projekte, die aus dem BICC heraus entstehen
Besitzt tiefe Kenntnisse im Bereich des Projektmanagements und Projektcontrollings
Stellt eine Rolle dar, die rollierend besetzt werden kann und nur temporär (für die Dauer eines Projektes) besetzt wird
5.1 Rollen in einem BICC
Mögliche weitere Rollen in einem BICC
• Data-Mining-Spezialist• Enterprise-Architecture-Spezialist• Security-Spezialist• Compliance-Spezialist• Analytical-CRM-Spezialist• Analytical-SCM-Spezialist• Vertriebsbeauftragter• Fachbereichskoordinator• Berichtsgestalter• (Statistiker)• (Mathematiker)
• Projektleiter• Repräsentant Auftraggeber• Fachbereichsanwender• Repräsentant Quellsysteme• Systemanalytiker• Systementwickler• Projektadministrator• Tester• Testentwickler• Lösungsarchitekt
Als Teil des BICC oder Teil von BI-Projekten
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 181
5.1 Rollen in einem BICC
Die Multidimensionale Skalierung reduziert Datenpunkte, die durch mehr als zwei Dimensionen definiert sind (oder bei denen nur Ähnlichkeitsmaße vorhanden sind) auf eine 2-dimensionale Darstellung
Für die Darstellung von konkurrierenden, komplementären und unterstützenden Rollen (vgl. Gansor et al., S. 134) können „Distanzpunkte“ vergeben werden
Durch eine MDS wird eine Darstellung der „Verwandheitsgrade“ der einzelnen Rollen entwickelt
Darstellung der Rollen mit Hilfe Multidimensionaler Skalierung (MDS)
Punkte (weniger ist „näher“):• Selbst 0• Komplement und Unterstützung 1• Komplement 2• Unterstützung 4• Nicht verwandt 6• Kollidierend aber unterstützend 8• Kollidierend 10
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 182
Leiter BICCRep. Fachseite
BI-Architekt
BI-Modellierer
DQ-Verantw.
BICC-Analyst
Data Scientist
AnwSys-Verantw.
BI-Entwickler
Projektleiter
Trainer
BI-MissionarAußenbeauftr.
Wissensmgr.
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
5.1 Rollen in einem BICC
Darstellung der Rollen mit Hilfe Multidimensionaler Skalierung (MDS)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 183
Leiter BICCRep. Fachseite
BI-Architekt
BI-Modellierer
DQ-Verantw.
BICC-Analyst
Data Scientist
AnwSys-Verantw.
BI-Entwickler
Projektleiter
Trainer
BI-MissionarAußenbeauftr.
Wissensmgr.
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
5.1 Rollen in einem BICC
Darstellung der Rollen mit Hilfe Multidimensionaler Skalierung (MDS)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 184
Kernrollen
Leiter BICCRep. Fachseite
BI-Architekt
BI-Modellierer
DQ-Verantw.
BICC-Analyst
Data Scientist
AnwSys-Verantw.
BI-Entwickler
Projektleiter
Trainer
BI-MissionarAußenbeauftr.
Wissensmgr.
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
5.1 Rollen in einem BICC
Darstellung der Rollen mit Hilfe Multidimensionaler Skalierung (MDS)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 185
Management und Kommunikation
Technische Domänen
Fachliche Domänen
Projekt-geschäft
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC
• 5.1 Rollen in einem BICC• 5.2 Aufbauorganisation eines BICC• 5.3 Planung eines BICC• 5.4 Entwicklung eines BICC• 5.5 Einführung eines BICC
6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 186
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Als Aufbauorganisation bezeichnet man das „statische System der organisatorischen Einheiten einer Unternehmung, das die Zuständigkeiten für die arbeitsteilige […] Erfüllung der Unternehmungsaufgabe regelt.“
Ein BICC übernimmt verschiedene Aufgaben, füllt mehrere Rollen aus und ist daher in der Organisation entsprechend zu verankern.
Eine reine Projektorganisation ist nicht zweckdienlich, da sie per Definition zeitlich begrenzt ist, die BI-strategischen Aufgaben aber dauerhaft wahrgenommen werden müssen
Für die Einordnung kommen neben den klassischen Organisationsformen (Linie, Stab, Matrix) auch eine Ausgestaltung als eigene Einheit, virtuelle Einheit oder externe Einheit in Frage
Definition Aufbauorganisation
Gabler Wirtschaftslexikon, 2012
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 187
Leitung
Abteilung 1
Unterabteilung 1.1
Unterabteilung 1.2
Unterabteilung 1.3
Abteilung 2
Unterabteilung 2.1
AbteilungBICC
Unterabteilung 2.3
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Linienorganisation
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 188
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Stabstelle
Leitung
Abteilung 1
Unterabteilung 1.1
Unterabteilung 1.2
Unterabteilung 1.3
Abteilung 2
Unterabteilung 2.1
Unterabteilung 2.2
Unterabteilung 2.3
Stabstelle BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 189
Leitung
Region 2
Region 3
Region 1
Produktion VertriebEinkauf IT BICC
Verrichtungsprinzip
Objektprinzip
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Matrixorganisation, Einordnung nach Verrichtungsprinzip
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 190
Leitung
Region 2
Region 3
Region 1
Produktion VertriebEinkauf IT
Verrichtungsprinzip
Objektprinzip
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Matrixorganisation, Einordnung als Querschnittsfunktion
BICC
Andere Querschnittsfunktionen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 191
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Vor- und Nachteile der klassischen Organisationsformen für ein BICC
Bei starker Methodenorientierung oder Technikorientierung z.B. in IT-Abteilung gut einzugliedern
Von Abteilungsweisungen abhängig
Schwere Wahrnehmung der Koordinationsfunktion
Eingeschränkte Kommunikation
Konsequente Ausrichtung an strategischer Bedeutung
Entlastung der Leitung
Keine Weisungsfunktion
Kein direkter Zugriff auf Abteilungsmitarbeiter
Wissensdifferenzen zwischen BICC und ausführenden Mitarbeitern
Klare Positionierung des BICC als Querschnitts-funktion möglich
Bei Verrichtungsprinzip gute Aufteilung in objektorientierte Spezialisten möglich
Bei Querschnitt: Gefahr einer Tensororganisation(Einführung weiterer Betrachtungsdimensionen)
Unsicherheit über Zuständigkeiten und Verantwortungen
Linie Stabstelle Matrix
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 192
Primärorganisation (Linie, Matrix, Hybride..)
Leitung
Region 2
Region 1
Produktion VertriebEinkauf
Zentrales BICC
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Zentrales BICC (echte Organisationseinheit)
Andere QuerschnittsfunktionenIT EntwicklungIT Betrieb
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 193
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Vor- und Nachteile der Organisationsform als zentrales BICC
Stellen werden entsprechend der Möglichkeiten geschaffen und besetzt
Vorstandsnahe Organisation unterstützt Management-Support
Klarer Verantwortungsbereich
Direkte Ansprechmöglichkeit der betroffenen Abteilungen durch übergeordnete Agenda
Erfolgsmessung wird vereinfacht
Ggf. überbordende Verantwortung für einzelne Mitarbeiter, da viele Rollen in einer Abteilung zusammenfallen
Gefahr eines „Elfenbeinturms“
Zugriff auf einzelne Abteilungen umgeht ggf. Leitungsebenen und schafft Intransparenz
Einführung einer neuen Abteilung erfordert Aufwand
Kopplung von Strategie und operativer Arbeit muss explizit gefördert werden
Zentrales BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 194
Abteilungsleiter
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Virtuelles BICC
Primärorganisation (Linie, Matrix, Hybride..)
Leitung
Produktion VertriebEinkauf
IT Entwicklung
IT Betrieb
Für BICC abgeordnet
Virtuelles BICC
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 195
Abteilungsleiter
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Grenzen der Mehrfachunterstellung
Primärorganisation (Linie, Matrix, Hybride..)
Leitung
Produktion VertriebEinkauf
IT Entwicklung
IT Betrieb
Für BICC abgeordnet
Virtuelles BICC
[nach Gansor et al., 2010]
Fachprojekt
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 196
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Vor- und Nachteile der Organisationsform als virtuelles BICC
Ressourcen können nach Bedarf akquiriert werden und freigegeben weden
Starke Nähe zum operativen Geschäft und aktuellen Geschäftsprozessen vorhanden
Klare Verantwortlichkeit für die BI-Themenstellungen werden in den Abteilungen verdeutlicht
Geringe organisatorische Änderungen vonnöten
Breites Wissen verschiedener Mitarbeiter verfügbar
Freistellung von Mitarbeitern aus der Primärorganisation in das BICC ggf. kompliziert
Interessenskonflikte zwischen Abteilungen und BICC, die einzelne Mitarbeiter belasten
Zuordnung der Aufwände wird erschwert durch Teilzeit-orientierte Arbeit der BICC-Mitarbeiter
Leitung eines virtuellen BICC ist aufwändig und von Interessenkonflikten geprägt
Starke Abhängigkeit von Verfügbarkeit der Mitarbeiter
Virtuelles BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 197
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Externes BICC (Nutzung von Outsourcing)
Unternehmen (betrachtete Organisation)
Leitung
Produktion VertriebEinkauf
IT Entwicklung
IT Betrieb Externes BICC
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 198
Gemeinsame Marktaktivitäten
Unternehmen
GF
Unternehmen
GF
Unternehmen
GF
Unternehmen
GF
ExternesBICC
Holding, Dachverband, Interessengemeinschaft o.ä.
Gemeinsame Strategie
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Externes BICC (unternehmensübergreifend)
[nach Gansor et al., 2010]
Wertschöpfungsnetzwerk
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 199
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
Vor- und Nachteile der Organisationsform als externes BICC
Managementholding: Kann die strategische Komponente mit klarer Verantwortung betreiben
Finanzholding:kann die Unabhängigkeit durch ein BICC bewahren, wenn einzelne Unternehmen das BICC als „Service“ zur Verfügung stellen
Stammhauskonzern:Kann einen zentralen Bereich für die Töchter schaffen
Outgesourcte BICCs: Schaffen Freiraum bei Größe und Kostengestaltung
Je nach Betrachtungspunkt und Organisationsform kann es zu Missverständnissen, Konkurrenzsituationen oder Leistungsunterschieden kommen, wenn das BICC nicht „dem eigenen“ Unternehmen angehört
Outsourcing bringt gerade für die strategische Komponente die Gefahr des Wissenverlustsohne eigenen Wissensaufbau mit sich
Kooperationsaufwand, Budgetierung, Erfolgsmessung und Transparenz sind sehr schwierig abzubilden und zu kontrollieren
Externes BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 200
Kleinst-unternehmen Mittelstand Gehobener
Mittelstand Konzern Wertschöpfungs-netzwerk
Unternehmens-größe
BI-Organisation
Outgesourctes BICC
Unternehmensübergreifendes BICC
BICC als echte Organisationseinheit
Virtuelles BICC
BI-Strategie-Beauftragter
keine formale BI-Organisation
5.2 Aufbauorganisation eines BICC
BI-Organisation vs. Unternehmensgröße und -form
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 201
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC
• 5.1 Rollen in einem BICC• 5.2 Aufbauorganisation eines BICC• 5.3 Planung eines BICC• 5.4 Entwicklung eines BICC• 5.5 Einführung eines BICC
6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 202
BI-Strategie
BICCplanen & entwerfen
BICCentwickeln
BICCeinführen
BICC betreiben
Anforderungen ausder
BI-Operationalisierung
BisherigeOrganisation
Ausgangszustand Übergangszustand Zukünftiger Zustand
Aufbau von Strukturen Änderung von Prozessen
BICC anpassen
Organisationsplanung Organisationsgestaltung
Projektmanagement
5.3 Planung eines BICC
Übersicht des Planungs- und Entwicklungsprozesses
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 203
5.3 Planung eines BICC
Die Einführung eines BICC ist ein Projekt, dessen Planung und Durchführung in großen Teilen mit allgemein bekannten Projektmanagementmethoden bewerkstelligt werden kann
Im Bereich der Planung kann allerdings unterschieden werden nach
• Planung des Projektes „Einführung eines BICC“
• Planung der Organisation des BICC
Zur Planung des Projektes sollten grundlegende Aspekte daher ebenso betrachtet werden wie BICC-Spezifika
Im Folgenden wird ein Modell aus fünf Teilaspekten vorgestellt, das durch Beantwortung von Kernfragen die Vollständigkeit der Planung sicher stellen soll (vgl. Gansor et al., S. 178)
Grundlagen der Planung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 204
5.3 Planung eines BICC
Gestaltung und Personalauswahl
Funktionsbereiche eines BICC
BI-Strategie BI-Operationalisierung
Rollen
Personal Defizite
Volumen/ Komplexität
Andauernde AktivitätenEinzelmaßnahmen(Projekte)
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 205
5.3 Planung eines BICC
Aspekte bei der Planung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 206
Beteiligte und Betroffene
Budget und Ressourcen
Termine und Zeiträume Ergebnis
Kommunikation
5.3 Planung eines BICC
Aspekt: Beteiligte und Betroffene
Fragestellungen Beispiele Teilpläne
Wer sind die betroffenen Key-Player und wer sind mittelbar betroffene Personen?
• Keyplayer: Leiter BICC, CIO
• Mittelbar betroffen: Leiter und Mitarbeiter von Fachabteilungen, die BI-Anforderungen stellen, z. B. im Controlling
Projektplanung(Ressourcenplanung)
Organisations-planung(Veränderung der Aufbau- und Ablauforganisation)
Inwieweit sind sie und ihre Arbeit durch das neu einzuführende BICC betroffen?
• Re-Definition des Aufgabengebiets,• Machtgewinn/-verlust, • Entlastung, Zusatzbelastung
Wer sind die Beteiligten, die an der Gestaltung und Einführung des BICC mitwirken?
• IT-Leiter, • Mitarbeiter aus IT und Fachbereichen (z. B.
Controlling)
Wie können Betroffene evtl. zu Beteiligten werden?
• Mitwirkung von Support-Mitarbeitern bei der Gestaltung von BI-Support-Prozessen
• Mitwirkung von Fachabteilungsmitarbeitern bei der Gestaltung von Anforderungsprozessen
• Mitwirkung von IT-Entwicklern bei der Gestaltung von Standardisierungsprozessen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 207
5.3 Planung eines BICC
Aspekt: Budget und Ressourcen
Fragestellungen Beispiele Teilpläne
In welchem Kostenrahmen kann das BICC-Einführungsprojekt realisiert werden?
• Festes Budget, • Kopplung von Budgetfreigaben an
Meilensteinerreichung,• Nachfinanzierung während des Betriebs
Projektplanung(Kosten, Zeit, Ressourcenplanung)Welche internen und
externen Ressourcen stehen zur Projektdurchführung zur Verfügung?
• Fachabteilungsmitarbeiter, • IT-Mitarbeiter, • externe Berater und Trainer,• Mitarbeiter anderer Konzernteile
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 208
5.3 Planung eines BICC
Aspekt: Termine und Zeiträume
Fragestellungen Beispiele Teilpläne
Zu welchen kritischen Terminen muss das BICC aktiv sein?
• Terminvorgaben für Outsourcing, Termine aus Merger & Acquisitions, Termine aus anderen strategischen Initiativen (Einführung neues ERP, Einführung IT-Governance-Strukturen)
Projektplanung(Zeitplanung)
Welche Zeiträume sind besonders für die BICC-Einführung geeignet?
• Saisonbedingte geringe BI-Nutzung (z. B. im Handel)
• Produktionsbedingte geringe BI-Nutzung (z. B. in den Werksferien)
• Zeiträume, in denen das Unternehmen keine anderen größeren Organisations-maßnahmen durchführt, also Regelbetrieb stattfindet
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 209
5.3 Planung eines BICC
Aspekt: Ergebnis
Fragestellungen Beispiele Teilpläne
Wie ist die erwartete Qualität der BICC-Einführung (Service-Qualität nach derEinführung)?
• Qualität der bearbeiteten Unterstützungsanfragen
• Qualität der Beratungsleistung• Qualität der Inhaltsbereitstellung des BICC
(z. B. Standardisierungsdokumentation, Vorgehensmodell)
Projektplanung(Qualitätsplanung)
Wie wird der Erfolg bzw. Misserfolg gemessen und bewertet?
• Feedback-Verfahren
• Messverfahren (Anzahl gelöste Support-Fälle, Leistungssteigerung im DWH, Antwortzeitverhalten von Ad-hoc-Analysen, Nutzungsgrad von BI-Lösungen)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 210
5.3 Planung eines BICC
Aspekt: Kommunikation
Fragestellungen Beispiele Teilpläne
Wie werden die organisatorischen Anpassungen an die Betroffenen und Beteiligten kommuniziert?
• Fortlaufende kleinteilige Kommunikation vs. punktuelle umfassende Kommunikation
• Bringschuld vs. Holschuld
Kommunika-tionsplanung
Zu welchen Zeitpunkten und mittels welcher Medien soll die Kommunikation erfolgen?
• Zyklisch, an festen Tagen • E-Mail, Newsletter, Rundschreiben,
Informationsveranstaltungen, Intranet, Webcasts
Welche Inhalte werden in welcher Form kommuniziert?
• Pläne, Details, Werkstattbericht (Blick hinter die Kulissen) vs. freigegebene finale Inhalte
• Besonders kritisch: Personalentscheidungen
Wie werden unterschiedliche Adressaten im Unternehmen angesprochen?
Zielgruppenorientierung• nach Beziehung zum Unternehmen: Mitarbeiter,
Management, Konzernmitarbeiter, Dienstleister, Unterauftragnehmer
• nach Funktion: Einkauf, Produktion, Vertrieb, Finanz-u. Rechnungswesen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 211
5 Ableitung der BICC-Organisation aus der BI-Strategie und dem organisatorischen Kontext
4 Ableitung der Aktivitäten aus der BI-Operationalisierung
3 Ableitung der Aktivitäten und Maßnahmen aus den Zielen der BI-Strategie
2 Begründung des BICC
1 Entwicklung einer BI-Strategie
5.3 Planung eines BICC
Organisationskonzept
Erfolgt auf Basis einer Ist-Situationsanalyse und deckt den Handlungsbedarf auf, der bis zur gewünschten Zielsituation aus der BI-Strategie erforderlich ist
Aufgreifen der fachlichen, architektonischen, technologischen und organisatorischen Ziele aus der BI-Strategie
Entwicklung von Handlungsfeldern und Aktivitäten und dafür benötigter Rollen und Personen
Widerspiegeln des Konterparts zum einmaligen Projekt-Geschäft, das sich aus der Strategie ableitet: Definition der andauernden Aktivitäten bei der Unterstützung und Betreuung vorhandener Systeme
Je nach Unternehmen kann die eine oder andere (Misch-)Form einer Aufbauorganisation sinnvoll sein
Bestimmung der besten Form durch einen Kriterienkatalog
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 212
Obligatorische Grundlage für jede Einführung, da ohne Strategie keine (langfristigen) Ziele für ein BICC definiert sind
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC
• 5.1 Rollen in einem BICC• 5.2 Aufbauorganisation eines BICC• 5.3 Planung eines BICC• 5.4 Entwicklung eines BICC• 5.5 Einführung eines BICC
6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 213
BI-Strategie
BICCplanen & entwerfen
BICCentwickeln
BICCeinführen
BICC betreiben
Anforderungen ausder
BI-Operationalisierung
BisherigeOrganisation
Ausgangszustand Übergangszustand Zukünftiger Zustand
Aufbau von Strukturen Änderung von Prozessen
BICC anpassen
Organisationsplanung Organisationsgestaltung
Projektmanagement
5.4 Entwicklung eines BICC
Übersicht des Planungs- und Entwicklungsprozesses
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 214
5.4 Entwicklung eines BICC
Hauptziele der Entwicklung eines BICC
Verändungs-prozess steuern
Servicequalität erhalten
Veränderung dokumentieren
Schrittweise Veränderungen an der Organisationsstruktur müssen dokumentiert werden
Zwischenstände in der Entwicklung sollen nachvollziehbar sein
Services, Analysen, Datenaufbereitungen und weitere Tätigkeiten, die bereits vor Einführung eines BICC durchgeführt wurden, müssen weiterhin durchführbar sein
Ggf. ist externe Unterstützung als Puffer einzuholen
Sicherstellung der geplanten Änderungen durch einen transparenten Änderungsprozess (Statusanalyse)
Projektmanagement und Organisationsmanagement werden angeglichen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 215
5.4 Entwicklung eines BICC
Techniken der Organisationsanalyse
Checklisten (Faktenerfassung, keine personenbezogenen Daten)Techniken
Persönliche Informationserhebung (Interviews und Workshops)
Dokumentation und Modellierung (Organigramme, Prozessbilder, etc.)
Dokumentationsanalyse (Ist-Situation anhand Protokollen und Dokumenten)
Ursache-Wirkungs-Diagramme (Komplexe Zusammenhänge verbildlichen)
Kreativtechniken (Brainstorming, Mind Maps, …)
Nutzwertanalyse (Analyse komplexer Handlungsalternativen)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 216
5.4 Entwicklung eines BICC
Beispiel Checklisten
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 217
5.4 Entwicklung eines BICC
+
–
+
Kosten externe Dienstleister
BI-Berater, BI-Trainer
+
KostenOrganisation
BICC+
+
Legende: proportional umgekehrt proportional+ –
Anschaffungs-kosten
BI-Anwendung
Implementie-rungskosten
BI-Entwicklung –
Schulungs-kosten
Fachbereich Controlling
?
[nach Gansor et al., 2010]
Beispiel Ursache-Wirkungs-Diagramm
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 218
5.4 Entwicklung eines BICC
Evolution zum BICC
BICCBICCAus der IT-Entwicklung
Aus dem IT-Betrieb
Aus einem Fachbereich
Aus einer Organisations-
abteilung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 219
5.4 Entwicklung eines BICC
Einfache Abdeckung technischer Funktionen Potential zum Volldienstleister, wenn übergreifende Bereiche (Personal,
Management) mit einbezogen werden können
Abdeckung der Funktionen nach Evolutionsursprung – IT-Entwicklung
BI-ManagementBI-Management
BI-ArchitekturFachliche Architektur
BI-UnterstützungBI-Personalentwicklung
BI-UmsetzungBI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
BI-Standardisierung
Technische Architektur
BI-Support
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 220
5.4 Entwicklung eines BICC
Abdeckung unterstützender Funktionen, schwierig ist das fehlende tiefe fachliche Know-How
Potential zum Anwendungscenter (oder Volldienstleister)
Abdeckung der Funktionen nach Evolutionsursprung – IT-Betrieb
BI-ManagementBI-Management
BI-ArchitekturFachliche Architektur
BI-UnterstützungBI-Personalentwicklung
BI-UmsetzungBI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
BI-Standardisierung
Technische Architektur
BI-Support
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 221
5.4 Entwicklung eines BICC
Gute Fachkenntnisse (aber ggf. nur in eingeschränktem Bereich) und starke Unterstützungskompetenz
Schwierige Integration der technischen Aspekte, daher eher Koordinierungsstelle
Abdeckung der Funktionen nach Evolutionsursprung – Fachbereich
BI-ManagementBI-Management
BI-ArchitekturFachliche Architektur
BI-UnterstützungBI-Personalentwicklung
BI-UmsetzungBI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
BI-Standardisierung
Technische Architektur
BI-Support
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 222
5.4 Entwicklung eines BICC
Hoher Durchsetzungsgrad aber schwache fachliche und technische Kompetenzen Charakter einer Koordinierungsstelle mit Potential zur Ausgestaltung nach
Vorstellungen des Managements
Abdeckung der Funktionen nach Evolutionsursprung – Organisationsabteilung
BI-ManagementBI-Management
BI-ArchitekturFachliche Architektur
BI-UnterstützungBI-Personalentwicklung
BI-UmsetzungBI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
BI-Standardisierung
Technische Architektur
BI-Support
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 223
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC
• 5.1 Rollen in einem BICC• 5.2 Aufbauorganisation eines BICC• 5.3 Planung eines BICC• 5.4 Entwicklung eines BICC• 5.5 Einführung eines BICC
6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 224
BI-Strategie
BICCplanen & entwerfen
BICCentwickeln
BICCeinführen
BICC betreiben
Anforderungen ausder
BI-Operationalisierung
BisherigeOrganisation
Ausgangszustand Übergangszustand Zukünftiger Zustand
Aufbau von Strukturen Änderung von Prozessen
BICC anpassen
Organisationsplanung Organisationsgestaltung
Projektmanagement
5.5 Einführung eines BICC
Übersicht des Planungs- und Entwicklungsprozesses
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 225
5.5 Einführung eines BICC
Die Einführung eines BICC ist in hohem Maße identisch zu anderen organisatorischen Änderungen, so dass die sich ergebenden Anforderungen allgemein beschrieben werden können• Klare und überzeugende Diagnose (Durchführen von „sicher“ richtigen Maßnahmen)
• Beachtung weicher Faktoren (Kommunikationsstil, Motivation der Mitarbeiter, …)
• Betroffene zu Beteiligten machen (Ängste nehmen, Verhindern von Missgunst)
• Auswahl und Einbindung von Schlüsselfiguren (Verbreitung des „Neuen“)
• Aktiver Umgang mit Widerstand und Konfliktsituationen (ggf. durch Projekt-Externe)
Change Management
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 226
5.5 Einführung eines BICC
Beteiligung Betroffener in einem BICC-Projekt
[nach Gansor et al., 2010]
Betroffener Motivation BeteiligungsmöglichkeitenFachabteilungsleiter, z.B. Leiter Controlling
Einflussmöglichkeiten auf den Werkzeugeinsatz, genauer: die Umsetzung von Fachanforderungen bewahren
Einbindung bei Gestaltung des Anforderungsmanagementprozesses(Funktion BI-Entwicklung)
IT-Einkäufer Einflussmöglichkeiten auf die Tool-Auswahl hinsichtlich kaufmännischer Vorteile bewahren
Einbindung bei der Gestaltung des Softwareportfoliomanagement-Prozesses(Funktion BI-Standardisierung)
Projektleiter für BI-Projekte
Mehr Verantwortung, ggf. mehr Einfluss
Besetzung von Schlüsselrollen im neuen BICC (z. B. als BI-Architekt)
Fachabteilungs-mitarbeiter (BI)
Bewahren der bewährten Do-It-Yourself-Lösung
Besetzung von Schlüsselrollen im neuen BICC (z. B. als Repräsentant der Fachseite)
Support-Mitarbeiter Entlastung von unliebsamen fachlichen Support-Aufgaben
Einbindung bei der Gestaltung des technischen und fachlichen Support-Prozesses
Externer Dienstleister Faire Weiterbeschäftigung Entlastung von Moderations-aufgaben zwischen Unternehmensteilen
Mitwirkung bei der Erstellung von SLAs (BICC vs. Unternehmen, Unternehmen & BICC vs. externe Dienstleister)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 227
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling
• 6.1 Orientierung der Ablauforganisation an Standardprozessen• 6.2 Anpassung und Betrieb eines BICC• 6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung• 6.4 Controlling eines BICC• 6.5 Werkzeuge für ein BICC
7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 228
6.1 Orientierung an Standardprozessen
Die Ablauforganisation verlangt immer nach einheitlichem Vorgehen
Ein organisatorisches Rahmenwerk ist eventuell bereits im Unternehmen im Einsatz und schafft bei weiterer Verwendung Vorteile
• Gemeinsame Nutzung statt „das Rad neu erfinden“
• Einfache Einführung durch Zurückgreifen auf Bekanntes
Best Practices und Experten können auch außerhalb des Unternehmens gefunden werden, die Suche nach Personen für offene Stellen wird vereinfacht
Standards werden weiter entwickelt, das Unternehmen profitiert davon
Standards werden auch durch Software unterstützt
• Templates, Schablonen
• Abläufe
BI-Prozesse – Warum Standards adaptieren?
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 229
6.1 Orientierung an Standardprozessen
Die „IT Infrastructure Library“ (ITIL) ist eine Best-Practice-Sammlung (keine Monographie!) mit Beschreibungen für die Umsetzung von IT-Management
Enthält Beschreibungen für Anpassung von „Business und IT“
Das „ITIL V3 Core Framework“ gliedert sich in unterschiedliche Bereiche
ITIL als Orientierungsrahmen für BI-Prozesse
Service StrategiesVerzahnung von Geschäfts- und IT-
Strategie
Service DesignEntwicklung und Gestaltung von Service-Lösungen und -Prozessen
Service TransitionPlanen und Einführen von Veränderungen an Services
Service OperationUnterstützung eines effektiven und effizienten
operativen IT-Managements
Continual ServiceImprovement
Systematische Verbesserung der Qualität bestehender Services
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 230
6.1 Orientierung an Standardprozessen
Lebenszyklusbetrachtung von Services nach ITIL
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 231
6.1 Orientierung an Standardprozessen
Die angebotenen best practices von ITIL V3 können in Bezug zu den Funktionen eines BICC gesetzt werden
Dabei existiert für einige Bereiche eine sehr hohe Überlappung, bzw. ein hohes Hilfestellungspotential, während in anderen Bereichen wenig Gemeinsamkeiten erkennbar sind
ITIL-Prozesse für BI adaptieren
vs.
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 232
6.1 Orientierung an Standardprozessen
Servicekatalog-Managementzentrales Leistungsverzeichnis von standardisierten BI-Services
Service-Level-ManagementVereinbarung von Leistungen mit den Kunden
Availability / Capacity ManagementInformationen über die Verfügbarkeit der BI-Services
Supplier-ManagementZulieferungsvereinbarungen mit externen Dienstleistern
u.a.
Bereich „Service Design“
BI-Management
BI-Management
BI-Standardisierung
BI-Architektur
Fachliche Architektur
Technische Architektur
BI-Unterstützung
BI-Personalentwicklung
BI-Support
BI-Umsetzung
BI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
Sehr starke Unterstüzung Gute Unterstützung
Schwache Unterstützung (Fast) keine Unterstützung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 233
6.1 Orientierung an Standardprozessen
Event-ManagementMonitoring von Software im laufenden Betrieb zur Entdeckung von Fehlern und deren Ursachen
Incident-ManagementGewährleistung eines störungsarmen Betriebs, Aufnahme von Fehlern und Abarbeitung der Lösungen
Access-ManagementSicherung des Zugriffs und Bereitstellung eines Authorisierungskonzepts
u.a.
Bereich „Service Operation“
BI-Management
BI-Management
BI-Standardisierung
BI-Architektur
Fachliche Architektur
Technische Architektur
BI-Unterstützung
BI-Personalentwicklung
BI-Support
BI-Umsetzung
BI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
Sehr starke Unterstüzung Gute Unterstützung
Schwache Unterstützung (Fast) keine Unterstützung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 234
6.1 Orientierung an Standardprozessen
Change-ManagementAblaufsteuerung bei Veränderungen
Release-ManagementOrganisation der Bereitstellung neuer Software-Versionen
Service Validation and TestingÜberprüfungen der Wirksamtkeitangebotener Services
Knowledge-ManagementSystematische Dokumentation von Wissen im Bereich BI
u.a.
Bereich „Service Transition“
BI-Management
BI-Management
BI-Standardisierung
BI-Architektur
Fachliche Architektur
Technische Architektur
BI-Unterstützung
BI-Personalentwicklung
BI-Support
BI-Umsetzung
BI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
Sehr starke Unterstüzung Gute Unterstützung
Schwache Unterstützung (Fast) keine Unterstützung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 235
6.1 Orientierung an Standardprozessen
Bestimmung der ServicequalitätAbgleich von Anforderungen und deren Erfüllung
DatenerhebungMesspunkte für Prozessergebnisse und Abfrage der Messdaten
Datenanalyse und AuswertungKennzahlenerstellung und -aufbereitung
KorrekturmaßnahmenFeedback an ausführende Stellen, Betrieb und Entwicklung
u.a.
Bereich „Continual Service Improvement“
BI-Management
BI-Management
BI-Standardisierung
BI-Architektur
Fachliche Architektur
Technische Architektur
BI-Unterstützung
BI-Personalentwicklung
BI-Support
BI-Umsetzung
BI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
Sehr starke Unterstüzung Gute Unterstützung
Schwache Unterstützung (Fast) keine Unterstützung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 236
6.1 Orientierung an Standardprozessen
Beispielprozess Incident-Management (I)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 237
6.1 Orientierung an Standardprozessen
Beispielprozess Incident-Management (II)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 238
6.1 Orientierung an Standardprozessen
Eine unzureichende BI-Nutzung oder mangelnde Anwenderzufriedenheit resultiert u.a. aus unpassenden BI-Prozessen
Auch BI-Prozesse außerhalb eines BICC müssen aufbereitet und gestaltet werden
ITIL eignet sich als Basis, allerdings insbesondere für den BI-Betrieb (und für die anderen Bereiche nur eingeschränkt)
ITIL ist für fachliche BI-Prozesse eher ungeeignet
ITIL hat zudem weitere Lücken, oder ist eher unkonkret (z.B. in Bezug auf die BI Architektur)
Weitere Frameworks/Standards können eine sinnvolle Ergänzung darstellen
Anwendbarkeit, kritische Würdigung ITIL
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 239
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling
• 6.1 Orientierung der Ablauforganisation an Standardprozessen• 6.2 Anpassung und Betrieb eines BICC• 6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung• 6.4 Controlling eines BICC• 6.5 Werkzeuge für ein BICC
7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 240
BI-Strategie
BICCplanen & entwerfen
BICCentwickeln
BICCeinführen
BICC betreiben
Anforderungen ausder
BI-Operationalisierung
BisherigeOrganisation
Ausgangszustand Übergangszustand Zukünftiger Zustand
Aufbau von Strukturen Änderung von Prozessen
Organisationsplanung Organisationsgestaltung
Projektmanagement
6.2 Anpassung und Betrieb eines BICC
Übersicht des Planungs- und Entwicklungsprozesses
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 241
BICC anpassen
6.2 Anpassung und Betrieb eines BICC
Trennung von Entwicklung, Betrieb und Produktion
BI-Management
BI-Management
BI-Standardisierung
BI-Architektur
Fachliche Architektur
Technische Architektur
BI-Unterstützung
BI-Personalentwicklung
BI-Support
BI-Umsetzung
BI-Entwicklung
BI-Betrieb
BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 242
?
6.2 Anpassung und Betrieb eines BICC
System-/Anwendungsentwicklung mit externen Kräften oder als Gewerk
IT-Betrieb: Hardware, Netze, Betriebssystem, Datenbanken, Middleware in einer ausgeprägten Organisation für Produktion (ggf. Outsourcing / Hosting von großen Teilen der Produktion)
Herausforderung: Standards und Schnittstellen, SLAs, Feedback
Trennung von Entwicklung, Betrieb und Produktion
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 243
BICC
[nach Gansor /Totok, 2014]
BI-Umsetzung
BI-Entwicklung(-skoordination)
BI-Betrieb-(skoordination)
System-/Anw.entwicklung
IT-Betrieb
Extern (z.B. IT-Abteilung)
BI-Strategie
BICCplanen & entwerfen
BICCentwickeln
BICCeinführen
BICC betreiben
Anforderungen ausder
BI-Operationalisierung
BisherigeOrganisation
Ausgangszustand Übergangszustand Zukünftiger Zustand
Aufbau von Strukturen Änderung von Prozessen
BICC anpassen
Organisationsplanung Organisationsgestaltung
Projektmanagement
6.2 Anpassung und Betrieb eines BICC
Übersicht des Planungs- und Entwicklungsprozesses
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 244
6.2 Anpassung und Betrieb eines BICC
Einflussfaktoren für eine Anpassung oder Neugestaltung
Gestaltung des BICC
Unternehmens-größe
Umfeld
Unternehmens-kultur
BI-Operatio-nalisierung
Bisherige Organisation
MitarbeiterUnternehmens-dynamik
BI-Strategie
BICC anpassen / weiterentwickeln BICC verändern / neu aufsetzen
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 245
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling
• 6.1 Orientierung der Ablauforganisation an Standardprozessen• 6.2 Anpassung und Betrieb eines BICC• 6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung• 6.4 Controlling eines BICC• 6.5 Werkzeuge für ein BICC
7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 246
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Verrechnung setzt Leistungsdefinition voraus
Anfallende Kosten eines BICC
Verteilung Verrechnung
• Behandlung als Gemeinkosten
• Verteilung nach Schlüsseln, z.B. Mitarbeiter, Anzahl BI-Systeme, etc.
• Unabhängig von erbrachter Leistung
• Schlüssel liegt „im Vorhinein“ fest
• Behandlung als Einzelkosten oder Einzelkosten-ähnliche Kosten (im Sinne der Kostenstellenrechnung)
• „Schlüssel im Nachhinein“
• Setzt voraus, dass Leistungen erfasst werden
Leistungen müssen definiert werden
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 247
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Der empfängerunabhängige Leistungskatalog eines BICC
• umfasst alle Dienste und/oder Produkte, die das BICC den Abteilungen des Unternehmens (oder dem externen Markt) anbieten kann und
• richtet sich an der Ausgestaltung des BICC aus (Interne Beratung vs. Volldienstleister)
Die Leistungen eines BICC können dabei mehrfach vorhanden sein aber unterschiedlich ausgeprägt werden (z.B. Berichtserstellung: Einmalig vs. Kontinuierliche Mitarbeit)
Ein empfängerabhängiger Leistungskatalog eines BICC
• umfasst alle Dienste und/oder Produkte, die das BICC einem konkreten Empfänger anbietet
• ist Teil eines Rahmenvertrags, bzw. eines Service Level Agreements (SLA) und
• legt die zu veranschlagenden Kosten und die Verteilung/Verrechnung fest.
Erstellung eines Leistungskatalogs
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 248
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Dimensionen der Leistungserbringung eines BICC
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 249
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Beispiel: Ausschnitt Leistungskatalog
Leistungskatalog fürService-Bezieher vonService-Anbieter
Gültigkeit vom 01.01.2012
bis zum 31.12.2013
Inhalte des Leistungskatalogs1. BI Management…………………………...……………………………................................1
a. Strategisches Anforderungsmanagement……………….....................................1
b. Projektmanagement…………………................ .................................................2
2. Fachlicher Betrieb………....………………………............................................................5
a. Datenqualitätssicherung (täglich, wöchentlich, etc.)...……………......................4
b. Stammdatenmanagement................................ .................................................7
c. Change Management
a. Neue/geänderte Kennzahlen......……………...........................................8
b. Neue/geänderte Berichte ......……………................................................9
3. Technischer Betrieb………………….……………………................................................10
a. Load Management….………………………………………………………..……..16
b. Laufende Performancesicherung und -optimierung ………...............................17
4. Schulung ………………….……………………..............................................................20
1. Basisschulung ......……………..........................................................................21
2. Fortgeschrittenenschulung ......…………….......................................................22
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 250
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Abteilungen eines Unternehmens beziehen Leistungen von anderen Abteilungen (IT oder BICC) oder von extern
Tritt das BICC nicht als Lieferant auf, kann es als Berater auftreten oder selbst als Empfänger (z.B. von der IT)
Ein Rahmenvertrag zwischen Anbieter und Auftraggeber regelt die grundsätzliche Kooperation,
Service Level Agreements (Einzelverträge) regeln die Details für einzelne Angebote (Rechte/ Pflichten/ Kosten)
Konzept der Leistungsvereinbarungen
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 251
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Leistungsvereinbarungen durch Service Level Agreements
Übergeordneter Rahmenvertrag Rahmen für Einzelvereinbarungen Grundsätze zu den Austauschbeziehungen
zwischen Fachbereichen, BICC und IT
Support• 1st Level Support• 2nd Level Support
Schulungen• Standardnutzer• Power User
Fachbetrieb• Berichtserstellung• Kennzahlenaufbau
BI-Management• Strategische
Anforderungen• Projektmanagement
Service Katalog
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 252
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Beispiel: Ausschnitt Rahmenvertrag
Rahmenvertrag zwischenService-Bezieher vonService-Anbieter
Gültigkeit vom 01.01.2012
bis zum 31.12.2013
Inhalte des Rahmenvertrags1. Erklärung zur Bereitschaft der Kooperation…………………………………….................1
a. Vorstellung der Vertragsparteien ……………………..........................................1
b. Ziele des Rahmenvertrags ……………………...................................................4
2. Rechte und Pflichten der Vertragsparteien ………...………………….............................5
a. Leistungen und Auftragspflichten des Service-Anbieters...……….....................4
b. Mitwirkungspflichten des Service-Beziehers………….......................................7
c. Einsichtsrechte des Service-Beziehers.....……………......................................8
d. Zahlungs- und Informationspflichten ....…………….........................................10
3. Rechtliche Rahmenbedingung …………………………….............................................14
a. Ort der Leistungserbringung ....…………….....................................................14
b. Haftung und Haftungsausschluss ....…………….............................................15
c. Arbeitnehmerüberlassung ....……………........................................................16
d. Einbeziehung von Sub-Unternehmern…………..............................................15
e. Kündigungsbedingungen ………….................................................................15
f. Gerichtsort und Schlichtungsverfahren …………............................................15
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 253
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Beispiel: Ausschnitt SLA
Service Level Agreement zwischenService-Bezieher vonService-Anbieter
Gültigkeit vom 01.01.2012
bis zum 31.12.2013
Inhalte des Service Level Agreements1. Service Definition…………………………...…………………………….............................1
a. Beschreibung des zu erbringenden Services………………...............................1
b. Zielsetzung der Vereinbarung……..…………………………….....…...................2
c. Abgrenzung des Leistungsspektrum...……………….........................................4
2. Bedingungen der Leistungserbringung………....………………………............................5
a. Beschreibung von In- und Output……………………....……………....................4
b. Beschreibung des Vorgangs der Leistungserstellung........................................7
c. Rollen und Verantwortungen…......……………..................................................8
d. Entscheidungs- und Eskalationswege....…………….......................................10
e. Leistungskriterien und -messung ....……………..............................................12
f. Verfügbarkeit des Services (Service-Zeiten)…………………………….....…...15
3. Rechtlich/kommerzieller Rahmen ….……….……………..............................................16
a. Preise für die Leistung….………………………………………………….....…...17
b. Erweiterung und Anpassung des Service………..............................................17
c. Ersatzansprüche bei nicht sachgerechter Leistungserbringung (Pönale)…..19
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 254
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Beispiel: Formular eines einzelnen SLA
RACI-Beschreibung:ResponsibleAccountableConsultedInformed
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 255
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Von der Leistungs- zur Kostenbetrachtung (Kostentreiber im BI-Umfeld)
Endanwender• Anzahl• Know-How• Heterogenität
Anwendung• Performance• Anzahl Reports• Umfang der
Funktionalität
Infrastruktur• Reifegrad der
bestehenden Landschaft
• Anzahl der Schnittstellen
• BI-Werkzeuge
Daten• Datenvolumen• Heterogenität der
Daten• Datensicherheit• Archivierung
[nach Gansor et al., 2010]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 256
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Phase 1Vorgaben
Phase 2Ist-Analyse
Phase 3Definition der Produkte und sichtbarer Komponenten
Phase 4Erstellung des internen Leistungs- und Kostenmodells
Phase 5Planung und Kalkulation (kontinuierlich)
Vorgehen der Leistungsverrechnung – Phase 1
Quelle: Klesse 2008
Erstellung des Grundgerüsts der Leistungsvereinbarung (Dimensionen der Leistungserbringung)
Rahmenbedingungen / Rahmenvertrag
Prüfen existierender Verrechnungsmodalitäten
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 257
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Vorgehen der Leistungsverrechnung – Phase 2
Analyse der bestehenden Leistungen seitens des BICC
Festlegen der (möglichen) Leistungsempfänger
Bestimmung von Mitwirkungspflichten oder Voraussetzungen für die Leistungen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 258
Quelle: Klesse 2008
Phase 1Vorgaben
Phase 2Ist-Analyse
Phase 3Definition der Produkte und sichtbarer Komponenten
Phase 4Erstellung des internen Leistungs- und Kostenmodells
Phase 5Planung und Kalkulation (kontinuierlich)
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Vorgehen der Leistungsverrechnung – Phase 3
Vollständige Formulierung aller zu erbringenden Leistungen
Definition der Verrechnung, Bezahlung, Kostenübernahme, etc.
Einbezug zukünftiger Leistungen, sofern schon erkennbar
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 259
Quelle: Klesse 2008
Phase 1Vorgaben
Phase 2Ist-Analyse
Phase 3Definition der Produkte und sichtbarer Komponenten
Phase 4Erstellung des internen Leistungs- und Kostenmodells
Phase 5Planung und Kalkulation (kontinuierlich)
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Vorgehen der Leistungsverrechnung – Phase 4
Definition der endgültigen Verrechnungsgrundladen
Bestimmung von
• Prozesskosten
• Kostentreibern
• Fremdleistungen
Möglichst konkrete Kosten für Leistungen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 260
Quelle: Klesse 2008
Phase 1Vorgaben
Phase 2Ist-Analyse
Phase 3Definition der Produkte und sichtbarer Komponenten
Phase 4Erstellung des internen Leistungs- und Kostenmodells
Phase 5Planung und Kalkulation (kontinuierlich)
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Vorgehen der Leistungsverrechnung – Phase 5
Ständige Fortplanung der Leistungserbringung (intern)
Controlling der anfallenden Kosten und Abgleich mit berechneten Leistungen und Kosten
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 261
Quelle: Klesse 2008
Phase 1Vorgaben
Phase 2Ist-Analyse
Phase 3Definition der Produkte und sichtbarer Komponenten
Phase 4Erstellung des internen Leistungs- und Kostenmodells
Phase 5Planung und Kalkulation (kontinuierlich)
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Verteilungs-/Verrechnungsarten – Verteilung über Gemeinkosten
Anfallende Kosten eines
BICC
Verteilung über Gemeinkosten
Fallweise VerrechnungKombination
Klare Abrechnungsmodalität
In der Regel einfach zu definierende Schlüssel
Alle Abteilungen können die Services als „Grundausstattung“ nutzen
Sehr pauschal und nicht nutzungsabhängig, daher Über-/Unterbelastung von Abteilungen
Zu wenig leistungsorientiert, schafft zu wenig Kostenbewusstsein und Transparenz (auch für das BICC selbst zum Marktvergleich)
Definition eines Verteilungsschlüssels, z. B.
• Anzahl Nutzer
• Anzahl Systeme
• In der Abteilung genutzte Berichte
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 262
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Verteilungs-/Verrechnungsarten – Fallweise Verrechnung
Anfallende Kosten eines
BICC
Verteilung über Gemeinkosten
Fallweise VerrechnungKombination
„Fair“: Nur, wer Services nutzt, zahlt auch dafür
Hohe Transparenz und einfaches internes Controlling
Ggf. hoher Abrechnungsaufwand Führt zu „Spareffekten“ bei Fachbereichen:
Nutzung des BICC wird durch Kostenhürde geschwächt
Geringere Planungssicherheit für das BICC
Berechnung nur von angeforderten Leistungen
Je nach BICC-Typ werden Preise für Hardware, Software, Support, etc. ermittelt und als transparenter Leistungskatalog verfügbar gemacht
Metriken für Leistungen können sehr unterschiedlich sein (h, MB, Anzahl Bericht, …)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 263
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Verteilungs-/Verrechnungsarten – Kombination beider Varianten
Anfallende Kosten eines
BICC
Verteilung über Gemeinkosten
Fallweise VerrechnungKombination
Keine direkte Kostenhürde der BICC-Nutzung Die Intensität des BICC-Einsatzes wird
berücksichtigt, die Kosten gerecht verteilt Strategische Planungsaspekte fließen ein,
Forcierung von BI-Initiativen ist gezielt möglich
Schwieriger Umgang mit größeren Plan-/Ist-Abweichungen, wenn z.B. strategische Projekte verschoben werden
Die Nutzung des BICC wird z. B. jährlich geplant und das BICC zu einem Planschlüssel umgelegt
Insbesondere planerische Berücksichtigung der strategischen BICC-Projekte der Roadmap
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 264
6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung
Verrechnung von IT-Dienstleistungen (in Deutschland)
[Gadatsch/Mayer 2006]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 265
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling
• 6.1 Orientierung der Ablauforganisation an Standardprozessen• 6.2 Anpassung und Betrieb eines BICC• 6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung• 6.4 Controlling eines BICC• 6.5 Werkzeuge für ein BICC
7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 266
6.4 Controlling eines BICC
Das BICC leistet in vielen Fällen ähnliche Aufgaben wie die IT (auch dann, wenn es nicht als Teil der IT organisiert ist)• Bereitstellung von
abteilungsübergreifenden Services• Support-Abteilung• Infrastruktur-Bereitstellung• Beratende Tätigkeiten• Projektmanagement• …
Das Controlling eines BICC entspricht daher in großen Teilen den Controlling-Zielen und -Methoden des IT-Controlling
BICC-Controlling im Kontext von IT-Controlling
Unternehmensweites Controlling
IT-Controlling
BICC-Controlling
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 267
6.4 Controlling eines BICC
Begriff und Ziele des IT-Controlling
Führungssystem
Informations-versorgungssystem
Primäre Führungsfunktionen
Sekundäre Führungsfunktionen
Planung Systembildung
SystemkopplungEntscheidung
Steuerung
Kontrolle
IT-Controlling
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 268
6.4 Controlling eines BICC
Einordnung der Controlling-Objekte im BI-/IT-Controlling
Controlling-Objekte
Strategisches Controlling
Operatives Controlling
Produkt-Controlling
Projekt-Controlling
IT-Infrastruktur-Controlling
Portfolio-Controlling
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 269
6.4 Controlling eines BICC
Controlling-Objekte im IT-Controlling übertragen auf ein BICC
Portfolio-Controlling
Projekt-Controlling
Produkt-Controlling
BI-Infrastruktur-Controlling
• System zur Planung Steuerung und Kontrolle von Kosten, Terminen und Leistungen der BI-Projekte
• Bereitstellung von Methoden zur erfolgreichen Projektabwicklung
• Laufende Begleitung eingeführter Produkte (z.B. Analysewerkzeuge) über deren gesamten Lebenszyklus
• Effektive und Effiziente Nutzung eines betrachteten Produkts
• Planung der langfristigen technologischen Versorgung des Unternehmens
• Erstellung des BI-Infrastruktur-Budgets, Verrechnung der Kosten
• Zusammensetzung des BICC-Portfolios• Überprüfung: Stimmen aktuelle und geplante BI-Projekte mit der BI-
Strategie und der Unternehmensstrategie überein?
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 270
6.4 Controlling eines BICC
Erfolgsmessung im BICC
Datenqualität, Qualität von Analysen
Effizienz (in der Umsetzung, in der Nutzung von BI)
Zuverlässigkeit (von Lösungen, von Analysen)
Mitarbeiterzufriedenheit
Akzeptanz
Unternehmenskultur
Risikominimierung
…
IT-Performance
IT-Kosten, Total Cost of Ownership (TCO)
BI-Nutzung (Anzahl Anwender, Anzahl Berichte)
BI-Prozesse (z.B.: Dauer von Entscheidungsprozessen)
Konkrete geschäftliche Vorteile(aus Fachprojekten), die ausInitiativen des BICC folgen
…
Quantitativer Erfolg Qualitativer Erfolg
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 271
6.4 Controlling eines BICC
Messung quantitativen Erfolgs: Beispiel eines Kennzahlenbaums
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 272
6.4 Controlling eines BICC
Betrachtung aller Kosten, die für eine Lösung über den gesamten Lebenszeitraum anfallen (nicht nur Investitionskosten, bzw. direkt messbare Kosten)
Total Cost of Ownership
Anschaffungs- bzw. Leasingkosten für Hardware
Lizenzkosten und Supportkosten für Software
Infrastrukturkosten, wie z.B. Netzwerk
Entwicklungskosten von firmenspezifischen Add Ons, wie z. B. Customizing des BI-Frontends hinsichtlich zentraler Unternehmensvorgaben, Entwicklung eines Security-Plug-Ins
Verwaltungs- und Wartungskosten, z. B. durch eigene Mitarbeiter oder Externe bei Outsourcing.
Schulungskosten und Coaching-Dienstleistungen
Versteckte Benutzerkosten wie z.B. Arbeitszeitverlust durch Kollegenschulung, Trial-and-Error-Schulung
Versteckte Benutzerkosten durch Mehrarbeit oder manuelle Aufwände, weil bspw. eine bestimmte Analysefunktion nicht gegeben ist oder bestimmte Daten manuell ins System eingegeben werden müssen
Produktivitäts- und Arbeitszeitverlust durch technische Probleme wie z.B. Netzwerk-probleme, mangelhaftes Antwortzeitverhalten eines Ad-Hoc-Systems, Serverausfall, fehlende Daten durch abgebrochene ETL-Läufe, etc.
Indirekte Kosten(im Rechnungswesen unsichtbar)
Direkte Kosten(im Rechnungswesen sichtbar)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 273
6.4 Controlling eines BICC
Strategisches BI-Controlling mit Hilfe einer Balanced Scorecard (BSC)
Innovationen und Know-howStrategischesZiel Maßnahmen
Mess-größen Zielwerte
KundenStrategischesZiel Maßnahmen
Mess-größen Zielwerte
Interne Prozesse und OrganisationStrategischesZiel Maßnahmen
Mess-größen Zielwerte
WirtschaftlichkeitStrategischesZiel Maßnahmen
Mess-größen Zielwerte
Visionund
Strategie
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 274
6.4 Controlling eines BICC
Inhalte der einzelnen Perspektiven der BSC
Anwendernutzen Anwenderakzeptanz Nutzungsverhalten Nutzerentwicklung
Nutzen Kosten
Wirtschaftlichkeit Kunden
Innovative Projekte Wissensstand der Anwender
Effizienz der BI-Organisation Support Wartungsprojekte Systembetrieb (Effizienz der BI-Architektur)
Interne Prozesse und Organisation Innovationen und Know-how
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 275
6.4 Controlling eines BICC
Wirtschaftlichkeit
Einmalige Kosten• Lizenzen• Initiale Entwicklung, Test, Rollout• Ausbildung
Periodische / laufende Kosten• Betrieb• Weiterentwicklung• Support• Laufende Ausbildung und
Coaching Indirekte Kosten
• Manuelle Aufwände• Arbeitszeitverlust
Qualifizierter (wenn möglich quantifizierter) Nutzen der BI-Anwendungen aus Sicht des Unternehmens, z. B.:
• Vollständigkeit der Informationsversorgung: Höhere Fundierung von Entscheidungen durch ein vollständiges und detailliertes Informationsangebot
• Integrationsgrad der Informationspyramide
Nutzen Kosten
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 276
6.4 Controlling eines BICC
Kunden
Antwortzeiten Datenqualität Benutzersupport Funktionalität Entwicklungszeiten
Für den Benutzer individuell erkennbarer Vorteil
Aufwand für Informationsaufbereitung bzw. Recherche
Reduktion Informationslatenz
Anwendernutzen Anwenderakzeptanz
Anzahl und Art der Benutzer Anteil dauerhaft benutzter Berichte Anzahl Ad-hoc-Analysen Anzahl tatsächlich am System
arbeitender Benutzer Anzahl von manuell erstellten
Berichten
Nutzungsverhalten Nutzerentwicklung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 277
6.4 Controlling eines BICC
Interne Prozesse und Organisation
Art, Anzahl und Durchlaufzeiten von Anfragen
Anteil positiv erledigter Anfragen
Art, Anzahl und Durchlaufzeiten von Anforderungen
Auslastung der Mitarbeiter Umfang und Art angebotener Treffen
der BI Community
Effizienz der BI-Organisation Support
Technisch gemessenes Antwortzeitverhalten
Verfügbarkeit Anzahl Fehler, Fehlerklassen pro BI-
System bzw. Anwendung
Fortschritt Zeit Ressourcenverbrauch
Wartungsprojekte Systembetrieb
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 278
6.4 Controlling eines BICC
Innovationen und Know-how
Innovative Projekte Wissensstand der Anwender Anzahl und Art von Schulungen,
erfolgreiche Zertifizierungen Analyse von Anfragen beim Helpdesk Nutzungsverhalten
Projekte, die Bestandteil der BI Roadmap sind
Projekte, die entweder bestehende Anwendungen entscheidend verbessern oder zum Aufbau neuer Anwendungen dienen
Projektcontrolling• Fortschritt• Zeit• Ressourcenverbrauch
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 279
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling
• 6.1 Orientierung der Ablauforganisation an Standardprozessen• 6.2 Anpassung und Betrieb eines BICC• 6.3 Leistungsvereinbarung und -verrechnung• 6.4 Controlling eines BICC• 6.5 Werkzeuge für ein BICC
7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 280
6.5 Werkzeuge für ein BICC
„Reine“ BI-Werkzeuge wie z.B.
• Cockpits
• Dashboards
• Reporting-Anwendungen
• ETL-Tools
• Etc.
finden sich in den Unterlagen zu Kapitel 1
Im Rahmen des BICC werden weitere Werkzeuge eingesetzt
Administrative/projektübergreifende Werkzeuge zur Unterstützung eines BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 281
6.5 Werkzeuge für ein BICC
Übersicht der Themenbereiche
Modellierung und Dokumentation
Metadatenmanagement
Datenqualität
Stammdatenmanagement
Vorfallmanagement
Portfoliomanagement
Projektmanagement
Daten-, Organisations-, Prozess-und Funktionssicht
Vordefinierte Methodensets Primär grafische Modellierung Zentrales Metadaten-Repository Unterstützung von Teamarbeit durch
Check-in-/Check-out-Mechanismus Abgestufter Freigabeprozess bei
Modelländerungen Abgestuftes Berechtigungskonzept Webbasierte Darstellung im
Unternehmensintranet Exportmöglichkeiten
(z. B. XML, BPEL, DDL)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 282
6.5 Werkzeuge für ein BICC
Übersicht der Themenbereiche
Modellierung und Dokumentation
Metadatenmanagement
Datenqualität
Stammdatenmanagement
Vorfallmanagement
Portfoliomanagement
Projektmanagement
„Daten über Daten“ Integration und Normierung
Unterschiedliche Quellen für Metadaten werden integriert
DokumentationDie zusammengeführten Metadaten dienen als Basis der Dokumentation
Analyse und AuswertungDie Gesamtheit der Metadaten wird für Auswertungen und Analysen zur Verfügung gestellt
Information und PublikationDas Metadaten-Repository stellt die einzige gemeinsame Informationsquelle für Metadaten dar
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 283
6.5 Werkzeuge für ein BICC
Übersicht der Themenbereiche
Modellierung und Dokumentation
Metadatenmanagement
Datenqualität
Stammdatenmanagement
Vorfallmanagement
Portfoliomanagement
Projektmanagement
Zentral/Dezentral Vordefiniertes Datenmodell Benutzerschnittstelle Synchrone/asynchrone
Kommunikation Schnittstellen Automatisierung Zugriffsberechtigungen Versionierung Nachvollziehbarkeit Reporting Vordefinierter Content
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 284
6.5 Werkzeuge für ein BICC
Übersicht der Themenbereiche
Modellierung und Dokumentation
Metadatenmanagement
Datenqualität
Stammdatenmanagement
Vorfallmanagement
Portfoliomanagement
Projektmanagement
Data Profiling Analyse der inhaltlichen
Ausprägungen Generierung für Regeln zur
automatisierten Validierung Data Cleansing
Automatisierte Bereinigung inhaltlicher Defizite
Anwendung von Fuzzy Logic Spezialgebiet: Bereinigung von
Kunden und Adressdaten Siehe Kapitel 9
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 285
6.5 Werkzeuge für ein BICC
Übersicht der Themenbereiche
Modellierung und Dokumentation
Metadatenmanagement
Datenqualität
Stammdatenmanagement
Vorfallmanagement
Portfoliomanagement
Projektmanagement
Vorfallerfassung (=„Fehlermeldung“) Zuordnung Ablaufsteuerung Auswertung Kommunikation Dokumentation Arbeitsplanung und Steuerung Bugtracking
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 286
6.5 Werkzeuge für ein BICC
Übersicht der Themenbereiche
Modellierung und Dokumentation
Metadatenmanagement
Datenqualität
Stammdatenmanagement
Vorfallmanagement
Portfoliomanagement
Projektmanagement
Projektportfoliomanagement Priorisierung Abhängigkeiten Roadmap
Anforderungsmanagement Release Management
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 287
6.5 Werkzeuge für ein BICC
Übersicht der Themenbereiche
Modellierung und Dokumentation
Metadatenmanagement
Datenqualität
Stammdatenmanagement
Vorfallmanagement
Portfoliomanagement
Projektmanagement
Phasen und Aktivitäten Aufwand und Kosten Ressourcen Zeit Siehe Kapitel 10
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 288
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement
• 7.1 Eigenschaften von (BI-)Projekten• 7.2 Projektorganisation• 7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle• 7.4 Agile Vorgehensmodelle
8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 289
7.1 Eigenschaften von (BI-)Projekten
Häufigkeit von Projekten Projekte nehmen einen immer größeren Anteil am Geschäft von Unternehmen ein
Betrachtet man die Anfragen nach IT-Projektmanagern bei GULP, der führenden Vermittlungsplattform für IT-/Projektexperten, lässt sich über 15 Jahre eine Steigerung von 449,96% feststellen
+ 449,96 %
GULP IT-Projektmarktindex, März 2015
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 290
0
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
160.000
180.000
200.000
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
7.1 Eigenschaften von (BI-)Projekten
Definition eines Projekts Ein Projekt kennzeichnet sich durch mehrere Aspekte, die es von der
„gewöhnlichen Geschäftstätigkeit“ einer Unternehmung abgrenzen
• EinmaligkeitEin Projekt ist ein einmaliges Vorhaben und wird nicht regelmäßig wiederholt
• Start- und EndzeitpunktEin Projekt hat einen klar definierten Beginn und ein klar definiertes Ende(!)
• RessourcenEin Projekt benötigt Arbeitskraft und Budget zur Durchführung
• ZielEin Projekt hat ein klar definiertes Ziel, dessen Erreichung den Projekterfolg bestimmt
• KomplexitätEin Projekt ist keine triviale Aufgabe, die als geringer Bestandteil der „alltäglichen“ Arbeit erledigt wird
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 291
7.1 Eigenschaften von (BI-)Projekten
Spezifika eines BI-Projekts Projekte im Bereich „Business Intelligence“
• weisen grundsätzlich die Eigenschaften eines Projektes auf
• können sich mit organisatorischen und/oder systemischen Fragestellungen beschäftigen
• beinhalten in der Regel eine IT-Komponente
• betreffen üblicherweise mehr als eine Abteilung (Fachbereichsabteilung(en), IT-Abteilung, …)
Die Einführung eines BICC ist ein Projekt im BI-Umfeld, aber kein „klassisches BI-Projekt“, da hier erst die Organisation für weitere Projekte eingerichtet wird
BI-Projekte sind z.B.
• die Einführung/Änderung eines Data Warehouse
• die Einführung/Änderung eines Analyse-Systems
• die Erarbeitung von entsprechenden Standards, Strukturen, etc.
Fokus dieses Kapitels
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 292
7.1 Eigenschaften von (BI-)Projekten
Projektmanagement Projektmanagement ist der Einsatz von Ressourcen zur Erreichung eines
Projektziels. Es umfasst die Planung, Organisation und Steuerung der Beteiligten.
Aufgaben des Projektmanagements sind daher
• Planung von Kosten, Zeit, Ressourcen und Aufgaben
• Führung des Projektteams und Berichterstattung an den Auftraggeber des Projekts
• Kontrolle der Planung und der Ist-Erreichung
• Risikomanagement
Je nach Betrachtung (personenbezogen oder aufgabenbezogen) kann „Projektmanagement“ als
• die ausführende Stelle oder
• das generelle Vorgehensmodell verstanden werden (Gegenstand dieser Veranstaltung).
[nach Kerzner, 2008]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 293
7.1 Eigenschaften von (BI-)Projekten
Die Erfolgsmessung von IT-Projekten zeigt nur geringe Verbesserung, allerdings sind die entsprechenden Studien stark umstritten (vgl. Eveleens/Verhoef (2010))
Erfolgsmessung
Erfolgsquote 1994 – 2012 (in %)
32
ErfolgreichGescheitert Verzögert
[Standish Group, 2013]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 294
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2009 2010 2011 2012
7.1 Eigenschaften von (BI-)Projekten
Die Messung von Erfolg ist höchst subjektiv und kann aus verschiedensten Perspektiven erfolgen
Ist ein Projekt erfolgreich, wenn…
• das Budget eingehalten wurde?
• alle vorher definierten Ziele vollständig erreicht wurden?
• der Zeitplan eingehalten wurde?
• die Beteiligten mit dem Ergebnis zufrieden sind?
• der Auftraggeber mit dem Ergebnis zufrieden ist?
• der Nutzen des Projekts die Kosten übersteigt?
• …
Erfolgsmessung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 295
7.1 Eigenschaften von (BI-)Projekten
Jedes Projekt soll in möglichst kurzer Zeit mit möglichst geringem Budget möglichst viele Funktionen liefern
Die Ziele behindern sich dabei gegenseitig
Je weiter man sich im „magischen Dreieck“ in eine Richtung bewegt, desto mehr entfernt man sich von den anderen Zielen, da Budget und Zeit endlich, der mögliche Funktionsumfang aber nahezu unbeschränkt ist.
Das magische Dreieck (engl.: The Iron Triangle)
Funktionen
ZeitBudget
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 296
7.1 Eigenschaften von (BI-)Projekten
Das magische Dreieck bildet die Grundlage für diverse Weiterentwicklungen, die einzelne Aspekte hervorheben oder ergänzen
Neben den endlichen Projektressourcen wird oft das Merkmal der Qualität betont
Das Teufelsviereck nach Sneed
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 297
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement
• 7.1 Eigenschaften von (BI-)Projekten• 7.2 Projektorganisation• 7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle• 7.4 Agile Vorgehensmodelle
8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 298
7.2 Projektorganisation
Einordnung in die Unternehmensorganisation
Einbindung in Linie Stabstelle
Matrixorganisation Projektorganisation
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 299
Leiter BICCRep. Fachseite
BI-Architekt
BI-Modellierer
DQ-Verantw.
BICC-Analyst
Data Scientist
AnwSys-Verantw.
BI-Entwickler
Projektleiter
Trainer
BI-MissionarAußenbeauftr.
Wissensmgr.
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
7.2 Projektorganisation
Einordnung des Projektgeschäfts in ein BICC
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 300
Management und Kommunikation
Technische Domänen
Fachliche Domänen
Projekt-geschäft
7.2 Projektorganisation
Rollen in der Projektorganisation
Lenkungsausschuss
Teilprojektleitung
Projektleitung
Teilprojektleitung
Projektmitarbeiter
Projekt Management Office
Projektmitarbeiter
Projektmitarbeiter
Projektmitarbeiter
Projektmitarbeiter
Projektmitarbeiter
• Verantwortet Projekterfolg,• Entscheidet Projektfortführung oder -abbruch
• Führt Projektteam• Erstellt Projektplan und –controlling• Entscheidet Vorgehen
• Übernimmt organisatorische Aufgaben für die Projektleitung
• Steuert Projektmitarbeiter• Verfügt über mehr Fachwissen als Projektleitung
• Verrichtet operative Arbeit• Besitzt vorwiegend Fachwissen / Abteilungswissen / Spezialfähigkeiten
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 301
7.2 Projektorganisation
BICC-Rollen in der Projektorganisation (mögliche Aufteilung)
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Modellierer
BI-Architekt
Datenqualitätsverantwortlicher
BI-Anwendungsentwickler
BI-Projektleiter
…
Lenkungsausschuss
Teilprojektleitung
Projektleitung
Projekt Management Office
Projektmitarbeiter
Projektmitarbeiter
Projektmitarbeiter
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 302
…
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement
• 7.1 Eigenschaften von (BI-)Projekten• 7.2 Projektorganisation• 7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle• 7.4 Agile Vorgehensmodelle
8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 303
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Phasengestützte Vorgehensmodelle oder „Phasenmodelle“ zeichnen sich durch eine Aufteilung des Gesamtprojektes oder der Teilprojekte in einzelne Abschnitte (sogenannte Phasen) aus
Phasen (in Reinform) sind gekennzeichnet durch
• Inhaltliche / funktionale Abgeschlossenheit
• Zeitliche und inhaltliche Sequentialität
• Klar definierte Phasenergebnisse
• Eindeutige Ergebnis-Verantwortungen
Eigenschaften von Phasenmodellen (I)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 304
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Phasenmodelle tauchen in der Literatur und Praxis in unterschiedlichsten Varianten auf, betrachtet werden hier Phasenmodelle vor dem Hintergrund der Einführung oder Änderung eines BI-Systems
Ihnen allen gemein ist die grundlegende Trennung von
• Analyse (Ist-Analyse / Bedarfsanalyse / Handlungsanalyse)
• Design
• Fachlich (Zielbildentwicklung, Kennzahlendefintion, Berichtsdefinition, …) oft wird das fachliche Design in der Analysephase als Anforderungsdefinition untergebracht
• Technisch (Architekturentwicklung, Oberflächengestaltung, …)
• Umsetzung (Programmierung, Customizing, …)
• Test
• Auslieferung (Installation, Schulungen, …)
• (Betrieb: Wird teilweise ausgeklammert, weil das „eigentliche“ Projekt abgeschlossen ist)
Eigenschaften von Phasenmodellen (II)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 305
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Das Wasserfallmodell ist das älteste und „reinste“ phasenbasierte Vorgehen
Alle Elemente „fallen“ von einer Phase in die nächste, die Phasen werden streng sequentiell abgearbeitet
Eine allgemein gültige und eindeutige Beschreibung und Phasendefinition („Referenzmodell“) ist nicht vorhanden
Wasserfallmodell
Analyse
Design
Umsetzung
Test
Auslieferung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 306
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Den Abschluss jeder Phase bildet in der Regel ein Meilenstein mit einem fertigen Werk, das als Grundlage für die nächste Phase dient
In Phasenmodellen wechselt mit der Phase oft auch der Leistungserbringer (z.B. wird die (fachliche) Analyse von der Fachabteilung durchgeführt, das (technische) Design dann aber von der IT geleistet und die Umsetzung ggf. noch an Dritte vergeben)
Meilensteine
AnalyseDesign
UmsetzungTest
Auslieferung
LastenheftAbschluss-werk Pflichtenheft Programm Abnahme Freigabe
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 307
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Phase I: Analyse Analyse
Design
Umsetzung
Test
Auslieferung
Ziel Eigentliches Projektziel ist festgelegt Angestrebtes Projektergebnis ist definiert Schwachstellen sind identifiziert und Soll-Zustand ist definiert
Tätigkeiten Befragung der Beteiligten auf gewünschte Leistung des BI-Systems Aufnahme des aktuellen Systemzustands und Leistungsportfolios sowie der
vorhandenen Dokumentation Erstellung einer Zielzustandsspezifikation
Beteiligte Projektleitung (Aufsetzen des Projekts, Einbinden der anderen Beteiligten) Fachbereich (Definition der Anforderungen, Schreiben der Spezifikation)
Hilfsmittel Projektplan Strukturierte Interviews Leistungskataloge
Ergebnis LastenheftDie Gesamtheit der Forderungen des Auftraggebers (Fachbereich) an die entwickelnde Stelle (z.B. IT oder BICC)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 308
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Phase II: Design
Ziel Die zukünftigen Inhalte des Systems sind spezifiziert Die Architektur des System ist festgelegt Klare Umsetzungsbedingungen existieren
Tätigkeiten
Detail-Spezifikation der gewünschten Leistungen und Einsetzen aller Anforderungen in einen Gesamt-Kontext Umsetzungsvorgehen beschreiben und funktionale sowie nicht-funktionale
Anforderungen an das System verschriftlichen Aufwand schätzen
Beteiligte Fachbereich (Definition der Anforderungen, Bewerten der Spezifikation) Zukünftiger Umsetzer/Auftragnehmer (Schreiben der Detail-Spezifikation)
Hilfsmittel Modellierungstechniken Schätzverfahren (Delphi-Verfahren, Function Points oder „Erfahrung“) Templates
Ergebnis Pflichtenheft Das „Umsetzungsversprechen“ des Auftragnehmers an den Auftraggeber
mit vertraglich zugesicherten und belastbaren Leistungen sowie Aufwänden
Analyse
Design
Umsetzung
Test
Auslieferung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 309
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Phase III: Umsetzung
Ziel Ein funktionsfähiges System existiert Alle spezifizierten Funktionen sind in der gewünschten Form im genannten
Budget (Zeit und Geld) realisiert
Tätigkeiten Architekturaufbau für das Zielsystem Einrichtung / Customizing / Programmierung des Zielsystems Dokumentation der Programmierung
Beteiligte Projektleitung (Operatives Management und Controlling des
Umsetzungsfortschritts) Umsetzer (Entwicklung und Anpassung des Programms)
Hilfsmittel Entwicklungswerkzeuge Architektur-/IT-Landschaftspläne Strukturierte PM-Methoden Vorgegebenes Projektcontrolling
Ergebnis Fertig entwickeltes Zielsystem Vollständige Dokumentation der Systemfunktionen
Analyse
Design
Umsetzung
Test
Auslieferung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 310
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Phase IV: Test
Ziel Das System ist vollständig getestet Der Auftraggeber hat das System abgenommen
Tätigkeiten
Test der Funktionen (Tut das System, was es soll?) Test der nicht-funktionalen Anforderungen (Sicherheit, Bedienbarkeit, …) Test von Verhalten und Last / Performance-Tests (Ist das System schnell
und stabil genug?
Beteiligte Auftraggeber (Test der Funktionen, Fehlerprotokolle und Abnahme) Umsetzer (Beheben auftretender Fehler)
Hilfsmittel Testpläne Testfälle Bug-Tracking-Anwendungen Last-Generatoren
Ergebnis Abnahmedokument (Der Auftraggeber erklärt die ordnungsgemäße
Erfüllung der Anforderungen und nimmt das Werk ab)
Analyse
Design
Umsetzung
Test
Auslieferung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 311
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Phase V: Auslieferung
Ziel Das System ist im Unternehmen an allen geplanten Einsatzstellen verfügbar Alle Benutzer des Systems sind im Umgang mit dem System geschult Das System ist im produktiven Einsatz
Tätigkeiten Installation des Systems / Freigabe des Produktivsystems Überführung von Alt-Daten in das neue System Schulungen der Benutzer Einrichtung und Bekanntmachung einer Support-Stelle
Beteiligte Projektleitung (Koordination der Auslieferung) Fachbereich (Nutzung und Erlernung des Systems) Betreiber (z.B. IT: Bereitstellung der Systemressourcen)
Hilfsmittel Schulungen (Externe) Trainer Unternehmensspezifische Verteilungsmechanismen (z.B. für die
Dokumentation)
Ergebnis Freigabe (Der Auftragnehmer verkündet die vollständige Benutzbarkeit des Systems für alle Benutzer)
Analyse
Design
Umsetzung
Test
Auslieferung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 312
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Diverse Modelle adaptieren das Wasserfallmodell und ergänzen Komponenten wie z.B. das Projektmanagement als nebenlaufende Tätigkeit…
Vorgehensmodell für BI-Projekte nach Hüsemann
[Dr. Bodo Hüsemann, Informationsfabrik GmbH]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 313
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
…oder eine Initialisierungsphase zu Beginn des Projekts
BI-Projektmanagement-Vorgehensmodell nach König
[Prof. Stefan König, FH Hannover]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 314
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Auch Modelle mit überlappenden Phasen werden eingeführt, z.B. um die harte Trennung von Konzeption und Analyse aufzuheben und Erkenntnisse aus der Modellierungsphase wieder zu ergänzen und zu erweitern
PR/IT-Rahmenmodell mit überlappenden Phasen
[myconsult GmbH]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 315
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Einige Modelle brechen trotz grundsätzlich sequentieller Abarbeitung mit dem Meilenstein des „Pflichtenhefts“ und erlauben Re-Spezifizierungen
BI-Lifecycle-Vorgehensmodell mit Rückkopplungsmöglichkeiten
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 316
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Vor- und Nachteile eines Phasenmodells
Klare Regelung der Verantwortlichkeiten in den einzelnen Phasen Auftraggeber kann unmissverständlich und vollständig den Funktionsumfang definieren Bei fixem Funktionsumfang kann nichts vergessen werden oder entfallen
(Steuerungssoftware für Kernkraftwerke/Flugzeuge/Banktresore aber auch Bilanzierungssoftware oder Controlling-Instrumente für Unternehmensfinanzen)
Aufwand kann vorher bestimmt werden
Auftraggeber kann (meist) nicht unmissverständlich und vollständig den Funktionsumfang definieren (obwohl er darf) – dazu müsste er ein vollständiges Bild des Zielsystems noch vor Erstellung des Pflichtenheftes im Kopf haben
Aufwand kann (meist) nicht vorher bestimmt werden – dazu müssten alle Veränderungen/Erweiterungen (vor allem des Projekt-Umfelds) vorher bekannt sein
Nach Umsetzung des Systems muss „gehofft“ werden, dass im Test keine großen Abweichungen auftreten, Änderungen führen zu „change requests“, d.h. mehr Budget
Die erfüllten Funktionen entsprechen immer einem „alten Stand“ der Anforderungen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 317
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Beispiel: Abbildung eines Projektplans in einer PM-Software
Dargestelltes Werkzeug: MS Project
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 318
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Das V-Modell XT („Extreme Tailoring“) ist ein Entwicklungsstandard der Bundesrepublik Deutschland
Es ist eine verbesserte und erweiterte Variante des ursprünglichen V-Modells (siehe Grafik)
Besonderheit: Das V-Modell XT (I)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 319
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Das V-Modell XT verschiebt die starre Aufteilung hin zu zwei parallel durchgeführten „V“-Projekten, einem für den Auftragnehmer und einem für den Auftraggeber, beide sind durch definierte Schnittstellen und Übergabedokumente eng miteinander verflochten
Besonderheit: Das V-Modell XT (II)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 320
7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle
Entscheidend ist, dass
• Bausteine aus dem V-Modell XT entfernt werden können, z.B. wenn das Projekt sehr klein ist (Tayloring),
• das V-Modell XT nur die Ergebnisse vorgibt, jedoch nicht den konkreten Weg hin zu den Ergebnissen.
Das V-Modell XT ist damit nur ein Rahmen für ein Systementwicklungsprojekt, aber keine konkrete Vorgehensweise
So können die Bausteine (im V-Modell-Jargon: „Produkte“), wie z.B. ein Softwaremodul durchaus mit agilen Methoden entwickelt werden
Besonderheit: Das V-Modell XT (IV)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 321
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement
• 7.1 Eigenschaften von (BI-)Projekten• 7.2 Projektorganisation• 7.3 Phasengestützte Vorgehensmodelle• 7.4 Agile Vorgehensmodelle
8 Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 322
7.4 Agile Vorgehensmodelle
„Agile Softwareentwicklung“ ist ein Überbegriff für Werte, Prinzipien und Methoden, um durch Flexibilität und Schnelligkeit bei der Systemerstellung einen Beitrag zur Erreichung der Geschäftsziele zu leisten
Das agile Manifest als Grundlage aller „agilen“ Vorgehensmodelle
Agiles Manifest (2001): Was bringt mehr WertMerkmale Frühe und häufige
Auslieferung von Software(-Komponenten)
Viel Kommunikation zwischen allen Beteiligten
Rückkopplungen und Anpassungen
Individuen und Interaktionen
Lauffähige Software
Zusammenarbeit mit Anwendern/KundenReaktion auf Veränderungen
Prozesse und WerkzeugeUmfangreiche Dokumentationen
Vertragsverhandlungen
Planverfolgung
istwichtiger
als
[Bleek/Wolf, 2009]
[agilemanifesto.org]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 323
7.4 Agile Vorgehensmodelle
In der klassischen Vorgehensweise sind die Funktionen der Maßstab, benötigtes Budget und benötigte Zeit lassen sich daran abschätzen und sind von den Funktionen abhängig
Highsmith gibt Budget und Funktionen vor („Budget-Boxing“) und formuliert darauf aufbauend das Ziel einen Wert (ein Produkt) zu schaffen, dass einer akzeptablen Qualität und bestimmten Bedingungen (Zeit, Budget) genügt
Das magische Dreieck für agile Vorgehensmodelle nach Highsmith
Funktionen
ZeitBudget
„Klassisches“ Dreieck
Funktionen
Zeit
Budget
„Klassisch“ für agil
Wert
BedingungenQualität
„Agiles“ Dreieck
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 324
7.4 Agile Vorgehensmodelle
Das von Highsmith genannte Modell wird kritisiert, weil es die eigentliche Aussage des Dreiecks (Bindung an Zeit, Budget und Funktionen) verschleiert
Eine alternative, näher am „klassischen“ Dreieck orientierte Deutung dreht das Dreieck ebenfalls, setzt aber den Funktionsumfang in Abhängigkeit von Zeit und Budget
Das magische Dreieck nach Cottmeyer
Funktionen
ZeitBudget
„Klassisches“ Dreieck
Funktionen
ZeitBudget
„Agiles“ Dreieck
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 325
7.4 Agile Vorgehensmodelle
Im Unterschied zu phasenbasierten Vorgehensmodellen gibt es für agile Vorgehensmodelle kein einheitliches Grundmodell
Es existieren aber gewissen Leitlinien, die sich in allen agilen Vorgehensweisen wiederfinden
• Das Projekt kann in viele kleine, einzeln zu bearbeitende Arbeitspakete untergliedert werden, entweder im Vorhinein oder zur Laufzeit des Projekts
• Der Gesamtumfang der Anforderungen kann sich während des Projekts verändern und erweitern
• Die Entscheidung für die nächsten zur Umsetzung anstehenden Funktionen fällt in kontinuierlichen, nicht zu langen (max. wenige Wochen) Zyklen
• Sobald ein Baustein fertig ist (d.h. inkl. Test durch den Entwickler!), wird er dem Anwender zum Test übergeben
• Es findet eine durchgängige, bewusste Interaktion von Entwickler und Anwender statt
Eigenschaften agiler Vorgehensmodelle
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 326
7.4 Agile Vorgehensmodelle
Scrum als Beispiel für ein agiles Framework
[Nach Lakeworks]
Gesamtheit aller bekannten Anforderungen („User Stories“)
Menge aller im nächsten Sprint
(„30-Tage-Periode“) umzusetzenden Anforderungen
Fertig umgesetzte Bausteine des Zielsystems
Tägliches, kurzes Meeting aller Beteiligten
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 327
7.4 Agile Vorgehensmodelle
Je Sprint (großer Iteration) kann dargestellt werden, wie viele Anforderungen geplant/tatsächlich abgearbeitet wurden
Burndown-Chart
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 328
7.4 Agile Vorgehensmodelle
Scrum ist nur der Rahmen, in dem gearbeitet wird, und enthält keine Informationen über• Konkrete Umsetzungarten• Programmierweisen• Testarten
XP weist detaillierte Spezifikationen für die Umsetzung von Software auf und liefert vor allem die „User Stories“ als einfachste Form von Anforderungsdefinitionen
Scrum und Extreme Programming (XP)
"Als <Rolle>, möchte ich <Ziel/Wunsch>, um <Nutzen>"
"Als Controller, möchte ich die Umsatzzahlen monatlich als Balkendiagramm sehen, um den Monatsbericht zu erstellen.“
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 329
7.4 Agile Vorgehensmodelle
Scrum und das V-Modell XT liefern jeweils nur einen Rahmen für die eigentliche Umsetzung der Anforderungen
Das V-Modell XT entstammt einem phasenbasierten Vorgehen und „erlaubt“ agile Entwicklungsmethoden, solange die Schnittstellen und Ergebnisse eingehalten werden
Scrum definiert ein agiles Vorgehen, „erlaubt“ aber theoretisch eine Wasserfall-basierte Umsetzung innerhalb der Sprints
Scrum und das V-Modell XT
V-Modell XTPhasenweise (hellblau) Umsetzung von drei
Anforderungen (dunkelblau)
ScrumAutarke Umsetzung von Anforderungen
(hier in Phasen)
[Schematische Darstellung]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 330
7.4 Agile Vorgehensmodelle
Die Beteiligten in einem agilen Vorgehensmodell sind die selben wie in einem Wasserfallmodell
Die Rolle und die zeitliche Taktung variieren jedoch: Statt punktuell hoher Belastungen entsteht eine Grundlast
Die Verteilung kann dazu führen, dass
• Die Beteiligten parallel ihren Alltagsaufgaben nachkommen können und nicht durch eine Spezifikations-/ Umsetzungsphase herausgerissen werden
• Die Beteiligten ihren Alltagsaufgaben nicht mehr nachkommen können, weil die Grundlast zu hoch ist und permanent Aufmerksamkeit erfordert
Zur Reduzierung der Belastung des Anwenders kann eine „Zwischenschicht“ nützlich sein, die insbesondere bei der Formulierung/Verschriftlichung der vollständigen Anforderungen und dem Test hilft
Projektbeteiligte in einem agilen Vorgehensmodell
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 331
7.4 Agile Vorgehensmodelle
Indikatoren für die Auswahl der passenden MethodeWasserfall-
modellAgile Methode
Erwarteter Wechsel der Anforderungen selten häufig
Zeitdruck gering hoch
Erwartung der Vollständigkeit 100% „80:20“
Wechsel der Anwender und Auftraggeber selten häufig
Dynamik im externen Umfeld gering hoch
Mitwirkungsmöglichkeit der Anwender gering hoch
Bedeutung von formalen Prüfkriterien hoch gering
Akzeptanz von agilen Methoden gering hoch
Releasestrategie „Big Bang“ iterativ
Reifegrad und Referenzen der Software hoch gering
[Horváth & Partners]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 332
7.4 Agile Vorgehensmodelle
Indikatoren für die Auswahl der passenden Methode - Beispiele
Erwarteter Wechsel der Anforderungen
Zeitdruck
Erwartung der Vollständigkeit
Wechsel der Anwender und Auftraggeber
Dynamik im externen Umfeld
Mitwirkungsmöglichkeit der Anwender
Bedeutung von formalen Prüfkriterien
Akzeptanz von agilen Methoden
Releasestrategie
Reifegrad und Referenzen der Software
selten häufig
gering hoch
100% „80:20“
selten häufig
gering hoch
gering hoch
hoch gering
gering hoch
„Big Bang“ iterativ
hoch gering
selten häufig
gering hoch
100% „80:20“
selten häufig
gering hoch
gering hoch
hoch gering
gering hoch
„Big Bang“ iterativ
hoch gering
Umsetzung eines Systems zur Legalkonsolidierung mit SAP ECCS
Abbildung eines neuen fachlichen Planungsprozesses mit SAP BPC
Wasserfallmodell Agile Methode[Horváth & Partners]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 333
7.4 Agile Vorgehensmodelle
Vor- und Nachteile einer agilen Vorgehensweise
Die Anforderungsdefinition erfolgt nicht von sondern mit den Nutzern, so dass Anforderungen plausibilisiert und nachträglich geändert werden können
Insbesondere bei BI-Anwendungen, in denen eine starke Visualisierung im Fokus steht, können schnelle Ergebnisse zu frühen Korrektureinsichten bei den Anwendern führen
Eine Fehlentwicklung oder Unmöglichkeiten in der Entwicklung werden nicht erst in einer abschließenden Testphase sondern sehr früh bemerkt
Je nach Vorgehensweise können Budget und Zeithorizont fix genannt werden
„Doing agile is not being agile“ formuliert die größte Hürde: Ein als agiles Vorgehen „getarntes“ Projektmanagement verschleiert die mangelnde Bereitschaft zur Dokumentation oder sauberen Anforderungsaufnahme
Sofern keine Erfahrungen mit agilen Vorgehensweisen bestehen kann der Wechsel zu agilen Methoden eine bestehende Organisation lähmen und Projekte gefährden
Agile Methoden sind kein Allheilmittel und eignen sich insbesondere dann nicht, wenn die Lösungen einen fixen Funktionsumfang aufweisen müssen, „koste es was es wolle“, wie z.B. bei Legalkonsolidierungen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 334
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
• 8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen• 8.2 Organisatorische Unterstützung von Datenqualität• 8.3 Messen von Datenqualität• 8.4 Data Profiling• 8.5 Data Cleansing
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 335
8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen
Definition des Datenbegriffs Die Definition von Daten geht einher mit der Definition von Wissen und
Informationen
Zur Unterscheidung der drei Begriffe wird die Semiotik als allgemeine Zeichentheorie herangezogen, die drei Untersuchungsebenen kennt
• Syntaktik (Sprachliche/Formale Richtigkeit)
• Semantik (Inhaltliche Richtigkeit)
• Pragmatik (Nützlichkeit, Zweckorientierung)
Je nach Quelle kann dann ein leicht abweichender Zusammenhang über diese drei Felder zwischen den drei Begriffen (Daten, Wissen, Information) hergestellt werden
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 336
8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen
Daten
• Maschinell verarbeitbare Informationen [Vgl. DIN 44300]
• Folge von Zeichen, über deren Bedeutung weitestgehend Konsens besteht, d.h. die verstanden und prinzipiell von einer Person aufgenommen werden können(Voß und Gutenschwager 2001)
Information
• Kenntnis über bestimmte Sachverhalte oder Vorgänge [Vgl. DIN 44300]
Wissen
• die Gesamtheit aller Kenntnisse und Fertigkeiten auf einem bestimmten Gebiet(Stickel 2001)
Daten, Information und Wissen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 337
8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen
Daten
• syntaktische Dimension
• z. B. .RB3720W1703G7
Information
• semantische Dimension
• z. B. Regionalbahn 3720 fährt werktags um 17.03 Uhr von Gleis 7 ab
Wissen
• pragmatische Dimension
• z. B. Bisher fuhr die Regionalbahn 3720 um 17.10 Uhr ab; Umsteigende aus dem Zug IR317 erreichen den Anschluss nun nicht mehr
Beispiel verschiedener Ebenen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 338
8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen
Definition des Datenbegriffs
Daten
Maschinell verarbeitbar Nicht maschinell verarbeitbar
Ohne Zweck Mit Zweck Mit Zweck Ohne
Zweck
Informationen
Wissen
Syn-taktik
Prag-matik
[Nach Gabriel/Weber] [„Semiotisches Dreieck“ nach Hinrichs]
Daten (Syntaktik)
Informationen (Semantik)
Wissen (Pragmatik)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 339
8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen
Qualitas (lat.) = „Eigenschaft“ oder „Beschaffenheit“ (weder positiv noch negativ)
Laut DIN-Norm 55 350-11:
„Qualität [ist] die Gesamtheit von Eigenschaften und Merkmale eines Produktes oder einer Tätigkeit, die sich auf deren Eignung zur Erfüllung festgelegter oder vorausgesetzter Erfordernisse beziehen.“
Qualität kann in unterschiedlichen Feldern auftreten und je nach Bezug unterschiedliche Auswirkungen haben (objektive Qualität eines Werkstoffes vs. gefühlte Qualität durch den Kunden vs. prozessuale Qualität bei der Herstellung)
Aus der Kombination der beiden Begriffe „Daten und „Qualität“ ergibt sich
Datenqualität ist ein Maß für die Eignung von Daten einen definierten Zweck zu erfüllen, um Informationen oder Wissen zu generieren oder zu erlangen, unter der Bedingung, dass die Eignung vom Zeitpunkt der Betrachtung und den jeweiligen Bedürfnissen des Betrachters abhängt.
Definition des (Daten-)Qualitätsbegriffs
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 340
8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen
Taxonomie von Datenqualitätsdimensionen
dgiq: Deutsche Gesellschaft für Informations- und Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 341
8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen
Zeitnähe• Daten stehen nicht oder zu spät zur Verfügung (Anlieferungsproblem)• Daten sind veraltet (Inhaltsproblem)
Korrektheit• Daten sind „falsch“ (Inhaltsproblem)• Daten können nicht interpretiert werden (Formales Problem)
Konsistenz• Daten aus verschiedenen Systemen sind nicht identisch• Daten, die aggregierte und detaillierte Strukturen beschreiben passen nicht zusammen,
z.B. ist der Gewinn ungleich Umsatz minus Kosten
Vollständigkeit• Daten sind im Zuge der Anlieferung verloren gegangen• Die angelieferten Daten bestehen aus unvollständigen Datensätzen und haben
fehlenden Einträge (z.B. Personen ohne Vornamen)
Ausprägungen schlechter Datenqualität für vier Datenqualitätskriterien
[nach Apel et al.]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 342
8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen
Datenerfassung• Nutzer tragen falsche Daten oder Daten falsch ein (z.B. beim Abtippen von Formularen)
Prozesse• Geschäftsprozesse führen zu unvollständiger oder unrichtiger Datenübergabe (ggf.
wegen des Datenschutzes sogar gewollt, wenn Externe beteiligt sind) Architektur
• Die verwendete Systemstruktur ist fehlerhaft, z.B. weil ETL-Prozesse nicht korrekt implementiert sind oder Datenfelder in Datenbanken falsch deklariert sind (1 „1“)
Definitionen• Unterschiedliche Beteiligte verstehen die Daten falsch und tragen nicht konsistente
Werte ein (z.B.: Brutto-Gewinn vs. Netto-Gewinn vs. Jahresüberschuss vs. EBIT) Datenverwendung
• Verwendung unterschiedlicher Systeme zur Datenveränderung führt zu Inkonsistenz Datenverfall
• Z.B. sind Adressdaten irgendwann veraltet
Ursachen schlechter Datenqualität
[nach Apel et al.]
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 343
8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen
Kosten schlechter Datenqualität
[http://www.cio.de/knowledgecenter/bi/838449/, abg. März 2012]
Beispiel Versandhandel10.000.000 registrierte Kunden
2 Kataloge pro Jahr
5% Rückläufer
Herstellkosten und Porto: 4€ / Katalog
Überschüssige Kosten durch Fehler in Adressdatenbank:
10.000.000 x 2 x 0,05 x 4€
= 4.000.000 €
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 344
8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen
Präventionskosten
• Personalkosten, wenn Mitarbeiter bei der Eingabe ein „Vier-Augen-Prinzip“ anwenden
• Schulungskosten zur Mitarbeitersensibilisierung
• Systemkosten für unterstützende Früherkennungsmechanismen
Entdeckungskosten
• Personal: Erstellung von Plausibilitätsberichten, die dann ausgewertet werden müssen
• System: Maschinelle Analyse
Bereinigungskosten
• Personal: Korrektureingaben
• Personal/System: Automatische/algorithmische Korrektur
Kosten zur Verbesserung der Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 345
8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen
Kostenschaukel für Datenqualität
Kosten
Datenqualität
Kosten durch schlechte Datenqualität
Kosten durch Maßnahmen zur Verbesserung
Sinnvolles Ziel für Datenqualität
[nach Apel et al.]
100%80%
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 346
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
• 8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen• 8.2 Organisatorische Unterstützung von Datenqualität• 8.3 Messen von Datenqualität• 8.4 Data Profiling• 8.5 Data Cleansing
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 347
8.2 Organisatorische Unterstützung von Datenqualität
Rollen im Datenqualitätsmanagement
Umsetzung
Strategie/ Koordination
Datenqualitätslenkungsausschuss
Datenqualitätsmanager (zentral)
Data Stewards (dezentral)
[nach Apel et al.]
Vision/Strategie
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 348
8.2 Organisatorische Unterstützung von Datenqualität
Übergreifendes Gremium, das mit Vertretern von IT- und Fachseite besetzt wird
Entscheidung über Datenqualitätsstrategie und –maßnahmen
Koordination der Maßnahmen unterschiedlicher Bereiche
Enge Abstimmung mit der Linienorganisation und den operativen Datenqualitätsbeauftragten
Datenqualitätslenkungsausschuss
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 349
8.2 Organisatorische Unterstützung von Datenqualität
Unternehmensweite Koordination des Datenqualitätsmanagements
Information der Data Stewards über Änderungen der Strategie oder durchzuführende Maßnahmen in einzelnen Abteilungen
Kontrolle der Datenqualitätskennzahlen im Unternehmen (vgl. Abschnitt zur Datenqualitätsmessung)
Erste Schlichtungsstelle bei operativen Uneinigkeiten
Datenqualitätsmanager
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 350
8.2 Organisatorische Unterstützung von Datenqualität
Vertreter des Datenqualitätsmanagements in den einzelnen Abteilungen
Fachliche Data Stewards
• Z.B. in Controlling, Einkauf, etc. angesiedelt
• Festlegung von Verantwortlichkeiten für einzelne Systeme, Datensätze und Merkmale (z.B.: Wer pflegt den Produktstamm? Der Vertrieb oder die Produktion?)
Technische Data Stewards
• Definieren Datenflüsse und Messpunkte der Datenqualität
• End-to-end Betrachtung eines Systems und der Datenflüsse darin, d.h. Überprüfung, ob die erzeugten Daten und die eingegebenen Daten zusammenpassen
Data Steward
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 351
Einordnung je nach Organisationsform des BICC (virtuell, eigene Abteilung)
8.2 Organisatorische Unterstützung von Datenqualität
Verknüpfung der Rollen mit dem BICC-Rollenmodell
Leiter BICC
Repräsentant Fachseite
BI-Modellierer
BI-Architekt
Datenqualitätsverantwortlicher
BI-Anwendungsentwickler
…
Datenqualitätsmanager
Rollen fallen zusammen
Rollen unterstützen sich
Data Steward (fachlich)
Data Steward (technisch)
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 352
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
• 8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen• 8.2 Organisatorische Unterstützung von Datenqualität• 8.3 Messen von Datenqualität• 8.4 Data Profiling• 8.5 Data Cleansing
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 353
8.3 Messen von Datenqualität
Datenqualitätskriterien alleine liefern nur den Überblick, was geprüft werden soll
Um Datenqualität messbar zu machen, müssen Datenqualitätsmaße eingeführt werden („Metriken“), die gewissen Ansprüchen genügen
• NormierungDie Ergebnisse jeder Messung müssen sich im selben Raum befinden, sonst kann ein Vergleich keine Aussage liefern
• KardinalitätDie Werte sollten zahlenmäßig gut erfassbar sein um eine zeitliche Vergleichbarkeit zu ermöglichen
• SensibilisierbarkeitMetriken müssen konkrete Anwendungen unterstützen können, allgemein formulierte Fragestellungen decken keine tatsächlichen Missstände auf sondern umschreiben sie
• Fachliche InterpretierbarkeitDer Ergebniswert (z.B. „5“) muss zu der Fragestellung eine sinnvolle Interpretation zulassen und nicht auf Basis willkürlicher Umrechnungen entstanden sein
Voraussetzungen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 354
8.3 Messen von Datenqualität
Messpunkte für Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 355
1
2
3
4
1. QuellsystemeErfassung der Daten (gültige Datumsformate, etc.)
2. ETL-Prozess / Staging AreaPrüfung der Ladeergebnisse auf Plausibilität, Vergleich zum letzten Ladeprozess
3. Data Warehouse (Datenbank) Kennzahlberechnungen, Geschäftslogiken, Aggregationen
4. Frontend-AnwendungenBerechnungen in Berichten, (manuelle) Schnittstellen zu weiteren Systemen
8.3 Messen von Datenqualität
Metriken (Kennzahlsysteme) bilden die Grundlage für die Kennzahldefinition und lassen sich in drei verschiedenen Arten einteilen
• Formal-technischz.B. Anzahl der Datensätze, Anzahl der fehlerhaften Felder, Anzahl der NULL-Werte, Vergleichswerte
• Inhaltlichz.B. Häufigkeitsverteilungen (z.B. Benfordsches Gesetz für Häufigkeit der ersten Ziffer, Zeitreihenvergleiche, Min/Max-Validierungen)
• Qualitativz.B. Visuelle Prüfungen durch Anwender, Feedback der Nutzer/ Fachbereichsverantwortlichen
Metriken für Datenqualität
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 356
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
• 8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen• 8.2 Organisatorische Unterstützung von Datenqualität• 8.3 Messen von Datenqualität• 8.4 Data Profiling• 8.5 Data Cleansing
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 357
8.4 Data Profiling
Einordnung
Data Profiling
Data Validation
Data Cleansing
Data ProfilingAnalyse vorhandener Datenbestände mit Hilfe automatisierter Verfahren zur Erkennung von Inhalt, Struktur und Qualität der Daten
Data ValidationPrüfung der Verwendbarkeit der Daten und Filterung von fehlerhaften/ nicht verwendbaren Daten (kann als Teil der beiden anderen Schritte verstanden werden)
Data CleansingEndgültiges Entfernen von Daten oder Ersetzen durch andere Daten/ Standardwerte/ Ableitungen, bzw. Anreichern der Daten zur Nutzbarmachung
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 358
8.4 Data Profiling
Attributsanalyse an einer Beispieltabelle
FeldName PERSON_ID NAME_ID BIRTHDATE INCOME CHILDREN
FeldTyp NUMBER TEXT DATE TEXT NUMBER1 Müller 1984-05-02 56.000 32 Schulz 1956-08-17 62.000 33 Meier 12.06.1977 51.000 14 Müller 1984/02/05 56.000 35 Fischer 1966-05-04 67.000 0
Attributnamen-Analyse
Frage: Passen Name des Attributs und Verwendung zusammen?
Fehler: „NAME_ID“ deutet auf einen Schlüssel hin, Schlüssel ist aber nur „PERSON_ID“
Datentyp-Analyse
Frage: Passen Typ des Attributs und Verwendung zusammen?
Fehler: „INCOME“ enthält nur Zahlwerte, ist aber als Text hinterlegt
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 359
8.4 Data Profiling
Attributsanalyse an einer Beispieltabelle
FeldName PERSON_ID NAME_ID BIRTHDATE INCOME CHILDREN
FeldTyp NUMBER TEXT DATE TEXT NUMBER1 Müller 1984-05-02 56.000 32 Schulz 1956-08-17 62.000 33 Meier 12.06.1977 51.000 14 Müller 1984/02/05 56.000 35 Fischer 1966-05-04 67.000 0
Wertebereichs-Analyse
Frage: Ist der Wertebereich stimmig in Bezug auf die erwarteten Daten?
Fehler: „CHILDREN“ hat überproportional häufig den Eintrag 3 (in größerer Datenmenge besser darstellbar)
Musteranalyse
Frage: Sind die Daten alle gleichartig eingetragen und damit auswertbar?
Fehler: „BIRTHDATE“ ist nicht immer im gleichen Format. Identische Datensätze („Müller“) sind damit nicht erkennbar
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 360
8.4 Data Profiling
Tabellenanalyse auf referentielle Integrität
FeldName PERSON_ID NAME_ID BIRTHDATE INCOME CHILDREN CITYFeldTyp NUMBER TEXT DATE TEXT NUMBER NUMBER
1 Müller 1984-05-02 56.000 3 42 Schulz 1956-08-17 62.000 3 23 Meier 12.06.1977 51.000 1 14 Müller 1984/02/05 56.000 3 45 Fischer 1966-05-04 67.000 0 5
FeldName CITY_ID NAME STATE COUNTRYFeldTyp NUMBER TEXT TEXT TEXT
1 Duisburg NRW Deutschland2 Essen NRW Deutschland3 Düsseldorf NRW Deutschland5 Stuttgart BaWü Deutschland
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 361
8.4 Data Profiling
Tabellenanalyse auf referentielle Integrität
FeldName PERSON_ID NAME_ID BIRTHDATE INCOME CHILDREN CITYFeldTyp NUMBER TEXT DATE TEXT NUMBER NUMBER
1 Müller 1984-05-02 56.000 3 42 Schulz 1956-08-17 62.000 3 23 Meier 12.06.1977 51.000 1 14 Müller 1984/02/05 56.000 3 45 Fischer 1966-05-04 67.000 0 5
FeldName CITY_ID NAME STATE COUNTRYFeldTyp NUMBER TEXT TEXT TEXT
1 Duisburg NRW Deutschland2 Essen NRW Deutschland3 Düsseldorf NRW Deutschland5 Stuttgart BaWü Deutschland
4 31
25
Erkennung „verwaister“ Daten
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 362
Agenda
1 Einführung in Business Intelligence 2 Grundlagen von (BI-)Strategie 3 Entwicklung einer BI-Strategie 4 Unterstützung einer BI-Strategie durch ein BICC 5 Organisation und Entwicklung eines BICC 6 BICC-Betrieb und BICC-Controlling 7 BI-Projektmanagement 8 Datenqualität
• 8.1 Arten, Ursachen und Auswirkungen• 8.2 Organisatorische Unterstützung von Datenqualität• 8.3 Messen von Datenqualität• 8.4 Data Profiling• 8.5 Data Cleansing
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 363
8.5 Data Cleansing
Bereinigungsarten Löschen von fehlerhaften Datensätzen
Alle Datensätze, die mindestens einen fehlerhaften Eintrag enthalten, werden gelöschtProblematisch ist dabei
• Der mögliche Verlust vieler korrekter Daten
• Der Verlust, dass überhaupt eine Information bestand
• Die möglicherweise große Menge an Daten, die entfernt werden
Als Beispiel sei eine Kunden-Tabelle mit 30 Attributen (Name, Vorname, Letztes Bestelldatum, …) gegeben. Unter der Annahme, dass 5% aller Felder fehlerhaft sind, werden bei einem reinen Löschen ganze
1 – 0,9530 = 1 – 0,2146 = 0,7854 = 78,54% aller Daten gelöscht.
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 364
8.5 Data Cleansing
Bereinigungsarten Ersetzen durch andere Daten / Nachbilden von Daten
• Kundennummer kann ggf. über Name, Vorname, Adresse nachvollzogen werden
• Ort und PLZ durch externe Datenbanken abgleichen
Ableitung aus anderen Daten• Bilden eines Mittelwerte und Einsetzen dieses Wertes (z.B. für „Regelstudienzeit“ bei
Studiengängen, problematisch bei individuellen Auswertungen)
• Nachbilden von Summen durch Addierung von Einzelposten
Verwendung von Standardwerten• Z.B. Einstellungsdatum von neuen(!) Mitarbeitern auf „heute“ setzen
• Studienausweis: Verbleibende Laufzeit im Zweifel immer auf „Vier Jahre“ setzen
Prof. Dr. Peter Chamoni – Business Intelligence: Strategie und Organisation – Sommersemester 2019 365