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© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Big Data benötigt ein schlüssiges Gesamtkonzept BI-Strategy – driven by big data Uwe Trost und Dr. Oliver Kelkar | MHPBoxenstopp: 08.10.2013

BI-Strategy - driven by big data

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Die zielgerichtete Nutzung von Informationen in den Unternehmen ist absolut wettbewerbsentscheidend. Unternehmen, die Big Data erfolgreich anwenden, werden sich gegenüber ihren Mitbewerbern durchsetzen. Big Data löst einen Veränderungsprozess aus, der auf nahezu allen Ebenen des Unternehmens wirkt. Der Mehrwert von Big Data kann nur gehoben werden, wenn ein schlüssiges Gesamtkonzept entwickelt wird, eine 'BI-Strategy - driven by big data'.

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Big Data benötigt ein schlüssiges Gesamtkonzept

BI-Strategy – driven by big data

Uwe Trost und Dr. Oliver Kelkar | MHPBoxenstopp: 08.10.2013

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Einleitung

MHPBoxenstopp: BI-Strategy – driven by big data

www.youtube.de/MHPProzesslieferant

TelKo Einwahlnummer Einwahlnummer Schweiz: +41 44 583 1925

Einwahlnummer Deutschland: +49 711 96 59 96 13

Teilnehmer PIN- Code: 42538759 mit Raute- Taste bestätigen

Weitere MHPBoxenstopps

Agenda

Wo Sie uns in 2013 auch finden können…

www.mhp.com/de/events

Zu Anfang sind alle Teilnehmer auf stumm geschalten.

15.10.2013 Mobile Solution Lösungen für mobile Unternehmensanwendungen

22.10.2013 HR Compliance & Authorization Modernes Berechtigungsmanagement

22.10.2013 Industrie 4.0 – und Sie? Technische (R)Evolution strategisch planen und i

implementieren

29.10.2013 Der Online Shop als neuer Vertriebskanal E-Commerce am Beispiel eines Ersatzteilshops

www.mhp.com/de/events

13.00 – 13.10 Uhr Begrüßung Dr. Oliver Kelkar

13.10 – 13.45 Uhr Vortrag Uwe Trost

13.45 – 14.00 Uhr Offene Fragerunde Sie können bereits während der Web Session über Chatfunktion

im rechten Fenster Fragen einreichen.

23.10.2013 BMW IT Group Messe 2013 in München, Kulturhalle ZENITH

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Ihre Gesprächspartner

MHPBoxenstopp: BI-Strategy – driven by big data

Uwe Trost

Senior Manager

Business Intelligence

Dr. Oliver Kelkar

Associated Partner

Leitung Produkt- und

Innovationsmanagement

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Mieschke Hofmann und Partner (MHP)

A Porsche Company

MHPBoxenstopp: BI-Strategy – driven by big data

Die Leistung

Management- und Prozessberatung

IT-Beratung und Systemintegration

Individualentwicklung und Technologien

Application Management

Business Solutions

Der Unterschied

Symbiose aus Prozess- + IT-Beratung l Prozesslieferant l Excellence l Automotive l Kunden

Die Kompetenz Ganzheitliches Beratungsportfolio über die gesamte Wertschöpfungskette

Technology

Services

Application

Mgmt.

Services

Product

Lifecycle

Mgmt.

Supply

Chain

Mgmt.

Production

& Opera-

tions Mgmt.

Customer

Relations

Mgmt.

Finance &

Controlling

Business

Intelligence

After

Sales

Retail

Mgmt

Human

Resources

Page 5: BI-Strategy - driven by big data

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Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette

MHPBoxenstopp: BI-Strategy – driven by big data

Technology

Services

Application

Mgmt.

Services

Product

Lifecycle

Mgmt.

Supply

Chain

Mgmt.

Production

& Opera-

tions Mgmt.

Customer

Relations

Mgmt.

Finance &

Controlling

Business

Intelligence

After

Sales

Retail

Mgmt.

Human

Resources

Production

Planning

Strategic

Production

Consulting

Lean Production

Manufacturing

Execution

Maintenance

SAP Dealer

Business

Management

Retail

Consulting

SAP FI / CO for

car distribution

groups

Governance,

Risk and

Compliance

Template

Development

and Rollouts

Business

Process

Development &

Optimization

Legal and Fiscal

Requirements

Accounts,

Reporting and

Consolidation

System

Harmonization

CIO

Management

Consulting

Enterprise

Content

Management

Standard

Software

Individual

Software

Application &

Process Services

Application

Management

Consulting

Product

Structure

Management

Product

Development

Process (PDP)

Management

SAP PLM

Consulting &

Solution

Implementation

PTC Windchill

Solution

Integration

DS Enovia V6

Solution

Integration

PLM Strategy &

Management

Consulting

Production

Logistics

Procurement &

Quality

Sales Logistics

Service

Management

Spare Parts

Management

Supply Chain &

Demand

Planning

Service

Management

Spare Parts

Management

Warranty

Processes

(Pro-active)

Complaint

Management

Campaign

Management

Sales Force

Automation

Cross-functional

/ Data Quality

Management

Vertical Retail

Integration

(Pro-active)

Complaint

Management

SAP CRM

Consulting &

Solution

Implementation

Analytics SAP BI

Applications

BI & CPM

Strategy &

Software

Selection

SAP

BusinessObjects

BI Solutions

Business

Performance

Mgmt. with IBM

Cognos

Integrated

Corporate

Planing

BI Technology

Personnel

Administration

HR

Management

Consulting

Payroll & Time

Management

Self Services

Talent

Management

Organization

Management &

Cost Planning

Innovations Connected Car Cloud Compute Sustainable

Mobility Social Business Mobile Business …

Real-Time

Business

Big Data

Page 6: BI-Strategy - driven by big data

Agenda

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1 Motivation und Ausgangslage

2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

4 Das MHP BI Strategy Process Model

5 Nutzen und Erfolgsfaktoren

Page 7: BI-Strategy - driven by big data

Agenda

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1 Motivation und Ausgangslage

2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

4 Das MHP BI Strategy Process Model

5 Nutzen und Erfolgsfaktoren

Page 8: BI-Strategy - driven by big data

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Vernetzung und Hybridisierung als Mega Trends

1 Motivation und Ausgangslage

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„Daten sind das Erdöl der Zukunft“

1 Motivation und Ausgangslage

Volume

Variety

Velocity

Entscheidungen

Automatisierung

Erkenntnis !

Technische

Herausforderungen

und Möglichkeiten

Unternehmerische

Chancen, mehr Umsatz,

optimierte Prozesse

BIG DATA

Page 10: BI-Strategy - driven by big data

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Analyse von > 50 Use cases: Megatrend BIG DATA beinhaltet großes

Innovationspotential!

1 Motivation und Ausgangslage

• Klassische BI Fragestellungen: Sinkende Technologie-Kosten erlauben erweiterte Auswerteszenarien

• Analysebreite nimmt zu

• Digital business

• Digital natives

• Verhaltensanalyse

• Social media monitoring

• Location analytics

• Integration Maschinen Daten

• Tablets / RFID / GPS ..

• Diagnose und Faultdetection

• Operational BI: Einsatz fortgeschrittener Analytik

• Realtime Analytics

• Kurzfrist-Prognosen zur Optimierung.

• Komplexe Modellbildungen

• Self learning machines

• Textmining

Traditionelle

BI Usecases

Neue Auswertungen und Analysen

Innovationen in den Prozessen

1. Effizienzsteigerung

Prozess-Optimierungen

2. Neue Unternehmenswerte

z.B. intelligente Produkte, Massenindividualisierung

Fachliche Innovationen

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Der Patient BI: Kritische Symptome weit verbreitet

1 Motivation und Ausgangslage

Statt physischer Integration mehr

Informationssilos, heterogene

Architekturen sowie Spread-Marts

Mangelnde Performance und hohe

manuelle Analyseaufwände wg.

redundanter Ablage von Daten

entlang von Schichtenarchitekturen

Traditionelle DWH-Ansätze werden

Zukunftsanforderungen nicht

gerecht

Single vendor Strategie nur in der

Theorie, projektindividuelle

Selektion häufig

Eingeschränkter fachlicher Einsatz

von BI infolge fehlender Kenntnis

über die Möglichkeiten

Dominanz von rückwärtsgerichtete

Anwendungen: Was ist passiert und

warum, anstelle von was wird

geschehen und wie können wir dies

beeinflussen?

Schlechte DQ und inkonsistente

Semantik infolge lokaler

Optimierung

Keine projektübergreifende

Strategie und Governance

Technologie Business

Page 12: BI-Strategy - driven by big data

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Nichts zu tun ist keine Lösung

1 Motivation und Ausgangslage

Umgang mit

BIG DATA

Potentialen

Abwarten und

Beobachten

vorbereiten

Do nothing

Start einer

BIG DATA

Initiative Strategische

Planung

Taktisches

Vorgehen

Strategischer

Nutzen!

Page 13: BI-Strategy - driven by big data

Agenda

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1 Motivation und Ausgangslage

2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

4 Das MHP BI Strategy Process Model

5 Nutzen und Erfolgsfaktoren

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Vernetzte Kooperationen in den Service-Prozessen

2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases

• Kunde äußert sich negativ im Netz über

seine Erfahrungen

• Kunde erzeugt mobile Daten

• Kunde bringt Produkt in Werkstatt

• O-Ton Kunde wird erfasst

• Prüf- und Checklisten durch Werkstatt

• Auslesen aller on-Bord Units

• Geführte Fehlersuche

• Predictive maintenance

von Verschleißteilen

• Fehlerbearbeitung

• Frühes Erkennen von Häufungen (Analyse)

• Einleiten von Maßnahmen (Lösungen, Rückruf)

• Werkstattplanung

• Maßnahmenempfehlung global

Auslieferung

an Kunde

Kunde

Service-

Annahme

Diagnose

Reparatur

• GL Antrag

• Garantieanalysen

• Forecasting OT

• Rückmeldung der Diagnose

an F&E sowie die Produktion

• Kunde äußert sich über seine

After Sales Serviceerfahrungen im Netz

• Kunde nimmt an Kundenzufriedenheits-

befragungen teil

Was wird kommuniziert?

Ist die Kritik inhaltlich

berechtigt?

Wer kommuniziert in welcher

Tonlage, wie können die

Influencer identifiziert und

angesprochen werden?

Fachbereich

Page 15: BI-Strategy - driven by big data

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IT Aufgaben

2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases

• Anbindung neuer Quellen

• Integration Sensor-

informationen

• Integration User Social Media

• Klärung Infrastruktur und der

Software Technologie für

Analyseverfahren

• Natural language processing

• Textmining

• Sentimentsanalyse

• Data Governance

• Informationen des Kunden

speichern

• Mobile Nutzungsdaten speichern

• Compliance?

• Anbindung neuer Quellen

• Integration Customer Satisfaction

• Digitalisierung Originaldokument

Fehlerdokumentation

• Dokumente speichern (Hadoop?)

• Technologie OCR

• Datenmodell Onboard Units

• Datenbewirtschaftung OBU

IT

• Aufbau einer zentralen QS-Fehler-DB

als Forecastinginstrument

• DQ-Technologie

• Datenbewirtschaftung

• Fehleranalyse

• Natural language processing

• Text-Mining

• Integrierte Datenbasis

• Integration

Datenbestand

für F&E / GL

• Prozessschnittstellen

• Übergabe Daten GL-

Prozess

• Analysetechnologien

• Forecastmeldung OT

• Musteranalyse OBU

und Diagnosedaten

Auslieferung

an Kunde

Kunde

Service-

Annahme

Diagnose

Reparatur

Page 16: BI-Strategy - driven by big data

Agenda

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1 Motivation und Ausgangslage

2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

4 Das MHP BI Strategy Process Model

5 Nutzen und Erfolgsfaktoren

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Fokus Business: Quo vadis?

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

Silo-Thinking

Wenige innovative Analytics-

Anwendungsszenarien und auch

kaum analytische Skills vorhanden

Probleme Datenqualität

Inkonsistente Semantiken

Keine zentrale Metadaten

Keine Enterprisemetriken und selten

Data Governance aufgesetzt

Hoher Wettbewerbsdruck in

dynamischen Märkten

Verfügbare Daten = Transparenz

Ausnutzung des Rohstoffes Daten

ist Pflicht, kurzfristige

Entscheidungen (Risiken) sind durch

Analysen abzusichern

Bessere Analysen = bessere

Performance

Status Herausforderung

Grundanforderung an das Business:

Aufzeigen der Möglichkeiten und Nutzen der Potentiale

Page 18: BI-Strategy - driven by big data

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Fokus Business: Veränderung beginnt im Kopf

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

Realtime

Was geschah?

Warum

geschah es?

Was wird

geschehen?

Was soll

geschehen?

Was

geschieht

jetzt?

Vergangenheitsbezug Nutzen / Vorteile

Ko

mp

lex

ität

3%

13%

33%

99%

Vorhersage

Verbreitung

< 2%

Wichtige Supportstrategien

Man muss Ergebnisse von Analysen

auch anwenden wollen (Change in

der Entscheidungskultur)!

Skillmangel

Mitarbeiterinvest

Crowdsourcing

Automated analytics für

‚normale‘ Endanwender

Buy in: Analytics as a service

Zusammenarbeitsmodelle

Entsprechend einer Arbeitsmarktanalyse

fehlen in den USA derzeit ca. 140-190.000

Data Scientists und ca. 1,5 Mio. Manager,

die das entsprechende Analytik-Mindset

haben! Quelle: McKinsey, 2012

prescriptive

predictive

descriptive

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Big Data Readiness Assessment - in wenigen Tagen zu den richtigen Use

Cases

Angebot Quality Gate Quality Gate Quality Gate Quality Gate

MHP BIG DATA Readiness Assessment

Planung Executive Briefing Value Discovery Business Case Big Data & IT Roadmap Integration

BI-Strategy

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

Einstiegspunkt BIG DATA ist nicht klar

Kennen den Mehrwert von Analytics

nicht

Haben kein Zielbild für BI

Abschätzung möglicher Risiken

ist schwierig

In vier Schritten zum Ziel

1. Use Cases identifizieren und

priorisieren

2. Mehrwert benennen und Pfad

festlegen

3. Big Data & IT

4. Integration BI-Strategy

– driven by Big Data

Asse

ssmen

t

Page 20: BI-Strategy - driven by big data

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Fokus Technologie / Architektur: Quo vadis?

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

Statt physischer Integration viele

Informationssilos sowie Spread-

Marts

Single vendor Strategie nur in der

Theorie, projektindividuelle Tool-

Selektion häufig

Umgang mit riesigen Datenmengen

in einem RDMBS unproduktiv

Zahlreiche technologische

Innovationen

EDWH ist ein Konzept, das nie

erreicht wurde, sich als nicht

tragfähig erwies

Dokumente / Streams werden nicht

im DWH gespeichert

CEP und Realtime Analytics können

nicht durch klassisches DWH

bedient werden

Technologie Architektur

Grundanforderung an die IT:

Bereitstellung einer hochwertigen Datenbasis für eine

analytische BI-Plattform mit skalierbarer Infrastruktur

Page 21: BI-Strategy - driven by big data

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Fokus Technologie: Wer die Wahl hat, hat die Qual

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

Zahlreiche Innovationen im Backend im Bereich der

Datenzugriffswege,

Infrastruktur

und dem Einsatz von Hauptspeicher

Zahlreiche Innovationen im Frontend im Bereich

Data Discovery Tools

Kollision mit trad. BI Infrastrukturen

Zahlreiche neue Player im Bereich Analytics

Blue Yonder

KXEN (-> SAP)

Zahlreiche Innovationen aus dem Open-Source

Umfeld

Hadoop

R

Page 22: BI-Strategy - driven by big data

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Fokus Organisation: Quo vadis?

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

Fehlende Strategie bzw. taktische

Projektpriorisierung

Kein DQM

Heterogene BI-Prozesse

Keine zentrale Anlaufstelle für BI

Fragestellungen

Intransparenz bzgl. Qualität,

Verarbeitung & Herkunft der Daten

Uneinheitlich definierte Kennzahlen

& Auswertungsobjekte

Vorbereiten der Organisation auf

mehr BI-Anwendungen

Lösen Konflikt Fachbereich - IT

Klares BI Prozessmodell inkl. Self

Services

Regeln für den Umgang mit

Informationen / Analysen

Content validation Prozess

Wissensmanagement

Koordination der BI-Bebauungen

Status Herausforderung

Grundanforderung an die Organisation:

Best in class BI-Prozessmodell –

qualitätsorientiert und skalierbar

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Fokus Organisation: Traditionelle Zusammenarbeitsmodelle auf dem

Prüfstand – Agilität und Geschwindigkeit im Zugriff auf Informationen

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

Traditioneller Ansatz Strukturierte und wiederholbare Analyse

? Business muss

definieren, welche

Fragen durch

Analysen

beantwortet werden

sollen.

IT strukturiert die

Daten (und bereitet

diese auf), um die

Fragen zu

beantworten

BIG DATA Ansatz Iterative und explorative Analyse

(experimentell)

?

IT stellt eine

datenqualitativ

hochwertige, flexible

Plattform zu

Auswertezwecken

zu Verfügung

Business entdeckt,

welche Fragen mit den

Daten beantwortet

werden können

Page 24: BI-Strategy - driven by big data

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 25

Fokus Organisation: Ein BI CC ist ein guter Startpunkt für die

organisatorische Verankerung von BIG DATA

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

Tech

no

log

y d

riven

+

BI Plattform

Provider

Full Service

Provider

- BI Competence

Center

Business Service

Provider

- +

Business driven

Operationalisierung BI Strategie

Assessment BI-Organisation

Analyse gesamtes BI-

Aufgabenspektrum

Def. BI CC Archetypen

Def. Aufgaben, Rollen und Prozesse

Fokus BIG DATA

Def. Produkt und Servicebeschreibung

Def. Integration in BI-Gesamtorganisation

BI-

Strategy -

driven by

big data

„Get ready for the driver seat“

Analyse BIG DATA-Aufgabenspektrum

Struktur und Neue Rollen

Kompetenz-check

Analytikkompetenz

Erweiterte Technologiekompetenz

Umsetzungskompetenz

Skillmanagement

BIG DATA Use Cases und PoC

Vorgaben und Ziele

Fokus BIG DATA

Kein BI-CC vorhanden

Update BI-CC

Page 25: BI-Strategy - driven by big data

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 26

Komplexes Treiberszenario und große Potentiale

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

BI driven by big data

Technologie-Potential Business-Potential

Ganzheitliches Maßnahmenportfolio durch BI-Strategie zu orchestrieren

Organisation-Potential

Hebung Potential der

BIG DATA Use cases

Neue Rollen und

Berufsbilder

Analytical leader -

data scientist

Datenqualität

Enduser

empowerment

BIG DATA Team: BI-CC

mit Analytic

Kompetenz

BI Governance:

Information as an

asset

(Controlled) Self

Service BI

Agile BI-Entwicklung

Analytische Plattform

Volume, Variety,

Velocity

Logische

Integration

Hybride Architektur

Technologie-Portfolio

Page 26: BI-Strategy - driven by big data

Agenda

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 27

1 Motivation und Ausgangslage

2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

4 Das MHP BI Strategy Process Model

5 Nutzen und Erfolgsfaktoren

Page 27: BI-Strategy - driven by big data

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 28

Advisory: Business first, IT follows

4 MHP BI Strategy Process Model

Start small, but start now

Aufklärungsarbeit

Erhebung BIG DATA

Potentiale

Liste mit bestehenden und

potenziellen BIG DATA

Quellen inkl. Bewertung des

Analysepotentials

Risikoerhebung

Start BIG DATA PoC

Start BI Strategy driven by

BIG DATA

Standortbestimmung / Ist-

Analyse

Synergien aus Use Cases

Ableitungen für Architektur /

Technologie und Organisation /

Prozesse

Ausgestaltung BIG DATA

Programm

Start BI Programm driven by

BIG DATA

Drive the change

Refokussierung des Invests hin

zu analytics

Schaffung organisatorischer

Rahmenbedingungen

Einführung BI-Service-Portfolios

BI Programm

driven by BIG DATA

BIG DATA Readiness

BI-Strategy

driven by BIG DATA

Page 28: BI-Strategy - driven by big data

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 29

MHP BI-Strategy Process Model

Strategische Maßnahmen

4 MHP BI Strategy Process Model

Organisation / Prozesse

Entwicklung

Sourcing

BI-Governance

BI-Servicemanagement

BI-CC

Begleitende Maßnahmen Change Management Kommunikation

Business

Mobile Nutzung

BI-Portfolio

Geschäftsprozessintegration

Data Governance

KPI‘s und Analysemodelle

Technologie / Architektur

Hybride Architekturen

Technologie-Portfolio

Datenmanagement

Techn. Bebauungsplan

Infrastruktur

Strategische Ziele

Analyse Konzeption Einführung Kontrolle Planung

Page 29: BI-Strategy - driven by big data

Agenda

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 30

1 Motivation und Ausgangslage

2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases

3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA

4 Das MHP BI Strategy Process Model

5 Nutzen und Erfolgsfaktoren

Page 30: BI-Strategy - driven by big data

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 31

Der Schlüssel zum Erfolg: Mit Methode ans Ziel

5 Nutzen und Erfolgsfaktoren

Nutzen

Hebung ihrer BIG DATA Potentiale

Prüfung BIG DATA Use-Cases und Abgleich

gegen bestehende Bebauungen

Effizienzsteigerung durch Optimierung der BI-

Landschaft

Entwicklung eines adäquaten BI-

Organisationsmodells

Senkung der Kosten und Heben des Nutzens

unter Minimierung von Risiken

Fachliche, architektonische und

technologische Blueprints

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Kontaktadresse MHP:

Uwe Trost

Senior Manager

Business Intelligence

Telefon: +49 (0)7141 7856-0

Mobil: +49 (0)151 4066 7411

E-Mail: [email protected]

Dr. Oliver Kelkar

Associated Partner

Produkt- & Innovationsmanagement

Telefon: +49 (0)7141 7856-0

Mobil: +49 (0)151 2030-1159

E-Mail: [email protected]

Offene Fragerunde

MHPBoxenstopp: MHP AddOn Business Process Monitor

Freischaltung Mikrofon: Sie werden nun zentral wieder freigeschalten.

Chat How-To: 1. Am rechten Bildschirmrand den Reiter Chat anklicken und das Chatfenster öffnet sich.

2. Jetzt können Sie Ihre Frage eingeben und anschließend auf senden drücken. 3. Die Unterlagen der WebSession erhalten Sie später als E-Mail.

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MHPTimetable Oktober 2013

weitere Infos

www.mhp.com/

events

MHPBoxenstopp

AddOn Business

Process Monitor

13-14 Uhr | 01.10.13

MHPBoxenstopp

MHP Dealer

Performance

Management

11-12 Uhr | 01.10.13

MHPBoxenstopp

Social Media für

Automobilhändler

11-12 Uhr | 08.10.13

MHPBoxenstopp

BI-Strategy – driven by

big data

13-14 Uhr | 08.10.13

MHPBoxenstopp

Mobile Solutions

13-14 Uhr | 15.10.13

Mit nur einem “Klick” zur MHPBoxenstopp Anmeldung

MHPBoxenstopp

HR Compliance &

Authorization

11-12 Uhr | 22.10.13

MHPBoxenstopp

Industrie 4.0 – und Sie?

13-14 Uhr | 22.10.13

MHPBoxenstopp

Der Online Shop als

neuer Vertriebskanal

11-12 Uhr | 29.10.13