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© 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Von den Besten lernen
BI Strategie im Zeitalter von Big Data
Uwe Trost und Stephanie Brester | MHPBoxenstopp: 25.11.2014
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Ihre Gesprächspartner
Uwe Trost
Senior Manager
Business Intelligence
Stephanie Brester
Produkt- &
Innovationsmanagement
MHPBoxenstopp: BI Strategie im Zeitalter von Big Data
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Einleitung
MHPBoxenstopp: BI Strategie im Zeitalter von Big Data
www.youtube.de/MHPProzesslieferant
MHPBoxenstopps
Agenda
Wo Sie uns in 2014 auch finden können… www.mhp.de/Events
www.mhp.com/de/events
Zu Anfang sind alle Teilnehmer auf stumm geschalten.
www.mhp.com/de/events
13.00 – 13.10 Uhr Begrüßung Stephanie Brester
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.
www.slideshare.net/MHPInsights
02.12.2014 Fachkongress Industrie 4.0: Praxis, Praxis, Praxis Amberger Congress Centrum, Amberg
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Prozesse verbessern kann nur, wer sich im Detail auskennt.
Genauso wie im Großen und Ganzen.
MHPBoxenstopp: BI Strategie im Zeitalter von Big Data
Wir wissen aus Erfahrung,
wie man Ziele erreicht und dabei vorneweg fährt.
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Mieschke Hofmann und Partner (MHP)
A Porsche Company
MHPBoxenstopp: BI Strategie im Zeitalter von Big Data
Die Leistung
Management Consulting
System Integration
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
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Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette.
Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern.
MHPBoxenstopp: BI Strategie im Zeitalter von 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
Retail Service
Management
Retail
Consulting
Fleet
Management
Sourcing
Planning
Affiliation
Performance
Development &
Talent
Management
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
Digital incl.
Connected CRM
& Social CRM
CRM Strategy &
Management
Consulting
Sales Force
Automation incl.
Mobile CRM
Analytics incl.
Segmentation &
Campaign
Management
Vertical Retail
Integration
(Pro-active)
Complaint
Management
BI Technology
BI Strategy
Integrated
Corporate
Planning
Analytical
Business
Processes
Next Generation
BI & BIG DATA
Mobile BI
Scenarios
CRM IT
Consulting &
Solution
Implementation
Transition &
Change
Management
Administrative
Core Processes
MHP Dealer
Performance
Management
Finance and
Controlling for
Automotive
Retailers
Dealer
Management
Systems
MHP Carbon
Innovations Connected
Vehicle Cloud Compute
Sustainable
Mobility Social Business Mobile Business
Real-time
Business Industry 4.0
Big Data
Agenda
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1. Markttrends
2. Reifegrad BI / Big Data
3. Herausforderungen
4. Strategische Optionen
5. What can you do on Monday?
Agenda
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1. Markttrends
2. Reifegrad BI / Big Data
3. Herausforderungen
4. Strategische Optionen
5. What can you do on Monday
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Die Innovationswelle erfasst immer mehr Unternehmen
1. Markttrends
Pioneers
2006
Early adopters
2009
Trend-setter
2012
Follower
2015
Quelle: IDC, Wallstreet Journal, Webmagazin, BMW
Marktführer in Deutschland für
eCommerce (Kleidung)
• Optimierung der Prognosegüte
um bis zu 40% bei Absatz und
Retouren
• Optimierung Ressourceneinsatz
Absatzstärkster
Premium-Hersteller
• Vernetzte Kooperation der
Serviceprozesse (Tele-services,
Connected Drive und Internet-
Foren)
Weltmarktführer und
Innovationstreiber eCommerce
• Auslieferung bereits vor
Bestellung
• Erschließung neuer
Geschäftsfelder und Services
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Rege Beteiligung an der MHP Big Data Future Studie
1. Markttrends
254! 10
Führungsebene
7% Top Management
1. Führungsebene
Mittleres Management
PL / Mitarbeiter
Branchenverteilung
20%
26%
26%
28%
OEM
Zulieferer
Industrie
Dienstleister
25%
55%
13%
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Nichts zu tun ist nicht nur keine Lösung sondern ein fataler Fehler
1. Markttrends
Was ist
UNSERE
BI / BIG Data
Story?
Vorbereitung X
Informieren/
Überlegen
Keine Pläne
Start einer
BI/Big Data
Initiative?
X
Strategisch
Planen
Pilotieren
+
Strategic
Value
oder
+
?
Szenarien
überlegen
-
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0% 10% 20% 30%
Big Data ist eingeführt
Strategien überlegen
Pilotieren und experimentieren
Anwendungsszenarien überlegen
Allgemeines Informieren
Keine Pläne zur Einführung
Der Reifegrad des Gesamtmarktes ist gering
1. Markttrends
Quelle: MHP Big data Future Studie 2014
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0% 10% 20% 30% 40%
Big Data ist eingeführt
Strategien überlegen
Pilotieren und experimentieren
Anwendungsszenarien überlegen
Allgemeines Informieren
Keine Pläne zur Einführung
Automotive Rest
Automotive ist später gestartet, heute und morgen wird jedoch Gas
gegeben
1. Markttrends
Big Data Future
Quelle: MHP Big data Future Studie 2014
Agenda
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1. Markttrends
2. Reifegrad BI / Big Data
3. Herausforderungen
4. Strategische Optionen
5. What can you do on Monday?
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Wer nach vorne will, muss wissen wo er steht
2. Reifegrad BI / Big Data
Data
4 5
Stufen einer Reife
Organization
Technology
Business Value
Dimensionen
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2,1
2,0
2,0
2,2
0 1 2
Organization
Technology
Data
Business Value
Die Mehrzahl der Studienteilnehmer befinden sich auf der zweiten Stufe des
Reifegradmodells
2. Reifegrad BI / Big Data
Analysis of the past
Local Data Governance on mainly
internal Data with insufficient quality
Isolated DWHs
and first Big Data PoC's
BI on project level
3 4 5
Agenda
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1. Markttrends
2. Reifegrad BI / Big data
3. Herausforderungen
4. Strategische Optionen
5. What can you do on Monday?
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Fehlendes Wissen ist die Hauptherausforderung
3. Herausforderungen
unique Richtung?
63% 54% 40%
3. Keine klare Strategie
1.
Fehlendes Wissen /
Skills
2.
Druck auf die
bestehende Infrastruktur
Quelle: MHP Big data Future Studie 2014
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0% 10% 20% 30% 40%
Keine BI/Big Data Strategie
Technologiefokussierte Strategie
Technologie und
organisationsfokussierte Strategie
Nutzerfokussierte Strategie
Veränderungsfokussierte Strategie
(z.B. Geschäftsmodellinnovationen)
Die meisten Unternehmen haben keine oder nur eine technologie-
fokussierte Strategie
3. Herausforderungen
Zukünftig strategische Evolution in Richtung fachlicher Nutzung notwendig
Jeder Dritte hat
keine Strategie
In Großunternehmen
dominieren
technologiefokussierte
Strategien
Agenda
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1. Markttrends
2. Reifegrad BI / Big data
3. Herausforderungen
4. Strategische Optionen
5. What can you do on Monday?
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4. Strategische Optionen
Strategische Maßnahmen
Organisation /
Prozesse
Entwicklung
Sourcing
BI-Management
BI-Servicemanagement
BI-Innovation
Begleitende Maßnahmen Change Management Kommunikation
Business
Mobile Nutzung
BI-Portfolio
Vernetzung der Information
Big Data Governance
KPI‘s und Analysemodelle
Technologie /
Architektur
Hybride Architekturen
Technologie-Portfolio
Datenmanagement
Sicherheit
Infrastruktur
Strategische Ziele
Analyse Konzeption Einführung Kontrolle Planung
Unternehmensstrategie und Geschäftsmodell
MHP BI Strategy Process Model
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Leitfragen einer BI Strategie
4. Strategische Optionen
2. Welche Daten, Informationen und Analysen
unterstützen eine Erweiterung des
Geschäftsmodelles und generieren
zusätzlichen Nutzen?
Effizienz Wert / Nutzen
1. Welche Daten, Informationen und
Analysen werden zur optimalen
Steuerung des Geschäftsmodells
benötigt?
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Big Data muss top-down getrieben werden
4. Strategische Optionen
62% 12%
10%
16%
Sponsor für BI/Big Data
C-Level Niemand
Leiter BICC Sonstige
Top-down BI/Big Data-
Organisationsstruktur
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Big Data kann Einfluss auf die
Unternehmensstrategie haben
Eine wirksame Organisationsstruktur ist wichtiger Erfolgsfaktor für BI / Big
Data Innovationen
4. Strategische Optionen
• Umbruch der Geschäftsmodelle in
Telekommunikation, Versicherungen
und Energie steht bevor
• Differenzierende Wirkung in der
Automobilbranche erwartet
• Eigene Organisationseinheit mit
Weisungsbefugnis
• Schlanke Prozesse
• Projektverantwortung in
Fachbereichen
• Anwendungsrelevantes Vorgehen
Voraussetzungen für
Innovationsmanagement schaffen
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Fokus Architektur: High-Level-Sicht auf die analytische BI-Plattform
4. Strategische Optionen
Business Intelligence Tools
Query Services: Data virtualization
Collaboration Services
Information consumer
Maschine data
(structured)
External data
(polystructured)
Enterprise data
(structured)
DWH reference
data
DWH reporting
and analysis
data
Special analysis
and models
data
Streams
Realtime analyis
Data
Large scale
‚deep‘ analysis
data
Special analysis
and models
data
BI Governance and Management Services
Co
rpo
rate
strate
gy a
nd
KP
I‘s
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Components of the analytical environment
4. Strategische Optionen
Query Services: Data virtualization
Appl. Mobile Portal ECM Process Operations
Sensor-Data / Smart devices Logs
RFID
Consumption data
Test bench
Quality
Location
…
Web
…
Maschine data (structured)
Datenaquisition
events / streams
Streaming / Event Data
Business Rules CEP Stream
Processing
… …
Social
Media Documents
Public
infomation
Weather
population
Politics, Finance
Credits
PoS: dealer / workshops
Competion
Supplier, Customer …
Network
sentiments
…
External data (polystructured)
FI CRM SCM Mail Ext.
Enterprise data (structured)
Data acquisition
(files, ETL, ELT)
ODS Corporate
memory
Core Data
MOLAP
Sandboxes
In memory DB Columnar DB
Analysis Tools
Co
rpo
rate
strate
gy a
nd
KP
I‘s
Decision
Engine
Calculation
engine
Packaged
solutions
Data integration
Data aggregation
Advanced
visualisation
Dash-
board
Ad-hoc-
Reporting /
OLAP
Planning
Data
Discovery /
Search
Standard-
Reporting
Simulation /
Optimization
Legal conso-
lidation
Real time
Reporting
Statistics Knowledge
representation
Reasoning
Diagnostics
Signal
Processing Data Mining
Dynamic
Systems
Operation
Research Text Mining /
NLP
Image / Video
Analysis
CS
Collaboration Services
Ressource Negotiator
(YARN)
Distributed file system (HDFS)
Data Access Tools
BI Governance and Management Services
Metadata
Management
Data Quality
Management Workflow
Management
Access Control
& Security
Masterdata
Management
Business Rules
Management Archiving / Multi-
temperatur
Agenda
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1. Markttrends
2. Reifegrad BI / Big Data
3. Herausforderungen
4. Strategische Optionen
5. What can you do on Monday?
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What can you do on Monday?
Identifizieren Sie die strategischen Business Capabilities für BI / Big
data
Wer nach vorne will, muss wissen wo er steht. Bestimmen Sie ihren
Reifegrad
Überprüfen Sie die Leistungsfähigkeit ihrer Infrastruktur
– Big Data is coming
Gehen Sie die Herausforderung Organisation von BI an
Entwickeln Sie eine BI Strategie – driven by Big Data
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29 © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Ihr Ansprechpartner
MHPBoxenstopp: BI Strategie im Zeitalter von Big Data
Uwe Trost
Senior Manager
Business Intelligence
Mobil: +49 151 4066 7411
eMail: Uwe.Trost@mhp.com