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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
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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
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
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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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
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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
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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!
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
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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
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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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
© 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
© 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
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
© 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
© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 32
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
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