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Institut für WirtschaftsinformatikLehrstuhl Prof. Dr. Hubert Österle
Strategien für Corporate Data ManagementBedeutung, Inhalte, Praxisbeispiele
Dr. Boris OttoFrankfurt am Main, 27.9.2010
© IWI-HSG, Frankfurt/M., 27.9.2010, Boris Otto / 2
Inhalt
1. Betriebswirtschaftliche Motivation
2. Inhalte
3. Praxisbeispiele
4. «Lean MDM»
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1.1 Beispiel Migros
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1.2 Beispiel ZF Friedrichshafen
Quelle: zf.com, abgerufen am 2010-02-12.
«[…] hat die ZF Friedrichshafen AG die beiden Geschäftsfelder ZF Services, die das weltweite Handelsgeschäft mit Ersatzteilen verantwortet, und die Vertriebs- und Service-Organisation zum neuen Geschäftsfeld ZF Services zusammengeführt. […] Die Zusammenführung der vormals separat agierenden Geschäftsfelder eröffnet dem ZF-Konzern umfangreiche Wachstums- und Synergiepotenziale. Mit einem verbesserten Marktauftritt kann innerhalb des neuen Geschäftsfelds das bestehende Kundenspektrum effizienter bearbeitet werden.»
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1.3 Beispiel Andritz
Quelle: andritz.com, abgerufen am 2010-02-04.
«The strong growth of the Andritz group of the years has added a variety of organizational procedures and IT systems. This creates a challenge for inter-company integration of Business Areas, […]. The main goal of the new Andritz Global ERP system is to support the business activities as efficiently as existing systems do today, with the added advantage of being able to function globally for all Andritz organizations […]»
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1.4 Strategische Treiber für Corporate Data Management
Konzernebene
Geschäftsbereich BGeschäftsbereich A Geschäftsbereich C
SpartenRegionen/LänderFunktionen
SpartenRegionen/LänderFunktionen
SpartenRegionen/LänderFunktionen
Compliance und Risikomanagement
Berichtswesen
Geschäftsprozessintegration
Kundenzentrierte Geschäftsmodelle
Strategische Beschaffung
Komplexitätsmanagement und Konsolidierung in der Informatik
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Inhalt
1. Betriebswirtschaftliche Motivation
2. Inhalte
3. Praxisbeispiele
4. «Lean MDM»
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2.1 Inhalte einer Strategie für Corporate Data Management
Bedeutung von Corporate Data für das Unternehmen
Definition von Corporate Data
Entscheidungsbefugnisse und Pflichten sowie Rollen für den Umgang mit
Corporate Data («Corporate Data Governance»)
Kosten- und Nutzenbewertung
Verbindung des Corporate Data Management mit
Geschäftsprozessmanagement
Portfoliomanagement
Veränderungsmanagement
Prinzipien der Datenqualitätsmessung
Umsetzungsplan («Corporate Data Governance»)
Quelle: Ergebnisse eines Fokusgruppeninterviews am 7. CC CDQ2-Workhop am 10.2.2010 in Köln.
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2.2 Das «CDQ Framework»
Strategie
Organisation
Systeme
Führungssystem
Applikationen für CDQ
Integrationsarchitektur für CDQ
CDQ-Organisation
CDQ-Prozesse und -methoden
CDQ-Strategie
lokal global
Mandat
Leitbild
Wertmanagement
Roadmap
Kennzahlensystem
Messverfahren
Datenqualitäts-dimensionen
Data Governance
Rollenmodell
Change Management
Standards & Richtlinien
Datenlebenszyklus-Management
Metadaten-Management
Methoden und Prozesse
Integrationsobjekt-modell
Architekturszenarien
Verteilungsarchitektur
Datenhaltungs-architektur
Software für Stammdaten-management
Business Data Dictionarys
Integrationswerkzeuge
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2.3 Konsortialpartner des Kompetenzzentrums Corporate Data Quality
Bayer CropScience AG Beiersdorf AG Corning Cable Systems GmbH & Co. Daimler AG
DB Netz AG Telekom Deutschland GmbH E.ON AG ETA SA
Hewlett-Packard GmbH IBM Deutschland GmbH Migros-Genossenschafts-Bund Nestlé SA
Novartis Pharma AG Siemens Enterprise Communications GmbH & Co. KG
Syngenta AG ZF Friedrichshafen AG
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Inhalt
1. Betriebswirtschaftliche Motivation
2. Inhalte
3. Praxisbeispiele
4. «Lean MDM»
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3.1 Prinzipien zur Stammdatenqualität bei einem Einzelhandelskonzern
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3.2 Konzernrichtlinie bei einem führenden Automobilzulieferer
Sicherstellung notwendiger Rahmenbedingungen innerhalb der Organisation:
Geltungsbereich Konzernstammdaten Unterteilung in Stammdatenklassen
Ordnungsfunktion (Fachlich und IT) Aufgaben und Gesamtverantwortung Dauerhafte Wahrnehmung
Rollen und Legitimation Stammdatenverantwortliche (zentral) Stammdatenbeauftragte (zentral und dezentral) Gremien Methoden, Kommunikation IT
Vorgehens- und Zusammenarbeitsmodell
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Master dataowner X
Executive Management
Master data managementsteering committee
…
corporate sector/corporate department
responsibility in relevant units (data
maintenance/ application)
IT projectsIT platforms, IT target systems
overall responsibilityfor a master data class
(specialist/organizational level)
Master dataowner A
master dataclass 1
master dataclass N
report
governancefunction
working group / competence team
conceptsconcepts
governancefunction
…
Master dataofficer
…
Master dataofficer
e. g. Supplier master data Chart of accounts
Interdisciplinary(M
D O
wner, IT, ..)
3.3 Organisation und Rollen bei einem führenden Automobilzulieferer
NB: Englisch im Einklang mit Originalprojektsprache.
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Sales &Marketing
MDM
Inventory
GlobalOSS
ServiceManagement
TIME (1997 – 2006)
Reactive to ProactiveBatch to Real Time
Application to Enterprise
Circuit Recovery
Customer Service
Systems Alignment
Name & Address
Consumer / SME
3.4 Das «Information Management Programme» bei BT
Quelle: Otto, B.; Weber, K.: From Health Checks to the Seven Sisters: The Data Quality Journey at BT, University of St. Gallen, Institute of Information Management, St. Gallen, 2009
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1. Betriebswirtschaftliche Motivation
2. Inhalte
3. Praxisbeispiele
4. «Lean MDM»
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4.1 «Lean MDM»: Das Toyota-Produktionssystem
«Pull»-Prinzip Just-in-Time, Just-in-Sequence
Vermeidung von Verschwendung Überproduktion Bewegungen Leerzeiten Transporte «Over Engineering» Bestandspuffer Ausschuss
Kanban Prozessstandardisierung Total Quality Management Training Kaizen
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Dr. Boris OttoUniversität St. Gallen
Institut für Wirtschaftsinformatik
E-Mail: Boris.Otto@unisg.ch
Telefon: +41 71 224 32 20
http://cdq.iwi.unisg.ch
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