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Self Service BIorganisatorische, technologische

und architekturelle Aspekte

14.11.2013© INFOMOTION GmbH 1

Self Service BIdie eierlegende Wollmilchsau - oder?


14.11.2013 3

Agenda

© INFOMOTION GmbH

Self Service BI – die eierlegende Wollmichsau?

Self Service BI – die Medikamentenüberdosis?

Self Service BI – eine Definition

Self Service BI – Lösungsansatz

SELF SERVICE BI – DIE EIERLEGENDE WOLLMICHSAU?


Self Service im täglichen Leben


Beispiel: Brotschneidemaschine

Einfache Bedienung

Zielgruppenorientiert

Reduzierte Funktionalität

Schutz vor Fehlbedienungen

Klare Regeln für die Nutzung

Benutzer wird geschützt

Entwicklungen, die Self Service BI Anforderungen

unterstützen bzw. erzeugen 1/2


Marktgeschwindigkeit

TDWI SSBI Umfrage: 61%

Sehr hohe Frequenz der

Marktveränderung

Änderungshäufigkeit der

Inhalte und Strukturen

steigt kontinuierlich

Die Aktualisierungszyklen

verkürzen sich von jährlich

auf monatlich, monatlich auf

täglich, usw.

Stärkere analytische

Arbeitsweise


Umstellung der Arbeits-

weise der Fachbereiche

BI als Fachbereichsthema

Stark wachsende Nutzung /

Verbreitung von BI in den

Unternehmen

Geschwindigkeit und

Qualität der Umsetzung

Geschwindigkeit:


Fähigkeit der IT die

geforderten Anforderungen

umzusetzen

Qualität:


Entwicklungen, die Self Service BI Anforderungen

unterstützen bzw. erzeugen 2/2


IT-Affinität der Anwender

Vielzahl der Anwender ist

mit Computern

aufgewachsen.

Sehr hohe Nutzung von IT

auch im privaten Bereich.

Umfangreiche bis sehr

umfang-reiche IT-Kenntnisse

auch bei Anwendern in den

Fachbereichen

Kostendruck

Die Nutzung von Business

Intelligence steigt

kontinuierlich.

Die Budgets der IT-

Abteilungen sind

eingefroren oder sinken.

Dadurch stehen auf IT-Seite

teilweise nicht ausreichend

Ressourcen für

Anforderungen des

Fachbereichs zur Verfügung.

Höhere Usability und

intuitivere Bedienung

Selbsterklärende

Oberflächen

Einfache Nutzungskonzepte

Trotzdem hoher Funktions-

umfang

Anwender möchten suchen

anstatt filtern.

Keine Akzeptanz für lange

Wartezeiten.

Data

Stewardship

(Verbesserung

Datenqualität)

Integration

privater, lokaler

Daten

Modifikation und

Erzeugung von

Datenmodellen

Erzeugen von

Berichten und

Dashboards ad-

hoc

Modifikation von

Berichten und

Dashboards

Anwendungsfälle von Self Service BI


Quelle: In Anlehnung an TDWI Vortrag BARC

Self Service BI

Häufige Self Service BI Aufgaben


2%

17%

17%

29%

34%

70%

70%

Sonstiges

Erzeugung / Modifikation von Datenmodellen

Kontrolle des automatischen Datenimports

Manueller Zugriff auf Datenquellen

Data Stewardship & Data Cleansing

Erzeugung von Berichten für andere Anwender

Erstellung von Analysen für die Eigennutzung

(n=2110; Quelle: The BI Survey 10 – www.bi-survey.com)

Welche Self-Service-Aufgaben werden von den Geschäftsanwendern

in ihrem Unternehmen ausgeführt?

SELF SERVICE BI – DIE MEDIKAMENTENÜBERDOSIS?


SSBI-Lösungen sind wie Medikamente….


2x2 Run Faster 100

… die Dosis macht es.

14.11.2013 12

Probleme der Selbstmedikation

© INFOMOTION GmbH

In 29,7% der Fälle ist die Erkrankung nicht für die Selbstmedikation geeignet.

In 20,5% eignet sich das Medikament für das Problem nicht.

In 17% wird ein Medikament zu lange genutzt.

In 7% wird das Medikament falsch dosiert.

In 6% werden die Gegenanzeigen nicht berücksichtigt.

Business

Intelligence

Generelle Herausforderung

(Self Service) Business Intelligence im Spannungsfeld …


zwischen stabilen Vorgaben für die BI-Betrieb und gewünschter agiler Umsetzung.

Notwendigkeiten für den

langfristigen BI-Betrieb:

effiziente Strukturen

stabile Umgebungen

etablierte Prozesse

feste Releases

Kosteneffizienz

Um Anforderungen aus

Geschäftsfeldern erfüllen zu

können:

zielgruppengerechte

Informationsversorgung

schnelle und pragmatische

Anpassungen

flexible Systeme

kurze Interaktionszyklen

hohe Informationsqualität

Quelle: Vortrag TDWI-Arbeitsgruppe Agile BI

IT-Bereich Fachbereich

Potentiale im Tagesgeschäft einer Verlagerung von

IT-bezogenen BI-Aufgaben in die IT


Reporterstellung und

-aufbereitung

Analysen &

Steuerung

Daten-

bewirtschaftung

Konzentration des Endanwender im Fachbereich auf die Nutzung der Business

Intelligence-Lösungen zur Analyse und Entscheidungsunterstützung im

eigentlichen Fachkontext.

Zeitinvestment beispielhafter Mitarbeiter im Fachbereich mit hohem technischen Zeitaufwand:

Hinweis: Die Verhältnisse und Entwicklungstendenzen basieren auf Erfahrungswerten.

Optimierung der

Zeitanteile für

Fachtätigkeiten

Ist-Situation Kurzfristiges

Zielbild

(inkl. Quick Win)

Mittelfristiges

Zielbild

Langfristiges

Zielbild

20%

45%

15%10% 5%

35%

30%25%

20%

55% 65% 75%

FTE = 100%

14.11.2013 15

Herausforderungen im Kontext Business Intelligence

© INFOMOTION GmbH

Externe Treiber

Releasewechsel

externe Datenlieferungen

Patches, Fixes, etc.

Security Management

Interne Treiber

Schnittstellen und Quellsystemen

Test

1st und 2nd Level Supports

Änderungen Steuerungssystematik

Ressourcen

BI Skill-Management (Fach- und IT-Skills)

Skill-Entwicklung: Flexibilität der eingesetzten Ressourcen

Data

Stewardship

(Verbesserung

Datenqualität)

Integration

privater, lokaler

Daten

Modifikation und

Erzeugung von

Datenmodellen

Erzeugen von

Berichten und

Dashboards ad-

hoc

Modifikation von

Berichten und

Dashboards

Unterbau Information Governance für ein

erfolgreiches Self Service BI


Self Service BI

Info

rmati

on

Govern

an

ce

Daten

Supplier

Customer

Product, Order,

Account, ….

Prozesse

Rules

Policies

Standards & Procedure

Personen

Decision rights &

accountabilities

Roles &

Responsibilities

Organizational

Structure

SELF SERVICE BI - EINE DEFINITION


14.11.2013 18

Self Service BI - eine Definition

© INFOMOTION GmbH

Self Service BI ist die über die reine Nutzung von BI-Systemen

hinausgehende selbständige Erstellung von eigenem bzw.

Modifikation von bestehendem BI-Content durch einen

Endanwender unter Einsatz darauf spezialisierter Werkzeuge.

zur Steigerung der Agilität in der Umsetzung

zur fachlichen Evaluation von neuen Datenquellen

zur evolutionären Analyse von Zusammenhänge (als Basis von Standardreports)

zur Erweiterung der Möglichkeiten bei der Analyse von Sachverhalten

…

und vor allem zur Erhöhung der Qualität in der Entscheidung bzw. zur

Optimierung von Kosten, Nutzen und Risiken

SSBI LÖSUNGSANSATZ


1. Klare Definition der Zuständigkeiten, Rechte und Pflichten


Zuständig-

keitLayer

Business

/ IT

BI-Content(Dashboards, Standard-Reports, Ad-hoc-

Reports, Simulationen und Mining-Modelle)

Erstellung, Test, Dokumentation, Betrieb,

Usermanagement und Qualitätssicherung

ITBI-Software

(z. B. SAP Business Objects, IBM Cognos,

Informatica, QlikView, Oracle, SAP BW, HANA)

Auswahl, Bereitstellung,

Administration und Betrieb

ITBI-Infrastructure

(Endgeräte, Server, Speichersysteme,

Netzwerk)

Auswahl, Bereitstellung,

Administration und Betrieb


Trennung der Zuständigkeit für Aktivitäten des BI-Contents


Zuständig-

keitLayer

Business

Business

/ IT

IT

BI-Content

ITBI-Software

(z.B. SAP BusinessObjects, IBM Cognos, Informatica, QlikView, Oracle, SAP BW, HANA, …)

ITBI-Infrastructure

(Endgeräte, Server, Speichersysteme, Netzwerk)

Informationsstrategie und -definition

Informationsnutzung

Informationsbereitstellung

Informationsaufbereitung

Datenmanagement

Zuständig-

keit & RolleLayer

pro

ject

busi

ness

dai

lybusi

nes

Kein Self Service BI

Vollständiger IT-

Service

BI F

ronte

nd

Dash-

boarding

Standard

Reporting

Ad-Hoc

Reporting

Ad-Hoc

Analyse

Use

rSemantic Layer

Data

Source

Working

Area

Data

Warehouse

ERP

ET

L

load

transform

extract

CRM …

Self Service für Ad-

hoc Auswertungen

BI F

ronte

nd

BI F

ronte

nd

Dash-

boarding

Standard

Reporting

Ad-Hoc

Reporting

Ad-Hoc

Analyse

Use

r

Semantic Layer

Data

Source

Working

Area

Data

Warehouse

ERP CRM …

ET

L

load

transform

extract

Self Service für

Reporting

BI F

ronte

nd

Dash-

boarding

Standard

Reporting

Ad-Hoc

Reporting

Ad-Hoc

Analyse

Use

r

Semantic Layer

Data

Source

Working

Area

Data

Warehouse

ERP CRM …

ET

L

load

transform

extract

End-User

Business

Power-User

Business

/ IT

BI Frontend

Developer

BI Backend

Developer

IT

22


Trennung nach BI-Content-Objekten 1/2

© INFOMOTION GmbH

Informations-

nutzung

Informations-

bereitstellung

&

Informations-

aufbereitung

Daten-

management

14.11.2013

pro

ject

busi

ness

dai

lybusi

nes

Zuständig-

keit & RolleLayer

Self Service für Ad-

hoc Auswertungen +

Sandboxing

End-User

Business

Power-User

Business

/ IT

BI Frontend

Developer

BI Backend

Developer

IT

23


Trennung nach BI-Content-Objekten 2/2

© INFOMOTION GmbH

Informations-

nutzung

BI F

ronte

nd

Ad-Hoc

Reporting

Ad-Hoc

Analyse

BI F

ronte

nd

Use

r

Informations-

bereitstellung

&

Informations-

aufbereitung

Daten-

management

Semantic Layer

Data

Source

Working

Area

Data

Warehouse

ERP

ET

L

load

transform

extract

CRM …

14.11.2013

Kein Self Service BI

da Ressourcen-

verschiebung

BI F

ronte

nd

Dash-

boarding

Standard

Reporting

Ad-Hoc

Reporting

Ad-Hoc

Analyse

Use

r

Semantic Layer

Data

Source

Working

Area

Data

Warehouse

ERP CRM …

ET

L

load

transform

extract

Dash-

boarding

Standard

Reporting

Self Service für

Reporting +

Sandboxing

Use

r

Semantic Layer

Data

Source

Working

Area

Data

Warehouse

ERP CRM …

ET

L

load

transform

extract

BI F

ronte

nd

Dash-

boarding

Standard

Reporting

Ad-Hoc

Reporting

Ad-Hoc

Analyse


Bewertung der verschiedenen Zusammenarbeitsmodelle

Summe 26 27 21

Kriterien (Beispiele) Modell 1 Modell 2 Modell 3

Kosteneffizienz

Wartung & Support

Standards und Best Practices

Governance

Sicherheit

Performance

Produkteinführungszeit

Wiederverwendbarkeit

Flexibilität

…

…

24© INFOMOTION GmbH 14.11.2013

2. Klare Definition der Richtlinien, Regeln und Standards


Prozesse

Analyse & Konzeption

Implementierung

Test

Qualitätssicherung

Betrieb (Wartung, 1st, 2nd

und 3rd Level Support)

Schulung

Transition

Methoden und

Sonstiges

Architekturen

Anforderungserhebung

Datenmodellierung

Visualisierung

Dokumentation

Test und QS

Architekturen

Namensgebung

…..

Technologien

Analyse und Reporting

Planung

Datenmanagement

Data Mining

Metadatenmanagement

Qualitätssicherung

14.11.2013 26

3. Unterstützung durch geeignete Architekturen

Self Service im Datenmanagement - Beispiel Marketing

© INFOMOTION GmbH

Die Marketing Abteilung hat eine externe Quelle mit Daten und möchte diese in das DWH

integrieren, ohne dabei zu wissen, ob diese einen Mehrwert haben oder nicht.

Herausforderung

Anwender müssen mit diesen Daten experimentieren, bevor diese in das Produktivsystem

überführt werden können

Die Bereitstellung dieser Daten im Produktiv-DWH dauert sehr lange

Forderung nach agiler Softwareentwicklung im Kontext von DWH

Zufriedenstellen der Anforderungen der End-User hat dabei höchste Priorität

Ziel: Daten am Tag der Anforderungen für Analysen bereitstellen!

Es wird ein Weg benötigt, um die Daten ohne große Umstände und Kosten in das DWH zu

überführen

Prinzip der „load and go“-Analyse

Nicht geprüfter Content soll zusammen mit Content im DWH für Analysen verwendet werden

können

Limitierte User und limitierte Nutzung

Zuständig-

keitLayer

Datenmanagement

Ansatz

Business

Business

/ IT

IT

BI-Content


am Beispiel Sandboxing


BI

Fro

nte

nd

Data Source ERP CRM

Working Area

ET

L

Data

Warehouse

…

Semantical Layer

Co

mm

on T

erm

inolo

gy &

Definitio

ns

(Meta

Dat

a)

DWH

exctraction

transformation

load

Semantical Layer

Sandbox

Sandboxing-Ansatz

X

L

S

Informations-

nutzung

Informations-

bereitstellung

&

Informations-

aufbereitung

Daten-

management

14.11.2013 28


am Beispiel Sandboxing nach klaren Spielregeln

© INFOMOTION GmbH

Bestehende Herausforderungen

Eingriffe durch User ins Data Warehouse vs. Betriebssicherheit

Nicht qualitätsgesicherter Daten vs. Vertrauen in Daten

Unkontrollierte Prozesse in der Content-Erstellung vs. hohe „Time-To-Market“

der Analysen

Notwendige Governance-Regeln

Produktive Daten müssen “sauber” gehalten werden.

Zugriff auf eine Sandbox bekommen ausschließlich spezialisierte Benutzer.

Daten in der Sandbox haben ein Haltbarkeitsdatum!

Die Sandboxes dürfen nicht zu einem Schwarzmarkt für Daten werden. Hier muss

eine Überwachung stattfinden.

Keine Produktivnutzung aus der Sandbox-Umgebung

Keine „runaway“-queries in der Sandbox

Klare Definition für Help-Desk-Verantwortung

Für die Überführung in das DWH muss ein klares Verfahren etabliert sein!

14.11.2013 29

4. Qualifizierung der Endanwender entsprechend

ihrer (BI-) Rolle

© INFOMOTION GmbH

Entsprechend der Definition von Rollen, Rechten und Pflichten müssen adäquate

Weiterbildungsmaßnahmen definiert und umgesetzt werden.

Dos and Don‘ts der eingesetzten Werkzeuge

den „Beipackzettel“ - das Information Governance Framework

Generelle analytische Denkweise – Analysevorgehen

der interne Supportweg

14.11.2013 30

4. Qualifizierung der Endanwender entsprechend

ihrer (BI-) Rolle

© INFOMOTION GmbH

Starter Set für Anwender erstellen

Vorgefertigte bzw. Beispielreports (Grafiken, Layout, Filter)

Vorgefertigte Analysen zur Weiterverwendung

Vorgefertigte Miningmodelle für darauf aufbauende Analysen

Vorgefertigte Dashboards, die Raum für Erweiterungen bieten

Beispiele für die Anwendung komplexer Analysefunktionalitäten

IT IT / Business Business

5. Nutzung geeigneter Technologien für die

benötigten Einsatzzwecke


Daten-Management InformationsnutzungInformationsbereitstellung

Informationsaufbereitung

Daten-

Zugang

DWH

Sonstige Daten

Opera-

tional

Datei

Analyse

Publizieren

Entscheiden

AnalysenErstellung

der Analysen

Entdecken & Verbessern

Kommunizieren

Einfacher

Datenzugang Einfache Verwaltung &

Deployment

Intuitive Tools

Einfache Konsumierung

Entdecken & Verbessern


benötigten Einsatzzwecke – Herausforderung Funktionsumfang


Zuständig-

keitLayer

Business

Business

/ IT

IT

SAP BO

Lumira,

Explorer

SAP BO

Data

Services

IBM Cognos

(Business)

Insight /

TM1

Turbo

Integrator,

Data Stage,

Data

Manager

QlikView

QlikView

Powerview,

PowerPivot,

SharePoint

SQL Server

Integration

Services

Tableau

Tableau

Informations-

nutzung

Informations-

bereitstellung

Informationsauf-

bereitung

Daten-

management

14.11.2013 33


benötigten Einsatzzwecke - Anbieterüberblick

© INFOMOTION GmbH

Quelle: Forrester Research, Inc., The Forrester Wave™: Self-Service

Business Intelligence Platforms, Q2 2012

Leaders

IBM Cognos Insight

Microsoft Power View/Power Pivot

SAP BusinessObjects

SAS

Tibco Spotfire Analytics

MicroStrategy

Strong Performers

QlikTech QlikView

Information Builders

Tableau

Actuate One (Birt)

Oracle BI Suite Enterprise Edition

Panorama Necto

14.11.2013 34

Self Service BI Funktionalitäten

© INFOMOTION GmbH

Automatische Datenmodellierung

Berechnete Kennzahlen Kollaboration

Daten-Föderation, Daten-Virtualisierung & Drill Anywhere

Standardisierte Berichtsvorlagen Suchfunktion

Anpassung der semantischen Schicht

Rückschreibe-Funktion Exploration & Discovery

Typische Funktionalitäten: Leader

Quelle: Forrester Research, Inc., The Forrester Wave™: Self-Service Business Intelligence Platforms, Q2 2012

SAS | MicroStrategy | IBM

★★★★★

Kein Leader

★★★☆☆

Standard-Funktionalität

★★★★★

SAS | Tibco Spotfire

★★★★★

Standard-Funktionalität

★★★★★

Kein Leader

★★★☆☆

SAP | Microsoft | IBM

★★★★★

QlikTech | Tibco Spotfire | SAP

★★★★☆

QlikTech | Microsoft | Spotfire

★★★★★

14.11.2013 35

Zusammenfassung

© INFOMOTION GmbH

Sowohl der Fachbereich als auch der IT-Bereich verfolgen eigene

gerechtfertigte Zielsetzung für Business Intelligence, die nur bei gemeinsamer

Umsetzung den Nutzen von Business Intelligence mittel- und langfristig

sicherstellen.

Das Thema Self Service BI sollte bei einer Einführung in ein Unternehmen für

eine erfolgreiche Umsetzung ganzheitlich betrachtet werden:


2. Klare Definition der Richtlinien, Regeln und Standards


4. Qualifizierung der Endanwender entsprechend ihrer (BI-) Rolle

5. Nutzung geeigneter Technologien für die benötigten Einsatzzwecke

Ihr Kontakt für Fragen


MARKUS ENDERLEINDiplom-Wirtschaftsinformatiker (FH)

Leiter Marketing und Produktmanagement

INFOMOTION GMBH

LUDWIGSTRASSE 33-37 60327 FRANKFURT

T: +49 (0) 69 97460-731 F: +49 (0)69 97460-799

M: +49 (0)151 22655191

[email protected] www.infomotion.de

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