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Strategische Informationsbereitstellung mit Business Intelligence Werkzeugen bei DaimlerChrysler Manfred Abrecht, IT-Technologiemanagement DaimlerChrysler,

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Präsentation zum Thema: "Strategische Informationsbereitstellung mit Business Intelligence Werkzeugen bei DaimlerChrysler Manfred Abrecht, IT-Technologiemanagement DaimlerChrysler,"—  Präsentation transkript:

1 Strategische Informationsbereitstellung mit Business Intelligence Werkzeugen bei DaimlerChrysler Manfred Abrecht, IT-Technologiemanagement DaimlerChrysler, ITI/TG,

2 2 Agenda 1. Zur Person 2. DaimlerChrysler 3. Informationsaufbereitung und Business Intelligence bei DaimlerChrysler 4. Strategiefindung 5. Erfahrungen mit Business Intelligence 6. Zusammenfassung und Ausblick

3 3 1. Zur Person Manfred Abrecht, DaimlerChrysler Stuttgart-Möhringen, ITI/TG, HPC 0516, Tel. +49-(0) Dipl. Wirtschaftsingenieur, TH Karlsruhe, Fachrichtung Operations Research und Organisation, Abschluß 1979 Seit 1979 bei DCX, verschiedene Aufgabengebiete innerhalb der IT: Mainframe und IDMS-Systementwicklung im Werk Sindelfingen Mitarbeit bei weltweiter -Systemkonsolidierung nach dem Merger mit Chrysler Zentrales Technologiemanagement in globaler Verantwortung, u.a. Datenbanken, Business Intelligence, SAP Netweaver, Microsoft.Net, IBM Websphere

4 4 99% DES UMSATZES VON DAIMLERCHRYSLER WERDEN IM AUTOMOBILGESCHÄFT BZW. DURCH AUTOMOBILNAHE DIENSTLEISTUNGEN ERZIELT 4 2. DaimlerChrysler

5 5 MARKENPORTFOLIO 5 2. DaimlerChrysler

6 6 MITGLIEDER DES VORSTANDS 2. DaimlerChrysler

7 7 DAIMLERCHRYSLER ZAHLEN & FAKTEN DaimlerChrysler

8 8 3. Informationsaufbereitung bei DaimlerChrysler Daten und Informationen werden auf unterschiedliche Art und Weise identifiziert, verteilt, gesammelt und aufbereitet …. Um die Qualität der Informationen sicherzustellen und eine sinnvolle Auswertung zu ermöglichen, werden Business Intelligence Methoden und Werkzeuge eingesetzt.

9 9 3. Business Intelligence – eine Definition Business Intelligence (BI) is a broad category of application and technologies for gathering, storing, analyzing, and providing access to data to help enterprise users make better business decisions. BI applications (as a part of BI) include the activities of decision support system, query and reporting, online analytical processing (OLAP), statistical analysis, forecasting, and data mining. Quelle: Gartner

10 10 3. Data Management und Business Intelligence Schichten Operational Databases ETL (extract - transform - load) Data Warehouse Reporting, OLAP, Data Mining

11 11 3. Komponenten einer BI-Architektur DB2 Table Flat Files Data Marts Data Warehouse System Data Warehouse System Input Layer Output LayerStorage Layer D D D D F D D D D D F D Presentation Layer SourceSystems IDMS SAP DB2 OracleData-Acquisition-Layer Systems Management Layer Metadata Layer

12 12 3. Der Hauptaufwand sollte bei der Datenaufbereitung liegen Operational DB ETL Data Warehouse Reporting, OLAP, Data Mining Aufwand Prozess 75% - 90% 10% - 25% Realität

13 13 3. Unterschiedliche Berichte für unterschiedliche Benutzergruppen Berichts- konsument ManagerAnalyst Wachsende Funktionalität der Berichte Einfache Listenberichte Berichte mit Listen und Diagrammen OLAP-Berichte

14 14 Implementation, & Operations Support, Replacement of old technologies IT Products, Architectures Emerging Technologies Governance and Services Technology Report IT Architecture for Technology & Operations Innovation Management Strategy / Standards Management Technology & Product Support Technology Monitoring Support Research projects Maturity Assessment / Impact Analysis Recommendation to GTC Lead evaluation projects - Technical Evaluation - Economical Evaluation Documentation License Management Plan and coordinate Transfer and Roll- Out Provide Guidelines for Operation and Development Establish Support Organization Lifecycle / Release Mgt. Vendor Relationship Mgt. Release / Change Management Knowledge Exchange 3rd Level Support Plan and coordinate Migration Projects Provide Migration Support Integration into Infrastructure Concepts and basic Guidelines Technology & Product Deployment Investigate Define TransferSupportReplace Migration Guidelines Sundowning Product Management is strongly aligned to the Technology Management Process with changing grade of involvement per phase 4. Technology Management Process und Product Management Tasks

15 15 4. Business Intelligence Markt Operational Databases IDMSUDBORACLEDB2/Host ETL ORACLEUDB Data Warehouse Data Mart / OLAP Data OLAP Frontend Reporting SAS Ascential IBM Acta Microsoft Hummingbird DataMirror Oracle Compuware CA Cognos iWay Sagent Data Junction MicroStrategy Microsoft CA Hyperion Whitelight ProClarity Crystal Oracle Viador Hummingbird PeopleSoft MIS Actuate Sagent AlphaBlox Arcplan Applix SIRON SAP BW and SEM Brio Cognos Business Objects Information Builders Comshare SAS IBM ETI Informatica MIK Bereits im Einsatz bei DCX

16 16 4. Business Intelligence Markt - Schlussfolgerung Wie kann eine solche Auswahl getroffen werden? Produktauswahl ist absolut essentiell! Markt ist sehr dynamisch und unübersichtlich Vielzahl an Herstellern Sehr teure Produkte Schlimmer noch: viele der Produkte sind bereits im Einsatz bei DCX

17 17 4. Aus Sicht der Analysten BI Suites & Reporting BI Platforms ETL Vielzahl an Herstellern Aber keine klaren Marktführer Quelle: Gartner ETL Tools

18 18 Evaluierung auf Basis von DCX- Anforderungen sind notwendig 4. Aus Sicht der Analysten - Schlussfolgerung Analysteneinschätzungen geben kaum Hilfestellung! Große Märkte Keine Marktführer

19 19 4. Data Management und Business Intelligence Strategie Operational Databases ETL Data Warehouse Reporting OLAP Data Mining Best-of-Breed Strategie One-Vendor Strategie COGNOS SAP BW Cognos, Hyperion IBM, Oracle Informatica, IBM

20 20 5. Erfahrungen mit Business Intelligence BI liegt dicht am Fachbereich, dortige IT-ler mischen kräftig mit Großprojekte brauchen alle BI-Layer und Tools, Kleinprojekte sind damit überfordert (v.a. finanziell) Konsolidierte Organisationseinheiten für BI innerhalb eines Unternehmens sind wichtig, aber schwierig einzurichten Es gibt BI-Lager: SAP-BW Traditionelle BI Excel Offshoring sehr schwierig bei BI wegen fehlender Nähe zum Fachbereich BI ist in manchen Komponenten teuer/sehr teuer

21 21 6. Zusammenfassung und Ausblick BI ist generell Hype und daher auch bei DaimlerChrysler-IT von Interesse Markt durch Übernahmen/Neuprodukte sehr dynamisch Für ein erfolgreiches Projekt ist Datenbeschaffung/-semantik wichtiger als Report-Layout Metadaten spielen – leider – nicht die Rolle, obwohl sie essentiell sind BI erfordert umfangreiche IT-Kenntnisse (OS, DBMS, Modellierung, Web-Technologien, Programmierung, Betrieb) Hypothese: Microsoft wird den BI-Markt aufmischen

22 Strategische Informationsbereitstellung mit Business Intelligence Werkzeugen bei DaimlerChrysler Manfred Abrecht, IT-Technologiemanagement DaimlerChrysler, ITI/TG,


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