Strategische Informationsbereitstellung mit Business Intelligence Werkzeugen bei DaimlerChrysler Manfred Abrecht, IT-Technologiemanagement DaimlerChrysler, ITI/TG, +49-711-92903 11.03.2006
Strategische Informationsbereitstellung mit Business Intelligence Werkzeugen bei DaimlerChrysler
Manfred Abrecht, IT-TechnologiemanagementDaimlerChrysler, ITI/TG, +49-711-92903
11.03.2006
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Agenda
1. Zur Person
2. DaimlerChrysler
3. Informationsaufbereitung und Business Intelligence bei DaimlerChrysler
4. Strategiefindung
5. Erfahrungen mit Business Intelligence
6. Zusammenfassung und Ausblick
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1. Zur Person
Manfred Abrecht, DaimlerChrysler Stuttgart-Möhringen, ITI/TG, HPC 0516, Tel. +49-(0)711-17-92903
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 e-mail-Systemkonsolidierung nach dem Merger mit Chrysler
Zentrales Technologiemanagement in globaler Verantwortung, u.a.
Datenbanken, Business Intelligence, SAP Netweaver, Microsoft .Net, IBM Websphere
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99% DES UMSATZES VON DAIMLERCHRYSLER WERDEN IM AUTOMOBILGESCHÄFT BZW. DURCH AUTOMOBILNAHE
DIENSTLEISTUNGEN ERZIELT
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2. DaimlerChrysler
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MARKENPORTFOLIO
5
2. DaimlerChrysler
6
MITGLIEDER DES VORSTANDS
2. DaimlerChrysler
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DAIMLERCHRYSLER ZAHLEN & FAKTEN 2004
7
2. DaimlerChrysler
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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.
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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
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3. Data Management und Business Intelligence Schichten
Operational Databases
ETL (extract - transform - load)
Data Warehouse
Reporting, OLAP, Data Mining
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3. Komponenten einer BI-Architektur
DB2Table
FlatFiles
Data MartsData Marts
Data Warehouse SystemData Warehouse SystemInput Layer Output LayerStorage Layer
D
D
DD
F
D
D
D
DD
F
D
Presentation Presentation LayerLayer
SourceSourceSystemsSystems
IDMS
SAP
DB2
Oracle
Data-Data-Acquisition-Acquisition-
LayerLayer
Systems Management LayerSystems Management Layer
Metadata LayerMetadata Layer
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3. Der Hauptaufwand sollte bei der Datenaufbereitung liegen
Operational D
B
ET
L
Data W
arehouse
Reporting, O
LAP
,D
ata Mining
Aufwand
Prozess
75% - 90%
10% - 25%
Realität
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3. Unterschiedliche Berichte für unterschiedliche Benutzergruppen
Berichts-konsument
Manager Analyst
Wachsende Funktionalität der Berichte
EinfacheListenberichte
Berichte mit Listen und Diagrammen
OLAP-Berichte
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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 intoInfrastructure
Conceptsand basic Guidelines
Technology & Product
Deployment
Investigate Define Transfer Support Replace
MigrationGuidelines
Sundowning
Product Management is strongly aligned to the TechnologyManagement Process with changing grade of involvement per phase
4. Technology Management Process und Product Management Tasks
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4. Business Intelligence Markt
OperationalDatabases
IDMSUDBORACLE DB2/Host
ETL
ORACLEUDBData
Warehouse
Data Mart /OLAP Data
OLAP Frontend Reporting
SAS
AscentialIBM
Acta
Microsoft
Hummingbird
DataMirrorOracle
Compuware
CA
CognosiWay SagentData Junction
MicroStrategy
Microsoft
CA
Hyperion
Whitelight
ProClarity
Crystal
Oracle
Viador Hummingbird
PeopleSoft
MIS
Actuate Sagent
AlphaBlox
Arcplan
Applix
SIRON
SA
P B
W and S
EM
Brio
Cognos
Business Objects
Information Builders
Comshare
SAS
IBM
ETIInformatica
MIK
Bereits im Einsatz bei DCX
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4. Business Intelligence Markt - Schlussfolgerung
Wie kann eine solche Auswahl getroffen werden?
Produktauswahl istabsolut essentiell!
Markt ist sehr dynamisch und unübersichtlich
Vielzahl an Herstellern Sehr teure Produkte Schlimmer noch: viele der
Produkte sind bereits im Einsatz bei DCX
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4. Aus Sicht der Analysten
BI Suites &Reporting
BI Platforms
ETL
Vielzahl an HerstellernVielzahl an Herstellern
Aber keine klaren MarktführerAber keine klaren Marktführer
Quelle: Gartner
ETL Tools
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Evaluierung auf Basis von DCX-Anforderungen sind notwendig
4. Aus Sicht der Analysten - Schlussfolgerung
Analysteneinschätzungen gebenkaum Hilfestellung!
Große Märkte Keine Marktführer
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4. Data Management und Business Intelligence Strategie
OperationalDatabases
ETL
DataWarehouse
ReportingOLAPData Mining
Best-of-Breed StrategieOne-Vendor Strategie
CO
GN
OS
SA
P
BW
Cognos, Hyperion
IBM, Oracle
Informatica, IBM
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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
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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
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Manfred Abrecht, IT-TechnologiemanagementDaimlerChrysler, ITI/TG, +49-711-92903
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