© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Das strategische Potenzial für flexible Prozesse
Smart Data Management
Dr. Oliver Oswald Jan Appl l automotiveDAY: IT-Gipfel der Automobilindustrie 2012
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 3
Die Anforderungen an die IT-Strategien im Laufe der Zeit
Smart Data Management – wo kommen wir her?
1960 1980 1995 2010 20xx
Technologieharmonisierung
einheitliche Schnittstellenkonzepte und
Aufbau von ERP Funktionalitäten
Prozessintegration
Integrierte ERP Systeme
Unternehmen organisieren
sich nach fachlichen Silos
Unternehmen schaffen global
integrierte Geschäftsprozesse
Unternehmen integrieren Prozesse
über Fachressorts hinweg
Prozess- und
Datenharmonisierung
Globale Templates
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 4
Dimension Prozess: Durch schnellere Veränderungen im Business
Drastische Verkürzung der Innovationszyklen
Schnelle Veränderungen in der Unternehmensstruktur
Differenzierung über marktlokale Optimierung
Öffnung der Unternehmenswelt, z.B. Open Innovation
„Mobile Business“ wird zur Unternehmensplattform
→ Daten müssen in verschiedenen Prozessen einheitlich interpretierbar sein.
Hier ist Prozesssynchronisation gefordert!
Dimension Daten: Durch ein explodierendes Datenvolumen
Integration von Objekten, bspw. CarIT oder Social Media
Anzahl der unstrukturierten Daten steigt
→ Daten müssen einheitlich klassifizierbar sein.
Hier ist Datenmanagement gefordert!
Zunehmende Agilität der Prozesse und ein steigendes Datenvolumen
erfordern einen veränderten Umgang mit Daten und Prozessen
Smart Data Management – was sind die Herausforderungen?
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 5
B-, C- und D-Prozesse werden immer wichtiger;
aus ihnen resultiert die Differenzierung in lokalen Märkten
Synchronisierung
Harmonisierung Synchronisierung
Smart Data Management – was sind die Herausforderungen?
A-Prozesse
Traditionell gleiche Prozesse für
gleiche unternehmerische
Abläufe
Leicht automatisierbar aufgrund
hoher Standardisierung
Hohe Effizienz realisierbar
Harmonisierung ohne größere
Ausnahmen möglich
B-Prozesse
Ähnliche Prozesse für ähnliche
unternehmerische Abläufe
In Teilen automatisierbar
Große Teilabläufe können sehr
effizient sein
Harmonisierung mit Ausnahmen
möglich
C-Prozesse
Individualprozesse einzelner
Einheiten
Automatisierbarkeit sehr
verschieden
Kostenintensiv!
Keine Harmonisierung möglich,
aber Gründe dafür müssen
präzise definiert sein!
D-Prozesse
Individualprozess für jede Einheit
Automatisierung sehr
verschieden
Kostenintensiv!
Zeitintensiv
Im Projekt: Zuordnung zu A, B, C
erforderlich!
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 6
Ergebnis im BI Report : 89 42 17
Das Datenobjekt ‚Lead‘ im Verkaufsanbahnungsprozess
Einheitliche Definition : Bezeichnung: ‚Lead‘
Attribute: Kunde, Fahrzeug, Preis, Zeitpunkt, …
Eindeutige Verwendung :
Aus missverständlich interpretierten Daten können sehr leicht
erhebliche Fehlentscheidungen resultieren
Smart Data Management – was sind die Herausforderungen?
Abgeleitete Maßnahme : CRM Prozessoptimierung in Land C
Anfrage
dokumentiert
Land A
Anfrage im
Konfigurator
dokumentiert
Land B
Kunde liegt
Angebot vor
Land C
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 7
Informationen entstehen aus Daten und deren Verwendungszweck
Metadaten sind die Beschreibung, in welchem Kontext Daten zu interpretieren sind
und führen somit zu einer vergleichbaren Interpretation unabhängig vom Prozess.
Das gemeinsame Management von Daten, Metadaten und Prozessen führt zu:
Das Management wird neben den eigentlichen Daten auch auf die Metadaten bezogen.
Alle Mechanismen die heute auf die Daten angewendet werden, müssen auch auf die
Metadaten bezogen werden, wie zum Beispiel:
Definition von Verantwortlichkeiten
Organisatorische Verankerung (Datenmanagement & Prozessmanagement)
Definieren von KPIs (z.B. Vollständigkeit und Eindeutigkeit in der Verwendung)
Neben der Definition der Struktur ist auch eine eindeutige
Definition der Verwendung unerlässlich
Smart Data Management
Smart Data Management – was ist eine potenzielle Lösung?
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 8
1. Technologie-
management
3. Datenmangement
führt zu Smart Data Management
2. Prozessmanagement
Smart Data Management – was ist eine potenzielle Lösung?
Daten sind der dritte Baustein in der Unternehmens-DNA;
sie ermöglichen die Prozesssynchronisation
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 9
Fokussierung ausschließlich auf unternehmenskritische Daten, die in
Auswertungen als Entscheidungsgrundlage herangezogen werden.
Fokussierung auf agile Prozesse und auf Prozesse die große Datenmengen erzeugen.
Bei laufenden oder geplanten Datenmanagementprojekten muss das Thema
Metadaten frühzeitig mit berücksichtigt werden.
Smart Data Management bezieht sich auf Stamm- und Bewegungsdaten.
Datenharmonisierung ist kein Datenmanagement.
Smart Data Management – Best Practice
Smart Data Management – das strategische Potenzial für flexible Prozesse
Projekt
Start
Projekt
Ende Neustart Neustart Zeit
Daten-
qualität
Zielqualität
Ausgangsqualität
Mit gesteuertem EDM Ungesteuertes Datenmanagement
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 10
Fazit:
Weltweit einheitliche, eindeutige und in der Verwendung vergleichbare Daten
ertragen heterogene Prozesslandschaften und sind damit deutlich toleranter
bezogen auf die Nutzung spezifischer Marktpotentiale.
Smart Data Management ist eine Management-Disziplin, die gleichberechtigt
betrieben werden muss wie Technologie-, Prozess- und Datenmanagement.
Voraussetzung für Smart Data Management ist allerdings, dass diese drei
Disziplinen im Unternehmen bereits ausgeprägt sind.
Aktiv betriebenes Smart Data Management steigert auch die Aussagekraft der
Business Intelligence Landschaften und verbessert deren Informationsgehalt.
Prozessharmonisierung wo nötig – Prozesssynchronisation wo möglich
Smart Data Management – das strategische Potenzial für flexible Prozesse
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 11
Mit der Evolutionsstufe Smart Data Management rüsten wir uns für aktuelle
und zukünftige Anforderungen im globalen IT Management
1960 1980 1995 2010 20xx
Technologieharmonisierung
einheitliche Schnittstellenkonzepte und
Aufbau von ERP Funktionalitäten
Prozessintegration
Integrierte ERP Systeme
Smart Data Management
Ausrichtung von Prozessen
an Daten
Unternehmen organisieren
sich nach fachlichen Silos
Unternehmen schaffen global
integrierte Geschäftsprozesse
Unternehmen schaffen
lokal synchronisierte
Geschäftsprozesse
Unternehmen integrieren Prozesse
über Fachressorts hinweg
Prozess- und
Datenharmonisierung
Globale Templates
Smart Data Management – das strategische Potenzial für flexible Prozesse
Mieschke Hofmann und Partner
Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Schloss Heutingsheim l Schlossstraße 12 l D-71691 Freiberg am Neckar
Telefon +49 (0)7141 7856-0 l Fax +49 (0)7141 7856-199
eMail [email protected] l Internet www.mhp.de
Herzlichen Dank
für Ihre Aufmerksamkeit!
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 12
Dr. Oliver Oswald