BI-Strategy - driven by big data

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Die zielgerichtete Nutzung von Informationen in den Unternehmen ist absolut wettbewerbsentscheidend. Unternehmen, die Big Data erfolgreich anwenden, werden sich gegenüber ihren Mitbewerbern durchsetzen. Big Data löst einen Veränderungsprozess aus, der auf nahezu allen Ebenen des Unternehmens wirkt. Der Mehrwert von Big Data kann nur gehoben werden, wenn ein schlüssiges Gesamtkonzept entwickelt wird, eine 'BI-Strategy - driven by big data'.

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BI-Strategy - driven by big data

  1. 1. BI-Strategy – driven by big data Big Data benötigt ein schlüssiges Gesamtkonzept Uwe Trost und Dr. Oliver Kelkar | MHPBoxenstopp: 08.10.2013 © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
  2. 2. MHPBoxenstopp: BI-Strategy – driven by big data Einleitung Agenda Zu Anfang sind alle Teilnehmer auf stumm geschalten. 13.00 – 13.10 Uhr Begrüßung Dr. Oliver Kelkar 13.10 – 13.45 Uhr Vortrag Uwe Trost 13.45 – 14.00 Uhr Offene Fragerunde Sie können bereits während der Web Session über Chatfunktion im rechten Fenster Fragen einreichen. Weitere MHPBoxenstopps www.mhp.com/de/events 15.10.2013 Mobile Solution Lösungen für mobile Unternehmensanwendungen 22.10.2013 HR Compliance & Authorization Modernes Berechtigungsmanagement 22.10.2013 Industrie 4.0 – und Sie? Technische (R)Evolution strategisch planen und i implementieren 29.10.2013 Der Online Shop als neuer Vertriebskanal E-Commerce am Beispiel eines Ersatzteilshops Wo Sie uns in 2013 auch finden können… 23.10.2013 BMW IT Group Messe 2013 www.mhp.com/de/events in München, Kulturhalle ZENITH TelKo Einwahlnummer www.youtube.de/MHPProzesslieferant © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Einwahlnummer Schweiz: +41 44 583 1925 Einwahlnummer Deutschland: +49 711 96 59 96 13 Teilnehmer PIN- Code: 42538759 mit Raute- Taste bestätigen 2
  3. 3. MHPBoxenstopp: BI-Strategy – driven by big data Ihre Gesprächspartner Uwe Trost Senior Manager Business Intelligence © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Dr. Oliver Kelkar Associated Partner Leitung Produkt- und Innovationsmanagement 3
  4. 4. MHPBoxenstopp: BI-Strategy – driven by big data Mieschke Hofmann und Partner (MHP) A Porsche Company Der Unterschied Symbiose aus Prozess- + IT-Beratung l Prozesslieferant l Excellence l Automotive l Kunden Die Leistung Management- und Prozessberatung IT-Beratung und Systemintegration Individualentwicklung und Technologien Application Management Business Solutions Die Kompetenz Ganzheitliches Beratungsportfolio über die gesamte Wertschöpfungskette Product Lifecycle Mgmt. Supply Chain Mgmt. Production & Operations Mgmt. Customer Relations Mgmt. After Sales Retail Mgmt © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Human Resources Finance & Controlling Business Intelligence Technology Services Application Mgmt. Services 5
  5. 5. MHPBoxenstopp: BI-Strategy – driven by big data Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette Product Lifecycle Mgmt. Supply Chain Mgmt. Production & Operations Mgmt. Customer Relations Mgmt. After Sales Retail Mgmt. Human Resources Finance & Controlling Business Intelligence Technology Services Application Mgmt. Services PLM Strategy & Management Consulting Supply Chain & Demand Planning Strategic Production Consulting Sales Force Automation Spare Parts Management Retail Consulting HR Management Consulting Template Development and Rollouts BI & CPM Strategy & Software Selection CIO Management Consulting Application Management Consulting Product Structure Management Procurement & Quality Production Planning Campaign Management Service Management SAP Dealer Business Management Personnel Administration Governance, Risk and Compliance Analytics SAP BI Applications System Harmonization Application & Process Services Production Logistics Lean Production Cross-functional / Data Quality Management Warranty Processes SAP FI / CO for car distribution groups Payroll & Time Management Business Process Development & Optimization SAP BusinessObjects BI Solutions Enterprise Content Management Sales Logistics Manufacturing Execution Vertical Retail Integration (Pro-active) Complaint Management Self Services Legal and Fiscal Requirements Business Performance Mgmt. with IBM Cognos Standard Software PTC Windchill Solution Integration Service Management Maintenance (Pro-active) Complaint Management Talent Management Accounts, Reporting and Consolidation Integrated Corporate Planing Individual Software DS Enovia V6 Solution Integration Spare Parts Management SAP CRM Consulting & Solution Implementation Organization Management & Cost Planning Product Development Process (PDP) Management SAP PLM Consulting & Solution Implementation Innovations Connected Car Real-Time Business Sustainable Mobility Cloud Compute © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Social Business Big Data BI Technology Mobile Business … 6
  6. 6. Agenda 1 Motivation und Ausgangslage 2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA 4 Das MHP BI Strategy Process Model 5 Nutzen und Erfolgsfaktoren © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 7
  7. 7. Agenda 1 Motivation und Ausgangslage 2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA 4 Das MHP BI Strategy Process Model 5 Nutzen und Erfolgsfaktoren © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 8
  8. 8. 1 Motivation und Ausgangslage Vernetzung und Hybridisierung als Mega Trends © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 9
  9. 9. 1 Motivation und Ausgangslage „Daten sind das Erdöl der Zukunft“ Volume Variety Velocity Unternehmerische Chancen, mehr Umsatz, optimierte Prozesse Entscheidungen BIG DATA Technische Herausforderungen und Möglichkeiten © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Automatisierung ! Erkenntnis 10
  10. 10. 1 Motivation und Ausgangslage Analyse von > 50 Use cases: Megatrend BIG DATA beinhaltet großes Innovationspotential! Fachliche Innovationen 1. Effizienzsteigerung Prozess-Optimierungen 2. Neue Unternehmenswerte z.B. intelligente Produkte, Massenindividualisierung Traditionelle BI Usecases • • Klassische BI Fragestellungen: Sinkende Technologie-Kosten erlauben erweiterte Auswerteszenarien Analysebreite nimmt zu Neue Auswertungen und Analysen • • • Digital business Digital natives • Verhaltensanalyse • Social media monitoring • Location analytics Integration Maschinen Daten • Tablets / RFID / GPS .. • Diagnose und Faultdetection © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Innovationen in den Prozessen • • Operational BI: Einsatz fortgeschrittener Analytik • Realtime Analytics • Kurzfrist-Prognosen zur Optimierung. Komplexe Modellbildungen • Self learning machines • Textmining 11
  11. 11. 1 Motivation und Ausgangslage Der Patient BI: Kritische Symptome weit verbreitet Technologie  Statt physischer Integration mehr Informationssilos, heterogene Architekturen sowie Spread-Marts  Mangelnde Performance und hohe manuelle Analyseaufwände wg. redundanter Ablage von Daten entlang von Schichtenarchitekturen  Traditionelle DWH-Ansätze werden Zukunftsanforderungen nicht gerecht  Single vendor Strategie nur in der Theorie, projektindividuelle Selektion häufig © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Business  Eingeschränkter fachlicher Einsatz von BI infolge fehlender Kenntnis über die Möglichkeiten  Dominanz von rückwärtsgerichtete Anwendungen: Was ist passiert und warum, anstelle von was wird geschehen und wie können wir dies beeinflussen?  Schlechte DQ und inkonsistente Semantik infolge lokaler Optimierung  Keine projektübergreifende Strategie und Governance 12
  12. 12. 1 Motivation und Ausgangslage Nichts zu tun ist keine Lösung Do nothing Abwarten und Beobachten vorbereiten Umgang mit BIG DATA Potentialen Start einer BIG DATA Initiative Taktisches Vorgehen Strategische Planung © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Strategischer Nutzen! 13
  13. 13. Agenda 1 Motivation und Ausgangslage 2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA 4 Das MHP BI Strategy Process Model 5 Nutzen und Erfolgsfaktoren © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 14
  14. 14. 2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases Vernetzte Kooperationen in den Service-Prozessen • • • Kunde äußert sich über seine After Sales Serviceerfahrungen im Netz Kunde nimmt an Kundenzufriedenheitsbefragungen teil Was wird kommuniziert? Ist die Kritik inhaltlich berechtigt? Wer kommuniziert in welcher Tonlage, wie können die Influencer identifiziert und angesprochen werden? Auslieferung an Kunde • Kunde • Garantieanalysen Forecasting OT • Rückmeldung der Diagnose an F&E sowie die Produktion Kunde erzeugt mobile Daten GL Antrag • • Kunde äußert sich negativ im Netz über seine Erfahrungen Fachbereich Reparatur ServiceAnnahme • Predictive maintenance von Verschleißteilen • Fehlerbearbeitung • Frühes Erkennen von Häufungen (Analyse) • Einleiten von Maßnahmen (Lösungen, Rückruf) • Werkstattplanung • Maßnahmenempfehlung global Diagnose © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH • Kunde bringt Produkt in Werkstatt • O-Ton Kunde wird erfasst • Prüf- und Checklisten durch Werkstatt • Auslesen aller on-Bord Units • Geführte Fehlersuche 15
  15. 15. 2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases IT Aufgaben • • Anbindung neuer Quellen • Integration Customer Satisfaction • • • • • • Integrierte Datenbasis • Integration Datenbestand für F&E / GL Prozessschnittstellen • Übergabe Daten GLProzess Analysetechnologien • Forecastmeldung OT • Musteranalyse OBU und Diagnosedaten Auslieferung an Kunde Kunde • • Reparatur Aufbau einer zentralen QS-Fehler-DB als Forecastinginstrument • DQ-Technologie • Datenbewirtschaftung • IT ServiceAnnahme Diagnose Fehleranalyse • Natural language processing • Text-Mining © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Anbindung neuer Quellen • Integration Sensorinformationen • Integration User Social Media Klärung Infrastruktur und der Software Technologie für Analyseverfahren • Natural language processing • Textmining • Sentimentsanalyse Data Governance Informationen des Kunden speichern Mobile Nutzungsdaten speichern • Compliance? • • Digitalisierung Originaldokument Fehlerdokumentation Dokumente speichern (Hadoop?) Technologie OCR • • Datenmodell Onboard Units Datenbewirtschaftung OBU • 16
  16. 16. Agenda 1 Motivation und Ausgangslage 2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA 4 Das MHP BI Strategy Process Model 5 Nutzen und Erfolgsfaktoren © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 17
  17. 17. 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA Fokus Business: Quo vadis? Status Herausforderung  Silo-Thinking  Wenige innovative AnalyticsAnwendungsszenarien und auch kaum analytische Skills vorhanden  Probleme Datenqualität  Inkonsistente Semantiken  Keine zentrale Metadaten  Keine Enterprisemetriken und selten Data Governance aufgesetzt  Hoher Wettbewerbsdruck in dynamischen Märkten  Verfügbare Daten = Transparenz  Ausnutzung des Rohstoffes Daten ist Pflicht, kurzfristige Entscheidungen (Risiken) sind durch Analysen abzusichern  Bessere Analysen = bessere Performance Grundanforderung an das Business: Aufzeigen der Möglichkeiten und Nutzen der Potentiale © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 18
  18. 18. 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA Fokus Business: Veränderung beginnt im Kopf Entsprechend einer Arbeitsmarktanalyse fehlen in den USA derzeit ca. 140-190.000 Data Scientists und ca. 1,5 Mio. Manager, die das entsprechende Analytik-Mindset haben! Quelle: McKinsey, 2012 Komplexität Verbreitung prescriptive Was soll geschehen? Was wird geschehen? Was geschieht descriptive jetzt? Warum geschah es? predictive Was geschah? Vergangenheitsbezug 3% Wichtige Supportstrategien  Man muss Ergebnisse von Analysen auch anwenden wollen (Change in der Entscheidungskultur)!  Skillmangel  Mitarbeiterinvest  Crowdsourcing  Automated analytics für ‚normale‘ Endanwender  Buy in: Analytics as a service  Zusammenarbeitsmodelle 13% < 2% 33% 99% Vorhersage Nutzen / Vorteile Realtime © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 19
  19. 19. 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA Big Data Readiness Assessment - in wenigen Tagen zu den richtigen Use Cases MHP BIG DATA Readiness Assessment Planung Executive Briefing Angebot Value Discovery Quality Gate Kennen den Mehrwert von Analytics nicht Big Data & IT Quality Gate  Einstiegspunkt BIG DATA ist nicht klar  Quality Gate Assessment  Business Case Roadmap Integration BI-Strategy Quality Gate In vier Schritten zum Ziel 1. Use Cases identifizieren und priorisieren Haben kein Zielbild für BI  Abschätzung möglicher Risiken ist schwierig © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 2. Mehrwert benennen und Pfad festlegen 3. Big Data & IT 4.  Integration BI-Strategy – driven by Big Data 20
  20. 20. 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA Fokus Technologie / Architektur: Quo vadis? Technologie Architektur  Statt physischer Integration viele Informationssilos sowie SpreadMarts  Single vendor Strategie nur in der Theorie, projektindividuelle ToolSelektion häufig  Umgang mit riesigen Datenmengen in einem RDMBS unproduktiv  Zahlreiche technologische Innovationen  EDWH ist ein Konzept, das nie erreicht wurde, sich als nicht tragfähig erwies  Dokumente / Streams werden nicht im DWH gespeichert  CEP und Realtime Analytics können nicht durch klassisches DWH bedient werden Grundanforderung an die IT: Bereitstellung einer hochwertigen Datenbasis für eine analytische BI-Plattform mit skalierbarer Infrastruktur © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 21
  21. 21. 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA Fokus Technologie: Wer die Wahl hat, hat die Qual  Zahlreiche Innovationen im Backend im Bereich der  Datenzugriffswege,  Infrastruktur  und dem Einsatz von Hauptspeicher  Zahlreiche Innovationen im Frontend im Bereich Data Discovery Tools  Kollision mit trad. BI Infrastrukturen  Zahlreiche neue Player im Bereich Analytics  Blue Yonder  KXEN (-> SAP)  Zahlreiche Innovationen aus dem Open-Source Umfeld  Hadoop  R © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 22
  22. 22. 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA Fokus Organisation: Quo vadis? Status Herausforderung  Fehlende Strategie bzw. taktische Projektpriorisierung  Kein DQM  Heterogene BI-Prozesse  Keine zentrale Anlaufstelle für BI Fragestellungen  Intransparenz bzgl. Qualität, Verarbeitung & Herkunft der Daten  Uneinheitlich definierte Kennzahlen & Auswertungsobjekte  Vorbereiten der Organisation auf mehr BI-Anwendungen  Lösen Konflikt Fachbereich - IT  Klares BI Prozessmodell inkl. Self Services  Regeln für den Umgang mit Informationen / Analysen  Content validation Prozess  Wissensmanagement  Koordination der BI-Bebauungen Grundanforderung an die Organisation: Best in class BI-Prozessmodell – qualitätsorientiert und skalierbar © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 23
  23. 23. 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA Fokus Organisation: Traditionelle Zusammenarbeitsmodelle auf dem Prüfstand – Agilität und Geschwindigkeit im Zugriff auf Informationen Traditioneller Ansatz Strukturierte und wiederholbare Analyse Business muss definieren, welche Fragen durch Analysen beantwortet werden sollen. BIG DATA Ansatz Iterative und explorative Analyse (experimentell) ? IT strukturiert die Daten (und bereitet diese auf), um die Fragen zu beantworten © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH IT stellt eine datenqualitativ hochwertige, flexible Plattform zu Auswertezwecken zu Verfügung ? Business entdeckt, welche Fragen mit den Daten beantwortet werden können 24
  24. 24. 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA Fokus Organisation: Ein BI CC ist ein guter Startpunkt für die organisatorische Verankerung von BIG DATA BIStrategy Vorgaben und Ziele driven by big data Kein BI-CC vorhanden Update BI-CC + Technology driven BI Plattform Provider Full Service Provider Fokus BIG DATA BI Competence Center - Business Service Provider + Business driven  Operationalisierung BI Strategie  Assessment BI-Organisation  Analyse gesamtes BIAufgabenspektrum  Def. BI CC Archetypen  Def. Aufgaben, Rollen und Prozesse  Fokus BIG DATA  Def. Produkt und Servicebeschreibung  Def. Integration in BI-Gesamtorganisation „Get ready for the driver seat“ Analyse BIG DATA-Aufgabenspektrum Struktur und Neue Rollen Kompetenz-check  Analytikkompetenz  Erweiterte Technologiekompetenz  Umsetzungskompetenz  Skillmanagement  BIG DATA Use Cases und PoC     © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 25
  25. 25. 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA Komplexes Treiberszenario und große Potentiale BI driven by big data Technologie-Potential Business-Potential  Analytische Plattform  Hebung Potential der BIG DATA Use cases    Volume, Variety, Velocity Logische Integration Hybride Architektur  Technologie-Portfolio  Neue Rollen und Berufsbilder  Analytical leader data scientist  Datenqualität  Enduser empowerment Organisation-Potential  BIG DATA Team: BI-CC mit Analytic Kompetenz  BI Governance: Information as an asset  (Controlled) Self Service BI  Agile BI-Entwicklung Ganzheitliches Maßnahmenportfolio durch BI-Strategie zu orchestrieren © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 26
  26. 26. Agenda 1 Motivation und Ausgangslage 2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA 4 Das MHP BI Strategy Process Model 5 Nutzen und Erfolgsfaktoren © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 27
  27. 27. 4 MHP BI Strategy Process Model Advisory: Business first, IT follows  Start BI Programm driven by BIG DATA  Drive the change  Start BI Strategy driven by BIG DATA  Refokussierung des Invests hin zu analytics  Start small, but start now  Standortbestimmung / IstAnalyse  Schaffung organisatorischer Rahmenbedingungen  Aufklärungsarbeit  Synergien aus Use Cases  Einführung BI-Service-Portfolios  Erhebung BIG DATA Potentiale  Liste mit bestehenden und potenziellen BIG DATA Quellen inkl. Bewertung des Analysepotentials  Risikoerhebung  Start BIG DATA PoC  Ableitungen für Architektur / Technologie und Organisation / Prozesse  Ausgestaltung BIG DATA Programm BI-Strategy driven by BIG DATA BI Programm driven by BIG DATA BIG DATA Readiness © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 28
  28. 28. 4 MHP BI Strategy Process Model MHP BI-Strategy Process Model Planung Analyse Konzeption Einführung Kontrolle Technologie / Architektur Business Organisation / Prozesse Infrastruktur KPI‘s und Analysemodelle BI-Governance Hybride Architekturen Strategische Maßnahmen Geschäftsprozessintegration BI-CC Technologie-Portfolio BI-Portfolio BI-Servicemanagement Datenmanagement Mobile Nutzung Entwicklung Techn. Bebauungsplan Data Governance Sourcing Strategische Ziele Kommunikation Begleitende Maßnahmen © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Change Management 29
  29. 29. Agenda 1 Motivation und Ausgangslage 2 Das Was: BIG DATA Potenziale und Use Cases 3 Strategische Optionen im Kontext BIG DATA 4 Das MHP BI Strategy Process Model 5 Nutzen und Erfolgsfaktoren © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 30
  30. 30. 5 Nutzen und Erfolgsfaktoren Der Schlüssel zum Erfolg: Mit Methode ans Ziel  Hebung ihrer BIG DATA Potentiale Nutzen  Prüfung BIG DATA Use-Cases und Abgleich gegen bestehende Bebauungen  Effizienzsteigerung durch Optimierung der BILandschaft  Entwicklung eines adäquaten BIOrganisationsmodells  Senkung der Kosten und Heben des Nutzens unter Minimierung von Risiken  Fachliche, architektonische und technologische Blueprints © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 31
  31. 31. MHPBoxenstopp: MHP AddOn Business Process Monitor Offene Fragerunde Kontaktadresse MHP: Freischaltung Mikrofon: Sie werden nun zentral wieder freigeschalten. Uwe Trost Senior Manager Business Intelligence Telefon: +49 (0)7141 7856-0 Mobil: +49 (0)151 4066 7411 E-Mail: Uwe.Trost@mhp.com Chat How-To: 1. Am rechten Bildschirmrand den Reiter Chat anklicken und das Chatfenster öffnet sich. 2. Jetzt können Sie Ihre Frage eingeben und anschließend auf senden drücken. 3. Die Unterlagen der WebSession erhalten Sie später als E-Mail. Dr. Oliver Kelkar Associated Partner Produkt- & Innovationsmanagement Telefon: +49 (0)7141 7856-0 Mobil: +49 (0)151 2030-1159 E-Mail: Oliver.Kelkar@mhp.com © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 32
  32. 32. MHPTimetable Oktober 2013 Mit nur einem “Klick” zur MHPBoxenstopp Anmeldung MHPBoxenstopp MHPBoxenstopp MHPBoxenstopp MHPBoxenstopp MHP Dealer Performance Management AddOn Business Process Monitor Social Media für Automobilhändler BI-Strategy – driven by big data 11-12 Uhr | 01.10.13 13-14 Uhr | 01.10.13 11-12 Uhr | 08.10.13 weitere Infos 13-14 Uhr | 08.10.13 MHPBoxenstopp MHPBoxenstopp MHPBoxenstopp MHPBoxenstopp Mobile Solutions HR Compliance & Authorization Industrie 4.0 – und Sie? Der Online Shop als neuer Vertriebskanal 13-14 Uhr | 15.10.13 11-12 Uhr | 22.10.13 13-14 Uhr | 22.10.13 11-12 Uhr | 29.10.13 www.mhp.com/ events © 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 33

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