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T2A – 07.06.2011 10:00-13:15
Arno Tigges
OPITZ CONSULTING GmbH
Tom Gansor
OPITZ CONSULTING GmbH
Dr. Erik Lenhard
Kabel Deutschland
Vertrieb und Service GmbH & Co. KG
München, 07.06.2011 10:00-13:15
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 1
2. Zur Orientierung
„Erfolgreich durch Best-Practices“
Produkte Strategie & Organisation
Produktauswahl IT-Strategie BI-Strategie
Anbieter IT-Governance BI-Governance
One-Vendor vs. Best-Of-Breed IT-Organisation BICC
BI-Plattform BI-Roadmap
Technologie & Architektur Projekte
Enterprise DWH Fachliche Exzellenz
Durchgängiges Informationsmodell (EPM, Planung, Prognose …)
Vermeidung von Insellösungen Projektvorgehen
Technologische Innovationen Projektmanagement
(Mobile, Appliances, In-Memory…)
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 2
3. Agenda T2A
1. Einführung Tom Gansor
2. Agile Vorgehensmodelle
im BI Kontext Arno Tigges
3. Etablierung Agiler Vorgehensmodelle Tom Gansor
für BI im Unternehmen
11:30 Pause
4. Werkzeuge Arno Tigges
5. Praxisbeispiel von Kabel Deutschland Dr. Erik Lenhard
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4. 1 Einführung
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 4
5. Sie sind jetzt gefragt (1/3)
Wer setzt Agile BI bereits ein?
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6. Sie sind jetzt gefragt (2/3)
Wie zufrieden sind Sie mit dem
Vorgehen in aktuellen BI-Projekten?
Eher unzufrieden mal mehr/mal weniger ziemlich zufrieden
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 6
7. Sie sind jetzt gefragt (3/3)
Was würden Sie gern bzgl. Des
Vorgehens anders machen?
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 7
8. Business Intelligence – eine kurze Historie (1/2)
hoch
Vergangenheit
„M*S“ „DWH“ „OLAP“ „BI“ „EPM“ „?“
Zeitliche Orientierung
Vergangenheit Jetzt Zukunft
Jetzt
Komplexität
Datenvolumen, -vielfalt, -quellen
Analysen, Abfragen
Zukunft
gering
<1985 1990 1995 2000 2005 2010
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 8
9. Business Intelligence – eine kurze Historie (2/2)
hoch
Vergangenheit
„M*S“ „DWH“ „OLAP“ „BI“ „EPM“ „?“
Dynamik
Jetzt
Reaktionszeit
Zukunft
gering
<1985 1990 1995 2000 2005 2010
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 9
10. Wert einer Information und Reaktionszeit
Wert
Ereignis
Daten-
speicherung
Informations-
bereitstellung Entscheidung,
Maßnahme
Zeit
Reaktionszeit
Quelle: Totok/Gansor, „Von der BI Strategie zum BI Competency Center“, TDWI Konferenz 2009 T1A
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11. BI Buzzwords
Closed Loop BI Budgeting Planning Forecasting
Open Source BI Enterprise Performance Management
Master Data Management In Memory Analytics
SAAS BI Real Time Decisioning BI Search
Business Activity Monitoring Simulation Data Mining
Real Time Data Integration Process Performance Management
Integrated Planning Web Analytics Mobile BI
Analytic CRM Process Performance Management
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12. BI Buzzwords
Closed Loop BI Budgeting Planning Forecasting
Open Source BI Enterprise Performance Management
Master Data Management In Memory Analytics
SAAS BI Real Time Decisioning BI Search
Business Activity Monitoring Simulation Data Mining
Real Time Data Integration Process Performance Management
Integrated Planning Web Analytics Mobile BI
Analytic CRM Process Performance Management
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13. Typische Fragestellungen für BI
und Lösungskonzepte
Was war (im letzten Jahr, Quartal)?
Reporting
DWH (Historisierung)
Was ist (aktuell der Stand der Dinge)?
OLAP
Business Activity Monitoring
Process Performance Management
Was kommt (morgen, nächstes Jahr)?
Planung
Forecasting
Simulation
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 13
14. Wo ist die Lücke? Management
Cockpit
OLAP-
Planung und Hochrechnung Auswertungen Frontend
Berichts- und Analysesysteme
Bereichs- Aggre-
daten gationen
Output
Metadatenmanagement
OLAP-Würfel Layer
Planung
Business
Hochrechnung Auswertungsdatenbank
nach Abschluss
Data
Basisdatenbank Storage
Retraktion
Closed ODS Layer
(Core Data Warehouse)
Loop
Laden
Staging Area Transformation Integration Layer
Extraktion
ERP-
ERP- PPS- Quell-
System
System System … systeme
Externe Daten,
Administrations- und Dispositionssysteme Internet
In Anlehnung: Totok/Gansor, „Ein BICC praktisch einführen und steuern“, TDWI Konferenz 2010 T2A
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15. Typische Fragestellungen für BI
und Lösungskonzepte – „Lückensuche“
Was war (im letzten Jahr, Quartal)?
Reporting (evtl. keine Lücke)
DWH (Historisierung) Vergangenheitsbetrachtung
unter akt. Vorzeichen (What-If)
Was ist (aktuell der Stand der Dinge)?
OLAP Granularität/Analysemodell passend?
Business Activity Monitoring Ereignisse, Messstellen vorhanden?
Process Performance Management Prozessmodell passend?
Was kommt (morgen, nächstes Jahr)?
Planung Neues Planszenario, Planungszyklus
Forecasting Forecasting bei unklaren Infostand
Simulation Simulation einer vollkommen neuen
Situation
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16. Herausforderung: Umsetzungszeit
kurze Umsetzungszeit für
Flexibilität
Dynamik
Reaktionsfähigkeit
Veränderungsgeschwindigkeit
kürzer Umsetzungszeit länger
lange Umsetzungszeit durch
Komplexe Architekturen
Starre Vorgehensmodelle
Heterogene IT-Landschaften
Umständlichen Rollout
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17. Problem: Die IT ist der klassische Bottleneck!
Annahme:
BI-Lösungen sind „normale“
Anforderung
Anforderung
Softwarelösungen
Rollenaufteilung
Anforderung
Fachbereich = Kunde
IT = Lieferant
Selbst eine hocheffektive
Kapazität und skalierbare IT hat
Projektroadmap
begrenzte Ressourcen
Jetzt Zeit
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18. Klassische (BI/DWH-)Entwicklung
BI/DWH-Projekt VGM (sequentiell / „Wasserfall“)
Fachbereich Annahme:
Initialisierung FB = Kunde
Analyse IT = Lieferant
für BI falsch!
Analyse
IT bildet immer einen
Design
Bottleneck
egal wie effektiv/effizient
Umsetzung
aufgestellt
6M.
Test
Sichtbarer Effekte
Rollout endlose Projekte
Lange Wartezeiten auch für
Betrieb kl. Änderungen
IT
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19. Lösungsansatz
Beteiligung des Fachbereichs an der Lösungsentwicklung
Fachbereich Möglichst viele
Projektergebnisse
Initialisierung
durch Beteiligung der
Analyse Bedarfsträger
Frühe Ergebnisse
Design Frühes Feedback
Frühe Akzeptanz
Umsetzung
Test
Erforderlich:
Rollout Passende
Vorgehensmodelle
Betrieb
IT
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20. Agile Modelle – Grundidee
Zeit
Vorgehensmodell Agil:
Sukzessive Systementwicklung
Zyklisch
Oft inkrementell/iterativ
zahlreiche Spielarten
Akzeptieren… Iteration 3
…unvollst. Spezifikation
…veränderliche Rahmenbedigungen und
Anforderungen
Vorteile:
Time-To-Market Iteration 2
Feedback/Korrekturoption
Frühe QS
Iteration 1
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21. BI-Projekte im Unternehmen vs. Agile VGM 1/2
BI-Strategieprojekt
Entwicklung einer BI-Strategie, strategischer Rahmen für Fachlichkeit, Architektur / Technologie
und Organisation, entweder gemeinsam oder auch nur Teile (damit übergeordnetes Projekt zur
Erstellung des Portfolios);
BI-Organisationsprojekt
Konzeption / Einführung BICC, ggf. nur organisatorische Teil-Verbesserungen, Entwicklung
Vorgehensmodelle / Templates;
(Reines) Fachprojekt
Hausaufgaben des Fachbereichs, z. B. Kennzahlendefinition, Stammdatenvereinheitlichung;
(Reines) IT-Projekt
z. B. Modernisierung Hardware, Softwareupdate, Wartung, Performanceoptimierung;
(Klassisches) BI-Projekt
z. B. Einführung Vertriebsreporting, Schließung Informationsdeltas, Verbesserung Datenqualität.
Quelle: Gansor/Totok/Stock: „Von der Strategie zum Business Intelligence Competency Center“, Seite 112
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 21
22. BI-Projekte im Unternehmen vs. Agile VGM 2/2
BI-Strategieprojekt
BI-Organisationsprojekt
(Reines) Fachprojekt
(Reines) IT-Projekt
(Klassisches) BI-Projekt
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 22
23. Fachbereich:
Vom Budget-Geber zum Projektmitgestalter (1/2)
Vielfach erfolgt die Budgetierung des BI-Projektes in
Fachbereichen, diese fordern:
Optimale Nutzung des Budget
Passgenaue Projekteergebnisse (anforderungsgerecht)
Einflussnahme im Projektverlauf (insbes. Bei großen Projekten)
Transparenz über den Projektfortschritt
Dennoch wird ein Auftraggeber/Auftragnehmermodell zu
häufig akzepiert. Gründe:
Planbarkeit des Aufwands im FB (en bloc Fachkonzept)
Fatalismus, „Faulheit“
Tagesgeschäft (anderer Fokus)
Unkommunikative IT / Hohe Mauern
AUFBAU und ABLAUFORGANISATION im Konzern!
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 23
24. Fachbereich:
Vom Budget-Geber zum Projektmitgestalter (2/2)
Ziel:
Der FB als Geldgeber wird optimal ins Projekt eingebunden
Entsprechend der Kenntnisse und Fähigkeiten
Kontinuierlich
Offen und kommunikativ
Zeitlich verteilt aber geplant (weniger Dauerbelastung!)
FB + IT Agile BI
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011
€
© OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 24
25. Agile Vorgehensmodelle
2 im BI Kontext
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 25
26. Agile Modelle
Manifest der agilen Software-Entwicklung
Individuen und Interaktionen sind wichtiger als Prozesse und Werkzeuge.
Funktionierende Software ist wichtiger als umfassende Dokumentation.
Kundenzusammenarbeit ist wichtiger als Vertragsverhandlungen.
Auf Änderungen reagieren ist wichtiger als einem Plan zu folgen.
Wir schätzen die Punkte auf der rechten Seite, aber wir bewerten
die Punkte auf der linken Seite höher.
http://agilemanifesto.org
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 26
27. Agile Modelle - Prinzipien
Kunden- Technische
Kooperation zufriedenheit Exzellenz Vertrauen
Motivation
Agile Softwareentwicklung
Einfachheit
basiert auf einem System
von Werten und Prinzipien.
Reflexion Agile Softwareentwicklung
ist weniger eine Methodik
Persönliche
Kommunikation
als ein Selbstverständnis.
Funktionierende
Software
Nachhaltigkeit
Selbst-
Kontinuierliche Veränderung organisation
Anpassung als Chance
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 27
28. Agile Modelle – Übersicht
Weit mehr als ein modernes
Verfahren der Softwareentwicklung XP Development
– Einfluss auf Entwicklung von
Managementmethodik FDD
SCRUM
Requirements
Management
Und viele mehr…
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 28
29. Agile Modelle - Projekterfolg
So teuer wie nötig…
Einfach und lösungsorientiert
Iterationen als „Realoptionen“
So früh wie möglich…
Frühe und kontinuierliche
Auslieferung
Prototypen
…und genau das Richtige
Kundenkooperation
Flexibilität
Benutzerfeedback
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 29
30. Agile Modelle - SCRUM
Management-Framework zur kollaborativen Abwicklung von
Projekten in komplexen Entwicklungsprojekten
Eigenschaften:
Empirische Prozess-Steuerung Time-Boxed (feste Zeit)
Einfach (3 Rollen, 3 Meetings, 3 Artefakte) Skalierbar
Transparent (Aufgabenzerlegung,
Arbeitsfortschritt)
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 30
31. Agile Modelle- Scrum Workflow Überblick
Product Backlog
Sprint
Daily Scrum (1-4 Wochen)
PO
Burndown Chart
TM
Sprint Ziel Sprint Backlog
PO
TM TM
SM
SM
Sprint Planning Meeting PO
TM
TM ?
PO - Product Owner
TM – Team Auslieferbares Inkrement SM SM
SM –Scrum Master
Sprint Review Meeting Sprint Retrospective
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 31
32. Rollen / Besonderheiten
nur drei Rollen: PO, SM und TM
Anzahl Personen im Team begrenzt (7 ± 2)
das Team ist insgesamt eigenverantwortlich und
selbstorganisiert
Eigenverantwortung fördert Motivation
Generalisten im Team, keine Spezialisten
das Team ist für die Tasks verantwortlich, nie ein Einzelner
das Team "verbrennt" (Burn-Down), nicht der Einzelne
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 32
33. Agile Modelle - Vor- und Nachteile
Vorteile:
Gut einsetzbar bei unklaren Zielen und sich ändernden
Anforderungen/Umgebung
Verspricht besseres Kosten/Nutzen-Verhältnis
Ergebnisse entsprechen genauer den Anforderungen
Nachteile:
Ergebnis ist nicht vorhersagbar
Qualitätseigenschaften können nicht garantiert werden
Oft nicht nachvollziehbar, wie eine Funktion zustande kommt
Festpreisangebot nicht möglich / schwer kalkulierbar
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 33
34. Agile mit BI? Gedränge im Datawarehouse?
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 34
35. Besonderheiten im BI/DWH Projekt
Komplexe Architekturen
Komplexe
multidimensionale Modelle
Kennzahlen basieren auf
großer Menge an
Quelldaten
nicht einfach, frühzeitig schon
Ergebnisse zu erhalten
Hoher Auswirkungsgrad
bei Anpassungen nötig
z.B. Einbau einer fehlenden
Dimension ist schnell mit hohem
Aufwand verbunden
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 35
36. Typische „Probleme“ im BI/DWH Projektumfeld
BI/DWH Projekte
… werden erst langwierig geplant
… dauern dann zu lange
… verursachen im Verhältnis sehr hohe Kosten
… liefern am Ende doch nicht den nötigen Mehrwert
… sind am Ende zu starr und zu unflexibel
… werden nur von wenigen Personen genutzt
… und diverses Weiteres…
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 36
37. Problemfelder
Personen und Skills Fehlende Prototypen
Personen mit entsprechenden es werden keine Prototypen
Skills fehlen gebaut
Anforderungen werden schlecht zu wenige Iterationen (Versionen)
aufgenommen des Prototyps
Kommunikation zwischen IT und zu wenige Prototyp-Anwender
Fachbereich ist unzureichend
Unpassende Werkzeuge Größe/Kosten
Umständliche Bedienung es gibt keine ersten „kleinen“
Ungeeignetes oder fehlendes DWH/BI Lösungen
Metadatenmanagement Die Lizenzkosten für BI-Suiten
keine geeigente Visualisierung der sind gleich sehr hoch
(Zwischen-)Ergebnisse Ein DWH benötigt hohen Bedarf
Komplexe Infrastruktur und an (teurer) Hardware/Storage
Hardware nötig
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38. Abgrenzung Agile BI / Agile DWH
Agile BI ist nicht gleich Agile Data Warehousing
BI -> Reports, Dashboards, Queries
DWH -> Data Management
Programmierung von Software einfacher in Sprints
aufzuteilen als Beladung eines (E)DWH
Erstellung von Reports/Dashboards ähnlich wie
Softwareentwicklung -> gleicher agiler Ansatz
Herausforderung Agiles Data
Management
Stephen Swoyer http://tdwi.org/articles/2010/09/15/agile-dw-keep-users-happy.aspx
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 38
39. Agiles BI mit SCRUM (1/2)
Product Backlog (Beispiele)
Reports
Dashboards
Verteilungskanäle
Scorecards Herausforderung:
..... zuzüglich technischer Abhängigkeiten Agiles Data
Management
Selected Backlog
Ausgewählte Einträge des Product Backlogs für einen Sprint
Sprint Backlog (Beispiele)
Aufgaben um das Sprintziel zu erreichen: Herausforderung:
Datenquellen im Datamart bereitstellen Agiles Data
Report a fertigstellen Management
Report a,b,c auf Dashboard x
E-Mail Alerts für Kennzahlen y und z aktivieren
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 39
40. Agiles BI mit SCRUM (2/2)
Sprint durchführen
„Klassischen“ SCRUM Sprint durchführen mit
Daily Scrum
Burndown Chart
Ausführbares Inkrement ausliefern
Review (Abnahme) des Sprintergebnisses
Sprintergebnis (Objekte des Selected Backlog) werden ausgerollt
Retrospektive
Wertfreier Rückblick auf Sprint
Was war gut?
Was könnte verbessert werden?
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 40
41. Agiles Data Management / Probleme
Probleme:
technische Abhängigkeiten im Selected Log
Priorisierter Report hat komplexe Datenquelle
Dauer für Bereitstellung im Data Mart überschreitet
Sprintlänge
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 41
42. Agiles Data Management / Lösungsansätze (1/2)
Lösungsansätze:
Agile Architekturen
geeignete DWH Architektur etablieren
Verwendung eines Business Layers mit Durchgriff auf alle Schichten
Data To Dashboards in Minutes
Erstes Inkrement liefert funktionalen Report im „Zieldesign“
Features sind erfüllt
Datenmenge und/oder Ladeintervall eingeschränkt
„Alternative“ Quellen – z.B. Einbindung von Excel-Sheets
Weitere Ausbaustufen (z.B. „echte“ Datenquellen, höhere Ladeintervalle)
kommen ins Backlog
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 42
43. Agiles Data Management / Lösungsansätze (2/2)
Lösungsansätze:
Geeignete ("agilable") ETL Tools
Schnelle Datenintegration durch Einsatz von fortgeschrittenen Tools
Frühzeitige Visualisierung der Ergebnisse
Wiederverwendbarkeit Sicherstellen durch „Mapping Templates“
Fehlerfreie Datenintegration durch automatisierte Regressionstest
Auswahl des Selected Backlogs
Wenige Reports in frühen Sprints
DWH wird je Sprint immer umfangreicher
Späte Sprints können mehr neue Reports/Kennzahlen beinhalten
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 43
44. Agile DWH Architektur
Security
Quellen Performance
BI Abstraction and Query Generation
Management
Staging Layer Apps
Foundation Layer
Unstrukturierte
Daten Access + Perfor-
mance Layer Web Services
Temporäre eingebettete
Operative Prozess- Data Marts
Daten Daten neutrales MVs, AWs,
Daten- CTAS Alerts,
model Dashboards,
in 3NF Analyse Reports,
Master Daten zurück-
Sandkasten Queries
gewiesene
Daten
Standard BI BI App Daten Advanced
Applikationen Analysis
Tools
ETL, Messaging und Metadaten
In Anlehnung an „Enabling Pervasive BI through a Practical Data Warehouse Reference Architecture“
An Oracle Whitepaper, February 2010
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 44
45. Agile DWH Architektur
Security
Quellen Performance
BI Abstraction and Query Generation
Management
Staging Layer Apps
Foundation Layer
Unstrukturierte
Daten Access + Perfor-
mance Layer Web Services
Temporäre eingebettete
Operative Prozess- Data Marts
Daten Daten neutrales MVs, AWs,
Daten- CTAS Alerts,
model Dashboards,
in 3NF Analyse Reports,
Master Daten zurück-
Sandkasten Queries
gewiesene
Daten
Standard BI BI App Daten Advanced
Applikationen Analysis
Tools
ETL, Messaging und Metadaten
In Anlehnung an „Enabling Pervasive BI through a Practical Data Warehouse Reference Architecture“
An Oracle Whitepaper, February 2010
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 45
46. DWH Implementierung in Sprints
Sources Business
Layer
Sprint 1
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 46
47. DWH Implementierung in Sprints
Sources Staging Layer Business
Layer
Sprint 2
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 47
48. DWH Implementierung in Sprints
Sources Staging Layer Foundation Business
Layer Layer
Sprint 3
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 48
49. DWH Implementierung in Sprints
Sources Staging Layer Foundation Access Layer Business
Layer Layer
Sprint 4
Agile BI benötigt
agile Architekturen
agile Hardware (Clouds, …)
agiles Deployment
agile Beteiligte
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 49
50. Risiken bei agilen Data Management
Nicht ausreichend sorgfältige Modellierung kann komplette
Sprints aushebeln
Unnötige Komplexität entsteht im DWH
Komplexität verursacht Performanceeinbußen
Aufwändiges Refactoring des DWH kann nötig werden
Data Management erfolgt in anderen, nicht agilen Projekten
und behindert Erfüllung technischer Abhängigkeiten eines
Sprints
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 50
51. Best Practices agiler DWH Modellierung
1. Zu Anfang (Sprint "0") grundlegende Gedanken zur DWH
Architektur und Datenmodellierung machen
2. Details Just-In-Time modellieren
3. So früh wie möglich, und wenn möglich automatisiert auf
Funktion überprüfen
4. Grundlegende nutzungsorientierte DWH Modellierung
befolgen (Star-Schema, etc.)
5. Nicht am "Single-Point-Of-Truth" verbeißen
6. Auschließlich die nötigen Daten des aktuellen Sprints
berücksichtigen
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 51
52. SWOT Analyse Agile BI
(S)trengths (W)eaknesses
• schnelle Lieferung • Ergebnisse im voraus schwer planbar
• richtige Umsetzung der Anforderung • Qualitätsmerkmale schwer im voraus
• schnelle Reaktion auf veränderte identifizierbar
Anforderungen • keine Festpreise/Werkverträge
• SLA kompliziert
(O)pportunities (T)hreats
• Kundenzufriedenheit steigern • das Team „spielt nicht mit“
• den schlechten Ruf der unflexiblen • der Auftraggeber/Fachbereich lässt
DWH-Lösungen abbauen sich nicht ausreichend involvieren
• Spaß im Projektteam durch neues • DWH/Datenmodell wird unnötig
Vorgehen komplex
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 52
53. SWOT Analyse Maßnahmen
(S)trengths (W)eaknesses
(O)pportunities erfolgreiche BI Projekte durch Ergebnisse sind zwar nicht im
schnelle Lieferung der genau voraus Planbar, decken
benötigten, richtigen Lösung dafür aber genau sogar
erzeugt hohe kurzfristig angepasste
Kundenzufriedenheit Anforderungen ab
(T)hreats Kundeneinbindung fördern frühzeitige Reaktion und
durch schnelle Reaktion auf Gegensteuerung auf
angepasste Anforderungen Fehlentwicklungen
und schnelle Lieferung
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 53
54. Erfolgsfaktoren für Agile BI
Schnell erste, aber korrekte Ergebnisse liefern, auch wenn
Daten/ETL noch nicht vollständig sind
Anwender/Auftraggeber intensiv und kontinuierlich
einbinden
Schnelles, zuverlässiges und müheloses Deployment
Projektteam mit großem Interesse und Spaß am (neuen)
agilen Vorgehen
Sehr gute Kommunikation zwischen ALLEN
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 54
56. Einbindung der bestehenden BI-Organisation
In der Regel besteht im Unternehmen eine ausgeprägte
Organisation für (BI-)Projekte
Traditionelle Vorgehensmodelle
und Rollenverteilungen sind etabliert
Phasenorientiertes Vorgehen
Klare Rollenverteilung zwischen Fachbereichen und IT-Bereichen
Auftraggeber vs. Auftragnehmer
U.u. sind VGM als Konzernstandard sogar vorgeschrieben
Ggf. prägen externe Dienstleister oder outgesourcte IT-Bereiche das
Vorgehen
Teilaspekte der BI-Projekte sind via SLAs „abgesichert“
Konsequenz:
Agile BI erfordert eine Anpassung der BI-Organisation für
BI-Projekte!
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 56
57. BICC als Motor des Fortschritts für Agile BI (1/5)
BI Competency Center
BI-Management BI-Architektur BI-Unterstützung BI-Umsetzung
BI-Management Fachliche Architektur BI-Personalentwicklung BI-Entwicklung
BI-Standardisierung Technische Architektur BI-Support BI-Betrieb
Agile BI !
TDWI Konferenz 2011 – T2A Agile Business Intelligence – München 7.6.2011 © OPITZ CONSULTING GmbH 2011 Seite 57
58. BICC als Motor des Fortschritts für Agile BI (2/5)
BI Competency Center
BI-Management BI-Architektur BI-Unterstützung BI-Umsetzung
BI-Management Fachliche Architektur BI-Personalentwicklung BI-Entwicklung
BI-Standardisierung Technische Architektur BI-Support BI-Betrieb
BI-Management
Governance, d.h. die BI-Projekte müssen zur BI-Strategie passen
Akzeptanz der Lösungen ist oft ein wichtiges Ziel innerhalb einer BI-Strategie
Profitiert von Transparenz bzgl. Projektfortschritt
BI-Standardisierung
Etablierung von passenden BI-Vorgehensmodellen
Erkennen von Best Practices, so auch Agilität
Grundlagen schaffen für agiles Vorgehen (Projektmgmt. Methodike etc.)
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59. Exkurs BI-Standardisierung
„BI Strategie“ (Makroebene)
Ausrichtung an Unternehmenstrategie Entwicklungsrahmen
Informationssystem-Architektur Informationssystem-Infrastruktur
Lösungsportfolio Personal, Partner, Verbündete
Steuerung und Organisation
Vorgaben, Projektinitialisierung Feedback für Revision / Adaption
Entwicklungsprojekt Reengineering
BI/DWH Lösung 1 BI/DWH Lösung 1
VGM VGM
Entwicklungsprojekt Reengineering
BI/DWH Lösung n BI/DWH Lösung 1
VGM VGM
„BI Operationalisierung“ (Mikroebene)
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60. BICC als Motor des Fortschritts für Agile BI (3/5)
BI Competency Center
BI-Management BI-Architektur BI-Unterstützung BI-Umsetzung
BI-Management Fachliche Architektur BI-Personalentwicklung BI-Entwicklung
BI-Standardisierung Technische Architektur BI-Support BI-Betrieb
BI-Architektur
Eine gute fachliche Basis (Informationsmodell) erleichtert frühe Ergebnisse
in den 1. Iterationen
Die technische Architektur muss es ermöglichen, schnell sichtbare
Ergebnisse (ggf. unter Umgehung v. Schichten) zu erzielen
Dass BICC schafft die architektonische Basis für agile Entwicklung
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61. BICC als Motor des Fortschritts für Agile BI (4/5)
BI Competency Center
BI-Management BI-Architektur BI-Unterstützung BI-Umsetzung
BI-Management Fachliche Architektur BI-Personalentwicklung BI-Entwicklung
BI-Standardisierung Technische Architektur BI-Support BI-Betrieb
BI-Personalentwicklung
Einfluss auf die Teamzusammensetzung (Sourcing, Akquise)
Einfluss auf die Teamentwicklung (Weiterbildung bzgl. Der nötigen Skills)
BI-Support
Herausforderung: Gestaltung eines Support, der agile Projektteams
unterstützen kann
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62. BICC als Motor des Fortschritts für Agile BI (5/5)
BI Competency Center
BI-Management BI-Architektur BI-Unterstützung BI-Umsetzung
BI-Management Fachliche Architektur BI-Personalentwicklung BI-Entwicklung
BI-Standardisierung Technische Architektur BI-Support BI-Betrieb
BI-Entwicklung
Kernbereich für BI-Projekte, daher unmittelbar beteiligt und betroffen
Profitiert selbst von agilen Ansätze
Fördert den Erfolg des BICC (z.B. durch kürzere Time2Market, bessere
Akzeptanz)
BI-Betrieb
Herausforderung: Unterstützung des Betriebs (Betriebsübergangs…) für
agile Projekte
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63. Rahmenbedindungen für die Einführung Agile BI
mit Scrum – Projektteam
Hürden Voraussetzungen
Unerwünschte Transparenz Hohe Sozial- und
(Individuelle Leistung, Methodenkompetenz
Teamleistung)
Kritikfähigkeit
Starke Fokussierung o.
Konfliktfähigkeit
Spezialisierung
Autonomie
Dominierende Teammitglieder
Fachliche Flexibilität und Breite
Fehlender Führungsanspruch
(kein echter Projektleiter) Passendes Motivationsprofil bei
den Scrumrollen
Mangelndes Vertrauen des Top-
Managements Vertrauensvorschuss durch das
Management
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64. Rahmenbedindungen für die Einführung Agile BI
mit Scrum – Organisation
Hürden Voraussetzungen
Klares Verhältnis Auftraggeber Hinreichend flexible Verträge o.
vs. Auftragnehmer Verrechnungsmodelle
SLAs, Werkverträge, Zahlung Keine organisatorischen
via vorabdefinierter Meilensteine Mauern zw. Fachbereich u.
bspw. IT
Räumliche Trennung
Unterstützende Organisation
Vorgegebene Prozesse,
(BICC, Experten,
Dienstwege
Projektmanagement, …)
Etablierte
Management Buy-In
Pflichtvorgehensmodelle
Ablehnung im Top Mgmt.
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65. Change Management
„Nichts bedarf so sehr der Änderung wie
die Gewohnheiten anderer Leute.“
(Mark Twain)
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66. Angst vor Veränderungen
Den Drang verspüren, die Alte …und in eine neue … um schließlich in dieser
Welt hinter sich zu lassen … Welt einzutauchen … selbstverständlich zu agieren.
Alte Welt Alte Welt
Neue
Neue Welt Neue Welt
Welt
Weg von der alten Welt in die neue Welt
Hürden und Hindernisse
Gedacht ist nicht Gesagt ist nicht Verstanden ist nicht Einverstanden ist Durchgeführt ist
gesagt verstanden einverstanden nicht durchgeführt nicht beibehalten
„Wie, wir planen eine „Wohin fahren wir „Können wir nicht „Ich hab meinen „Wann fahren wir
Reise!?“ noch mal?“ lieber woanders Koffer noch gar nicht denn endlich wieder
hinfahren?“ gepackt! zurück!“
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67. Ängsten gezielt begegnen
Hürden und Hindernisse
Gedacht ist nicht Gesagt ist nicht Verstanden ist nicht Einverstanden ist Durchgeführt ist
gesagt verstanden einverstanden nicht durchgeführt nicht beibehalten
Zielgruppenorientierte Training
Stabilisierung
Kommunikation und -coaching
Ergebnisorientierte
Optimierung der Kommunikation Erarbeitung und Umsetzung der
Methoden und
Bereitstellung von Informationen geeigneten Maßnahmen
Maßnahmen
Basis für einen flexiblen und interaktiven Mitarbeiter zu Multiplikatoren
Periodischer
Informationsaustausch schaffen entwickeln
Erfahrungsaustausch
z.B. Projektteam vorbereiten,
z.B. BICC
Bspw. Ankündigung des neuen coachen;
Roundtable zu
VGM, Binnenmarketing Neue Teams durch erfahrene
Agile BI
Agile BI Experten begleiten
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68. Change Management:
Handlungsempfehlungen aus der Praxis
Auswahl und Aktiver Umgang
Einbindung von mit Konflikten
Schlüsselfiguren • Achtung Frontenbildung
• Personen tragen Prozesse (IT vs. Fachbereich)
• Verbündete • Nicht par ordre du mufti
• Informelle Meinungsführer • Nicht ignorieren
• Alpha-Personen (Aura, • Neutrale Vermittlung (nicht
Charakterköpfe, Vorbilder) aus dem Projekt)
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69. Beispiel – Projektorganisation, Agile BI 1/2
Konzern
Projekt A B C
Dynamisches Business
Anforderungen Neue Geschäftsmodelle
Zahlreiche umfassende
parallele BI Projekte
Frontend
Hauptherausforderungen
Time2Market (Projektlaufzeiten)
Datenbewirtsch. Konkurrenz der Projekte um
die Ressourcen
Betrieb / Erste Ergebnisse erst ab
Datenbanken 80% Fertigstellungsgrad
Volatile Anforderungen
Z.T. geringe Akzeptanz der
Fachabteilungen
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70. Beispiel – Projektorganisation, Agile BI 2/2
BICC
Projekt A B C
Interne Beratung
Anforderungen Fokus
Methoden
Architektur
Frontend
Einführung agile BI
Gemischte Projektteams
Datenbewirtsch. End2End
Experten im BICC
Betrieb /
Datenbanken Spezifische Skills
Architektur u.
Methodenberatung
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71. 4 Werkzeuge
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72. Werkzeuge - Einleitung
PM Tools für agile Projekte
generell geht agiles Vorgehen auch ohne spezielle Tools
Agiles Prinzip der „Einfachheit“ gilt auch für die Werkzeuge
spezielle „agile“ Features von PM Tools können hilfreich sein
Funktionalitäten von "BI Suiten" für agiles Vorgehen
Was für spezifische Anforderungen müssen BI Suiten erfüllen?
Welche Komponenten sind wichtig?
Welche Nutzung ist wichtig?
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73. PM Tools für agile Projekte
Web "2.0" Technologien
Projekt Wikis
Issue Tracking Tools
Agile: insbesondere für Verwaltung und Priorisierung der Backlogs
JIRA mit GreenHopper Plugin
trac mit Agilo Plugin
Unterstützt bei
Zusammenarbeit des Teams
Unterstützt bei Priorisierung der Backlogs
Bindet den Fachbereich ein
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74. JIRA mit GreenHopper Plugin
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75. trac mit Agilo Plugin
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76. Automatisiertes Testen
Automatisiertes Testen / Test-Driven Development
Unit Tests
früh abgestimmte Ergebnisse ermöglichen Test-Driven Development
Unit-Test zu Beginn erstellen
Tools: Unit-Test Frameworks (z.B. JUnit, oder spezielle Query Tools)
Regressions Tests
automatische Testdurchführung aller BI Komponenten/Berichte des DWH
nicht geänderte Module testen, um Seiteneffekte frühzeitig zu erkennen
um Datenqualität zu gewährleisten
um Vertrauen in die DWH Architektur bzw. das agile BI-Projekt zu erzeugen
Tools: Unit-Test Frameworks (s.o.)
Unterstützt bei
Fast Delivery Process
Datenqualitätsanforderungen
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77. Anforderungen an BI Suiten (1/3)
Data to Dashboards in Minutes
Vom Fachbereich bereitgestellte Daten werden direkt in ein Dashboard
eingebaut
Das „Dashboard“ wird gemeinsam direkt im Werkzeug erstellt
Fast Prototyping
Ergebnisse fließen in finale Lösung ein
Unterstützt bei
Fast Delivery
Datenqualitätsanforderungen
Schnell und direkt anfangen
Features First, not Data First
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78. Screenshot Pentaho Data Integrator
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79. Screenshot Pentaho Data Integrator
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80. Anforderungen an BI Suiten (2/3)
Rapid Deployment
Einfaches Übertragen von Objekten zwischen den vorhandenen
Umgebungen (z.B. DEV, TEST, INT, PROD)
Versions- und Revisionssicher
Keine „Schwellenangst“ für kleine Veränderungen
Unterstützt bei
Kontinuierliches Einbinden der Stakeholder
Schnelles/müheloses Deployment
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81. Anforderungen an BI Suiten (3/3)
Business/Presentation Layer
BI Applikationen greifen nur auf diesen Layer zu
Der Layer kann auf alle Schichten zugreifen (Access-, Foundation Layer,
Stage Layer, Sources)
Umstellung bei Änderung der Quellschicht einfach durchführbar
Umstellung bei Änderung der Quellschicht ist transparent für BI
Applikationen
Unterstützt bei
Kontinuierliches Refactoring des DWH
Schnell und direkt anfangen
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82. Projektberichte mit BI Suite
Eigenes BI-Tool zur Visualisierung verwenden
Realer Showcase für die Verwendung der BI Suite
Projektberichte (z.B. Burn-Down Diagramme) in einem Dashboard der
verwendeten BI Suite darstellen
Visualisierung von Prozessinformationen (z.B. Zeitpunkte und Laufzeiten der
Ladeläufe, Verfügbarkeits-Statistiken etc.)
Unterstützt bei
Kontinuierliches Einbinden der Stakeholder
Eigenwerbung für die BI Application
Vetrauen schaffen in Deliverables
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83. Zusammenfassung Werkzeuge
Für agiles PM sind zahlreiche unterstützende Tools auf dem
Markt
Tools für agiles PM sind nicht zwingend
Prinzip der „Einfachheit“ auch bei Werkzeuge einhalten
z.B. das Planning Board kann durchaus sinnvoll auch „mechanisch“
funktionieren (Pinnwand)
Die eingesetzte BI Suite muss Mindestanforderungen
erfüllen, damit agiles BI prinzipiell funktioniert
Verwendung eines Business Layers
Geeignetes Metadatenmanagement
Einfaches Deployment
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84. Ansprechpartner
Tom Gansor
Director Strategie und Innovation
OPITZ CONSULTING GmbH
Kirchstraße 6 51647 Gummersbach
Tel. +49 2261 6001-0
tom.gansor@opitz-consulting.com
Arno Tigges
Project Manager
OPITZ CONSULTING München GmbH
Weltenburger Straße 4 81677 München
Tel. +49 89 680098-0
arno.tigges@opitz-consulting.com
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