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BI@OTTO: DATEN KENNEN DAS
WAS, ABER NICHT DAS WARUM
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 1
Data Leader Days
Berlin, 14. November 2018
Die Story
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 2
Wer oder was ist OTTO?
Daten: Was sind Stärken und was
Schwächen?
BI@OTTO: Wie sind wir organisiert?
BI@OTTO: Welche Use Cases haben wir
bereits umgesetzt (eine kleine Auswahl)?
I
II
IV
III
Die Story
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 3
Wer oder was ist OTTO?
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BI@OTTO: Wie sind wir organisiert?
BI@OTTO: Welche Use Cases haben wir
bereits umgesetzt (eine kleine Auswahl)?
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Über 65 Jahre OTTO: Vom Schuhversand
zum Pionier im E-Commerce
4
Ab 1995:
Verstärkter Ausbau zum
Multichannel-Händler
otto.de geht online
1949:
Gründung
Ab 1960:
Aufbau zum führenden Versand-
händler für Mode und Einrichten
Der Hauptkatalog wird zum
Markenzeichen
Heute:
OTTO ist Treiber im Online-
handel, das Unternehmen nutzt
neueste Technologien und
gestaltet den Markt aktiv mit1950:
Der erste, handgebundene
OTTO-Katalog wird verschickt:
Er präsentiert auf 14 Seiten 28
Paar Schuhe
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG)
OTTO: Zahlen-Daten-Fakten
5Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG)
• 2,956 Mrd. Euro
Umsatz im
Geschäftsjahr 17/18
• 2,8 Mio. Produkte
von mehr als 6.800
Marken auf otto.de
• 6,6 Mio. aktive
Kunden
• Mehr als 90% des
Umsatzes online.
Die Story
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 6
Wer oder was ist OTTO?
Daten: Was sind Stärken und was
Schwächen?
BI@OTTO: Wie sind wir organisiert?
BI@OTTO: Welche Use Cases haben wir
bereits umgesetzt (eine kleine Auswahl)?
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Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 7
Warum haben wir Big Data?  Weil wir es
können.
Stete Weiterentwicklung
der IT
Alle Menschen können
sich im Internet äußern
(Web 2.0)
Die Daten verbreiten
sich in rasend schneller
Geschwindigkeit um
den Globus.
Verbesserte
Messverfahren, um
Daten zu messen
(Sensoren).
Verbesserte
Speicherverfahren.
Speicherplatz wird
immer billiger.
Big Data
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 8
Materiell Seelisch Materiell Seelisch
„Heute“„Gestern“ „Morgen“
Ich habe getan
Ich habe gefühlt
beschreibende Schnittstelle
vorhersagende Schnittstelle
Daten entstehen
ausschließlich hier
Management nach Daten = Malen nach Zahlen:
Daten kennen das „WAS“, nicht das „WARUM“.
Ich werde fühlen
Ich werde tun
Zeit
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 9
Maschinen können nur monokontextural
agieren und sind deshalb nicht kreativ
Pflanze
Baum ?
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 10
Maschinen können nur monokontextural
agieren und sind deshalb nicht kreativ
Pflanze
Baum Wald
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 11
Maschinen können nur monokontextural
agieren und sind deshalb nicht kreativ
Kind
Erwachsener ?
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 12
Maschinen können nur monokontextural
agieren und sind deshalb nicht kreativ
Kind
Erwachsener Familie
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 13
Maschinen können Neues nicht erfinden, sie
bestätigen stets das Alte
Bilder geladen von https://unsplash.com/ am 30.10.2018
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 14
Künstlich Neuronale Netze sind alles andere als
intelligent.
Quelle: https://photos.google.com/share/AF1QipPX0SCl7OzWilt9LnuQliattX4OUCj_8EP65_cTVnBmS1jnYgsGQAieQUc1VQWdgQ?key=aVBxWjhwSzg2RjJWLWRuVFBBZEN1d205bUdEMnhB am
24.08.2018
In einem Wolkenbild entdeckt ein auf Tiere trainiertes Künstlich
Neuronales Netz stets tierartige Figuren.
Beispiele für Korrelationen, die keine
Kausalität herstellen.
15
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Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG)
Vorsicht beim Generieren von Erkenntnissen, also beim
Transformieren von Daten (Korrelation) in Information (Kausalität).
Die Story
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 16
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Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 18
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erhalten sie ihre Lebensfähigkeit.
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Beobachten/ Reflektieren
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19
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Markt geschehen?
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Markt Maschine
(mit Mensch)
Mensch
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Business Logik
1. Daten kennen nur das „Was“, niemals das „Warum“.
2. Kenntnis über den Markt erlangt man nur, wenn man das „Warum“ versteht. Dieses „Warum“ ist aber stets
eine subjektive Erfindung im Unternehmen und wird über Business Logik generiert.
3. Beispiele für Daten sind: Geburtsdatum oder Adresse eines Kunden, „Hat Artikel x am Tag y gekauft“.
4. Beispiele für Information sind: „Kunde x ist sport-affin“, „Kunde x ist affin für eMail Kampagnen“.
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG)
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 20
Der geschlossene Regelkreislauf wird bei
OTTO über die BI Plattform BRAIN erstellt.
Daten- und
Entscheidungsvorbereitung
Automatisierte „schnelle“
Entscheidungen (Maschine)
Manuelle „langsame“
Entscheidungen (Mensch)
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Entlang der gesamten Customer Journey
haben wir bereits BI Produkte im Einsatz
Dr. Ulrik Genschmer (OTTO GmbH & CO. KG)
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Personalisierte
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Die Story
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 23
Wer oder was ist OTTO?
Daten: Was sind Stärken und was
Schwächen?
BI@OTTO: Wie sind wir organisiert?
BI@OTTO: Welche Use Cases haben wir
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II
IV
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Die Identität von BI@OTTO besteht darin,
Problemlöser im Kontext Entscheidungen zu sein
24Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG)
Endkunden
Wertstrom
Endkunden
Ebene OTTO
Ebene
BI@OTTO
OTTO-Fachbereiche
Wertstrom
OTTO-Fachbereiche
Probleme Lösungen
Unsere Wertströme bei BI@OTTO können
bis zu einem gewissen Level standardisiert
werden  Es geht ums Problemlösen!
25Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG)
Ebene BI@OTTO
OTTO-Fachbereich OTTO-Fachbereich
Wertstrom
Reihenfolge der Schritte beim Problemlösen
1. Problem verstehen und beschreiben
2. Lösungsoptionen definieren
3. Konkrete Lösung wählen
4. Lösung umsetzen
5. Lösung live setzen und betreiben
Die 3 wichtigen Kennzahlen je Wertstrom
1. Durchsatz an fertigen Lösungen, die Outcome
generieren
2. Bestand an unfertigen Lösungen innerhalb des
Wertstroms
3. Betriebskosten für die Erstellung der Lösungen
Wir sind konsequent und ganzheitlich in
Wertströme (Value Streams) organisiert.
26Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG)
7 OTTO-Fachbereiche =
7 BI Business Services
BI Value Streams
BI Value Streams sind crossfunktionale, eigenständig
lebensfähige Teams aus BI Experten
(Produktmanager, Data Scientists, Reportentwickler,
Datenmodellierer, …)
Jeder BI Value Stream ist nach einem
Organisationspattern aufgebaut
27Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG)
OTTO-Fachbereich OTTO-Fachbereich
Hüter des „Was“ (im Scrum Kontext der PO)
Hüter des „Wie“ (im Scrum Kontext der SM)
Umsetzungsteam
Community of
Practices (CoPs)
3 Take Aways
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 28
#3
Beim Design von BI Organisationen ist ein
neuer Denkrahmen notwendig. Die
funktionale Struktur ist nicht führend.
#2
Daten kennen das WAS, nicht das
WARUM. Menschen erzeugen Sinn und
Bedeutung in Daten.
#1
Es ist keine Frage, ob sondern nur wie
Unternehmen Daten für sich nutzen
sollten.
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Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 29

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PM-Tage 2020 _ Digitalisierung _ Conny Dethloff
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DATEV DigiCamp 2020 - Business Systemics
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Data Leader Days: BI@OTTO - Daten kennen das WAS, aber nicht das WARUM

  • 1. BI@OTTO: DATEN KENNEN DAS WAS, ABER NICHT DAS WARUM Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 1 Data Leader Days Berlin, 14. November 2018
  • 2. Die Story Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 2 Wer oder was ist OTTO? Daten: Was sind Stärken und was Schwächen? BI@OTTO: Wie sind wir organisiert? BI@OTTO: Welche Use Cases haben wir bereits umgesetzt (eine kleine Auswahl)? I II IV III
  • 3. Die Story Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 3 Wer oder was ist OTTO? Daten: Was sind Stärken und was Schwächen? BI@OTTO: Wie sind wir organisiert? BI@OTTO: Welche Use Cases haben wir bereits umgesetzt (eine kleine Auswahl)? I II IV III
  • 4. Über 65 Jahre OTTO: Vom Schuhversand zum Pionier im E-Commerce 4 Ab 1995: Verstärkter Ausbau zum Multichannel-Händler otto.de geht online 1949: Gründung Ab 1960: Aufbau zum führenden Versand- händler für Mode und Einrichten Der Hauptkatalog wird zum Markenzeichen Heute: OTTO ist Treiber im Online- handel, das Unternehmen nutzt neueste Technologien und gestaltet den Markt aktiv mit1950: Der erste, handgebundene OTTO-Katalog wird verschickt: Er präsentiert auf 14 Seiten 28 Paar Schuhe Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG)
  • 5. OTTO: Zahlen-Daten-Fakten 5Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) • 2,956 Mrd. Euro Umsatz im Geschäftsjahr 17/18 • 2,8 Mio. Produkte von mehr als 6.800 Marken auf otto.de • 6,6 Mio. aktive Kunden • Mehr als 90% des Umsatzes online.
  • 6. Die Story Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 6 Wer oder was ist OTTO? Daten: Was sind Stärken und was Schwächen? BI@OTTO: Wie sind wir organisiert? BI@OTTO: Welche Use Cases haben wir bereits umgesetzt (eine kleine Auswahl)? I II IV III
  • 7. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 7 Warum haben wir Big Data?  Weil wir es können. Stete Weiterentwicklung der IT Alle Menschen können sich im Internet äußern (Web 2.0) Die Daten verbreiten sich in rasend schneller Geschwindigkeit um den Globus. Verbesserte Messverfahren, um Daten zu messen (Sensoren). Verbesserte Speicherverfahren. Speicherplatz wird immer billiger. Big Data
  • 8. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 8 Materiell Seelisch Materiell Seelisch „Heute“„Gestern“ „Morgen“ Ich habe getan Ich habe gefühlt beschreibende Schnittstelle vorhersagende Schnittstelle Daten entstehen ausschließlich hier Management nach Daten = Malen nach Zahlen: Daten kennen das „WAS“, nicht das „WARUM“. Ich werde fühlen Ich werde tun Zeit
  • 9. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 9 Maschinen können nur monokontextural agieren und sind deshalb nicht kreativ Pflanze Baum ?
  • 10. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 10 Maschinen können nur monokontextural agieren und sind deshalb nicht kreativ Pflanze Baum Wald
  • 11. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 11 Maschinen können nur monokontextural agieren und sind deshalb nicht kreativ Kind Erwachsener ?
  • 12. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 12 Maschinen können nur monokontextural agieren und sind deshalb nicht kreativ Kind Erwachsener Familie
  • 13. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 13 Maschinen können Neues nicht erfinden, sie bestätigen stets das Alte Bilder geladen von https://unsplash.com/ am 30.10.2018
  • 14. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 14 Künstlich Neuronale Netze sind alles andere als intelligent. Quelle: https://photos.google.com/share/AF1QipPX0SCl7OzWilt9LnuQliattX4OUCj_8EP65_cTVnBmS1jnYgsGQAieQUc1VQWdgQ?key=aVBxWjhwSzg2RjJWLWRuVFBBZEN1d205bUdEMnhB am 24.08.2018 In einem Wolkenbild entdeckt ein auf Tiere trainiertes Künstlich Neuronales Netz stets tierartige Figuren.
  • 15. Beispiele für Korrelationen, die keine Kausalität herstellen. 15 Quelle: http://www.tylervigen.com/spurious-correlations Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) Vorsicht beim Generieren von Erkenntnissen, also beim Transformieren von Daten (Korrelation) in Information (Kausalität).
  • 16. Die Story Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 16 Wer oder was ist OTTO? Daten: Was sind Stärken und was Schwächen? BI@OTTO: Wie sind wir organisiert? BI@OTTO: Welche Use Cases haben wir bereits umgesetzt (eine kleine Auswahl)? I II IV III
  • 17. Von kanal- zur userzentrierten Steuerung: Den Kunden in den Mittelpunkt stellen. 17 Alte Welt (vor eCommerce) Neue Welt (eCommerce) Im Rahmen einer Paradigmenumkehr stellen wir den User in den Mittelpunkt für die Maximierung unserer vertrieblichen Zielsetzungen. Durch ein intelligentes Steuerungsmodell wollen wir bei höchstmöglicher Relevanz der Botschaften für den Nutzer eine bestmögliche Monetarisierung über alle Erlösarten erreichen. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG)
  • 18. Den geschlossenen Regelkreislauf (Closed Loop) zu operationalisieren ist essentiell! Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 18 Unternehmen dürfen nicht nur auf den Markt reagieren, sie müssen ihn auch gestalten. Nur dann erhalten sie ihre Lebensfähigkeit. Agieren/ Reagieren Markt Unternehmen Beobachten/ Reflektieren Erkenntnisse gewinnen Entscheiden/ Handeln
  • 19. Klärung des Unterschiedes zwischen Daten und Information 19 Daten (Korrelation) Was ist im Markt geschehen? Information (Kausalität) Warum ist das im Markt geschehen? „Closed Loop“ Markt Maschine (mit Mensch) Mensch (mit Maschine) Business Logik 1. Daten kennen nur das „Was“, niemals das „Warum“. 2. Kenntnis über den Markt erlangt man nur, wenn man das „Warum“ versteht. Dieses „Warum“ ist aber stets eine subjektive Erfindung im Unternehmen und wird über Business Logik generiert. 3. Beispiele für Daten sind: Geburtsdatum oder Adresse eines Kunden, „Hat Artikel x am Tag y gekauft“. 4. Beispiele für Information sind: „Kunde x ist sport-affin“, „Kunde x ist affin für eMail Kampagnen“. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG)
  • 20. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 20 Der geschlossene Regelkreislauf wird bei OTTO über die BI Plattform BRAIN erstellt. Daten- und Entscheidungsvorbereitung Automatisierte „schnelle“ Entscheidungen (Maschine) Manuelle „langsame“ Entscheidungen (Mensch) Markt Closed Loop (Geschlossener Regelkreislauf)
  • 21. Entlang der gesamten Customer Journey haben wir bereits BI Produkte im Einsatz Dr. Ulrik Genschmer (OTTO GmbH & CO. KG)
  • 22. Entlang der gesamten Customer Journey haben wir bereits BI Produkte im Einsatz Dr. Ulrik Genschmer (OTTO GmbH & CO. KG) Personalisierte Suche auf otto.de Automatische Sortimentierung (Image Mining) Sortiments- Reporting/ Artikel- Performance Automatische Metadatenpflege (Textmining)
  • 23. Die Story Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 23 Wer oder was ist OTTO? Daten: Was sind Stärken und was Schwächen? BI@OTTO: Wie sind wir organisiert? BI@OTTO: Welche Use Cases haben wir bereits umgesetzt (eine kleine Auswahl)? I II IV III
  • 24. Die Identität von BI@OTTO besteht darin, Problemlöser im Kontext Entscheidungen zu sein 24Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) Endkunden Wertstrom Endkunden Ebene OTTO Ebene BI@OTTO OTTO-Fachbereiche Wertstrom OTTO-Fachbereiche Probleme Lösungen
  • 25. Unsere Wertströme bei BI@OTTO können bis zu einem gewissen Level standardisiert werden  Es geht ums Problemlösen! 25Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) Ebene BI@OTTO OTTO-Fachbereich OTTO-Fachbereich Wertstrom Reihenfolge der Schritte beim Problemlösen 1. Problem verstehen und beschreiben 2. Lösungsoptionen definieren 3. Konkrete Lösung wählen 4. Lösung umsetzen 5. Lösung live setzen und betreiben Die 3 wichtigen Kennzahlen je Wertstrom 1. Durchsatz an fertigen Lösungen, die Outcome generieren 2. Bestand an unfertigen Lösungen innerhalb des Wertstroms 3. Betriebskosten für die Erstellung der Lösungen
  • 26. Wir sind konsequent und ganzheitlich in Wertströme (Value Streams) organisiert. 26Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 7 OTTO-Fachbereiche = 7 BI Business Services BI Value Streams BI Value Streams sind crossfunktionale, eigenständig lebensfähige Teams aus BI Experten (Produktmanager, Data Scientists, Reportentwickler, Datenmodellierer, …)
  • 27. Jeder BI Value Stream ist nach einem Organisationspattern aufgebaut 27Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) OTTO-Fachbereich OTTO-Fachbereich Hüter des „Was“ (im Scrum Kontext der PO) Hüter des „Wie“ (im Scrum Kontext der SM) Umsetzungsteam Community of Practices (CoPs)
  • 28. 3 Take Aways Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 28 #3 Beim Design von BI Organisationen ist ein neuer Denkrahmen notwendig. Die funktionale Struktur ist nicht führend. #2 Daten kennen das WAS, nicht das WARUM. Menschen erzeugen Sinn und Bedeutung in Daten. #1 Es ist keine Frage, ob sondern nur wie Unternehmen Daten für sich nutzen sollten.
  • 29. Unsere heutige Reiseroute: Wir sind angekommen Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 29