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BPM INTEGRATION DAYS
München, den 24.02.2014

BI und SOA

© OPITZ CONSULTING GmbH 2014

Seite 1
BI für Middleware Dummies
Was SOA/BPM‘er von BI‘lern lernen können – und umgekehrt

Axel Stoye
Torsten Winterberg
OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH
BPM Integration Days 2014, München
BI und SOA

© OPITZ CONSULTING GmbH 2014

Seite 2
Agenda

1.

Motivation

2.

Begriffserklärungen
 SOA/BPM
 BI

3.

Diskussion ausgewählter Konzepte

4.

Wie passen BI und SOA/BPM zusammen?

BI und SOA

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Seite 5
1

Motivation

BI und SOA

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Seite 6
BI und SOA/BPM: Klare Grenzen im Projekt

BI und SOA

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Seite 7
Ablaufbeschreibung

Rechnungsstellungssystem

BPEL

Dateierstellung

Aktualisierung
Passagierdaten

Datenübermittlung

Manifest
Daten

Reiseinformationen

CRM

E-Shop

BI und SOA

Ablaufsteuerung
Verarbeitung
Transformation
Anreicherung

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Seite 8
2

SOA Begriffserklärung

BI und SOA

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Seite 9
Die Architektur, deren Name nie genannt werden
darf…: „Du weißt schon wer…“

BI und SOA

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Seite 10
BI und SOA

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Seite 11
Welche Ziele kann SOA/BPM verfolgen?

BI und SOA

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Seite 12
Welche Ziele kann SOA/BPM verfolgen?

SHIT
HAPPENS
BI und SOA

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Seite 13
Welche Ziele kann SOA/BPM verfolgen?

SHIFT
HAPPENS
BI und SOA

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Seite 14
Welche Ziele kann SOA/BPM verfolgen?

BI und SOA

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Seite 15
Nicht die schnellsten, die adaptivsten überleben…
BPM und IT-Architektur

BI und SOA

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Seite 16
SOA als Fundament: Projektkontexte

BI und SOA

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Seite 17
OPITZ CONSULTING Service- und ProzessArchitektur

BI und SOA

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Seite 18
Service-orientierung als Paradigma:
Die 8 Design Prinzipien der Service-Orientierung

BI und SOA

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Seite 19
Service-orientierte Architektur
Drei zentrale Dimensionen des Themas SOA

SOA erfordert ein
Organisationskonzept

SOA Strategie
SOA Maturity Model
SOA Assessment

SOA Governance
Richtlinien

SOA Organisation
Rollen und Aufgaben

BI und SOA

SOA ist ein
Architekturkonzept

SOA Architektur
Enterprise Architecture,
Integrierte Geschäftsprozess- und IT-Architektur
SOA Methodik
Service-Identifikation,
-Klassifikation und
-Portfoliomanagement

SOA ist ein
Technologiekonzept

Serviceentwicklung
Standards, Service
Orchestrierung
Systeminfrastruktur
Laufzeitumgebung,
Systemintegration
Systemmanagement
SLA, Sicherheit,
Performance

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Seite 20
3

DWH / BI Begriffserklärung

BI und SOA

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Seite 21
Ausgangslage (vereinfacht)
Buchung

Buchungssystem

Betreuung

CRM

Urlaub!

Reporting n

BPEL

Nun!?

=

IT

Reporting 1

Reporting 2

Operative Systeme

Puh…

BI und SOA

BI-Lösung

FB

Management
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Seite 22
Ziele des BI/DWH Projektes
(Single Point of Truth)

 Daten- & Informationsvereinheitlichung

IT - Ziele
IT - Ziele

 Administrierbarkeit
 Wartungsfähigkeit
 Benutzerakzeptanz

FB - Ziele
FB - Ziele

 Schnelle Informationsgewinnung
 Hohe Datenqualität
 Kurze Entwicklungszyklen
 Unterstützung der Unternehmensstrategie

Übergreifende
Ziele

 Know How Aufbau
BI und SOA

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Seite 23
Abgrenzung Begriffe BI/DWH
 Data Warehouse (DWH):
Ein DWH dient dem Zweck (Unternehmens-) Daten schnell
und zuverlässig zu jedem Zeitpunkt dem jeweiligen Benutzer
zugänglich zu machen
 Business Intelligence (BI):
BI ist die Technologie, um (Unternehmens-) Daten zu
Informationen für Entscheidungsträger in Unternehmen
umzuwandeln, um so deren Geschäftsprozesse zu
unterstützen
 Ein DWH stellt die Datenbasis für Business Intelligence dar
 BI ist die geschäftslogikbasierte Auswertung von DWHDaten
BI und SOA

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Seite 24
Umsetzung

BI und SOA

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Seite 25
Gesamtarchitektur
 ACCESS (DWH)
 Zugriffsschicht für BI-Applikationen

DWH

 ANALYTIC

DWH_UDM

 Aggregation und Anreicherung

 STAGE (DWH)
 Filterung und Harmonisierung der
Quelle DAL_AIDA

 ACCESS (APPL)
 Zugriffsschicht für Applikationen

DAL

 DAL_UDM (Core)

UDM_APPL_DATA

 Unternehmensdatenmodell
(normalisiert)

 DAL (Stage)
 Filterung und Harmonisierung –
(temporäre) Datenhaltung Quellsysteme
BI und SOA

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Seite 26
Stage
 Integration der Quellsysteme 1:1
 Schnell
 kaum Belastung der Quellen!
 Keine Historisierung

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Seite 27
Unternehmensdatenmodell /Data Access Layer
 Integration der relevanten Unternehmensdaten in ein
einheitliches Modell (SPOT)
 Definition der Unternehmens Domänen (z.B. KUNDEN,
ADRESSEN, SCHIFFE, ..)
 "Unternehmensgedächtnis"
 Anlegen von Versionen bei Datenänderungen (Log/History-Trigger)
 Vorteil Historisierung!
 Harmonisierung

DAL_UDM
Schiffe

Cruise
Regionen

BI und SOA

Survey

Agentur

Adressen

Buchungen

Shop

Personen

Antworten

Umsatz

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Seite 28
Fokus: Daten aus dem „DAL_UDM“
(Single Point of Truth)

BPEL

DAL_UDM

BI und SOA

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Seite 29
Data Mart (Star Schema)

Quelle: Wikipedia
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Seite 30
Data Mart (Star Schema) - Abfragegeschwindigkeit

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Seite 31
Begriffe BI/DWH – Dimensionenmodell
 Kennzahlen:
 Werte die vom Benutzer abgefragt werden, z.B. Umsatz, …
 Vergleichbar mit den Bewegungsdaten der Quellsysteme
 Sollten aggregierbar sein, oder zumindest semi-aggregierbar (avg, min, max,
…)

 Dimensionen:





Beschreiben die Kennzahlen
Vergleichbar mit den Stammdaten der Quellsysteme
Können hierarchisch organisiert (Tag -> Monat -> Jahr)
Die Hierarchieebene sind Summierungsebenen

BI und SOA

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Seite 32
Dimensionen und Hierarchien
 D_TIME
Jahr
Quartal
Monat
Tag
Woche
Tag
Geschäftsjahr
Geschäftsquartal
Geschäftsmonat
Tag
Saison
Monat
Tag
BI und SOA

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Seite 33
Dimensionen und Hierarchien
 D_CHOICE
Auswahlgruppe
Auswahl

 D_QUESTION
Mandant
Erfassungskanal
Fragebogen
Hauptgruppe
Gruppe
Frage
Detailfrage

BI und SOA

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Seite 34
Dimensionen und Hierarchien
 D_CRUISE
Schiffsklasse
Schiff
Region
Fahrtgebiet
Mastercruise
Sellcruise

 D_CUSTOMER
Kundengruppe
Kunde

 D_REGION
Region
Sub-Region
BI und SOA

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Seite 35
Begriffe BI/DWH – Fakten / Dimensionen
 Produktfertigung

 Einzelhandel

Lieferziel

Werbeaktion

Zeit

Lieferart

Zeit
Produkt

Produkt

Verkaufszahlen

Kaufhaus

 Versicherung
Agentur

Lieferungen

Vertrag

 Fluggesellschaft
Fluggast

Schadentyp

Flugstrecke

Zeit

Zeit

Klasse

Versicherter

Flughafen

Policentyp

Schadenfälle

Status
BI und SOA

Vielfliegerflüge

Status
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Seite 36
Business Intelligence


Auswertung und Darstellung



Korrelationen und Trends
DWH_UDM



Entscheidungsgrundlage

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Seite 37
Cube

BI und SOA

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Seite 38
Begrifflichkeiten

Entscheidungsfindung
und –Durchführung
durch Systeme

Variationen von
„Analytics“

• 1970‘s: Decision Support Systems -> Datenanalyse mit Ziel
Entscheidungen
• Early 80‘s: Executive Information Systems -> Senior Managers
• Late 80‘s: Online Analytical Processing (OLAP)
• 90‘s: Business Intelligence
• 2005-Today: Analytics

•
•
•
•
•

Data Mining
Business Analytics
Web Analytics
Big Data Analytics
Descriptive, Predictive, Prescriptive Analytics

BI und SOA

Quelle: Davenport, Enterprise Analytics

© OPITZ CONSULTING GmbH 2014

Seite 39
Drei Typen von Business Analytics
Optimization:

„What‘s the best that can happen?“

Randomized Testing:

„What if we try this?“

Predictive Modeling/
Forecasting:

„What will happen next?“

Statistical Modeling:

„Why is this happening?“

Alerts:

„What actions are needed?“

Query/Drill down:

„What exactly is the problem?“

Ad hoc Reports/
Scorecards:

„How many, how often, where?“

Standard Reports:

„What happened?“

Prescriptive
Analytics

BI und SOA

Quelle: Davenport, Enterprise Analytics

Predictive
Analytics

Descriptive
Analytics
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Seite 40
4

Und nu?

BI und SOA

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Seite 41
5

Diskussion Datenmodell

BI und SOA

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Seite 42
SOA als Fundament für BPM?
Kanonisches Datenmodell

Berliner

Franke

Pfälzer

„Schrippe“

Berliner

Franke
Ahh:

?
„Semmel“
Bayer

Schweizer

Bayer

Beteiligte übersetzen
jeweils aufgrund von
bilateralen Absprachen ins
Format des anderen

Pfälzer

„Schrippe“!

„Wie nennt man bei Euch ein
kleines Weizengebäck?
Und welche Eingenschaften
hat es genau?“
Schweizer

Berliner

Franke

Pfälzer

übersetzt „Schrippe“
zu „Brötchen“

!
Bayer

BI und SOA

übersetzt „Semmel“
zu „Brötchen“
Schweizer

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Seite 43
Brötchen!! Ursache von Datenqualitätsproblemen

BI und SOA

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Seite 44
6

Diskussion MDM

BI und SOA

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Seite 45
BI und SOA

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Seite 46
7

Diskussion Realtime

BI und SOA

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Seite 47
Event Delivery Network - Complex Event Processing Business Activity Monitoring

BI und SOA

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Seite 48
Business Intelligence
 Schwächen?
DWH_UDM

 Okay, es gibt eine!
->nearly Realtime, da Ladezyklen

UDM_APPL_DATA

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Seite 49
8

Diskussion Big Data

BI und SOA

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Seite 50
Lambda-Architektur: (Beinahe-)EchtzeitAnalyse großer Datenmengen
query = λ(all data) = λbatch(„old“ data) ⊕ λspeed(recent data)
 Effiziente, tiefe und exakte Analyse großer Datenmengen
 Zeitversatz ist akzeptabel
Serving Layer

Batch Layer
Precompute

All data

Precomputed
Views
information

Incoming
Data

batch view
Merge

Batch
recompute

batch view

Speed Layer
Process
stream

Incremented
information
Realtime
increment

 Zeitnahe Analyse neuer Daten mit spez.geeign. Mechanismen
 Reduzierte Anforderungen bzgl. Genauigkeit oder Tiefe

query

real time view
real time view

 Bereitstellung der BatchErgebnisse für Queries

Source: Marz, N. & Warren, J. (2013) Big Data. Manning. Inspired by Guido Schmutz.
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Seite 51
9

Diskussion ACM

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Seite 52
Emerging paths (Universitäts-Campus Stuttgart)

http://www.nature.com/nature/journal/v388/n6637/fig_tab/388047a0_F1.html
BI und SOA

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Seite 53
10

Eine gemeinsame Architektur und eine
gemeinsame Denkweise sind nötig!

BI und SOA

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Seite 54
Zukunft: Die Welten sind zusammengewachsen

BI und SOA

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Seite 55
Evolution von Analytics ->
Zusammenwachsen von Disziplinen

Old
OLD BI
BI

Analyst
Sandbox

Analytical
Apps / Guided
Analytics

Embedded/
Automated/
Big Data
Analytics

Business
Users

Multipurpose

Professional
Analysts

Application
Breadth
Single-Purpose

Primary Users
Quelle: Davenport, Enterprise Analytics
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Seite 56
Nicht die schnellsten, die adaptivsten überleben…
BPM und IT-Architektur

BI und SOA

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Seite 57
Diskussion, Fragen & Antworten

BI und SOA

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Seite 58
Sprechen Sie uns an.
Wir freuen uns darauf, gemeinsam mit Ihnen innovative Lösungen zu schaffen.

Torsten Winterberg
Business Development & Innovation
OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH
Kirchstr. 6, 51647 Gummersbach, Germany
Phone:
+49 173 54 79 302
Mail:
torsten.winterberg@opitz-consulting.com
Twitter:
@t_winterberg
Blog:
http://torstenwinterberg.blogspot.de/
Blog:
http://www.thecattlecrew.com

Axel Stoye
Solution Management
OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH – Standort Berlin
Axel.Stoye@opitz-consulting.de
Telefon +49 (0)30 6298889 – 1621
Mobil +49 (0)173 7279049

BI und SOA

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Seite 59
Einreißen der Mauern…
 Stakeholder:
 Services häufig in der IT
 Prozesse häufig in der IT, sollte viel im Fachbereich sein
 BI häufig im Fachbereich

 Projektplanung und –Architekturaufwurf:
 Gemeinsam!

 Changemanagement:
 Gemeinsam!

 Projektmanagementmethodik:
 Z.B. Scrum erlaubt interdisziplinäre Teams mit allen nötigen Spezialisten

BI und SOA

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BI für Middleware Dummies - Was SOA/BPM‘er von BI‘lern lernen können - und umgekehrt

  • 1. BPM INTEGRATION DAYS München, den 24.02.2014 BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 1
  • 2. BI für Middleware Dummies Was SOA/BPM‘er von BI‘lern lernen können – und umgekehrt Axel Stoye Torsten Winterberg OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH BPM Integration Days 2014, München BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 2
  • 3. Agenda 1. Motivation 2. Begriffserklärungen  SOA/BPM  BI 3. Diskussion ausgewählter Konzepte 4. Wie passen BI und SOA/BPM zusammen? BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 5
  • 4. 1 Motivation BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 6
  • 5. BI und SOA/BPM: Klare Grenzen im Projekt BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 7
  • 7. 2 SOA Begriffserklärung BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 9
  • 8. Die Architektur, deren Name nie genannt werden darf…: „Du weißt schon wer…“ BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 10
  • 9. BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 11
  • 10. Welche Ziele kann SOA/BPM verfolgen? BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 12
  • 11. Welche Ziele kann SOA/BPM verfolgen? SHIT HAPPENS BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 13
  • 12. Welche Ziele kann SOA/BPM verfolgen? SHIFT HAPPENS BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 14
  • 13. Welche Ziele kann SOA/BPM verfolgen? BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 15
  • 14. Nicht die schnellsten, die adaptivsten überleben… BPM und IT-Architektur BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 16
  • 15. SOA als Fundament: Projektkontexte BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 17
  • 16. OPITZ CONSULTING Service- und ProzessArchitektur BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 18
  • 17. Service-orientierung als Paradigma: Die 8 Design Prinzipien der Service-Orientierung BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 19
  • 18. Service-orientierte Architektur Drei zentrale Dimensionen des Themas SOA SOA erfordert ein Organisationskonzept SOA Strategie SOA Maturity Model SOA Assessment SOA Governance Richtlinien SOA Organisation Rollen und Aufgaben BI und SOA SOA ist ein Architekturkonzept SOA Architektur Enterprise Architecture, Integrierte Geschäftsprozess- und IT-Architektur SOA Methodik Service-Identifikation, -Klassifikation und -Portfoliomanagement SOA ist ein Technologiekonzept Serviceentwicklung Standards, Service Orchestrierung Systeminfrastruktur Laufzeitumgebung, Systemintegration Systemmanagement SLA, Sicherheit, Performance © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 20
  • 19. 3 DWH / BI Begriffserklärung BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 21
  • 20. Ausgangslage (vereinfacht) Buchung Buchungssystem Betreuung CRM Urlaub! Reporting n BPEL Nun!? = IT Reporting 1 Reporting 2 Operative Systeme Puh… BI und SOA BI-Lösung FB Management © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 22
  • 21. Ziele des BI/DWH Projektes (Single Point of Truth)  Daten- & Informationsvereinheitlichung IT - Ziele IT - Ziele  Administrierbarkeit  Wartungsfähigkeit  Benutzerakzeptanz FB - Ziele FB - Ziele  Schnelle Informationsgewinnung  Hohe Datenqualität  Kurze Entwicklungszyklen  Unterstützung der Unternehmensstrategie Übergreifende Ziele  Know How Aufbau BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 23
  • 22. Abgrenzung Begriffe BI/DWH  Data Warehouse (DWH): Ein DWH dient dem Zweck (Unternehmens-) Daten schnell und zuverlässig zu jedem Zeitpunkt dem jeweiligen Benutzer zugänglich zu machen  Business Intelligence (BI): BI ist die Technologie, um (Unternehmens-) Daten zu Informationen für Entscheidungsträger in Unternehmen umzuwandeln, um so deren Geschäftsprozesse zu unterstützen  Ein DWH stellt die Datenbasis für Business Intelligence dar  BI ist die geschäftslogikbasierte Auswertung von DWHDaten BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 24
  • 23. Umsetzung BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 25
  • 24. Gesamtarchitektur  ACCESS (DWH)  Zugriffsschicht für BI-Applikationen DWH  ANALYTIC DWH_UDM  Aggregation und Anreicherung  STAGE (DWH)  Filterung und Harmonisierung der Quelle DAL_AIDA  ACCESS (APPL)  Zugriffsschicht für Applikationen DAL  DAL_UDM (Core) UDM_APPL_DATA  Unternehmensdatenmodell (normalisiert)  DAL (Stage)  Filterung und Harmonisierung – (temporäre) Datenhaltung Quellsysteme BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 26
  • 25. Stage  Integration der Quellsysteme 1:1  Schnell  kaum Belastung der Quellen!  Keine Historisierung BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 27
  • 26. Unternehmensdatenmodell /Data Access Layer  Integration der relevanten Unternehmensdaten in ein einheitliches Modell (SPOT)  Definition der Unternehmens Domänen (z.B. KUNDEN, ADRESSEN, SCHIFFE, ..)  "Unternehmensgedächtnis"  Anlegen von Versionen bei Datenänderungen (Log/History-Trigger)  Vorteil Historisierung!  Harmonisierung DAL_UDM Schiffe Cruise Regionen BI und SOA Survey Agentur Adressen Buchungen Shop Personen Antworten Umsatz © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 28
  • 27. Fokus: Daten aus dem „DAL_UDM“ (Single Point of Truth) BPEL DAL_UDM BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 29
  • 28. Data Mart (Star Schema) Quelle: Wikipedia BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 30
  • 29. Data Mart (Star Schema) - Abfragegeschwindigkeit BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 31
  • 30. Begriffe BI/DWH – Dimensionenmodell  Kennzahlen:  Werte die vom Benutzer abgefragt werden, z.B. Umsatz, …  Vergleichbar mit den Bewegungsdaten der Quellsysteme  Sollten aggregierbar sein, oder zumindest semi-aggregierbar (avg, min, max, …)  Dimensionen:     Beschreiben die Kennzahlen Vergleichbar mit den Stammdaten der Quellsysteme Können hierarchisch organisiert (Tag -> Monat -> Jahr) Die Hierarchieebene sind Summierungsebenen BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 32
  • 31. Dimensionen und Hierarchien  D_TIME Jahr Quartal Monat Tag Woche Tag Geschäftsjahr Geschäftsquartal Geschäftsmonat Tag Saison Monat Tag BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 33
  • 32. Dimensionen und Hierarchien  D_CHOICE Auswahlgruppe Auswahl  D_QUESTION Mandant Erfassungskanal Fragebogen Hauptgruppe Gruppe Frage Detailfrage BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 34
  • 33. Dimensionen und Hierarchien  D_CRUISE Schiffsklasse Schiff Region Fahrtgebiet Mastercruise Sellcruise  D_CUSTOMER Kundengruppe Kunde  D_REGION Region Sub-Region BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 35
  • 34. Begriffe BI/DWH – Fakten / Dimensionen  Produktfertigung  Einzelhandel Lieferziel Werbeaktion Zeit Lieferart Zeit Produkt Produkt Verkaufszahlen Kaufhaus  Versicherung Agentur Lieferungen Vertrag  Fluggesellschaft Fluggast Schadentyp Flugstrecke Zeit Zeit Klasse Versicherter Flughafen Policentyp Schadenfälle Status BI und SOA Vielfliegerflüge Status © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 36
  • 35. Business Intelligence  Auswertung und Darstellung  Korrelationen und Trends DWH_UDM  Entscheidungsgrundlage BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 37
  • 36. Cube BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 38
  • 37. Begrifflichkeiten Entscheidungsfindung und –Durchführung durch Systeme Variationen von „Analytics“ • 1970‘s: Decision Support Systems -> Datenanalyse mit Ziel Entscheidungen • Early 80‘s: Executive Information Systems -> Senior Managers • Late 80‘s: Online Analytical Processing (OLAP) • 90‘s: Business Intelligence • 2005-Today: Analytics • • • • • Data Mining Business Analytics Web Analytics Big Data Analytics Descriptive, Predictive, Prescriptive Analytics BI und SOA Quelle: Davenport, Enterprise Analytics © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 39
  • 38. Drei Typen von Business Analytics Optimization: „What‘s the best that can happen?“ Randomized Testing: „What if we try this?“ Predictive Modeling/ Forecasting: „What will happen next?“ Statistical Modeling: „Why is this happening?“ Alerts: „What actions are needed?“ Query/Drill down: „What exactly is the problem?“ Ad hoc Reports/ Scorecards: „How many, how often, where?“ Standard Reports: „What happened?“ Prescriptive Analytics BI und SOA Quelle: Davenport, Enterprise Analytics Predictive Analytics Descriptive Analytics © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 40
  • 39. 4 Und nu? BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 41
  • 40. 5 Diskussion Datenmodell BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 42
  • 41. SOA als Fundament für BPM? Kanonisches Datenmodell Berliner Franke Pfälzer „Schrippe“ Berliner Franke Ahh: ? „Semmel“ Bayer Schweizer Bayer Beteiligte übersetzen jeweils aufgrund von bilateralen Absprachen ins Format des anderen Pfälzer „Schrippe“! „Wie nennt man bei Euch ein kleines Weizengebäck? Und welche Eingenschaften hat es genau?“ Schweizer Berliner Franke Pfälzer übersetzt „Schrippe“ zu „Brötchen“ ! Bayer BI und SOA übersetzt „Semmel“ zu „Brötchen“ Schweizer © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 43
  • 42. Brötchen!! Ursache von Datenqualitätsproblemen BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 44
  • 43. 6 Diskussion MDM BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 45
  • 44. BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 46
  • 45. 7 Diskussion Realtime BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 47
  • 46. Event Delivery Network - Complex Event Processing Business Activity Monitoring BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 48
  • 47. Business Intelligence  Schwächen? DWH_UDM  Okay, es gibt eine! ->nearly Realtime, da Ladezyklen UDM_APPL_DATA BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 49
  • 48. 8 Diskussion Big Data BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 50
  • 49. Lambda-Architektur: (Beinahe-)EchtzeitAnalyse großer Datenmengen query = λ(all data) = λbatch(„old“ data) ⊕ λspeed(recent data)  Effiziente, tiefe und exakte Analyse großer Datenmengen  Zeitversatz ist akzeptabel Serving Layer Batch Layer Precompute All data Precomputed Views information Incoming Data batch view Merge Batch recompute batch view Speed Layer Process stream Incremented information Realtime increment  Zeitnahe Analyse neuer Daten mit spez.geeign. Mechanismen  Reduzierte Anforderungen bzgl. Genauigkeit oder Tiefe query real time view real time view  Bereitstellung der BatchErgebnisse für Queries Source: Marz, N. & Warren, J. (2013) Big Data. Manning. Inspired by Guido Schmutz. BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 51
  • 50. 9 Diskussion ACM BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 52
  • 51. Emerging paths (Universitäts-Campus Stuttgart) http://www.nature.com/nature/journal/v388/n6637/fig_tab/388047a0_F1.html BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 53
  • 52. 10 Eine gemeinsame Architektur und eine gemeinsame Denkweise sind nötig! BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 54
  • 53. Zukunft: Die Welten sind zusammengewachsen BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 55
  • 54. Evolution von Analytics -> Zusammenwachsen von Disziplinen Old OLD BI BI Analyst Sandbox Analytical Apps / Guided Analytics Embedded/ Automated/ Big Data Analytics Business Users Multipurpose Professional Analysts Application Breadth Single-Purpose Primary Users Quelle: Davenport, Enterprise Analytics BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 56
  • 55. Nicht die schnellsten, die adaptivsten überleben… BPM und IT-Architektur BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 57
  • 56. Diskussion, Fragen & Antworten BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 58
  • 57. Sprechen Sie uns an. Wir freuen uns darauf, gemeinsam mit Ihnen innovative Lösungen zu schaffen. Torsten Winterberg Business Development & Innovation OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH Kirchstr. 6, 51647 Gummersbach, Germany Phone: +49 173 54 79 302 Mail: torsten.winterberg@opitz-consulting.com Twitter: @t_winterberg Blog: http://torstenwinterberg.blogspot.de/ Blog: http://www.thecattlecrew.com Axel Stoye Solution Management OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH – Standort Berlin Axel.Stoye@opitz-consulting.de Telefon +49 (0)30 6298889 – 1621 Mobil +49 (0)173 7279049 BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 59
  • 58. Einreißen der Mauern…  Stakeholder:  Services häufig in der IT  Prozesse häufig in der IT, sollte viel im Fachbereich sein  BI häufig im Fachbereich  Projektplanung und –Architekturaufwurf:  Gemeinsam!  Changemanagement:  Gemeinsam!  Projektmanagementmethodik:  Z.B. Scrum erlaubt interdisziplinäre Teams mit allen nötigen Spezialisten BI und SOA © OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 60