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Make Your Data Work for You
Collaboration Monitoring
(Analytics)
June 2017
Senior Consultant at panagenda
15+ years of consulting experience
Focused on
• IBM Notes Client Management
• Analysis and Optimization of ICS infrastructures
• Cloud onboarding
Good to know
• Frequent traveler
• Plays the bass
• Wine or beer? Beer!
• Don’t give energy drinks  squirrel mode
Christoph Adler
2
Business Development Manager at bluecue
3+ years of experience in Collaboration Systems
Focused on
• Modern Information and Communcation Systems
• Human Interactions in business
• Organizational Behavior
• People
Inga Hansen
3
Agenda
• Einleitung
• Worum geht es bei Collaboration Analytics?
• Warum Collaboration Analytics?
• Beispiele und Szenarien
• Zusammenfassung
• panagenda iDNA for Splunk
4
Einleitung
• Collaboration ist ein weites Feld – intern und extern:
– Email, Instant Messaging, E-Meetings
– Social Plattformen
– Dateien (lokal, server, Email, Social Plattformen, …)
– Telefonie und Videokonferenzen
– Anwendungen diverser Art
– CRM
– ERP
– [...]
5
IBM Notes
Überblick
6
IBM
Domino
Email
IBM
Domino
Apps
Microsoft
Exchange
Microsoft
Office 365
Microsoft
Windows
Microsoft
Outlook
Browser
Clients
IBM
Connect-
ions
• Das Lösungsportfolio von panagenda sammelt Daten von
unterschiedlichsten Quellen und bereitet diese auf.
– Visualisierung kann je nach Anwendungsfall direkt in unseren Lösungen erfolgen
oder in Splunk um den Kontext entsprechend zu erweitern
Microsoft Collaboration IBM Collaboration Microsoft & IBM Clients
Windows
File Server
Social & Files
Prominente Quellen for Collaboration Data
Warum Collaboration Analytics?
Oder auch: Welches sind Ihre drängendsten Probleme?
• IT-Optimierung (Wie können wir unsere Infrastruktur weiter verbessern?)
• Mitarbeiter Burnout (Unsere Mitarbeiter sind überarbeitet und überlastet)
• Mangel an Kommunikation
• Kundenzufriedenheit
• Talentbindung
• Unsere Innovationsgeschwindigkeit ist nicht hoch genug
• Bürokratie (~ Reduktion des Beschäftigt-Seins/Werdens)
• Sicherheit/Security
• ‘Wissen ist Macht’ (Wir arbeiten nicht genug zusammen und mit)
• Digitale Transformation (Wir stellen uns aktuellen Herausforderungen
nicht in ausreichendem Maße)
7
Spitzenreiter ist: Mitarbeiter-Engagement –
und alle Aufmerksamkeit wert
8
Der jüngsten Gallup-
Studie zufolge zeigen
lediglich 15% aller
Mitarbeiter hohes
Engagement.
Jeder Fluktuationsfall kostet im
Durchschnitt EUR 43.000.
Ein Viertel aller neuen Mitarbeiter
der Generation Y kündigt
innerhalb der ersten zwei Jahre.
Source: https://www.flickr.com/photos/89228431@N06/11220991354/
Was wäre, wenn …
• Uns Collaboration Analytics dabei helfen könnte, unsere IT-Infrastruktur
zu optimieren und kognitive Überlastung zu reduzieren?
• Uns Collaboration Analytics dabei helfen könnte, die Adoption unserer
Social Plattform zu erhöhen?
• Uns Collaboration Analytics bei der Transformation hin zu einer
kundenzentrierten, lernenden Organisation helfen könnte?
• Uns Collaboration Analytics dabei helfen würde, Experten, Wissen und
Expertise ausfindig zu machen, Verbindungen im Unternehmen und mit
Kunden aufzudecken?
9
Wie kann Collaboration Analytics IT helfen?
• Nutzung von Anwendungen nach Ländern
z.B. Web-, Domino- oder Microsoft Windows Anwendungen
10
Wie kann Collaboration Analytics IT helfen?
• Wieviel % Ihrer Mitarbeiter
haben ein mobiles
Endgerät?
11
Wie kann Collaboration Analytics HR helfen?
• Identifizieren Sie überlastete Mitarbeiter in bestimmten Abteilungen, wie
z.B. im Vertrieb
12
Wie kann Collaboration Analytics HR helfen?
Mitarbeiternachfolge:
• Welche internen Kontakte sind vorrangig wichtig für neue Mitarbeiter in
einer bestimmten Abteilung?
• Mit welchen Kunden hat der Vorgänger zuletzt kommuniziert?
• Welche Anwendungen sind wichtig für Mitarbeiter einer bestimmten
Abteilung?
13
Wie kann Collaboration Analytics HR helfen?
• Email-Aufkommen ausserhalb von Geschäftszeiten?
Welche Geschäftseinheiten sind besonders betroffen?
14
Praxisbeispiel: Vorreiter Evonik
• Ausgangssituation: Arbeitsbelastung durch Email-Aufkommen
zunehmendes Thema
– Zusätzlicher Aspekt: Arbeitsschutzgesetz
• Lösung: Analyse des internen und externen Email-Verkehrs
• Geschäftsnutzen:
– Erhöhung von Mitarbeiter-Engagement
– Überlastung, Burnout und Krankenständen entgegen wirken
– Unternehmensverantwortung gerecht werden
15
Wie kann Collaboration Analytics HR helfen?
• Nutzungshäufigkeit von Email auf mobilen Endgeräten durch
unterschiedliche Generationen?
16
Wie kann Collaboration Analytics dem Vertrieb helfen?
• Auch hier noch einmal die Auswertung von Email-Aufkommen, allerdings
nach Ländern
– Wie ist das Email-Aufkommen in unterschiedlichen Ländern?
– Erfüllen wir z.B. gesetzliche Vorgaben in Frankreich?
17
Sales BeNeLux Sales DACH Sales UK Sales FR Sales CEE Sales Nordic Sales ME Sales USA Sales LASales APAC Sales ZA
Wie kann Collaboration Analytics dem Vertrieb helfen?
• Mit welchen Kunden und Partnern kommunizieren wir am häufigsten?
• Wie können wir erreichen, dass der Vertrieb mehr Wissen zu Kunden und
Projekten teilt?
• Mit welchen Kunden und
Geschäftspartner sollten wir
gebündelt kommunizieren, z.B.
in Social Communities?
• Welchen Kunden oder
Partnern antworten wir nicht?
• Welche Kunden oder Partner
antworten uns nicht?
18
Praxisbeispiel: panagenda
• Ziel: Umsatzwachstum und Kundenpflege verbessern
• Lösung: Analyse des externen Email-Verkehrs
in Korrelation mit CRM und ERP-System
• Geschäftsnutzen:
– Identifikation von Kunden, mit denen wir schon länger nicht mehr kommuniziert
haben
– Identifikation von Kunden, denen wir nicht (per Email) geantwortet haben
– Analyse von Verhältnis Umsatz zu Email-Aufkommen
– Erkennen von mehreren Ansprechpartnern, sowohl auf panagenda, als auch
Kundenseite
– …
19
Wie hilft Collab. Analytics bei Knowledge Management?
• 96,4% des globalen panagenda Email-Aufkommens waren > 512 KB
–  Kowledge Sharing Initiative  IBM Connections
20
Wie hilft Collab. Analytics bei Knowledge Management?
• An wieviele Empfänger gehen Emails?
– ~35% unserer Emails gingen an 10 oder mehr Empfänger  IBM Connections
•  Zusammenarbeit und Wissen teilen stärken
21
Praxisbeispiel: Öffentlicher Dienst
• Ausgangssituation: Stetig wachsender Speicherbedarf für Dateien
• Lösung: Analyse von Dateien in Email, Social Plattform, Windows File
Servern, sowie Laptops/Desktops
– > 4 Milliarden Dateien
• Geschäftsnutzen:
– Identifikation von Datei-Doubletten
– Einblick in Informationshaushalt und Informationsflüsse
– Einbeziehung von Geschäftseinheiten für weiterführende Analysen
• Dateien älter als 7, 10, 20 Jahre
• Zuordnung von Dateien zu Geschäftsprozessen
• Anzahl vs. Volumen (PDF vs. Videos)
• …
22
Zusammenfassung
Aus Collaboration Analytics lässt sich weitreichender Nutzen ziehen:
• Effektiver werden in dem, was wir ohnehin schon gut machen
• Mitarbeiterbindung und –Engagement erhöhen
• Reduktion von Krankenständen
• Transformation hin zu einem kundenzentrierten, lernenden Unternehmen
• Teilen von Wissen verbessern
• …
23
Nachsatz
Falls Sie Bedenken bzgl. Datenschutz oder Betriebsrat haben:
• Alle gezeigten Beispiele wurden aktiv von Betriebsräten und/oder HR-
Verantwortlichen mitgestaltet und gefördert
• Die weitaus überwiegende Anzahl der Beispiele analysiert nicht
personen-bezogen, sondern aggregiert (Land, Abteilung, Zeitraum, …)
Die für Collaboration Analytics notwendigen Daten existieren in Ihrem
Unternehmen bereits heute – wir können Ihnen dabei helfen, Ihre
Datenschätze zu heben!
24
Speaker switch
Inga
25
iDNA – IBM Domino Splunk Connector
• Logfiles
– Teilweise unstrukturiert
– In Datenbanken gespeichert
– Über mehrere Systeme verteilt
– Bewertung der Logs und Statistiken
• Splunk hat keinen Connector zu IBM Domino
Die Lösung: panagenda iDNA for Splunk
26
iDNA – IBM Domino Splunk Connector
27
iDNA – IBM Domino Splunk Connector
28
iDNA – IBM Domino Splunk Connector
29
iDNA – IBM Domino Splunk Connector
30
iDNA – IBM Domino Splunk Connector
• Technische Vorausetzungen
– panagenda iDNA
– Splunk
– bluecue Review for iDNA
• Basierend auf der Erfahrung von panagenda und bluecue
• Die optimale Verbindung von IBM Domino und Splunk
– Analytics
– Security
– Health
31
Closing
Fragen ?
32
Closing
Vielen Dank !
33
Headquarters, Austria:
panagenda GmbH (Ltd.)
Schreyvogelgasse 3/10
AT 1010 Vienna
Phone: +43 1 89 012 89
Fax: +43 1 89 012 89-15
E-Mail: info@panagenda.com
Germany:
panagenda GmbH (Ltd.)
Lahnstrasse 17
DE 64646 Heppenheim
Phone: +49 6252 67 939-00
Fax: +49 6252 67 939-16
E-Mail: info@panagenda.com
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panagenda Inc.
60 State Street, Suite 700
MA 02109 Boston
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Fax: +1 617 488 2292
E-Mail: info@panagenda.com
Germany:
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Donnersbergstrasse 1
DE 64646 Heppenheim
Phone: +49 6252 67 939-86
Fax: +49 6252 67 939-16
E-Mail: info@panagenda.com
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11th Floor,
Koningin Julianaplein 10
NL 2595 AA The Hague
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Bluecue Event - Collaboration Monitoring (Analytics)

  • 1. Make Your Data Work for You Collaboration Monitoring (Analytics) June 2017
  • 2. Senior Consultant at panagenda 15+ years of consulting experience Focused on • IBM Notes Client Management • Analysis and Optimization of ICS infrastructures • Cloud onboarding Good to know • Frequent traveler • Plays the bass • Wine or beer? Beer! • Don’t give energy drinks  squirrel mode Christoph Adler 2
  • 3. Business Development Manager at bluecue 3+ years of experience in Collaboration Systems Focused on • Modern Information and Communcation Systems • Human Interactions in business • Organizational Behavior • People Inga Hansen 3
  • 4. Agenda • Einleitung • Worum geht es bei Collaboration Analytics? • Warum Collaboration Analytics? • Beispiele und Szenarien • Zusammenfassung • panagenda iDNA for Splunk 4
  • 5. Einleitung • Collaboration ist ein weites Feld – intern und extern: – Email, Instant Messaging, E-Meetings – Social Plattformen – Dateien (lokal, server, Email, Social Plattformen, …) – Telefonie und Videokonferenzen – Anwendungen diverser Art – CRM – ERP – [...] 5
  • 6. IBM Notes Überblick 6 IBM Domino Email IBM Domino Apps Microsoft Exchange Microsoft Office 365 Microsoft Windows Microsoft Outlook Browser Clients IBM Connect- ions • Das Lösungsportfolio von panagenda sammelt Daten von unterschiedlichsten Quellen und bereitet diese auf. – Visualisierung kann je nach Anwendungsfall direkt in unseren Lösungen erfolgen oder in Splunk um den Kontext entsprechend zu erweitern Microsoft Collaboration IBM Collaboration Microsoft & IBM Clients Windows File Server Social & Files Prominente Quellen for Collaboration Data
  • 7. Warum Collaboration Analytics? Oder auch: Welches sind Ihre drängendsten Probleme? • IT-Optimierung (Wie können wir unsere Infrastruktur weiter verbessern?) • Mitarbeiter Burnout (Unsere Mitarbeiter sind überarbeitet und überlastet) • Mangel an Kommunikation • Kundenzufriedenheit • Talentbindung • Unsere Innovationsgeschwindigkeit ist nicht hoch genug • Bürokratie (~ Reduktion des Beschäftigt-Seins/Werdens) • Sicherheit/Security • ‘Wissen ist Macht’ (Wir arbeiten nicht genug zusammen und mit) • Digitale Transformation (Wir stellen uns aktuellen Herausforderungen nicht in ausreichendem Maße) 7
  • 8. Spitzenreiter ist: Mitarbeiter-Engagement – und alle Aufmerksamkeit wert 8 Der jüngsten Gallup- Studie zufolge zeigen lediglich 15% aller Mitarbeiter hohes Engagement. Jeder Fluktuationsfall kostet im Durchschnitt EUR 43.000. Ein Viertel aller neuen Mitarbeiter der Generation Y kündigt innerhalb der ersten zwei Jahre. Source: https://www.flickr.com/photos/89228431@N06/11220991354/
  • 9. Was wäre, wenn … • Uns Collaboration Analytics dabei helfen könnte, unsere IT-Infrastruktur zu optimieren und kognitive Überlastung zu reduzieren? • Uns Collaboration Analytics dabei helfen könnte, die Adoption unserer Social Plattform zu erhöhen? • Uns Collaboration Analytics bei der Transformation hin zu einer kundenzentrierten, lernenden Organisation helfen könnte? • Uns Collaboration Analytics dabei helfen würde, Experten, Wissen und Expertise ausfindig zu machen, Verbindungen im Unternehmen und mit Kunden aufzudecken? 9
  • 10. Wie kann Collaboration Analytics IT helfen? • Nutzung von Anwendungen nach Ländern z.B. Web-, Domino- oder Microsoft Windows Anwendungen 10
  • 11. Wie kann Collaboration Analytics IT helfen? • Wieviel % Ihrer Mitarbeiter haben ein mobiles Endgerät? 11
  • 12. Wie kann Collaboration Analytics HR helfen? • Identifizieren Sie überlastete Mitarbeiter in bestimmten Abteilungen, wie z.B. im Vertrieb 12
  • 13. Wie kann Collaboration Analytics HR helfen? Mitarbeiternachfolge: • Welche internen Kontakte sind vorrangig wichtig für neue Mitarbeiter in einer bestimmten Abteilung? • Mit welchen Kunden hat der Vorgänger zuletzt kommuniziert? • Welche Anwendungen sind wichtig für Mitarbeiter einer bestimmten Abteilung? 13
  • 14. Wie kann Collaboration Analytics HR helfen? • Email-Aufkommen ausserhalb von Geschäftszeiten? Welche Geschäftseinheiten sind besonders betroffen? 14
  • 15. Praxisbeispiel: Vorreiter Evonik • Ausgangssituation: Arbeitsbelastung durch Email-Aufkommen zunehmendes Thema – Zusätzlicher Aspekt: Arbeitsschutzgesetz • Lösung: Analyse des internen und externen Email-Verkehrs • Geschäftsnutzen: – Erhöhung von Mitarbeiter-Engagement – Überlastung, Burnout und Krankenständen entgegen wirken – Unternehmensverantwortung gerecht werden 15
  • 16. Wie kann Collaboration Analytics HR helfen? • Nutzungshäufigkeit von Email auf mobilen Endgeräten durch unterschiedliche Generationen? 16
  • 17. Wie kann Collaboration Analytics dem Vertrieb helfen? • Auch hier noch einmal die Auswertung von Email-Aufkommen, allerdings nach Ländern – Wie ist das Email-Aufkommen in unterschiedlichen Ländern? – Erfüllen wir z.B. gesetzliche Vorgaben in Frankreich? 17 Sales BeNeLux Sales DACH Sales UK Sales FR Sales CEE Sales Nordic Sales ME Sales USA Sales LASales APAC Sales ZA
  • 18. Wie kann Collaboration Analytics dem Vertrieb helfen? • Mit welchen Kunden und Partnern kommunizieren wir am häufigsten? • Wie können wir erreichen, dass der Vertrieb mehr Wissen zu Kunden und Projekten teilt? • Mit welchen Kunden und Geschäftspartner sollten wir gebündelt kommunizieren, z.B. in Social Communities? • Welchen Kunden oder Partnern antworten wir nicht? • Welche Kunden oder Partner antworten uns nicht? 18
  • 19. Praxisbeispiel: panagenda • Ziel: Umsatzwachstum und Kundenpflege verbessern • Lösung: Analyse des externen Email-Verkehrs in Korrelation mit CRM und ERP-System • Geschäftsnutzen: – Identifikation von Kunden, mit denen wir schon länger nicht mehr kommuniziert haben – Identifikation von Kunden, denen wir nicht (per Email) geantwortet haben – Analyse von Verhältnis Umsatz zu Email-Aufkommen – Erkennen von mehreren Ansprechpartnern, sowohl auf panagenda, als auch Kundenseite – … 19
  • 20. Wie hilft Collab. Analytics bei Knowledge Management? • 96,4% des globalen panagenda Email-Aufkommens waren > 512 KB –  Kowledge Sharing Initiative  IBM Connections 20
  • 21. Wie hilft Collab. Analytics bei Knowledge Management? • An wieviele Empfänger gehen Emails? – ~35% unserer Emails gingen an 10 oder mehr Empfänger  IBM Connections •  Zusammenarbeit und Wissen teilen stärken 21
  • 22. Praxisbeispiel: Öffentlicher Dienst • Ausgangssituation: Stetig wachsender Speicherbedarf für Dateien • Lösung: Analyse von Dateien in Email, Social Plattform, Windows File Servern, sowie Laptops/Desktops – > 4 Milliarden Dateien • Geschäftsnutzen: – Identifikation von Datei-Doubletten – Einblick in Informationshaushalt und Informationsflüsse – Einbeziehung von Geschäftseinheiten für weiterführende Analysen • Dateien älter als 7, 10, 20 Jahre • Zuordnung von Dateien zu Geschäftsprozessen • Anzahl vs. Volumen (PDF vs. Videos) • … 22
  • 23. Zusammenfassung Aus Collaboration Analytics lässt sich weitreichender Nutzen ziehen: • Effektiver werden in dem, was wir ohnehin schon gut machen • Mitarbeiterbindung und –Engagement erhöhen • Reduktion von Krankenständen • Transformation hin zu einem kundenzentrierten, lernenden Unternehmen • Teilen von Wissen verbessern • … 23
  • 24. Nachsatz Falls Sie Bedenken bzgl. Datenschutz oder Betriebsrat haben: • Alle gezeigten Beispiele wurden aktiv von Betriebsräten und/oder HR- Verantwortlichen mitgestaltet und gefördert • Die weitaus überwiegende Anzahl der Beispiele analysiert nicht personen-bezogen, sondern aggregiert (Land, Abteilung, Zeitraum, …) Die für Collaboration Analytics notwendigen Daten existieren in Ihrem Unternehmen bereits heute – wir können Ihnen dabei helfen, Ihre Datenschätze zu heben! 24
  • 26. iDNA – IBM Domino Splunk Connector • Logfiles – Teilweise unstrukturiert – In Datenbanken gespeichert – Über mehrere Systeme verteilt – Bewertung der Logs und Statistiken • Splunk hat keinen Connector zu IBM Domino Die Lösung: panagenda iDNA for Splunk 26
  • 27. iDNA – IBM Domino Splunk Connector 27
  • 28. iDNA – IBM Domino Splunk Connector 28
  • 29. iDNA – IBM Domino Splunk Connector 29
  • 30. iDNA – IBM Domino Splunk Connector 30
  • 31. iDNA – IBM Domino Splunk Connector • Technische Vorausetzungen – panagenda iDNA – Splunk – bluecue Review for iDNA • Basierend auf der Erfahrung von panagenda und bluecue • Die optimale Verbindung von IBM Domino und Splunk – Analytics – Security – Health 31
  • 34. Headquarters, Austria: panagenda GmbH (Ltd.) Schreyvogelgasse 3/10 AT 1010 Vienna Phone: +43 1 89 012 89 Fax: +43 1 89 012 89-15 E-Mail: info@panagenda.com Germany: panagenda GmbH (Ltd.) Lahnstrasse 17 DE 64646 Heppenheim Phone: +49 6252 67 939-00 Fax: +49 6252 67 939-16 E-Mail: info@panagenda.com USA: panagenda Inc. 60 State Street, Suite 700 MA 02109 Boston Phone: +1 617 855 5961 Fax: +1 617 488 2292 E-Mail: info@panagenda.com Germany: panagenda Consulting GmbH (Ltd.) Donnersbergstrasse 1 DE 64646 Heppenheim Phone: +49 6252 67 939-86 Fax: +49 6252 67 939-16 E-Mail: info@panagenda.com The Netherlands: Trust Factory B.V. 11th Floor, Koningin Julianaplein 10 NL 2595 AA The Hague Phone: +31 70 80 801 96 E-Mail: info@trust-factory.com © 2007-2015 panagenda Make Your Data Work for You