Downloaden Sie, um offline zu lesen
Hochgeladen vonFalk Neubert
Open-Source ERP und BI - Kriterien für ein effizientes Zusammenspiel -
Das Dokument behandelt die Integration von Business Intelligence (BI) in bestehende IT-Landschaften von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) und definiert spezifische Erfolgsfaktoren für die Implementierung entsprechender Systeme. Ein Kriterienkatalog wird vorbereitet, um KMUs bei der effizienten Nutzung und Einführung von BI-Systemen zu unterstützen sowie häufige Fehler zu vermeiden. Besondere Herausforderungen sind dabei das Projektmanagement, die strategische Einbindung und die Datenintegration in heterogene IT-Strukturen.
![[Expertengespräch] Jedox & BARC über Advanced Planning](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/webinaradvancedplanning2015de-151215152046-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Open-Source ERP und BI - Kriterien für ein effizientes Zusammenspiel -
- 1. Open-Source ERP undBI - Kriterien für ein effizientes Zusammenspiel - Falk Neubert, Universität Osnabrück
- 2. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fachbereich BWL/Management Support und Wirtschaftsinformatik / Universität Osnabrück M.Sc. Falk Neubert Mitglied beim eBusiness Lotsen Osnabrück und Geschäftsführer der Firma ecoservice aus Hannover.
- 3. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück ERPERPCRMCRM DMSDMS TextTextTicketTicketEMailEMail TKTK BIBI Problemstellung ShopShop BI-Lösungen müssen häufig in gewachsene IT-Landschaften eingepasst werden. Mangelhaftes Know-How beim Projektmanagement Fehlende strategische Herangehensweise Fehlende organisatorische Einbindung des Themas BI
- 4. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Business Intelligence (BI) ERP Externe QuellenSCM CRM ... Data Warehouse Analysesysteme BI-Portal Wissensmanagement- systeme ETL Daten- bereitstellung Informations- generierung, -speicherung, - distribution Informations- zugriff Quelle: BI, Tec-Channel
- 5. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Datenbereitstellung: Transformationsprozess - ETL ERP Externe QuellenSCM CRM ... Extraktion Arbeitsbereich (Staging Area) Laden Data Warehouse Zieldatenbank Transformation Extract, Transform, Load (ETL) – Prozess zur Überführung der Daten in eine analysefähige Datenbank
- 6. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Vorgehensweise Literaturrecherche Expertenbefragung Ableitung der Kriterien Kriterienkatalog - Erfolgfaktoren Softwareeinführung - KMU spezifische Faktoren - Integration bei heterogenen IT- Landschaften - Überprüfung der Faktoren durch Expertengespräche (ERP Anbieter) - Darstellung der Kriterien mit den dazugehörigen Merkmalen/ Ausprägungen Problemstellung/Zielsetzung
- 7. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Zielsetzung Kriterienkatalog hilft KMUs bei der effizienten Nutzung eines BI-Systems im Unternehmen Vermeidung von Fehlern bei der Nutzung eines BI-Systems Vermeidung von Fehlern bei der Einführung eines BI-Systems
- 8. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Literraturrecherche Analyse der Fachliteratur Erfolgsfaktoren bei der Software/BI-Einfürung KMU-spezifische Faktoren Faktoren bei der Integration in heterogene IT-Landschaften - Suchbegriffe „Erfolgsfaktoren Software- einführung“, „Erfolgsfaktoren BI-Projekte“ - Suchbegriffe „Heterogene IT- Landschaften“, „Integrations Software“ - Suchbegriffe „KMU IT“, „KMU spezifische Faktoren IT“, „KMU IT Landschaft“ Quellen: - Internetrecherche - Bücher - Fachartikel
- 9. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Erfolgsfaktoren Software/BI-Einführung Projektmanagement Strategie Organisation Technologie - Strategische Einbindung des Projektes in die Gesamtstrategie - Klare Zielsetzung - Unterstützung durch das Management - Personelle Zuordnung von Verantwortung - Frühzeitige Einbindung der Anwender - Analyse der Datenquellen - Datenqualität - ETL-Prozess ist definiert - Projektmanagement Know-How ist vorhanden - Projektmanagement-Team ist aufgestellt
- 10. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück KMU spezifische Faktoren Projektmanagement Strategie Prozesse Daten - Fehlende strategische Ausrichtung, technologiegetrieben - Unklare Zielsetzung - Unklare Prozesse - Fehlende Verantwortlichkeiten - Viele Datenquellen und -formate - Geringe Datenqualität - Fehlendes Stammdatenmanagement - Fehlendes Projektmanagement Know-How - Technologievertrauen ist hoch Technologie - Heterogene IT-Landschaft - Gewachsene Strukturen
- 11. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Integration in heterogene IT-Landschaften Integration Analyse Daten - ETL-Werkzeuge müssen vorhanden sein - Das Know-How für die Integration ist aufgebaut - Analyse der vorhandenen IT-Systeme (Datenbanken, Anwendungen, etc.) - Datenmanagement
- 12. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Kriteriengruppen OrganisationStrategie Daten Technologie Prozesse
- 13. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Kriteriengruppe: Strategie Kriterium Beschreibung Ausprägung BI-Strategie Liegt eine Strategie zur Einführung einer BI-Lösung vor? Ja / Nein Kennzahlen Wurden Kennzahlen für das BI- System bestimmt? Ja / Nein Ziele Wurden die Ziele der einzelnen Perspektiven definiert? Fachliche Ziele: Ja / Nein Organisatorische Ziele: Ja / Nein Architektur/ Technologische Ziele: Ja / Nein
- 14. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Kriteriengruppe: Organisation Kriterium Beschreibung Ausprägung BI-Verantwortlicher Wurde ein Verantwortlicher für das BI- Gesamtsystem festgelegt? Ja / Nein BI-Projektteam Wurde ein BI-Projektteam eingerichtet? (Bestehend aus Mitarbeitern der Geschäftleitung, Fachabteilung und IT) Ja / Nein Mitarbeiter Wurden die Key-User der Fachabteilungen frühzeitig in das Projekt eingebunden? Ja / Nein Mitarbeiter Verfügen die Mitarbeiter im Projekt über eine ausreichende BI-Kompetenz? Ja / Nein Projektmanagement Wurde ein Projektmanagement für die Einführung der BI-Lösung eingerichtet? Ja (mit Vorgehensmodell) Ja (ohne Vorgehensmodell) Nein
- 15. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Kriteriengruppe: Prozesse Kriterium Beschreibung Ausprägung Standardisierung Sind die Geschäftsprozesse beschrieben? Ja / Nein Prozessdiagramm BI-Prozesse Ist die Informationsverteilung als Geschäftsprozess beschrieben? Ja / Nein Prozessdiagramm ETL Wurde ein ETL-Prozess auf Basis der BI-Zielsetzung (Kennzahlen) eingerichtet? Ja / Nein
- 16. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Kriteriengruppe: Daten Kriterium Beschreibung Ausprägung Datenformate Welche Datenformate liegen vor? Text Datenbereinigung Wurden die Daten in den Quellsystemen bereinigt? Ja / Nein Daten- bereitstellung Sind die Datenquellen passend zur BI- Zielsetzung ausgewählt? Ja / Nein
- 17. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Kriteriengruppe: Technologie Kriterium Beschreibung Ausprägung Hardware Wurde die Hardware passend zu den gesetzten Zielen ausgewählt? Betriebssystem: Ja / Nein Datenbank: Ja / Nein Hardware Wurde die Hardware-Ressourcen ausreichend eingeplant? Ja / Nein Schnittstelle Bietet die angestrebte BI-Lösung ein ETL-Werkzeug zur Integration der vorhanden Datenquellen? Ja / Nein
- 18. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Einführungsstrategien für OS ERP-Systeme IT-Partner Kunden Odoo Wartungsvertrag Wartungsvertrag Entwickler- gemeinschaft Wissenstransfer/ Aufträge Auftragsvergabe Partnernetzwerk Open Source Projekt: Odoo
- 19. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Open Source Projekt: Odoo
- 20. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Odoo - Berichtswesen
- 21. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Open Source Projekt: Pentaho Data Integration Business Analytics Big Data Analytics Report Designer
- 22. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Open Source Projekt: Spoon - Odoo
- 23. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück eBusiness-Lotsen Osnabrück Unsere Angebote Wir unterstützen Unternehmen, insbesondere KMU, Handwerk und Existenzgründer, neutral und herstellerunabhängig bei der Einführung und Nutzung des Elektronischen Geschäftsverkehrs. Unsere Themen Kriterien für das effiziente Zusammenspiel von Business-Intelligence- Lösungen mit integrierter betrieblicher Anwendungssoftware unter Berücksichtigung von KMU-Anforderungen. Reifegradmodell zur Analyse und Auswertung von betrieblichen Unternehmensdaten bei kleinen und mittleren Unternehmen. Erarbeitung einer prototypischen Anwendung zur vorausschauende Analyse von Kundendaten.
- 24. Falk Neubert, UniversitätOsnabrück Falk Neubert, M.Sc. Universität Osnabrück BWL/Management Support und Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. Bodo Rieger Tel. 0171 / 9908427 Email falk.neubert@uni-osnabrueck.de WWW: http://www.mswi.uni-osnabrueck.de/ Weitere Informationen zum Thema finden Sie unter: http://www.ebusiness-lotse-osnabrueck.de https://www.xing.com/net/erp-os/ http://twitter.com/#!/opensource_erp Kontaktdaten
Hinweis der Redaktion
- #3 Meine sehr geehrten Damen und Herren, ich darf mich kurz vorstellen ….
- #5 Wie sieht die Struktur eines BI-Systems aus? Auf der untersten Ebene haben wir es mit den unterschiedlichen Datenquellen zu tun. Wie Sie sehen , können hier Daten aus dem ERP, den SCM. CRM aber auch Daten aus externen Quellen abgefragt werden. Die unterschiedliche Datenquellen werden in einem sogenannten ETL Prozess in das Data Warehouse überführt. Hier stehen die Daten den Analysesystemen oder Wissenmanagementsystemen zur Verfügung. Die daraus erstellten Auswertungen können im BI-Portal unterschiedlichen Benutzergruppen zur Verfügung gestellt werden. Wie haben also einen grobe Einteilung in Datenbereitstellung, Datengenerierung/-verteilung/- distribution und dem Datenzugriff. Schauen wir uns diesen grob skizzierten Ablauf etwas genauer an.
- #6 Der sogenannte ETL-Prozess führt die Daten über mehrere Schritte in das Data Warehouse. Das Akronym ETL steht für Extract, Transform, Load und verdeutlicht die Schritte, die im ETL Prozess durchlaufen werden: 1. Es werden die Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer einheitlichen Datenbasis zusammengefasst. 2. Innerhalb dieses Vorgangs werden Datenfehler oder inkonsistente Datensätze bereinigt bzw. herausgenommen. In diesem Schritt können zum Beispiel fehlerhafte PLZ korrigiert oder fehlerhafte Email-Adresse herausgenommen werden. 3. In einem weiteren Schritt kann die Datenbasis mit externen Daten angereicht werden. Dies können zum Beispiel Marktforschungsdaten sein. 4. Im letzten Schritt des ETL-Prozesses wird eine Datenreduktion hinsichtlich der Merkmalsausprägung vorgenommen. Dieser Schritt dient hauptsächlich zur Optimierung der späteren Analyse. Nach dem wir einen Blick auf die Struktur oder den Rahmen einer BI-Lösung geworfen haben, möchte ich auf unser Herangehen beim Aufstellen des Referenzkatalogs eingehen.
- #7 Über die Literaturrecherche sollten relevante Faktoren bestimmt werden, die für die Beantwortung der Fragestellung relevant sind. Danach wurden die Falktoren mittels Experteninterview validiert und anschließend daraus Gruppen und Kriterien abgeleitet. Dies war die Basis für den entstandenen Kriterienkatalog.
- #13 Um die Frage zu beantworten, warum wir uns heute mit BI beschäftigen, möchte ich auf eine Fakten eingehen. Eine aktuelle Studie vom IDC hat vorgestellt, dass das weltweite Datenvolumen sich alle 2,5 Jahre verdoppeln wird. 2020 wird dies auf 5 Zetabyte angestiegen sein. Andere Studie nennen auch Zahlen von 25 Zetabyte. Damit Sie sich die Größenordnung der Daten etwas besser vorstellen können, habe ich das Datenvolumen auf alle Einwohner Westeuropas heruntergebrochen. Neben dem gigantischen Datenvolumen gibt es noch andere Faktoren, die für BI sprechen. So haben wir es mit unterschiedlichen Datenquellen, Datenformaten und letztendlich auch mit einer unterschiedlichen Datenqualität zu tun. Wenn Sie sich heute die IT-Landschaft in Unternehmen anschauen, so sind – allen im Unternehmen – unterschiedlichen Anwendungssysteme in den Geschäftsprozess eingebunden. →
- #16 Um die Frage zu beantworten, warum wir uns heute mit BI beschäftigen, möchte ich auf eine Fakten eingehen. Eine aktuelle Studie vom IDC hat vorgestellt, dass das weltweite Datenvolumen sich alle 2,5 Jahre verdoppeln wird. 2020 wird dies auf 5 Zetabyte angestiegen sein. Andere Studie nennen auch Zahlen von 25 Zetabyte. Damit Sie sich die Größenordnung der Daten etwas besser vorstellen können, habe ich das Datenvolumen auf alle Einwohner Westeuropas heruntergebrochen. Neben dem gigantischen Datenvolumen gibt es noch andere Faktoren, die für BI sprechen. So haben wir es mit unterschiedlichen Datenquellen, Datenformaten und letztendlich auch mit einer unterschiedlichen Datenqualität zu tun. Wenn Sie sich heute die IT-Landschaft in Unternehmen anschauen, so sind – allen im Unternehmen – unterschiedlichen Anwendungssysteme in den Geschäftsprozess eingebunden. →
- #17 Um die Frage zu beantworten, warum wir uns heute mit BI beschäftigen, möchte ich auf eine Fakten eingehen. Eine aktuelle Studie vom IDC hat vorgestellt, dass das weltweite Datenvolumen sich alle 2,5 Jahre verdoppeln wird. 2020 wird dies auf 5 Zetabyte angestiegen sein. Andere Studie nennen auch Zahlen von 25 Zetabyte. Damit Sie sich die Größenordnung der Daten etwas besser vorstellen können, habe ich das Datenvolumen auf alle Einwohner Westeuropas heruntergebrochen. Neben dem gigantischen Datenvolumen gibt es noch andere Faktoren, die für BI sprechen. So haben wir es mit unterschiedlichen Datenquellen, Datenformaten und letztendlich auch mit einer unterschiedlichen Datenqualität zu tun. Wenn Sie sich heute die IT-Landschaft in Unternehmen anschauen, so sind – allen im Unternehmen – unterschiedlichen Anwendungssysteme in den Geschäftsprozess eingebunden. →
- #18 Um die Frage zu beantworten, warum wir uns heute mit BI beschäftigen, möchte ich auf eine Fakten eingehen. Eine aktuelle Studie vom IDC hat vorgestellt, dass das weltweite Datenvolumen sich alle 2,5 Jahre verdoppeln wird. 2020 wird dies auf 5 Zetabyte angestiegen sein. Andere Studie nennen auch Zahlen von 25 Zetabyte. Damit Sie sich die Größenordnung der Daten etwas besser vorstellen können, habe ich das Datenvolumen auf alle Einwohner Westeuropas heruntergebrochen. Neben dem gigantischen Datenvolumen gibt es noch andere Faktoren, die für BI sprechen. So haben wir es mit unterschiedlichen Datenquellen, Datenformaten und letztendlich auch mit einer unterschiedlichen Datenqualität zu tun. Wenn Sie sich heute die IT-Landschaft in Unternehmen anschauen, so sind – allen im Unternehmen – unterschiedlichen Anwendungssysteme in den Geschäftsprozess eingebunden. →
- #24 Der Zugriff auf die Berichte und Auswertungen kann über sogenannte Berichtssysteme geregelt werden. Berichtssysteme lassen sich in aktive und passiver Systeme einteilen. Aktive Systeme erstellen Berichte ohne Eingreifen des Benutzers. Je nach zeitlicher Vorgabe wird hier nach periodischen und aperiodischen Systemen unterschieden. Bei den passiven System werden die Berichte erst durch Generierung durch den Benutzer erstellt. Hier greifen die Benutzer häufig auf sogenannte Ad hoc Berichte zu. Scorecards - Momentaufnahme verschiedener entscheidungsrelevanter Daten - Verdichtung unterschiedlicher Informationen in unterschiedlicher Form: Kennzahlen, Messpunkte, Key Performance Indicatoren KPI = betriebswirtschaftlicher Schlüsselkennziffern, die der Erreichung der strategischen Ziele dienen Dashboards - Zusammenfassung unterschiedlicher Scorecards Cockpits - Kennzahlen Cockpits können als eigenständiges Informationssystem realisiert werden - Bestandteil eine Management Information System (MIS) Management Information System: berichtsorientieres Analysesystem zur Planung, Steuerung und Kontrolle der operativen Wertschopfungskette