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Operational Intelligence
                &
Enterprise Decision Management

  7. Europäische TDWI Konferenz   Christian Schieder /   Christian Kurze
           TDWI München 2008
                   04. 06. 2008
Decision Support bei Caenorhabditis elegans
Operational Intelligence & Enterprise Decision Management




                                                           Quelle: Besserau, Jean-Louis: Genetics and Neurobiology of C. elegans, Institute national de la
                                                            santé et de la recherche médicinal, 2007, http://www.biologie.ens.fr/bcsgnce/, 21-02-2008.
© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                                 S. 1
Das Grundproblem der „Intelligence“
Operational Intelligence & Enterprise Decision Management




        „Ein großer Teil der Nachrichten, die man im Krieg bekommt, ist
        widersprechend, ein noch größerer falsch und bei weitem der größte
        einer ziemlichen Ungewißheit unterworfen.“
                                                               Carl von Clausewitz (1827), Preußischer General, in seinem
                                                               Standardwerk „Vom Kriege“, Erstes Buch „Über die Natur
                                                               des Krieges“, Kap. VII „Nachrichten im Kriege“.




© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München       S. 2
Inhalt
Operational Intelligence & Enterprise Decision Management




             1 Einleitung
             2 Theoretische Grundlagen
             3 Praktische Umsetzung
                    – Pause –

             4 Marktüberblick
             5 BI-Cool(Tool)Tour
             6 Ausblick

© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München   S. 3
Inhalt
Operational Intelligence & Enterprise Decision Management




             1      Einleitung

             2 Theoretische Grundlagen
             3 Praktische Umsetzung
                    – Pause –

             4 Marktüberblick
             5 BI-Cool(Tool)Tour
             6 Ausblick

© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München   S. 4
Gartner Hype Cycle Business Intelligence 2007
Einleitung




                                                                                                                        Quelle: Gartner, Juli 2007.
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Operational Intelligence Buzzword Dschungel
Einleitung


         Real Time Warehousing                                            Automated Decision Making
   Dynamic Warehousing                                  Predictive Analytics                          Streaming Analytics
                      Active Warehousing                                Business Activity Monitoring

      Business Rules Technology                                  Process Performance Measurement

            Business Intelligence 2.0                                             Dynamic Process Control
               Pervasive Business Intelligence                                    Complex Event Processing
         Operational Data Store                                         Event Correlation
           Adaptive Enterprise                             Zero-Latency                      Event Stream Processing
                    Agil Enterprise                                             Visual Analysis
    Enterprise Decision Management                                          Operational Business Intelligence

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Anwendungsfelder
Einleitung




          Betrugserkennung (Fraud detection)                                        Application performance monitoring
          Verkehrs- und Produktionsüberwachung,                                     Dynamic pricing and yield management
           Logistik, Netzwerkverwaltung (Systems
                                                                                     RFID/sensor network data analysis
           monitoring)
                                                                                     Data validation
          Nachrichtenüberwachung (Presse, Börse,
           Wetter, …)                                                                Risk management
          Demand sensing                                                            Supply chain optimization
          Payments & cash monitoring                                                Call center optimization
          Data security monitoring                                                  …
          Algorithmic trading




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Corporate Performance Management
Einleitung
                                                                    Definition von
                                                                   Unternehmens-
                                                                        zielen



                                             Ergebnis-           Strategische                  Definition
                                                                                             strategischer
                                              analyse               Ebene                         KPIs



                                                                     Process
                                                                  Prozessdesign &
                                                                   Design & KPI
                                                                   KPI Definition
                                                                     Definition
                                               Plan- &                                       Planung der
                                              Prozess-                                        Prozess-
                                             anpassung                                         leistung



                                       Prozess-
                                      leistungs-
                                                                   Operative                        Prozess-
                                                                                                 automatisierung
                                       analyse                      Ebene


                                               Prozess-
                                                                                               Prozess-
                                              leistungs-
                                                                                              ausführung
                                              ermittlung

                                                                      Prozess-
                                                                    überwachung


                                             Angepasst nach: Melchert, F.; Winter, R.; Klesse, M.: Aligning Process Automation and Business Intelligence to
                                                        Support Corporate Performance Management. Proc. of the 10th AmCIS, New York, 2004, S. 4060.
© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                                 S. 11
Latenzzeiten I
Einleitung



                                        Geschäfts-
                 (Potenzieller)
                                        vorfall
                     Wert der
                 Entscheidung
                                                         Daten im DW
                                                         verfügbar


                                                                        Analyseergebnisse
                                                                        verfügbar

                                                                                         Entscheidung
                                                                                         getroffen
                                                                                                            Maßnahme
                                                                                                            umgesetzt


                                              Daten-       Analyse-    Entscheidungs-       Umsetzungs-
                                              latenz        latenz         latenz             latenz

                                                                                                                  Zeit




                                              Quelle: Hackathorn, Richard: Minimizing Action Distance, http://www.tdan.com/i025fe04.htm, 01-07 -2003.
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Latenzzeiten II
Einleitung




   Zusätzlicher Gewinn
   (Gewinnvorsprung) bei                             Operative
   sofortiger Entscheidung                           Entscheidungssituation

                                                                          Taktische
                                                                          Entscheidungssituation

                                                                                                         Strategische
                                                                                                         Entscheidungssituation




                                                                                                                        Zeit




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Inhalt
Operational Intelligence & Enterprise Decision Management




             1      Einleitung

             2 Theoretische Grundlagen
             3 Praktische Umsetzung
                    – Pause –

             4 Marktüberblick
             5 BI-Cool(Tool)Tour
             6 Ausblick

© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München   S. 14
Menschliches Verhalten – Das S-O-R-Modell
Theoretische Grundlagen . Verhaltenswissenschaft




       Verhaltenswissenschaft beschreibt, erklärt und versucht
           menschliches Verhalten in Organisationen vorherzusagen
       S-O-R-Modell des Neobehaviorismus betrachtet intrapersonelle
           Konstrukte zur Voraussage und Beeinflussung von Verhalten



                                                             Organismus (O)
        Stimulus                                                                                                        Reaktion
           (S)                                                                                                            (R)
                                                                „Black Box“




© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München              S. 15
Menschliches Verhalten – Das S-O-R-Modell
Theoretische Grundlagen . Verhaltenswissenschaft




                                                                   Organismus (O)




                                                                                                           Verhaltensintention
                                            Wahrnehmung
                                                                 Instinkte/Triebe
                                 Rezeptor




                                                                                                                                 Effektor
        Stimulus                                               Bedürfnisse/Motive                                                           Reaktion
           (S)                                                Werte/Einstellungen                                                             (R)
                                                          Anspruchsniveau/Erwartungen
                                                                 Qualifikationen




    Reize aus der Umwelt erregen                           Die Erregung des autonomen                                          … führen zu
     Sinnesorgane (Augen, Ohren,                             und motorischen Systems,                                    Verhaltensintentionen,
        Haut) und werden über                             aktivierte Motive, Erwartungen,                             die über Effektoren (Muskeln,
   Rezeptoren (Netzhaut, Schnecke,                                Fähigkeiten etc. …                                   Sehnen) zu beobachtbaren
    Schleimhaut) wahrgenommen.                                                                                              Reaktionen führen


                                                          Quelle: Staehle, Wolfgang; Management – Eine verhaltenswissenschaftliche Perspektive, 1999, S. 163

© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                                  S. 16
Sense and Response Loops
Theoretische Grundlagen . Kybernetik und Verhaltenswissenschaft




       Fünf Schritte innerhalb einer Sense and Response Loop:
                     S-I (F)-A-D-R: Sense, Interpret (Filter), Analyze, Decide, Respond
       Einordnung in das menschliche Verhalten:

                                                                Organismus (O)




                                                                                                     Verhaltensintention
                                            Wahrnehmung




                                                                 Instinkte/Triebe
                                 Rezeptor




                                                                                                                           Effektor
        Stimulus                                               Bedürfnisse/Motive                                                        Reaktion
           (S)                                                Werte/Einstellungen                                                          (R)
                                                          Anspruchsniveau/Erwartungen
                                                                 Qualifikationen


                      Sense                                    Interpret (Filter),                Decide                              Respond
                                                                    Analyze


© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                               S. 17
Enterprise Decision Management definiert
Theoretische Grundlagen




       Enterprise Decision Management is a systematic approach to
           automating and improving operative business decisions. It aims to
           increase the precision, consistency, and agility of these decisions and
           reduce the time to decide and the cost of the decision.
                                                                       Quelle: Taylor, James; Raden, Neil: Smart (Enough) Systems – How to Deliver
                                                                 Competitive Advantages by Automating Hidden Decisions, Prentice Hall, 2007, S. 39.




       Enterprise Decision Management, …, entails all aspects of managing
           automated decision design and deployment that an organization
           uses to manage its interactions with customers, employees and
           suppliers.                  Quelle: http://en.wikipedia.org/wiki/Enterprise_Decision_Management, 18-02-2008.




© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                             S. 18
Kennzeichen operativer Entscheidungen
Theoretische Grundlagen . Enterprise Decision Management



                                                                niedrig         Ausprägung                hoch




                          Frequenz


                          Zeitsensitivität


                          IT-Unterstützung


                          Interaktivität



                                                             strategisch            Ebene                operativ




© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München   S. 19
Kernforderungen des EDM
Theoretische Grundlagen . Enterprise Decision Management



     Genauigkeit                                                                    Geschwindigkeit
                   Zielgerichtetheit einer Entscheidung im                                        Zeit vom Treffen einer
                    Hinblick auf die Erreichung von                                                 Entscheidung bis zu deren
                    Unternehmenszielen (Effektivität).                                              Umsetzung.
     Konsistenz                                                                     Kosten
                   Einheitlichkeit von Entscheidungen                                             Monetärer Aufwand für das
                    ceteris paribus über die Zeit, über alle                                        Vorbereiten und Treffen einer
                    organisatorische Einheiten im Sinne der                                         Entscheidung (Effizienz).
                    Unternehmensstrategie.

     Agilität
                   Geschwindigkeit und Kosten für die
                    Anpassung organisationaler Regeln,
                    Richtlinien und Prozeduren (Flexibilität).                               Robustheit?




© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München               S. 20
Operational Intelligence
Theoretische Grundlagen




       Operational Intelligence focuses on providing real-time monitoring
           of business processes and activities as they are executed within
           computer systems, and in assisting in optimizing these activities and
           processes by identifying and detecting situations that correspond to
           interruptions and bottlenecks.
       This is achieved by observing the progress of the business processes
           and computing several metrics in real-time using these progress
           events and publishing the metrics to one or more channels.
                                                                              Quelle: http://en.wikipedia.org/wiki/Operational_Intelligence, 08.05.2008.



       Operational Business Intelligence delivers information and insights
           to a broad range of users within hours or minutes for the purpose of
           managing or optimizing operational or time-sensitive business
           processes.            Quelle: Eckerson, Wayne W.: Best Practices in Operational BI, TDWI Best Practises Report, 2007, S. 6.



© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                              S. 21
Abgrenzung von Operational Intelligence
Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence




            Perspektive                       Strategic                      Tactical                         Operational
                                              Intelligence                   Intelligence                     Intelligence

            Entscheidungs-                    Grundsatz-                     Ausgestaltungs-                  Ausführungs-
            fokus                             entscheidungen                 entscheidungen                   entscheidungen

            Nutzer                            C-Level                        VP-Level                         LOB-Level

            Zeithorizont                      Langfristig                    Mittelfristig                    Kurzfristig

            Datenhorizont                     Historisiert                   Historisiert                     Ereignisbasiert &
                                                                                                              Historisiert




© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München             S. 22
Ebenen der Operational Intelligence
Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence




                                        REAL TIME
                                LOW




                                                                                      EXECUTE
                                      DATALATENCY



                                                                                     PROCESSES


                                                                        FACILITATE
                                                                        PROCESSES


                                                             MONITOR
                                                            PROCESSES

                                                     ANALYZE
                                                    PROCESSES
                                        DAILY




                                                      Operational    Operational     Composite          Event-driven
                                                       reports       dashboards      applications     Analytic platforms
                                HIGH                                     BUSINESS VALUE                             HIGH




                                                                Quelle: Eckerson, Wayne W.: Best Practices in Operational BI, TDWI Best Practises Report, 2007, S. 6.
© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                                           S. 23
Entscheidungen im ECA-Tupel
Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence




       Entscheidungen lassen sich als Teil eines 3-Tupels von Ereignis,
           Bedingung und Handlung (engl. Event, Condition, Action; ECA)
           konzeptualisieren.
       Entscheidungen entsprechen dabei dem Übergang von Bedingung zu
           Handlung.

                                                Ereignis
                                                   Sensor




                                                 Daten           Erkenntnis        Bedingung Entscheidung               Action




© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München            S. 24
Entscheidungsunterstützung
Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence



                                               Handlungen
                                                                                                              Handlungslatenz
                  Feedbacklatenz



                 ERP             CRM            Operative                               …
                                                Systeme



                                                                                                                          Entscheidung


                   Datenlatenz             Datenintegration            ESB


                                                                                               Entscheidungslatenz




                                  Data         Analytische                              …
                 OLAP                                                                                                      Erkenntnis
                                 Mining         Systeme


                                                                                                         Analyselatenz




© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                    S. 25
Technologien zur Verringerung von Latenzzeiten
Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence



       Datenlatenz                                                             Analyselatenz
                     Micro-batches                                                             Data/Process Mining
                     Change Data Capture                                                       Visual Analysis
                     Event Stream Processing                                                   Complex Event Processing
                     In-Memory-Databases                                                       Business Activity Monitoring
                     Grid Computing
                                                                                                …
                     …

                                                                                Handlungslatenz
       Entscheidungslatenz
                                                                                                Workflow/ Process Engines
                     Business Rules Engines
                                                                                                ERP/ CRM/ SCM/ …
                     Case-based Reasoning
                                                                                                …
                     …


© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München           S. 26
Drei Säulen der Operational Intelligence
Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence




                                                Operational Intelligence

                     PPM                                          BAM                                         PFS
             Process Performance                             Business Activity                       Planning , Forecasting,
                Management /                                   Monitoring                                 Simulation
                Measurement


             Ex post (Blick in den                       In situ (Blick auf Abläufe in              Ex ante (Blick durch die
              Rückspiegel)                                 Bearbeitung)                                Windschutzscheibe)

             Analyse und Verbesserung                    Ad-hoc Maßnahmen und                       Unterstützung bei
                                                           Alerting                                    Entscheidungen
             Prozess- und Kommunika-
              tionsstatistiken                            Event- und Regel-orientiert                Event- und Regel-orientiert




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Events / Ereignisse
Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence



       An Event is a notable thing that happens inside or outside your
           business. An event (business or system) may signify a problem or
           impending problem, an opportunity or threat, a threshold or
           deviation.      Quelle: Michelson, B.: Event-Driven Architecture Overview, http://dx.doi.org/10.1571/bda2-2-06cc , 2006, S. 2.

       Ein Ereignis (v. althochdeutsch irougen = vor Augen stellen, zeigen)
           findet immer dann statt, wenn etwas passiert oder sich etwas
           verändert. In der Regel geht ein Ereignis mit der Veränderung eines
           Zustands einher bzw. ist deren Auslöser.
       Unter einem Ereignis (engl. event) versteht man dasjenige, was eine
           Aktion (Event Handler Programm) und damit eine
           Zustandsveränderung auslöst. Diese Ereignisse können
           Benutzereingaben (Mausklick, Taste, Spracheingabe,
           Geräteanschluss, ...) oder Systemereignisse (Zeitpunkt, Fehler,
           Datenveränderung, Sensor, ...) sein.
                                                                         Quelle: Wikipedia, http://de.wikipedia.org/wiki/Ereignis, Abruf vom 09.05.2008.

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Datenströme – Events in der IT
Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence




       Datenstrom: Kontinuierlich übersandte Datensätze, deren Größe,
           Menge sowie schnelles Aufkommen verbieten, sie vor der
           Verarbeitung zu speichern.
       Bisherige Forschung: Überwachung eines Datenflusses auf das
           Vorkommen bestimmter Daten und Analyse von Daten innerhalb des
           Stroms
       Unterscheidung:
                     Transaktionsströme (Log-Daten: Kreditkartennutzung, Telefonanrufe, Zugriff
                      auf Webressourcen)
                     Messdatenströme (Sensoren, Rechnernetzwerke, wissenschaftliche
                      Messstationen)




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Datenströme – Events in der IT
Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence




       Überwachung und Anfrageauswertung:
                     Überwachung: Suche nach bestimmten Mustern, z.B. Nachrichten über ein
                      bestimmtes Land in Strom von Pressemeldungen, große Kursschwankungen
                      in Strom von Börsendaten, lebensbedrohliche Wertkombinationen in
                      medizinischen Messdaten
                     Filtern/Anfragen: komplexe Anfragen, wie in Datenbankanwendungen;
                      selbe Anfragesprachen wie für traditionelle Datenbanksysteme (SQL, XPath)
       Analyse von Datenströmen:
                     Ermittlung aggregierter Werte
                     Anwendungen: Trendanalyse, Abrechnung über die Nutzung von Rechnern
                      und Rechnernetzen sowie Verkehrswegen, Systemüberwachung,
                      Früherkennung von Ereignissen




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Business Rules / Geschäftsregeln
Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence




       Eine Geschäftsregel ist eine Direktive oder Guideline, die das
           Geschäftsverhalten beeinflussen oder leiten soll.
                                                         Quelle: Schacher, M.; Grässle, P.: Agile Unternehmen durch Business Rules, Springer, 2006, S. 17.



       Ableitungsregeln: Herleiten neuer Informationen aus bestehenden
           Informationen
                     Premium-Kunden sind solche, deren Umsatz in den letzten 12 Monaten über
                      5.000 EUR lag.
       Einschränkungen: Aussagen über das Geschäft, die wahr sein
           müssen; Verbote und Gebote
                     Ein Kunde darf sein Kreditlimit nie überschreiten.
       Prozessregeln: Anstoßen, verhindern oder erlauben von Aktionen
                     Bei Bestellungsaufgabe ist die Bonität des Kunden zu prüfen.

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Business Rules Management – BRM
Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence




       Regeln sind eine wertvolle Unternehmensressource, der Umgang mit
           ihnen muss in einem kontrollierten Prozess erfolgen
       Externalisierung und Dokumentation der Geschäftsregeln




                                                         Quelle: Schacher, M.; Grässle, P.: Agile Unternehmen durch Business Rules, Springer, 2006, S. 19.
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Inhalt
Operational Intelligence & Enterprise Decision Management




             1      Einleitung

             2 Theoretische Grundlagen
             3 Praktische Umsetzung
                    – Pause –

             4 Marktüberblick
             5 BI-Cool(Tool)Tour
             6 Ausblick

© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München   S. 33
Real-Time und Active Business Intelligence
Praktische Umsetzung


       Real Time Business Intelligence = right time as needed

           Real Time Business Intelligence ist ein dispositives System, das
           Informationen in jeder benötigten Aktualität und Antwortzeit zur
           Verfügung stellen kann. Die Aktualität und Antwortzeit sind dabei
           nicht einheitlich, sondern bedarfsorientiert (Stage 1 bis Stage 4).
       Active Business Intelligence = event-driven acting BI

           Active Business Intelligence ist ein dispositives System, das Ereignisse
           identifizieren und verarbeiten kann und darauf mit einer Aktion in
           der Systemumgebung reagiert. Das Ziel ist die teilweise oder
           vollständige Automatisierung von Routineentscheidungen (Stage 5).
                Agile Business Intelligence




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Information Evolution in Data Warehousing
Praktische Umsetzung




                                   Quelle: Brobst, Stephen; Rarey, Joe, http://dssresources.com/papers/features/brobst&rarey01062003.html, 06.05.2008.
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Architektur-Dschungel verschiedener Anbieter
Praktische Umsetzung




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Architekturen – Reporting
Praktische Umsetzung




                            ERP


   Purchase

                            SCM
                                                                                                                   Reports
 Distribution                                                                Data Warehouse                                   Analysten
                                                   ETL-Batch

                            CRM

Customer Care

                           Legacy




  Processes                Systems              Data Integration                Data Storage                      Analytics     User

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Architekturen – Analyzing
Praktische Umsetzung




                            ERP

                                                                                                                   Reports
   Purchase

                            SCM

 Distribution                                                                Data Warehouse                                   Analysten
                                                   ETL-Batch

                            CRM
                                                                                                                    OLAP
Customer Care

                           Legacy



                                                            „Manuelle“ Rückkopplung


  Processes                Systems              Data Integration                Data Storage                      Analytics     User

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Architekturen – Predicting
Praktische Umsetzung




                           ERP

                                                                                                                   Reports
   Purchase                                        ETL-Batch
                           SCM

                                                                             Data Warehouse

 Distribution              CRM                     ETL-Batch
                                                                                                                    OLAP       Analysten

                          Legacy                   ETL-Batch
Customer Care                                                                      ODS


                                                   ETL-Batch                                                     Data Mining
                        Workflow-
                         Engine


                                                            „Manuelle“ Rückkopplung


  Processes                Systems              Data Integration                Data Storage                      Analytics      User

© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                S. 39
Architekturen – Monitoring
Praktische Umsetzung




                           ERP
                                                                                                                    Reports

   Purchase                                        ETL-Batch
                           SCM
                                                                             Data Warehouse
                                                                                                                    OLAP
 Distribution              CRM                     ETL-Batch
                                                                                                                                Analysten

                          Legacy                                                                                  Data Mining
Customer Care                                                                      ODS

                                                    Micro
                        Workflow-                  Batches
                         Engine
                                                Enterprise Service Bus                                            Dashboards


                                                                        „Manuelle“ Rückkopplung

  Processes                Systems              Data Integration                Data Storage                      Analytics       User

© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                 S. 40
Architekturen – Decisioning
 Praktische Umsetzung



                        ERP                                                                                               Reports
                                             ETL-Batch
                                                                     Data Warehouse

  Purchase
                        SCM                  ETL-Batch                                                                     OLAP

                                                                            ODS
                                                                                                    Event
 Distribution           CRM                                                                       Processing
                                                                                                    Engine
                                                                                                                         Data Mining
                                               Micro                                                                                      Analysten
                                              Batches

                       Legacy                                          Stream Cache
Customer Care
                                                                                                                         Dashboards

                     Workflow-            Event Streams                                            Business
                                                                        Business                     Rules
                      Engine                                              Rules                     Engine
                                                                       Repository
                                                                                                                           Mobile
                                                        Decision Service Bus                                               Devices

                                                      Transaction Service Bus

                                    Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen                            „Manuelle“ Rückkopplung
  Processes            Systems           Data Integration              Data Storage                 Decisions             Analytics        User

 © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                        S. 41
Operational Intelligence – PPM
 Praktische Umsetzung . Komponenten



                        ERP                                                                                               Reports
                                             ETL-Batch
                                                                     Data Warehouse

  Purchase
                        SCM                  ETL-Batch                                                                     OLAP

                                                                            ODS
                                                                                                    Event
 Distribution           CRM                                                                       Processing
                                                                                                    Engine
                                                                                                                         Data Mining
                                               Micro                                                                                      Analysten
                                              Batches

                       Legacy                                          Stream Cache
Customer Care
                                                                                                                         Dashboards

                     Workflow-            Event Streams                                            Business
                                                                        Business                     Rules
                      Engine                                              Rules                     Engine
                                                                       Repository
                                                                                                                           Mobile
                                                        Decision Service Bus                                               Devices

                                                      Transaction Service Bus

                                    Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen                            „Manuelle“ Rückkopplung
  Processes            Systems           Data Integration              Data Storage                 Decisions             Analytics        User

 © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                        S. 42
Operational Intelligence – BAM
 Praktische Umsetzung . Komponenten



                        ERP                                                                                               Reports
                                             ETL-Batch
                                                                     Data Warehouse

  Purchase
                        SCM                  ETL-Batch                                                                     OLAP

                                                                            ODS
                                                                                                    Event
 Distribution           CRM                                                                       Processing
                                                                                                    Engine
                                                                                                                         Data Mining
                                               Micro                                                                                      Analysten
                                              Batches

                       Legacy                                          Stream Cache
Customer Care
                                                                                                                         Dashboards

                     Workflow-            Event Streams                                            Business
                                                                        Business                     Rules
                      Engine                                              Rules                     Engine
                                                                       Repository
                                                                                                                           Mobile
                                                        Decision Service Bus                                               Devices

                                                      Transaction Service Bus

                                    Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen                            „Manuelle“ Rückkopplung
  Processes            Systems           Data Integration              Data Storage                 Decisions             Analytics        User

 © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                        S. 43
Operational Intelligence – PFS
 Praktische Umsetzung . Komponenten



                        ERP                                                                                               Reports
                                             ETL-Batch
                                                                     Data Warehouse

  Purchase
                        SCM                  ETL-Batch                                                                     OLAP

                                                                            ODS
                                                                                                    Event
 Distribution           CRM                                                                       Processing
                                                                                                    Engine
                                                                                                                         Data Mining
                                               Micro                                                                                      Analysten
                                              Batches

                       Legacy                                          Stream Cache
Customer Care
                                                                                                                         Dashboards

                     Workflow-            Event Streams                                            Business
                                                                        Business                     Rules
                      Engine                                              Rules                     Engine
                                                                       Repository
                                                                                                                           Mobile
                                                        Decision Service Bus                                               Devices

                                                      Transaction Service Bus

                                    Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen                            „Manuelle“ Rückkopplung
  Processes            Systems           Data Integration              Data Storage                 Decisions             Analytics        User

 © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                        S. 44
Event Processing / Ereignisverarbeitung
Praktische Umsetzung . Komponenten




       An Event is a notable thing that happens inside or outside your
           business. An event (business or system) may signify a problem or
           impending problem, an opportunity or threat, a threshold or
           deviation.
                                            Quelle: Michelson, B.: Event-Driven Architecture Overview, http://dx.doi.org/10.1571/bda2-2-06cc , 2006, S. 2.




       Datenstrom: Kontinuierlich übersandte Datensätze, deren Größe,
           Menge sowie schnelles Aufkommen verbieten, sie vor der
           Verarbeitung zu speichern.




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Event Processing / Ereignisverarbeitung
Praktische Umsetzung . Komponenten



       Simple Event Processing (SEP)
                     Ereignis initiiert eine nachgelagerte Handlung
                     Bsp.: einfache Workflow, Triggers
       Event Stream Processing (ESP)
                     Ereignisse werden klassifiziert und an Abonnenten „weitergestreamt“
                     Fokus liegt auf der Versorgung nachgelagerter Ereigniskonsumenten mit
                      Echtzeit-Information
       Complex Event Processing (CEP)
                     Semantische, räumliche und zeitliche Korrelationen zwischen
                      Ereignissen werden evaluiert, ausgewertet und entsprechende
                      Handlungen angestoßen
                     Einsatz von komplexen Algorithmen und Verfahren, um Ereignisse über
                      lange Zeiträume und verschiedene Ereignistypen hinweg zu korrelieren

                                           Quelle: Michelson, B.: Event-Driven Architecture Overview, http://dx.doi.org/10.1571/bda2-2-06cc , 2006, S. 2f.
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Event Processing / Ereignisverarbeitung
Praktische Umsetzung . Komponenten




       Verschiedene Algorithmen zur Anfrageauswertung und Analyse von
           Datenströmen
       Integration von historischen und streambasierten Daten




                                                                                    Quelle: Espertech, http://www.espertech.com/products/esper.php.
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Event Flow / Ereignisfluss
Praktische Umsetzung . Komponenten




          Event Generators:
                     Quelle des Events: Applikation, Datenspeicher, Service, Geschäftsprozess,
                      Collaboration-Werkzeug (E-Mail, Instant Messenger)
          Event Sensor:
                     Router / Filter, Aufnahme von Events
          Event Channel:
                     Transportiert den Event: i.d.R. messaging backbone
          Event Processing:
                     Evaluierung gegen Processing-Rules, Initiierung von Aktionen: Serviceaufruf, Starten
                      eines Geschäftsprozesses, Publishing an Subscriber, Notifying, Generierung von
                      neuen Events, Speichern für analytische Zwecke
          Event Consumers:
                     Getriggerter Event Consumer führt seine Aktivität aus


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Event Flow / Ereignisfluss
 Praktische Umsetzung . Komponenten

                                           Event
                                         Consumer
                        ERP                                                                                               Reports
                                             ETL-Batch
                                                                     Data Warehouse

  Purchase
                        SCM                  ETL-Batch                                                                     OLAP
                                            Event                           ODS
                                            Sensor                                                  Event
 Distribution           CRM                                                                       Processing
                                                                                                    Engine
                                                                                                                         Data Mining
                                               Micro                                                                                      Analysten
                                              Batches

                       Legacy                                          Stream Cache
Customer Care
                                                                                                                         Dashboards

                     Workflow-            Event Streams                                            Business
                                                                        Business                     Rules
                      Engine                                              Rules                     Engine
                                                                       Repository
                                                                                                                           Mobile
                                                        Decision Service Bus                                               Devices
   Event
 Generators                                           Transaction Service Bus
                                                                                                                      Event
                              EventRückkopplung durch automatisierte Entscheidungen                                 Processing
                                                                                                                „Manuelle“ Rückkopplung
  Processes                 Channel(s) Data Integration
                       Systems                                  Data Storage                        Decisions             Analytics        User

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Drei Typen von Business Rules Technologie
Praktische Umsetzung . Komponenten




        1. Rule Execution Technologie (Business Rule Engines; BREs)
                     Eigentliche Business Rule Engines
                     Workflow-Management-Systeme
                     Datenbanksysteme (via Trigger, Stored Procedures)
                     ERP-Systeme (implizite Rules)
        2. Rule Management Technologie
                     Management – keine automatische Ausführung
                     Frontend für Rule-(Weiter-)Entwicklung
                     Oftmals Vermischung mit Rule Execution
        3. Rule Discovery Technologie
                     Reverse Engineering von Legacy Code
                     Process Mining
                                              Quelle: Schacher, Markus; Grässle, Patrick: Agile Unternehmen durch Business Rules. Springer 2006, S. 214 f.
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„Lebenszyklus“ von Business Rules
Praktische Umsetzung . Komponenten




       Externalisierung
                     Rule Developer
                     Werkzeuge: Rule Builder
       Ablage
                     Werkzeug: Rule Repository
       Ausführung
                     Business Rules Engine
       Management
                                                                                            Quelle: Yasu Technologies, http://www.yasutech.com, 2008.
                     Business User verbessern / passen Rules an
                     Process Mining
                     Werkzeuge: Web Editor, Rule Builder


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Business Rules
 Praktische Umsetzung . Komponenten



                        ERP                                                                                               Reports
                                             ETL-Batch
                                                                     Data Warehouse

  Purchase
                        SCM                  ETL-Batch                                                                     OLAP

                                                                            ODS
                                                                                                    Event
 Distribution           CRM                                                                       Processing
                                                                                                    Engine
                                                                                                                         Data Mining
                                               Micro                                                                                      Analysten
                                              Batches

                       Legacy                             Rule         Stream Cache                                          Rule
Customer Care                                           Storage                                                            Execution
                                                                                                                         Dashboards

                     Workflow-            Event Streams                                            Business
                                                                        Business                     Rules
                      Engine                                              Rules                     Engine
                                                                       Repository
                                                                                                                           Mobile
                                                        Decision Service Bus                                               Devices

                                                      Transaction Service Bus

                                    Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen                            „Manuelle“ Rückkopplung
  Processes            Systems           Data Integration              Data Storage                 Decisions             Analytics        User

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Kritische Erfolgsfaktoren
Praktische Umsetzung




       Kritische Erfolgsfaktoren bei der Umsetzung einer EDA:
                      Support durch das Top-Management
                      Business Ownership der Gesamtlösung
                      Balance zwischen kurz- und langfristigen BI-Zielen
                      Adäquate Ressourcen für Entwicklung und Betrieb
                      Sicherstellung von Datenintegrität und -qualität
                      Flexibilität der Datenstrukturen, Metadatenmanagement
                      Flexibilität und Vielseitigkeit der Architektur
                      Robustes System und weitreichender User-Support
       Realisierung der Erfolgsfaktoren durch SLAs


                                                             Quellen: Markarian, J., Brobst, S., Bedell, J., Critical Success Factors Deploying Pervasive BI, 2007;
     Davis, J. R., Business Intelligence NetworkTM Research Report, Using Operational Business Intelligence for Intra-Day Analysis and Decision Making, 2007.

© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                                        S. 53
Inhalt
Operational Intelligence & Enterprise Decision Management




             1      Einleitung

             2 Theoretische Grundlagen
             3 Praktische Umsetzung
                    – Pause –

             4 Marktüberblick
             5 BI-Cool(Tool)Tour
             6 Ausblick

© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München   S. 54
Agile Business Intelligence Architecture
 Marktüberblick



                        ERP                                                                                               Reports
                                             ETL-Batch
                                                                     Data Warehouse

  Purchase
                        SCM                  ETL-Batch                                                                     OLAP

                                                                            ODS
                                                                                                    Event
 Distribution           CRM                                                                       Processing
                                                                                                    Engine
                                                                                                                         Data Mining
                                               Micro                                                                                      Analysten
                                              Batches

                       Legacy                                          Stream Cache
Customer Care
                                                                                                                         Dashboards

                     Workflow-            Event Streams                                            Business
                                                                        Business                     Rules
                      Engine                                              Rules                     Engine
                                                                       Repository
                                                                                                                           Mobile
                                                        Decision Service Bus                                               Devices

                                                      Transaction Service Bus

                                     Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen                           „Manuelle“ Rückkopplung
  Processes            Systems           Data Integration              Data Storage                 Decisions             Analytics        User

 © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                        S. 55
Gartner Magic Quadrant Business Intelligence
Marktüberblick




                                                                                                                        Source: Gartner, January 2008.
© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                            S. 56
Gartner Magic Quadrant Business Process Analysis
Marktüberblick




                                                                                                                        Quelle: Gartner, January 2008.
© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                            S. 57
Forrester Wave™: Human-Centric BPM Q3 ’07
Marktüberblick




                                                                                                                 Quelle: Forrester Research Inc., 2007.
© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                            S. 58
Business Rules Anbieter Q2/2008
Marktüberblick




                                                                Quelle: Forrester Research Inc.: The Forrester Wave™: Business Rules Platforms, Q2 2008.
© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                              S. 59
Business Rules Platforms
Marktüberblick




                                                                Quelle: Forrester Research Inc.: The Forrester Wave™: Business Rules Platforms, Q2 2008.
© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                              S. 60
Markt für Business Activity Monitoring Tools
Marktüberblick

                                                                                                               ERP
                                             EAI                Anbieter           Produkt
  Anbieter      Produkt
                                                               Oracle             Enterprise Manager 10g Release 2
BEA            PA und P-BAM
                                                               PeopleSoft         Performance Management 8.9
IBM            WebSphere Business Monitor V6.0
                                                               Siebel             Business Analytics Platform 7.8
Microsoft      BizTalk Server 2006
                                                               SAP                SAP Netweaver
SeeBeyond      ICAN Suite 5
                                                                                                                                    Pure Player
                                                                                                           Anbieter      Produkt
Tibco          BusinessFactor, OpsFactor

WebMethod Fabric 6.5                                                                                      Axway         Synchrony Sentinel
                                                                                            BPM
                                                      Anbieter          Produkt                           Celequest     Activity Suite


                                       BI            IDS Scheer      ARIS PPM                             firstRain     firstRain
        Anbieter            Produkt
                                                     Pikos           Bonaparte                            iSphere       iSphere Event Server
      Business Objects    XI Release 2                                                                    Metatomix     Metatomix
                                                     Filenet         Business Process Manager
      Cognos              Cognos 8                                                                        Rhysome       ZOMA

      Informatica         PowerCenter                                                                     Senactive     InTime

      Information Builders WebFocus 7                                                                     Systar        BusinessBridge



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BAM Marktprognose
Marktüberblick


    1.     Gartner survey reveals that more than 80 percent of BAM projects have a positive ROI.
    2.     Through 2010, the adoption of BAM platforms will grow at least 200 percent from 2006 levels
           (0.7 probability).
    3.     By 2012, BAM solutions will be most frequently sourced from business application vendors (0.8
           probability).
    4.     By the end of 2008, each of the major business intelligence vendors will build or buy BAM
           functionality (0.7 probability).
    5.     By 2012, the average BAM latency requirements will decrease to less than one minute, from an
           average of less than 15 minutes in 2006 (0.7 probability).
    6.     In the long term, it is expected that most of the BAM deployments will be embedded within
           business applications.
    7.     Forrester: “Demand for Business Process Management Suites Will Accelerate Through 2009.”
    8.     By 2012, integration costs for problem-specific BAM projects will rise to at least twice the
           software license costs (0.7 probability).
    9.     Leading industries in BAM implementation are energy, communications, financial services, and
           retail/wholesale.
                                                                         Quelle: Gartner: MarketScope for Business Activity Monitoring Platforms, 3Q06.
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Event Processing Engines
Marktüberblick




       Coral 8: Coral 8 Engine

       IBM Streambase: Streambase Server

       Progress Apama: Apama EP Platform

       Oracle BEA: Weblogic Event Server
       EsperTech: Esper EP&CEP Platform
       Microsoft: BizTalk Server

       Systar: BusinessBridge (z.B. ARIS Process Event Monitor)
       …




© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München   S. 63
Inhalt
Operational Intelligence & Enterprise Decision Management




             1      Einleitung

             2 Theoretische Grundlagen
             3 Praktische Umsetzung
                    – Pause –

             4 Marktüberblick
             5 BI-Cool(Tool)Tour
             6 Ausblick

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Agile Business Intelligence Architecture
 BI-Cool(Tool)Tour



                        ERP                                                                                               Reports
                                             ETL-Batch
                                                                     Data Warehouse

  Purchase
                        SCM                  ETL-Batch                                                                     OLAP

                                                                            ODS
                                                                                                    Event
 Distribution           CRM                                                                       Processing
                                                                                                    Engine
                                                                                                                         Data Mining
                                               Micro                                                                                      Analysten
                                              Batches

                       Legacy                                          Stream Cache
Customer Care
                                                                                                                         Dashboards

                     Workflow-            Event Streams                                            Business
                                                                        Business                     Rules
                      Engine                                              Rules                     Engine
                                                                       Repository
                                                                                                                           Mobile
                                                        Decision Service Bus                                               Devices

                                                      Transaction Service Bus

                                     Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen                           „Manuelle“ Rückkopplung
  Processes            Systems           Data Integration              Data Storage                 Decisions             Analytics        User

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Ausgewählte Softwareanbieter
BI-Cool(Tool)Tour



          Rules Modelling:                                Visual Rules
                                                           http://www.visual-rules.de

          Rules Management:                               ILOG BMRS
                                                           http://www.ilog.com/

          Event Processing:                               Streambase
                                                           http://www.streambase.com


                                                           Coral8
                                                           http://www.coral8.com/

          Activity Monitoring:                            TIBCO
                                                           http://www.tibco.com/

          Event Analysis:                                 Senactive
                                                           http://www.senactive.com

          Visual Analysis:                                Tableau Software
                                                           http://www.tableausoftware.com



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                                                             http://www.senactive.com/fileadmin/Medienarchiv_Website/Datenblaetter/Datenblaetter_
                                                                DE/02_ARCHITEKTUR_INTIME_SENACTIVE_DE_080225_web.pdf , Abruf vom 10.05.2008.
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                                                       Quelle: Tableau Software, http://www.tableausoftware.com/products/tour, Abruf vom 10.05.2008.
© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München                          S. 73
Inhalt
Operational Intelligence & Enterprise Decision Management




             1      Einleitung

             2 Theoretische Grundlagen
             3 Praktische Umsetzung
                    – Pause –

             4 Marktüberblick
             5 BI-Cool(Tool)Tour
             6 Ausblick

© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München   S. 74
Fazit
Ausblick




       Klassische BI-Architekturen weisen grundlegende konzeptuelle
           Mängel auf, die eine Weiterentwicklung in Richtung eines
           umfassenden Entscheidungsmanagements (also E.-vorbereitung und
           E.-umsetzung) erschweren
       Operational Intelligence erfordert ein neues Verständnis von und
           neue Architekturen für Business Intelligence
       Technologische Konzepte sind vorhanden und müssen kombiniert
           und aufeinander abgestimmt eingesetzt werden




© Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München   S. 75
…und in Zukunft?
Operational Intelligence & Enterprise Decision Management




        „ Die Kenntnis der Umstände hat sich in uns vermehrt, aber die
        Ungewißheit ist dadurch nicht verringert, sondern gesteigert.“
                                                               Carl von Clausewitz (1827), Preußischer General, in seinem
                                                               Standardwerk „Vom Kriege“, Erstes Buch „Über die Natur
                                                               des Krieges“, Kap. III „Der kriegerische Genius“.




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Operational Intelligence - TDWI Europe 2008

  • 1. Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 7. Europäische TDWI Konferenz Christian Schieder / Christian Kurze TDWI München 2008 04. 06. 2008
  • 2. Decision Support bei Caenorhabditis elegans Operational Intelligence & Enterprise Decision Management Quelle: Besserau, Jean-Louis: Genetics and Neurobiology of C. elegans, Institute national de la santé et de la recherche médicinal, 2007, http://www.biologie.ens.fr/bcsgnce/, 21-02-2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 1
  • 3. Das Grundproblem der „Intelligence“ Operational Intelligence & Enterprise Decision Management „Ein großer Teil der Nachrichten, die man im Krieg bekommt, ist widersprechend, ein noch größerer falsch und bei weitem der größte einer ziemlichen Ungewißheit unterworfen.“ Carl von Clausewitz (1827), Preußischer General, in seinem Standardwerk „Vom Kriege“, Erstes Buch „Über die Natur des Krieges“, Kap. VII „Nachrichten im Kriege“. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 2
  • 4. Inhalt Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Praktische Umsetzung – Pause – 4 Marktüberblick 5 BI-Cool(Tool)Tour 6 Ausblick © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 3
  • 5. Inhalt Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Praktische Umsetzung – Pause – 4 Marktüberblick 5 BI-Cool(Tool)Tour 6 Ausblick © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 4
  • 6. Gartner Hype Cycle Business Intelligence 2007 Einleitung Quelle: Gartner, Juli 2007. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 5
  • 7. Operational Intelligence Buzzword Dschungel Einleitung Real Time Warehousing Automated Decision Making Dynamic Warehousing Predictive Analytics Streaming Analytics Active Warehousing Business Activity Monitoring Business Rules Technology Process Performance Measurement Business Intelligence 2.0 Dynamic Process Control Pervasive Business Intelligence Complex Event Processing Operational Data Store Event Correlation Adaptive Enterprise Zero-Latency Event Stream Processing Agil Enterprise Visual Analysis Enterprise Decision Management Operational Business Intelligence © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 6
  • 8. Anwendungsfelder Einleitung  Betrugserkennung (Fraud detection)  Application performance monitoring  Verkehrs- und Produktionsüberwachung,  Dynamic pricing and yield management Logistik, Netzwerkverwaltung (Systems  RFID/sensor network data analysis monitoring)  Data validation  Nachrichtenüberwachung (Presse, Börse, Wetter, …)  Risk management  Demand sensing  Supply chain optimization  Payments & cash monitoring  Call center optimization  Data security monitoring  …  Algorithmic trading © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 7
  • 9. Corporate Performance Management Einleitung Definition von Unternehmens- zielen Ergebnis- Strategische Definition strategischer analyse Ebene KPIs Process Prozessdesign & Design & KPI KPI Definition Definition Plan- & Planung der Prozess- Prozess- anpassung leistung Prozess- leistungs- Operative Prozess- automatisierung analyse Ebene Prozess- Prozess- leistungs- ausführung ermittlung Prozess- überwachung Angepasst nach: Melchert, F.; Winter, R.; Klesse, M.: Aligning Process Automation and Business Intelligence to Support Corporate Performance Management. Proc. of the 10th AmCIS, New York, 2004, S. 4060. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 11
  • 10. Latenzzeiten I Einleitung Geschäfts- (Potenzieller) vorfall Wert der Entscheidung Daten im DW verfügbar Analyseergebnisse verfügbar Entscheidung getroffen Maßnahme umgesetzt Daten- Analyse- Entscheidungs- Umsetzungs- latenz latenz latenz latenz Zeit Quelle: Hackathorn, Richard: Minimizing Action Distance, http://www.tdan.com/i025fe04.htm, 01-07 -2003. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 12
  • 11. Latenzzeiten II Einleitung Zusätzlicher Gewinn (Gewinnvorsprung) bei Operative sofortiger Entscheidung Entscheidungssituation Taktische Entscheidungssituation Strategische Entscheidungssituation Zeit © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 13
  • 12. Inhalt Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Praktische Umsetzung – Pause – 4 Marktüberblick 5 BI-Cool(Tool)Tour 6 Ausblick © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 14
  • 13. Menschliches Verhalten – Das S-O-R-Modell Theoretische Grundlagen . Verhaltenswissenschaft  Verhaltenswissenschaft beschreibt, erklärt und versucht menschliches Verhalten in Organisationen vorherzusagen  S-O-R-Modell des Neobehaviorismus betrachtet intrapersonelle Konstrukte zur Voraussage und Beeinflussung von Verhalten Organismus (O) Stimulus Reaktion (S) (R) „Black Box“ © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 15
  • 14. Menschliches Verhalten – Das S-O-R-Modell Theoretische Grundlagen . Verhaltenswissenschaft Organismus (O) Verhaltensintention Wahrnehmung Instinkte/Triebe Rezeptor Effektor Stimulus Bedürfnisse/Motive Reaktion (S) Werte/Einstellungen (R) Anspruchsniveau/Erwartungen Qualifikationen Reize aus der Umwelt erregen Die Erregung des autonomen … führen zu Sinnesorgane (Augen, Ohren, und motorischen Systems, Verhaltensintentionen, Haut) und werden über aktivierte Motive, Erwartungen, die über Effektoren (Muskeln, Rezeptoren (Netzhaut, Schnecke, Fähigkeiten etc. … Sehnen) zu beobachtbaren Schleimhaut) wahrgenommen. Reaktionen führen Quelle: Staehle, Wolfgang; Management – Eine verhaltenswissenschaftliche Perspektive, 1999, S. 163 © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 16
  • 15. Sense and Response Loops Theoretische Grundlagen . Kybernetik und Verhaltenswissenschaft  Fünf Schritte innerhalb einer Sense and Response Loop:  S-I (F)-A-D-R: Sense, Interpret (Filter), Analyze, Decide, Respond  Einordnung in das menschliche Verhalten: Organismus (O) Verhaltensintention Wahrnehmung Instinkte/Triebe Rezeptor Effektor Stimulus Bedürfnisse/Motive Reaktion (S) Werte/Einstellungen (R) Anspruchsniveau/Erwartungen Qualifikationen Sense Interpret (Filter), Decide Respond Analyze © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 17
  • 16. Enterprise Decision Management definiert Theoretische Grundlagen  Enterprise Decision Management is a systematic approach to automating and improving operative business decisions. It aims to increase the precision, consistency, and agility of these decisions and reduce the time to decide and the cost of the decision. Quelle: Taylor, James; Raden, Neil: Smart (Enough) Systems – How to Deliver Competitive Advantages by Automating Hidden Decisions, Prentice Hall, 2007, S. 39.  Enterprise Decision Management, …, entails all aspects of managing automated decision design and deployment that an organization uses to manage its interactions with customers, employees and suppliers. Quelle: http://en.wikipedia.org/wiki/Enterprise_Decision_Management, 18-02-2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 18
  • 17. Kennzeichen operativer Entscheidungen Theoretische Grundlagen . Enterprise Decision Management niedrig Ausprägung hoch  Frequenz  Zeitsensitivität  IT-Unterstützung  Interaktivität strategisch Ebene operativ © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 19
  • 18. Kernforderungen des EDM Theoretische Grundlagen . Enterprise Decision Management  Genauigkeit  Geschwindigkeit  Zielgerichtetheit einer Entscheidung im  Zeit vom Treffen einer Hinblick auf die Erreichung von Entscheidung bis zu deren Unternehmenszielen (Effektivität). Umsetzung.  Konsistenz  Kosten  Einheitlichkeit von Entscheidungen  Monetärer Aufwand für das ceteris paribus über die Zeit, über alle Vorbereiten und Treffen einer organisatorische Einheiten im Sinne der Entscheidung (Effizienz). Unternehmensstrategie.  Agilität  Geschwindigkeit und Kosten für die Anpassung organisationaler Regeln, Richtlinien und Prozeduren (Flexibilität).  Robustheit? © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 20
  • 19. Operational Intelligence Theoretische Grundlagen  Operational Intelligence focuses on providing real-time monitoring of business processes and activities as they are executed within computer systems, and in assisting in optimizing these activities and processes by identifying and detecting situations that correspond to interruptions and bottlenecks.  This is achieved by observing the progress of the business processes and computing several metrics in real-time using these progress events and publishing the metrics to one or more channels. Quelle: http://en.wikipedia.org/wiki/Operational_Intelligence, 08.05.2008.  Operational Business Intelligence delivers information and insights to a broad range of users within hours or minutes for the purpose of managing or optimizing operational or time-sensitive business processes. Quelle: Eckerson, Wayne W.: Best Practices in Operational BI, TDWI Best Practises Report, 2007, S. 6. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 21
  • 20. Abgrenzung von Operational Intelligence Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence Perspektive Strategic Tactical Operational Intelligence Intelligence Intelligence Entscheidungs- Grundsatz- Ausgestaltungs- Ausführungs- fokus entscheidungen entscheidungen entscheidungen Nutzer C-Level VP-Level LOB-Level Zeithorizont Langfristig Mittelfristig Kurzfristig Datenhorizont Historisiert Historisiert Ereignisbasiert & Historisiert © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 22
  • 21. Ebenen der Operational Intelligence Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence REAL TIME LOW EXECUTE DATALATENCY PROCESSES FACILITATE PROCESSES MONITOR PROCESSES ANALYZE PROCESSES DAILY Operational Operational Composite Event-driven reports dashboards applications Analytic platforms HIGH BUSINESS VALUE HIGH Quelle: Eckerson, Wayne W.: Best Practices in Operational BI, TDWI Best Practises Report, 2007, S. 6. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 23
  • 22. Entscheidungen im ECA-Tupel Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence  Entscheidungen lassen sich als Teil eines 3-Tupels von Ereignis, Bedingung und Handlung (engl. Event, Condition, Action; ECA) konzeptualisieren.  Entscheidungen entsprechen dabei dem Übergang von Bedingung zu Handlung. Ereignis Sensor Daten Erkenntnis Bedingung Entscheidung Action © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 24
  • 23. Entscheidungsunterstützung Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence Handlungen Handlungslatenz Feedbacklatenz ERP CRM Operative … Systeme Entscheidung Datenlatenz Datenintegration ESB Entscheidungslatenz Data Analytische … OLAP Erkenntnis Mining Systeme Analyselatenz © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 25
  • 24. Technologien zur Verringerung von Latenzzeiten Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence  Datenlatenz  Analyselatenz  Micro-batches  Data/Process Mining  Change Data Capture  Visual Analysis  Event Stream Processing  Complex Event Processing  In-Memory-Databases  Business Activity Monitoring  Grid Computing  …  …  Handlungslatenz  Entscheidungslatenz  Workflow/ Process Engines  Business Rules Engines  ERP/ CRM/ SCM/ …  Case-based Reasoning  …  … © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 26
  • 25. Drei Säulen der Operational Intelligence Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence Operational Intelligence PPM BAM PFS Process Performance Business Activity Planning , Forecasting, Management / Monitoring Simulation Measurement  Ex post (Blick in den  In situ (Blick auf Abläufe in  Ex ante (Blick durch die Rückspiegel) Bearbeitung) Windschutzscheibe)  Analyse und Verbesserung  Ad-hoc Maßnahmen und  Unterstützung bei Alerting Entscheidungen  Prozess- und Kommunika- tionsstatistiken  Event- und Regel-orientiert  Event- und Regel-orientiert © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 27
  • 26. Events / Ereignisse Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence  An Event is a notable thing that happens inside or outside your business. An event (business or system) may signify a problem or impending problem, an opportunity or threat, a threshold or deviation. Quelle: Michelson, B.: Event-Driven Architecture Overview, http://dx.doi.org/10.1571/bda2-2-06cc , 2006, S. 2.  Ein Ereignis (v. althochdeutsch irougen = vor Augen stellen, zeigen) findet immer dann statt, wenn etwas passiert oder sich etwas verändert. In der Regel geht ein Ereignis mit der Veränderung eines Zustands einher bzw. ist deren Auslöser.  Unter einem Ereignis (engl. event) versteht man dasjenige, was eine Aktion (Event Handler Programm) und damit eine Zustandsveränderung auslöst. Diese Ereignisse können Benutzereingaben (Mausklick, Taste, Spracheingabe, Geräteanschluss, ...) oder Systemereignisse (Zeitpunkt, Fehler, Datenveränderung, Sensor, ...) sein. Quelle: Wikipedia, http://de.wikipedia.org/wiki/Ereignis, Abruf vom 09.05.2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 28
  • 27. Datenströme – Events in der IT Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence  Datenstrom: Kontinuierlich übersandte Datensätze, deren Größe, Menge sowie schnelles Aufkommen verbieten, sie vor der Verarbeitung zu speichern.  Bisherige Forschung: Überwachung eines Datenflusses auf das Vorkommen bestimmter Daten und Analyse von Daten innerhalb des Stroms  Unterscheidung:  Transaktionsströme (Log-Daten: Kreditkartennutzung, Telefonanrufe, Zugriff auf Webressourcen)  Messdatenströme (Sensoren, Rechnernetzwerke, wissenschaftliche Messstationen) © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 29
  • 28. Datenströme – Events in der IT Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence  Überwachung und Anfrageauswertung:  Überwachung: Suche nach bestimmten Mustern, z.B. Nachrichten über ein bestimmtes Land in Strom von Pressemeldungen, große Kursschwankungen in Strom von Börsendaten, lebensbedrohliche Wertkombinationen in medizinischen Messdaten  Filtern/Anfragen: komplexe Anfragen, wie in Datenbankanwendungen; selbe Anfragesprachen wie für traditionelle Datenbanksysteme (SQL, XPath)  Analyse von Datenströmen:  Ermittlung aggregierter Werte  Anwendungen: Trendanalyse, Abrechnung über die Nutzung von Rechnern und Rechnernetzen sowie Verkehrswegen, Systemüberwachung, Früherkennung von Ereignissen © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 30
  • 29. Business Rules / Geschäftsregeln Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence  Eine Geschäftsregel ist eine Direktive oder Guideline, die das Geschäftsverhalten beeinflussen oder leiten soll. Quelle: Schacher, M.; Grässle, P.: Agile Unternehmen durch Business Rules, Springer, 2006, S. 17.  Ableitungsregeln: Herleiten neuer Informationen aus bestehenden Informationen  Premium-Kunden sind solche, deren Umsatz in den letzten 12 Monaten über 5.000 EUR lag.  Einschränkungen: Aussagen über das Geschäft, die wahr sein müssen; Verbote und Gebote  Ein Kunde darf sein Kreditlimit nie überschreiten.  Prozessregeln: Anstoßen, verhindern oder erlauben von Aktionen  Bei Bestellungsaufgabe ist die Bonität des Kunden zu prüfen. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 31
  • 30. Business Rules Management – BRM Theoretische Grundlagen . Operational Intelligence  Regeln sind eine wertvolle Unternehmensressource, der Umgang mit ihnen muss in einem kontrollierten Prozess erfolgen  Externalisierung und Dokumentation der Geschäftsregeln Quelle: Schacher, M.; Grässle, P.: Agile Unternehmen durch Business Rules, Springer, 2006, S. 19. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 32
  • 31. Inhalt Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Praktische Umsetzung – Pause – 4 Marktüberblick 5 BI-Cool(Tool)Tour 6 Ausblick © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 33
  • 32. Real-Time und Active Business Intelligence Praktische Umsetzung  Real Time Business Intelligence = right time as needed Real Time Business Intelligence ist ein dispositives System, das Informationen in jeder benötigten Aktualität und Antwortzeit zur Verfügung stellen kann. Die Aktualität und Antwortzeit sind dabei nicht einheitlich, sondern bedarfsorientiert (Stage 1 bis Stage 4).  Active Business Intelligence = event-driven acting BI Active Business Intelligence ist ein dispositives System, das Ereignisse identifizieren und verarbeiten kann und darauf mit einer Aktion in der Systemumgebung reagiert. Das Ziel ist die teilweise oder vollständige Automatisierung von Routineentscheidungen (Stage 5). Agile Business Intelligence © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 34
  • 33. Information Evolution in Data Warehousing Praktische Umsetzung Quelle: Brobst, Stephen; Rarey, Joe, http://dssresources.com/papers/features/brobst&rarey01062003.html, 06.05.2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 35
  • 34. Architektur-Dschungel verschiedener Anbieter Praktische Umsetzung © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 36
  • 35. Architekturen – Reporting Praktische Umsetzung ERP Purchase SCM Reports Distribution Data Warehouse Analysten ETL-Batch CRM Customer Care Legacy Processes Systems Data Integration Data Storage Analytics User © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 37
  • 36. Architekturen – Analyzing Praktische Umsetzung ERP Reports Purchase SCM Distribution Data Warehouse Analysten ETL-Batch CRM OLAP Customer Care Legacy „Manuelle“ Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Analytics User © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 38
  • 37. Architekturen – Predicting Praktische Umsetzung ERP Reports Purchase ETL-Batch SCM Data Warehouse Distribution CRM ETL-Batch OLAP Analysten Legacy ETL-Batch Customer Care ODS ETL-Batch Data Mining Workflow- Engine „Manuelle“ Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Analytics User © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 39
  • 38. Architekturen – Monitoring Praktische Umsetzung ERP Reports Purchase ETL-Batch SCM Data Warehouse OLAP Distribution CRM ETL-Batch Analysten Legacy Data Mining Customer Care ODS Micro Workflow- Batches Engine Enterprise Service Bus Dashboards „Manuelle“ Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Analytics User © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 40
  • 39. Architekturen – Decisioning Praktische Umsetzung ERP Reports ETL-Batch Data Warehouse Purchase SCM ETL-Batch OLAP ODS Event Distribution CRM Processing Engine Data Mining Micro Analysten Batches Legacy Stream Cache Customer Care Dashboards Workflow- Event Streams Business Business Rules Engine Rules Engine Repository Mobile Decision Service Bus Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen „Manuelle“ Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 41
  • 40. Operational Intelligence – PPM Praktische Umsetzung . Komponenten ERP Reports ETL-Batch Data Warehouse Purchase SCM ETL-Batch OLAP ODS Event Distribution CRM Processing Engine Data Mining Micro Analysten Batches Legacy Stream Cache Customer Care Dashboards Workflow- Event Streams Business Business Rules Engine Rules Engine Repository Mobile Decision Service Bus Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen „Manuelle“ Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 42
  • 41. Operational Intelligence – BAM Praktische Umsetzung . Komponenten ERP Reports ETL-Batch Data Warehouse Purchase SCM ETL-Batch OLAP ODS Event Distribution CRM Processing Engine Data Mining Micro Analysten Batches Legacy Stream Cache Customer Care Dashboards Workflow- Event Streams Business Business Rules Engine Rules Engine Repository Mobile Decision Service Bus Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen „Manuelle“ Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 43
  • 42. Operational Intelligence – PFS Praktische Umsetzung . Komponenten ERP Reports ETL-Batch Data Warehouse Purchase SCM ETL-Batch OLAP ODS Event Distribution CRM Processing Engine Data Mining Micro Analysten Batches Legacy Stream Cache Customer Care Dashboards Workflow- Event Streams Business Business Rules Engine Rules Engine Repository Mobile Decision Service Bus Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen „Manuelle“ Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 44
  • 43. Event Processing / Ereignisverarbeitung Praktische Umsetzung . Komponenten  An Event is a notable thing that happens inside or outside your business. An event (business or system) may signify a problem or impending problem, an opportunity or threat, a threshold or deviation. Quelle: Michelson, B.: Event-Driven Architecture Overview, http://dx.doi.org/10.1571/bda2-2-06cc , 2006, S. 2.  Datenstrom: Kontinuierlich übersandte Datensätze, deren Größe, Menge sowie schnelles Aufkommen verbieten, sie vor der Verarbeitung zu speichern. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 45
  • 44. Event Processing / Ereignisverarbeitung Praktische Umsetzung . Komponenten  Simple Event Processing (SEP)  Ereignis initiiert eine nachgelagerte Handlung  Bsp.: einfache Workflow, Triggers  Event Stream Processing (ESP)  Ereignisse werden klassifiziert und an Abonnenten „weitergestreamt“  Fokus liegt auf der Versorgung nachgelagerter Ereigniskonsumenten mit Echtzeit-Information  Complex Event Processing (CEP)  Semantische, räumliche und zeitliche Korrelationen zwischen Ereignissen werden evaluiert, ausgewertet und entsprechende Handlungen angestoßen  Einsatz von komplexen Algorithmen und Verfahren, um Ereignisse über lange Zeiträume und verschiedene Ereignistypen hinweg zu korrelieren Quelle: Michelson, B.: Event-Driven Architecture Overview, http://dx.doi.org/10.1571/bda2-2-06cc , 2006, S. 2f. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 46
  • 45. Event Processing / Ereignisverarbeitung Praktische Umsetzung . Komponenten  Verschiedene Algorithmen zur Anfrageauswertung und Analyse von Datenströmen  Integration von historischen und streambasierten Daten Quelle: Espertech, http://www.espertech.com/products/esper.php. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 47
  • 46. Event Flow / Ereignisfluss Praktische Umsetzung . Komponenten  Event Generators:  Quelle des Events: Applikation, Datenspeicher, Service, Geschäftsprozess, Collaboration-Werkzeug (E-Mail, Instant Messenger)  Event Sensor:  Router / Filter, Aufnahme von Events  Event Channel:  Transportiert den Event: i.d.R. messaging backbone  Event Processing:  Evaluierung gegen Processing-Rules, Initiierung von Aktionen: Serviceaufruf, Starten eines Geschäftsprozesses, Publishing an Subscriber, Notifying, Generierung von neuen Events, Speichern für analytische Zwecke  Event Consumers:  Getriggerter Event Consumer führt seine Aktivität aus © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 48
  • 47. Event Flow / Ereignisfluss Praktische Umsetzung . Komponenten Event Consumer ERP Reports ETL-Batch Data Warehouse Purchase SCM ETL-Batch OLAP Event ODS Sensor Event Distribution CRM Processing Engine Data Mining Micro Analysten Batches Legacy Stream Cache Customer Care Dashboards Workflow- Event Streams Business Business Rules Engine Rules Engine Repository Mobile Decision Service Bus Devices Event Generators Transaction Service Bus Event EventRückkopplung durch automatisierte Entscheidungen Processing „Manuelle“ Rückkopplung Processes Channel(s) Data Integration Systems Data Storage Decisions Analytics User © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 49
  • 48. Drei Typen von Business Rules Technologie Praktische Umsetzung . Komponenten 1. Rule Execution Technologie (Business Rule Engines; BREs)  Eigentliche Business Rule Engines  Workflow-Management-Systeme  Datenbanksysteme (via Trigger, Stored Procedures)  ERP-Systeme (implizite Rules) 2. Rule Management Technologie  Management – keine automatische Ausführung  Frontend für Rule-(Weiter-)Entwicklung  Oftmals Vermischung mit Rule Execution 3. Rule Discovery Technologie  Reverse Engineering von Legacy Code  Process Mining Quelle: Schacher, Markus; Grässle, Patrick: Agile Unternehmen durch Business Rules. Springer 2006, S. 214 f. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 50
  • 49. „Lebenszyklus“ von Business Rules Praktische Umsetzung . Komponenten  Externalisierung  Rule Developer  Werkzeuge: Rule Builder  Ablage  Werkzeug: Rule Repository  Ausführung  Business Rules Engine  Management Quelle: Yasu Technologies, http://www.yasutech.com, 2008.  Business User verbessern / passen Rules an  Process Mining  Werkzeuge: Web Editor, Rule Builder © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 51
  • 50. Business Rules Praktische Umsetzung . Komponenten ERP Reports ETL-Batch Data Warehouse Purchase SCM ETL-Batch OLAP ODS Event Distribution CRM Processing Engine Data Mining Micro Analysten Batches Legacy Rule Stream Cache Rule Customer Care Storage Execution Dashboards Workflow- Event Streams Business Business Rules Engine Rules Engine Repository Mobile Decision Service Bus Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen „Manuelle“ Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 52
  • 51. Kritische Erfolgsfaktoren Praktische Umsetzung  Kritische Erfolgsfaktoren bei der Umsetzung einer EDA:  Support durch das Top-Management  Business Ownership der Gesamtlösung  Balance zwischen kurz- und langfristigen BI-Zielen  Adäquate Ressourcen für Entwicklung und Betrieb  Sicherstellung von Datenintegrität und -qualität  Flexibilität der Datenstrukturen, Metadatenmanagement  Flexibilität und Vielseitigkeit der Architektur  Robustes System und weitreichender User-Support  Realisierung der Erfolgsfaktoren durch SLAs Quellen: Markarian, J., Brobst, S., Bedell, J., Critical Success Factors Deploying Pervasive BI, 2007; Davis, J. R., Business Intelligence NetworkTM Research Report, Using Operational Business Intelligence for Intra-Day Analysis and Decision Making, 2007. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 53
  • 52. Inhalt Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Praktische Umsetzung – Pause – 4 Marktüberblick 5 BI-Cool(Tool)Tour 6 Ausblick © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 54
  • 53. Agile Business Intelligence Architecture Marktüberblick ERP Reports ETL-Batch Data Warehouse Purchase SCM ETL-Batch OLAP ODS Event Distribution CRM Processing Engine Data Mining Micro Analysten Batches Legacy Stream Cache Customer Care Dashboards Workflow- Event Streams Business Business Rules Engine Rules Engine Repository Mobile Decision Service Bus Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen „Manuelle“ Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 55
  • 54. Gartner Magic Quadrant Business Intelligence Marktüberblick Source: Gartner, January 2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 56
  • 55. Gartner Magic Quadrant Business Process Analysis Marktüberblick Quelle: Gartner, January 2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 57
  • 56. Forrester Wave™: Human-Centric BPM Q3 ’07 Marktüberblick Quelle: Forrester Research Inc., 2007. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 58
  • 57. Business Rules Anbieter Q2/2008 Marktüberblick Quelle: Forrester Research Inc.: The Forrester Wave™: Business Rules Platforms, Q2 2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 59
  • 58. Business Rules Platforms Marktüberblick Quelle: Forrester Research Inc.: The Forrester Wave™: Business Rules Platforms, Q2 2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 60
  • 59. Markt für Business Activity Monitoring Tools Marktüberblick ERP EAI Anbieter Produkt Anbieter Produkt Oracle Enterprise Manager 10g Release 2 BEA PA und P-BAM PeopleSoft Performance Management 8.9 IBM WebSphere Business Monitor V6.0 Siebel Business Analytics Platform 7.8 Microsoft BizTalk Server 2006 SAP SAP Netweaver SeeBeyond ICAN Suite 5 Pure Player Anbieter Produkt Tibco BusinessFactor, OpsFactor WebMethod Fabric 6.5 Axway Synchrony Sentinel BPM Anbieter Produkt Celequest Activity Suite BI IDS Scheer ARIS PPM firstRain firstRain Anbieter Produkt Pikos Bonaparte iSphere iSphere Event Server Business Objects XI Release 2 Metatomix Metatomix Filenet Business Process Manager Cognos Cognos 8 Rhysome ZOMA Informatica PowerCenter Senactive InTime Information Builders WebFocus 7 Systar BusinessBridge © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 61
  • 60. BAM Marktprognose Marktüberblick 1. Gartner survey reveals that more than 80 percent of BAM projects have a positive ROI. 2. Through 2010, the adoption of BAM platforms will grow at least 200 percent from 2006 levels (0.7 probability). 3. By 2012, BAM solutions will be most frequently sourced from business application vendors (0.8 probability). 4. By the end of 2008, each of the major business intelligence vendors will build or buy BAM functionality (0.7 probability). 5. By 2012, the average BAM latency requirements will decrease to less than one minute, from an average of less than 15 minutes in 2006 (0.7 probability). 6. In the long term, it is expected that most of the BAM deployments will be embedded within business applications. 7. Forrester: “Demand for Business Process Management Suites Will Accelerate Through 2009.” 8. By 2012, integration costs for problem-specific BAM projects will rise to at least twice the software license costs (0.7 probability). 9. Leading industries in BAM implementation are energy, communications, financial services, and retail/wholesale. Quelle: Gartner: MarketScope for Business Activity Monitoring Platforms, 3Q06. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 62.
  • 61. Event Processing Engines Marktüberblick  Coral 8: Coral 8 Engine  IBM Streambase: Streambase Server  Progress Apama: Apama EP Platform  Oracle BEA: Weblogic Event Server  EsperTech: Esper EP&CEP Platform  Microsoft: BizTalk Server  Systar: BusinessBridge (z.B. ARIS Process Event Monitor)  … © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 63
  • 62. Inhalt Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Praktische Umsetzung – Pause – 4 Marktüberblick 5 BI-Cool(Tool)Tour 6 Ausblick © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 64
  • 63. Agile Business Intelligence Architecture BI-Cool(Tool)Tour ERP Reports ETL-Batch Data Warehouse Purchase SCM ETL-Batch OLAP ODS Event Distribution CRM Processing Engine Data Mining Micro Analysten Batches Legacy Stream Cache Customer Care Dashboards Workflow- Event Streams Business Business Rules Engine Rules Engine Repository Mobile Decision Service Bus Devices Transaction Service Bus Rückkopplung durch automatisierte Entscheidungen „Manuelle“ Rückkopplung Processes Systems Data Integration Data Storage Decisions Analytics User © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 65
  • 64. Ausgewählte Softwareanbieter BI-Cool(Tool)Tour  Rules Modelling: Visual Rules http://www.visual-rules.de  Rules Management: ILOG BMRS http://www.ilog.com/  Event Processing: Streambase http://www.streambase.com Coral8 http://www.coral8.com/  Activity Monitoring: TIBCO http://www.tibco.com/  Event Analysis: Senactive http://www.senactive.com  Visual Analysis: Tableau Software http://www.tableausoftware.com © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 66
  • 65. Business Rules Modelling: Visual Rules BI-Cool(Tool)Tour Quelle: Innovation Software, http://www.visual-rules.de/00_home/home.html, Abruf vom 12.05.2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 67
  • 66. Business Rules Management: ILOG BRMS BI-Cool(Tool)Tour Quelle: ILOG, http://www.ilog.com/, Abruf vom 10.05.2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 68
  • 67. Complex Event Processing: Streambase BI-Cool(Tool)Tour Quelle: Streambase, http://www.streambase.com/products-StreamBaseStudio.htm, Abruf vom 10.05.2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 69
  • 68. Complex Event Processing: Coral8 BI-Cool(Tool)Tour Quelle: Coral8, http://www.coral8.com/products/portal.html, Abruf vom 10.05.2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 70
  • 69. Business Activity Monitoring: TIBCO Business Studio BI-Cool(Tool)Tour Quelle: TICBO http://ams.tibco.com/GIDemo_Advanced/, http://www.tibco.com/devnet/business_studio/default.jsp, Abruf vom 10.05.2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 71
  • 70. Event Analysis: Senactive EventAnalyzer™ BI-Cool(Tool)Tour Quelle: Senactive, , http://www.senactive.com/index.php?id=eventanalyzer, http://www.senactive.com/fileadmin/Medienarchiv_Website/Datenblaetter/Datenblaetter_ DE/02_ARCHITEKTUR_INTIME_SENACTIVE_DE_080225_web.pdf , Abruf vom 10.05.2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 72
  • 71. Visual Analysis: Tableau Software BI-Cool(Tool)Tour Quelle: Tableau Software, http://www.tableausoftware.com/products/tour, Abruf vom 10.05.2008. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 73
  • 72. Inhalt Operational Intelligence & Enterprise Decision Management 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Praktische Umsetzung – Pause – 4 Marktüberblick 5 BI-Cool(Tool)Tour 6 Ausblick © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 74
  • 73. Fazit Ausblick  Klassische BI-Architekturen weisen grundlegende konzeptuelle Mängel auf, die eine Weiterentwicklung in Richtung eines umfassenden Entscheidungsmanagements (also E.-vorbereitung und E.-umsetzung) erschweren  Operational Intelligence erfordert ein neues Verständnis von und neue Architekturen für Business Intelligence  Technologische Konzepte sind vorhanden und müssen kombiniert und aufeinander abgestimmt eingesetzt werden © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 75
  • 74. …und in Zukunft? Operational Intelligence & Enterprise Decision Management „ Die Kenntnis der Umstände hat sich in uns vermehrt, aber die Ungewißheit ist dadurch nicht verringert, sondern gesteigert.“ Carl von Clausewitz (1827), Preußischer General, in seinem Standardwerk „Vom Kriege“, Erstes Buch „Über die Natur des Krieges“, Kap. III „Der kriegerische Genius“. © Christian Schieder, Christian Kurze : Operational Intelligence & Enterprise Decision Management : TDWI 2008 München S. 76