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Smart Data Management
Das strategische Potenzial für flexible Prozesse


Dr. Oliver Oswald Jan Appl l automotiveDAY: IT-Gipfel der Automobilindustrie 2012
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Smart Data Management – wo kommen wir her?

Die Anforderungen an die IT-Strategien im Laufe der Zeit


                                                   Prozessintegration
                                                 Integrierte ERP Systeme

       Technologieharmonisierung                                                             Prozess- und
   einheitliche Schnittstellenkonzepte und                                               Datenharmonisierung
      Aufbau von ERP Funktionalitäten                                                      Globale Templates




                                                                                       Unternehmen schaffen global
                                                                                       integrierte Geschäftsprozesse

                                       Unternehmen integrieren Prozesse
                                           über Fachressorts hinweg

   Unternehmen organisieren
   sich nach fachlichen Silos

 1960                             1980                               1995                           2010               20xx
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH                                          3
Smart Data Management – was sind die Herausforderungen?

Zunehmende Agilität der Prozesse und ein steigendes Datenvolumen
erfordern einen veränderten Umgang mit Daten und Prozessen
 Dimension Prozess: Durch schnellere Veränderungen im Business
         Drastische Verkürzung der Innovationszyklen
         Schnelle Veränderungen in der Unternehmensstruktur
         Differenzierung über marktlokale Optimierung
         Öffnung der Unternehmenswelt, z.B. Open Innovation
         „Mobile Business“ wird zur Unternehmensplattform
        → Daten müssen in verschiedenen Prozessen einheitlich interpretierbar sein.
          Hier ist Prozesssynchronisation gefordert!

 Dimension Daten: Durch ein explodierendes Datenvolumen
         Integration von Objekten, bspw. CarIT oder Social Media
         Anzahl der unstrukturierten Daten steigt
        → Daten müssen einheitlich klassifizierbar sein.
          Hier ist Datenmanagement gefordert!

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Smart Data Management – was sind die Herausforderungen?

B-, C- und D-Prozesse werden immer wichtiger;
aus ihnen resultiert die Differenzierung in lokalen Märkten

                              A-Prozesse                                      B-Prozesse
                               Traditionell gleiche Prozesse für              Ähnliche Prozesse für ähnliche
                                gleiche unternehmerische                        unternehmerische Abläufe
  Harmonisierung                Abläufe                                        In Teilen automatisierbar            Synchronisierung
                               Leicht automatisierbar aufgrund                Große Teilabläufe können sehr
                                hoher Standardisierung                          effizient sein
                               Hohe Effizienz realisierbar

                               Harmonisierung ohne größere                    Harmonisierung mit Ausnahmen
                                Ausnahmen möglich                               möglich


                              C-Prozesse                                      D-Prozesse
                               Individualprozesse einzelner                   Individualprozess für jede Einheit
  Synchronisierung              Einheiten                                      Automatisierung sehr
                               Automatisierbarkeit sehr                        verschieden
                                verschieden                                    Kostenintensiv!
                               Kostenintensiv!                                Zeitintensiv

                               Keine Harmonisierung möglich,                  Im Projekt: Zuordnung zu A, B, C
                                aber Gründe dafür müssen                        erforderlich!
                                präzise definiert sein!

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Smart Data Management – was sind die Herausforderungen?

Aus missverständlich interpretierten Daten können sehr leicht
erhebliche Fehlentscheidungen resultieren
 Das Datenobjekt ‚Lead‘ im Verkaufsanbahnungsprozess


         Einheitliche Definition                           :   Bezeichnung: ‚Lead‘
                                                                Attribute: Kunde, Fahrzeug, Preis, Zeitpunkt, …


         Eindeutige Verwendung                             :         Land A             Land B         Land C
                                                                                        Anfrage im
                                                                     Anfrage                          Kunde liegt
                                                                                       Konfigurator
                                                                   dokumentiert                       Angebot vor
                                                                                       dokumentiert

               Ergebnis im BI Report                    :                89                42            17



               Abgeleitete Maßnahme                     :                                   CRM Prozessoptimierung in Land C




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Smart Data Management – was ist eine potenzielle Lösung?

Neben der Definition der Struktur ist auch eine eindeutige
Definition der Verwendung unerlässlich
 Informationen entstehen aus Daten und deren Verwendungszweck
         Metadaten sind die Beschreibung, in welchem Kontext Daten zu interpretieren sind
          und führen somit zu einer vergleichbaren Interpretation unabhängig vom Prozess.
         Das gemeinsame Management von Daten, Metadaten und Prozessen führt zu:

                                                        Smart Data Management


 Das Management wird neben den eigentlichen Daten auch auf die Metadaten bezogen.
  Alle Mechanismen die heute auf die Daten angewendet werden, müssen auch auf die
  Metadaten bezogen werden, wie zum Beispiel:
         Definition von Verantwortlichkeiten
         Organisatorische Verankerung (Datenmanagement & Prozessmanagement)
         Definieren von KPIs (z.B. Vollständigkeit und Eindeutigkeit in der Verwendung)



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Smart Data Management – was ist eine potenzielle Lösung?

Daten sind der dritte Baustein in der Unternehmens-DNA;
sie ermöglichen die Prozesssynchronisation




                                                                                                       1. Technologie-
                                                                                                          management


                                                                                                 2. Prozessmanagement



                                                                                                   3. Datenmangement


                                                                                       führt zu Smart Data Management




© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH                                     8
Smart Data Management – das strategische Potenzial für flexible Prozesse

Smart Data Management – Best Practice


 Fokussierung ausschließlich auf unternehmenskritische Daten, die in
  Auswertungen als Entscheidungsgrundlage herangezogen werden.
 Fokussierung auf agile Prozesse und auf Prozesse die große Datenmengen erzeugen.
 Bei laufenden oder geplanten Datenmanagementprojekten muss das Thema
  Metadaten frühzeitig mit berücksichtigt werden.
 Smart Data Management bezieht sich auf Stamm- und Bewegungsdaten.
 Datenharmonisierung ist kein Datenmanagement.

                                 Ungesteuertes Datenmanagement                         Mit gesteuertem EDM
            Daten-
            qualität

                                                                                                    Zielqualität




                                                                                                    Ausgangsqualität


                       Projekt          Projekt                                                          Zeit
                         Start          Ende                           Neustart        Neustart
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Smart Data Management – das strategische Potenzial für flexible Prozesse

Prozessharmonisierung wo nötig – Prozesssynchronisation wo möglich


 Fazit:

         Weltweit einheitliche, eindeutige und in der Verwendung vergleichbare Daten
          ertragen heterogene Prozesslandschaften und sind damit deutlich toleranter
          bezogen auf die Nutzung spezifischer Marktpotentiale.

         Smart Data Management ist eine Management-Disziplin, die gleichberechtigt
          betrieben werden muss wie Technologie-, Prozess- und Datenmanagement.

         Voraussetzung für Smart Data Management ist allerdings, dass diese drei
          Disziplinen im Unternehmen bereits ausgeprägt sind.

         Aktiv betriebenes Smart Data Management steigert auch die Aussagekraft der
          Business Intelligence Landschaften und verbessert deren Informationsgehalt.




© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH    10
Smart Data Management – das strategische Potenzial für flexible Prozesse

Mit der Evolutionsstufe Smart Data Management rüsten wir uns für aktuelle
und zukünftige Anforderungen im globalen IT Management
                                                                                                       Smart Data Management
                                                   Prozessintegration
                                                                                                       Ausrichtung von Prozessen
                                                 Integrierte ERP Systeme
                                                                                                                an Daten

       Technologieharmonisierung                                                             Prozess- und
   einheitliche Schnittstellenkonzepte und                                               Datenharmonisierung
      Aufbau von ERP Funktionalitäten                                                      Globale Templates

                                                                                                         Unternehmen schaffen
                                                                                                          lokal synchronisierte
                                                                                                           Geschäftsprozesse

                                                                                       Unternehmen schaffen global
                                                                                       integrierte Geschäftsprozesse

                                       Unternehmen integrieren Prozesse
                                           über Fachressorts hinweg

   Unternehmen organisieren
   sich nach fachlichen Silos

 1960                             1980                               1995                           2010                   20xx
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH                                               11
Herzlichen Dank
für Ihre Aufmerksamkeit!




Dr. Oliver Oswald




Mieschke Hofmann und Partner
Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH

Schloss Heutingsheim l Schlossstraße 12 l D-71691 Freiberg am Neckar
Telefon +49 (0)7141 7856-0 l Fax +49 (0)7141 7856-199
eMail ooswald@mhp.de l Internet www.mhp.de
© 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH   12

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Smart Data Management

  • 1.
  • 2. Smart Data Management Das strategische Potenzial für flexible Prozesse Dr. Oliver Oswald Jan Appl l automotiveDAY: IT-Gipfel der Automobilindustrie 2012 © 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
  • 3. Smart Data Management – wo kommen wir her? Die Anforderungen an die IT-Strategien im Laufe der Zeit Prozessintegration Integrierte ERP Systeme Technologieharmonisierung Prozess- und einheitliche Schnittstellenkonzepte und Datenharmonisierung Aufbau von ERP Funktionalitäten Globale Templates Unternehmen schaffen global integrierte Geschäftsprozesse Unternehmen integrieren Prozesse über Fachressorts hinweg Unternehmen organisieren sich nach fachlichen Silos 1960 1980 1995 2010 20xx © 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 3
  • 4. Smart Data Management – was sind die Herausforderungen? Zunehmende Agilität der Prozesse und ein steigendes Datenvolumen erfordern einen veränderten Umgang mit Daten und Prozessen  Dimension Prozess: Durch schnellere Veränderungen im Business  Drastische Verkürzung der Innovationszyklen  Schnelle Veränderungen in der Unternehmensstruktur  Differenzierung über marktlokale Optimierung  Öffnung der Unternehmenswelt, z.B. Open Innovation  „Mobile Business“ wird zur Unternehmensplattform → Daten müssen in verschiedenen Prozessen einheitlich interpretierbar sein. Hier ist Prozesssynchronisation gefordert!  Dimension Daten: Durch ein explodierendes Datenvolumen  Integration von Objekten, bspw. CarIT oder Social Media  Anzahl der unstrukturierten Daten steigt → Daten müssen einheitlich klassifizierbar sein. Hier ist Datenmanagement gefordert! © 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 4
  • 5. Smart Data Management – was sind die Herausforderungen? B-, C- und D-Prozesse werden immer wichtiger; aus ihnen resultiert die Differenzierung in lokalen Märkten A-Prozesse B-Prozesse  Traditionell gleiche Prozesse für  Ähnliche Prozesse für ähnliche gleiche unternehmerische unternehmerische Abläufe Harmonisierung Abläufe  In Teilen automatisierbar Synchronisierung  Leicht automatisierbar aufgrund  Große Teilabläufe können sehr hoher Standardisierung effizient sein  Hohe Effizienz realisierbar  Harmonisierung ohne größere  Harmonisierung mit Ausnahmen Ausnahmen möglich möglich C-Prozesse D-Prozesse  Individualprozesse einzelner  Individualprozess für jede Einheit Synchronisierung Einheiten  Automatisierung sehr  Automatisierbarkeit sehr verschieden verschieden  Kostenintensiv!  Kostenintensiv!  Zeitintensiv  Keine Harmonisierung möglich,  Im Projekt: Zuordnung zu A, B, C aber Gründe dafür müssen erforderlich! präzise definiert sein! © 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 5
  • 6. Smart Data Management – was sind die Herausforderungen? Aus missverständlich interpretierten Daten können sehr leicht erhebliche Fehlentscheidungen resultieren  Das Datenobjekt ‚Lead‘ im Verkaufsanbahnungsprozess  Einheitliche Definition : Bezeichnung: ‚Lead‘ Attribute: Kunde, Fahrzeug, Preis, Zeitpunkt, …  Eindeutige Verwendung : Land A Land B Land C Anfrage im Anfrage Kunde liegt Konfigurator dokumentiert Angebot vor dokumentiert Ergebnis im BI Report : 89 42 17 Abgeleitete Maßnahme : CRM Prozessoptimierung in Land C © 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 6
  • 7. Smart Data Management – was ist eine potenzielle Lösung? Neben der Definition der Struktur ist auch eine eindeutige Definition der Verwendung unerlässlich  Informationen entstehen aus Daten und deren Verwendungszweck  Metadaten sind die Beschreibung, in welchem Kontext Daten zu interpretieren sind und führen somit zu einer vergleichbaren Interpretation unabhängig vom Prozess.  Das gemeinsame Management von Daten, Metadaten und Prozessen führt zu: Smart Data Management  Das Management wird neben den eigentlichen Daten auch auf die Metadaten bezogen. Alle Mechanismen die heute auf die Daten angewendet werden, müssen auch auf die Metadaten bezogen werden, wie zum Beispiel:  Definition von Verantwortlichkeiten  Organisatorische Verankerung (Datenmanagement & Prozessmanagement)  Definieren von KPIs (z.B. Vollständigkeit und Eindeutigkeit in der Verwendung) © 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 7
  • 8. Smart Data Management – was ist eine potenzielle Lösung? Daten sind der dritte Baustein in der Unternehmens-DNA; sie ermöglichen die Prozesssynchronisation 1. Technologie- management 2. Prozessmanagement 3. Datenmangement führt zu Smart Data Management © 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 8
  • 9. Smart Data Management – das strategische Potenzial für flexible Prozesse Smart Data Management – Best Practice  Fokussierung ausschließlich auf unternehmenskritische Daten, die in Auswertungen als Entscheidungsgrundlage herangezogen werden.  Fokussierung auf agile Prozesse und auf Prozesse die große Datenmengen erzeugen.  Bei laufenden oder geplanten Datenmanagementprojekten muss das Thema Metadaten frühzeitig mit berücksichtigt werden.  Smart Data Management bezieht sich auf Stamm- und Bewegungsdaten.  Datenharmonisierung ist kein Datenmanagement. Ungesteuertes Datenmanagement Mit gesteuertem EDM Daten- qualität Zielqualität Ausgangsqualität Projekt Projekt Zeit Start Ende Neustart Neustart © 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 9
  • 10. Smart Data Management – das strategische Potenzial für flexible Prozesse Prozessharmonisierung wo nötig – Prozesssynchronisation wo möglich  Fazit:  Weltweit einheitliche, eindeutige und in der Verwendung vergleichbare Daten ertragen heterogene Prozesslandschaften und sind damit deutlich toleranter bezogen auf die Nutzung spezifischer Marktpotentiale.  Smart Data Management ist eine Management-Disziplin, die gleichberechtigt betrieben werden muss wie Technologie-, Prozess- und Datenmanagement.  Voraussetzung für Smart Data Management ist allerdings, dass diese drei Disziplinen im Unternehmen bereits ausgeprägt sind.  Aktiv betriebenes Smart Data Management steigert auch die Aussagekraft der Business Intelligence Landschaften und verbessert deren Informationsgehalt. © 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 10
  • 11. Smart Data Management – das strategische Potenzial für flexible Prozesse Mit der Evolutionsstufe Smart Data Management rüsten wir uns für aktuelle und zukünftige Anforderungen im globalen IT Management Smart Data Management Prozessintegration Ausrichtung von Prozessen Integrierte ERP Systeme an Daten Technologieharmonisierung Prozess- und einheitliche Schnittstellenkonzepte und Datenharmonisierung Aufbau von ERP Funktionalitäten Globale Templates Unternehmen schaffen lokal synchronisierte Geschäftsprozesse Unternehmen schaffen global integrierte Geschäftsprozesse Unternehmen integrieren Prozesse über Fachressorts hinweg Unternehmen organisieren sich nach fachlichen Silos 1960 1980 1995 2010 20xx © 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 11
  • 12. Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Dr. Oliver Oswald Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Schloss Heutingsheim l Schlossstraße 12 l D-71691 Freiberg am Neckar Telefon +49 (0)7141 7856-0 l Fax +49 (0)7141 7856-199 eMail ooswald@mhp.de l Internet www.mhp.de © 2012 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 12