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