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DATA GOVERNANCE – DATENSTRATEGIE FÜR BIG DATA

Dr. Thomas Keil, SAS Deutschlandtkeil@ger.sas.com, @DrKeil

Roadmap für Schnelligkeit und Effizienz

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BIG DATAAUF DEM WEG ZUR DATENGETRIEBENEN ORGANISATION – BIG DATA PROJEKTE BRAUCHEN DATA GOVERNANCE

RFID, neue Bezahlformen (Paypal,

NFC), Social Web

Solvency II, Basel III, Multichannelvertrieb

Digitalisierung von Patienten und

Abrechnungsdaten

Internet der Dinge, Sensordaten

Handel Gesundheitsbereich Industrie

Optimierung der Supply Chain

Schnellerer Einblick in den Erfolg von Markteinführungs-

strategien

Genauere Kenntnis des Kunden

Kalkulation von Risiken in Echtzeit auf allen

Daten

Zielgenauere Kundensegmentierung

Reputations-management im

Social Web

Betrugserkennung bei Leistungs-

empfängern und –erbringern

Optimierung von Abläufen und Angeboten

Financial Services

Optimierung der Produktions- und Wartungsabläufe

Genauere Kenntnis der Produktnutzung über den Lifecycle

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BARC BIG DATA SURVEY

BEWERTEN SIE DIE FOLGENDEN TRENDTHEMEN FÜR IHR UNTERNEHMEN.

SaaS / Cloud-Angebote / gehostete Lösungen

Big Data

Nutzung mobiler Endgeräte

Echtzeit-Daten zur Analyse

Self-Service BI

Stammdatenmanagement (MDM) und Datenqualität

0% 20% 40% 60% 80% 100%

40%

56%

64%

66%

72%

82%

28%

20%

21%

16%

17%

10%

29%

21%

13%

17%

8%

5%

(Sehr) wichtig Gleichgültig Kaum / (un-)wichtigQuelle: BARC Big Data Survey 2013, n = 273

Aktuelle Studien belegen: Gerade im Kontext von Big Data wächst die Bedeutung eines umfassenden Datenmanagements.

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Data Governance hat viele Dimensionen – es geht um einen umfassenden Ansatz mit dem Ziel, Daten als Vermögenswert ernst zu nehmen.

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Dabei geht es vor allem auch um operative Daten – beispielsweise in der Logistik, im Marketing und vielen anderen Geschäftsprozessen.

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DATA GOVERNANCE HERAUSFORDERUNGEN IN DER PRAXIS• MESSUNG: Nach welchen Kriterien? (Glaubwürdigkeit,

Wertschöpfung, Relevanz, Interpretierbarkeit,

Aktualität, Vollständigkeit,

Konsistenz,

Fehlerfreiheit, etc.), Wie?

• VERANTWORTUNG: Wer im Unternehmen ist zuständig?

(Fachbereich, IT, Datenerfasser, Daten-

konsolidierer, etc.),

Gibt es einen Sponsor?

• EXECUTION: Wie lässt sich Datenqualität dauerhaft

verbessern? (Skills

der Mitarbeiter, geeignete Prozesse,

Automatisierung, Kontrolle, etc.)

Der Weg von der Theorie zur Umsetzung geht nur über die Beantwortung konkreter Fragen – und der Umsetzung einer eine klaren Strategie.

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DATA GOVERNANCE EINFÜHREN – ABER WIE?

Die Einführung einer Data Governance verlangt Rollendefinitionen, schritt-weises Projektvorgehen – und viel Erfahrung.

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VORGEHENSWEISE DATA GOVERNANCE MASTER PLAN

• Initialer Data Governance Workshop• Interviews mit Management und Fachbereichen• Vorstellung der Vorgehensweise• Reifegrad des Unternehmens• Organisatorische Implikationen• Identifizieren der „Driver“ Business Drivers, Risiken und

Herausforderungen

Discover

Assess

Design

Deliver

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VORGEHENSWEISE DATA GOVERNANCE MASTER PLAN

• Erfassen der Ist-Situation• Daten Elemente, Attribute der Applikationen• Verwendung in Applikation und Prozess• Verantwortlichkeiten und Rollen

• Übertragen in ein logisches, unternehmensweites

Modell

Technical capabilities evaluation & Gaps

Discover

Assess

Design

Deliver

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VORGEHENSWEISE DATA GOVERNANCE MASTER PLAN

• Data Governance Roadmap erstellen

basierend auf Best

Practice Empfehlungen• Initiale Schritte und Empfehlungen• Data Management Aktivitäten festlegen• Rollen & Verantwortlichkeiten definieren• Kommunikation- und Arbeitsmodell gestalten• Übergreifende Data Governance Strategie und Roadmap

Initiales Scoping und Roadmap

Arbeitsmodell

Discover

Assess

Design

Deliver

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VORGEHENSWEISE DATA GOVERNANCE MASTER PLAN

• Erfolgreiche Data Governance ist eine langfristig

angelegte Initiative• Mit Management Unterstützung• Über Teilprojekten zum Erfolg• Unterstützt durch passende Softwarelösungen• Projekt Templates & Best Practice• Unterstützung durch Berater

Discover

Assess

Design

Deliver

Nächste Schritte

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DATA GOVERNANCE BAUSTEINE FÜR EINE ERFOLGREICHE DATENSTRATEGIE

Plattform für die Dokumentation(Glossar) und Kollaboration

Software-Entwicklung

Data Governance Rollen- / Organisations-

struktur

Auditing- und Reporting Werkzeug

& Strukturen

Datenmanagement- Software

(DI, ELT, DQ, MDM, MM, …)

Management Sponsor Data Governance

Projektplan

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Data Governance

SAS DATA GOVERNANCE

EIN FRAMEWORK MARKTFÜHRENDER TECHNOLOGIEN UND PRAXISERPROBTER ANSÄTZE

Data Integration Data QualityMaster Data Management

Data Federation

Enterprise Data Access

Data Access Engine / Db connectors (incl. Hadoop)Event stream processingETL & ELT, SOA and Messaging support

Data MigrationData Preparation for AnalyticsDWH and data marts

Business glossary & rulesMatching / Entity ResolutionProfiling & MonitoringReporting & dashboardingStewardship, Remediation

Multi-domain MDMReference data managementRelationship management & lineageWorkflows / Enrichment

Data abstractionData aggregationData caching

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UNSER ANGEBOT DATA GOVERNANCE – THINK BIG, START NOW!

• EIN TAG MIT IHREN DATEN• Data Quality Workshop mit eigenen Daten• Profiling, Erstellen von Regeln, Anwenden von Regeln• Ergebnis: Sind die SAS-Lösungen für Ihr DQ-Thema geeignet?

• DATA GOVERNANCE WORKSHOP• Strategisch orientierter Workshop mit Bestandsaufnahme• Begriffsklärungen und Zieldefinitionen• Ergebnis: Wie sieht ein Data-Governance-Projekt mit SAS-

Unterstützung aus?

• BIG DATA WORKSHOP• Datentreiber für Branche und Unternehmen• Technologien und Roadmaps im Überblick• Ergebnis: Architekturhinweise und Use Cases

Kommen Sie ins

Gespräch mit uns!

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STUDIEKOSTENLOSER DOWNLOAD: BARC-RESEARCH NOTE ZU DATA GOVERNANCE

Aktuell, fundiert,

umfassend, neutral

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BIG DATA BRAUCHT DATA GOVERNANCE!www.sas.de/im

Dr. Thomas KeilProgram Manager Business Analytics

SAS Deutschland, Heidelbergtkeil@ger.sas.com+49 6221 415-123

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