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// 30. September 2013
// 10.00 – 11.00 Uhr
// Moderator: Matthias Arlt
Webinar Evaluierung von Datenqualität als Basis für den Einsatz des SAP Information Steward
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AGENDA
1. Begrüßung und Einführung
2. Überblick Thema Datenqualität
3. Vorstellung Datenqualitätsmanagement Prozess
4. Datenqualitätsmessung mit Hilfe des Information Steward
5. Vorstellung Information Steward
6. Diskussion
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IBsolution GmbH - Webinar
Willkommen zum Webinar „Evaluierung von Datenqualität als Basis für den Einsatz des SAP Information Steward “
Die Unterlagen finden Sie nach dem Webinar unter: http://www.slideshare.net/IBSolutionGmbH http://www.youtube.com/IBSolution
Weitere Webinar-Termine:
07.10.2013 // Zukunftsorientierte Auswertungen mit SAP Predictive Analysis
14.10.2013 // Berechtigungskonzept und Segregation of Duty (SoD)
11.11.2013 // Einsatzszenarien des SAP Information Steward
Infos und Anmeldung über www.ibsolution.de/veranstaltungen
30.09.2013 30.09.2013 Seite 3
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Ihre Moderatoren
Matthias Arlt Chat-Moderatorin: Natascha Unger
Robert Es
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IBsolution GmbH: Beratungsschwerpunkte
30.09.2013
Business Intelligence
Prozess-optimierung
Technologie Beratung
30.09.2013 Seite 5
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IBsolution GmbH: Unsere Standorte
Nordrhein-Westfalen
Neuss
Baden-Württemberg
Heilbronn
Bayern
München
Schweiz
Zürich
Bulgarien
Sofia
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Chat-Funktion für Fragen / Einstellungen
Teilnehmer sind während der Präsentation stumm geschaltet
Bitte nutzen Sie für Fragen die Chat-Funktion
Zum Ende des Webinars wird gesammelt auf die Fragen eingegangen
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Ziel des Webinars
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Ziel des Webinars
Sensibilisierung für das Thema Datenqualität
Überblick möglicher Business Szenarien
Vorstellung der Vorgehensweise der IBSolution mit Fokus auf Messung der Datenqualität
Fokus damit nicht auf SAP Information Steward
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AGENDA
1. Begrüßung und Einführung
2. Überblick Thema Datenqualität
3. Vorstellung Datenqualitätsmanagement Prozess
4. Datenqualitätsmessung mit Hilfe des Information Steward
5. Vorstellung Information Steward
6. Diskussion
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Folgen schlechter Datenqualität
30.09.2013 Seite 10
“
“
Unternehmen büßen bis zu 25% ihres
operativen Gewinns in Folge von schlechter
Datenqualität(DQ) ein.
Quelle: Computerwoche Online, 01/2012
Konkrete Beispiele aus der Praxis:
Fehlerhafte strategische Entscheidungen aufgrund mangelhafter Datenbasis / schlechter Entscheidungsgrundlagen
Hoher Ressourceneinsatz zur partiellen Bereinigung und Nacherfassung von Daten (z.B. manuelle Datenbereinigung, -prüfung)
Zeitverlust und mangelnde Fähigkeit zu ad hoc Aussagen / ad hoc Reporting
Imageverlust (z.B. Anrede “Sehr geehrte Frau Matthias Arlt”)
Strafzahlungen aufgrund fehlerhafter Datenlieferung (z.B. Automotive-Branche)
Feststellung von Datenqualitätsproblemen Migrationen (nach Fusion, Systemablösung, Templaterollout etc.) erst zu spätem Projektzeitpunkt (Erheblicher Mehraufwande/Zeitproblem)
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DQ-Anforderungen
“if you can’t measure it, you can’t manage it!”
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Morbey G. 2011, S. 20
Peter F. Drucker und Robert S. Kaplan
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15 Informationsqualitätsdimensionen
Datenqualitätsdimensionen als Basis für Qualitätskriterien
30.09.2013 Seite 12
dgiq 2007
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Konzept der kontinuierlichen Verbesserung
30.09.2013 Seite 13
… auch auf Datenqualität anwendbar...
Hildebrand K. et al. 2011, S.71
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AGENDA
1. Begrüßung und Einführung
2. Überblick Thema Datenqualität
3. Vorstellung Datenqualitätsmanagement Prozess
4. Datenqualitätsmessung mit Hilfe des Information Steward
5. Vorstellung Information Steward
6. Diskussion
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Prozessablauf Datenqualitätsmanagement
Überblick (Fokus Datenqualitätsmessung)
Vorgehensmodell
Modell
Reifegradmodell
1 2 3 4 5
Reifegradmodell Fragebogen
Regelwerk
FACHLICH
TECHNISCH
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Scorecard
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Prozessablauf Datenqualitätsmanagement
Durchführung mit Verantwortlichen für Entität (z.B. Materialstammdaten) im Unternehmen (Data Owner, GPO,…)
Best Practice Fragebogen zur Evaluierung
Anwendung einer spezielle Interviewtechnik
Erörterung der Merkmale für Datenqualität und Einordnung für das Unternehmen/den Bereich/die Entität
Erarbeitung, welche Datenqualitätskriterien für das Unternehmen ausschlaggebend sind, u.a.
Abfrage der 15 IQ-Dimensionen
Zusätzliche Datenqualitätskriterien
Festlegung einer Gewichtung
Schritt 1: Fragebogen & Interviewtechnik (als Basis für Reifegradmodell)
Fragebogen
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Prozessablauf Datenqualitätsmanagement
Es gibt nicht DAS Reifegradmodell
Basierend auf Literatur und Best Practice wird basierend auf der Auswertung des Fragebogens ein Reifegradmodell erarbeitet
Anpassung der Reifegradstufen an das Unternehmen
Reifegradmodell basiert auf Betrachtung von
Prozesse, Rollen im Unternehmen, Dokumentation
Zudem Eingliederung der Datenqualitätskriterien
Konkretisierung der Reifegradstufen
Schritt 2: Erarbeitung des Reifegradmodells
Reifegradmodell
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Modell
Reifegradmodell
1 2 3 4 5
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Prozessablauf Datenqualitätsmanagement
Schritt 2: Erarbeitung des Reifegradmodells, Beispiel eines Reifegradmodells
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Stufe 0
Chaotisch
• Prozesse vorhanden, aber keine Dokumentation
• Kein DQ-Bewusstsein, Ignoranz
• Einhaltung der Datenqualitätskriterien: 0%
Stufe 1
Reaktiv
• Informationsprozesse sind dokumentiert
• DQ-Bewusstsein vorhanden, auf Probleme wird bei Auftreten reagiert
• Einhaltung der Datenqualitätskriterien: 1-15%
Stufe 2
Messend
• Information wird als Produkt gesehen und entsprechend behandelt
• Definierte DQ-Dimensionen, anhand von Metriken gemessen
• Einhaltung der Datenqualitätskriterien: 16-50%
Stufe 3
Steuernd
• Vollständige Dokumentation der Informationsinfrastruktur
• DQ Governance etabliert, Problemlösung an der Wurzel
• Einhaltung der Datenqualitätskriterien: 51-85%
Stufe4
Optimierend
• Auch DQM wird überwacht und verbessert
• Einhaltung der Datenqualitätskriterien: 86-100%
Reifegradmodell von Baskarada 2009, beispielhaft erweitert
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Prozessablauf Datenqualitätsmanagement
Erarbeitung der Regeln mit den Verantwortlichen im Unternehmen
Definition von fachlichen Regeln
Review der erarbeiteten Regeln
Überführung in technische Regeln
Basis für Regelwerk im Tool SAP Information Steward
Schritt 3: Entwicklung eines Regelwerkes
Regelwerk
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einfaches Beispiel für fachliche Regel
Bei der Produktion von Materialien müssen Lagertemperaturen definiert und eingehalten werden
Etwa in der Lebensmittel-, Chemie- oder Pharmabranche
Definition von Lagertemperaturen als Wertelisten
Wertelisten müssen eindeutig definiert sein
Wertelisten dürfen sich nicht überschneiden
Wertelisten müssen zentral vorgegeben werden
Festlegung der genauen Wertelisten
Festlegung des zentralen/führenden Systems
Prozessablauf Datenqualitätsmanagement
Schritt 3: Entwicklung eines Regelwerkes
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AGENDA
1. Begrüßung und Einführung
2. Überblick Thema Datenqualität
3. Vorstellung Datenqualitätsmanagement Prozess
4. Datenqualitätsmessung mit Hilfe des Information Steward
5. Vorstellung Information Steward
6. (Ansätze Design Information Steward)
7. (Mini Demo Showcase)
8. Diskussion
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Prozessablauf Datenqualitätsmanagement
Beispiel der technischen Regelabbildung im SAP Information Steward
Schritt 3: Entwicklung eines Regelwerkes
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Prozessablauf Datenqualitätsmanagement
Schritt 4: Subprozess - Datenqualitätsmessung mit Hilfe des Information Steward
Datenreimport und Regelanwendung (Vergleichsanalyse)
Ergebnisreview und Maßnahmen/Nachbesserung (Fachbereich )
Ergebnis in Form einer Scorecard für Einordnung im
Reifegradmodell
Initialer Datenimport und Regelanwendung (Erstanalyse)
Abbildung des technischen Regelwerkes
Durchführung Data Profiling
ggf.
Regela
npassung
1-n
Durc
hlä
ufe
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Prozessablauf Datenqualitätsmanagement
Beispielhafte Scorecard (Überblick) aus dem Information Steward
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Prozessablauf Datenqualitätsmanagement
Beispielhafte Scorecard (Detailansicht) aus dem Information Steward
30.09.2013 Seite 25
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Prozessablauf Datenqualitätsmanagement
Überblick / Rekapitulation (Fokus Datenqualitätsmessung)
Vorgehensmodell
Modell
Reifegradmodell
1 2 3 4 5
Regelwerk
Fragebogen Reifegradmodell
Scorecard
FACHLICH
TECHNISCH
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AGENDA
1. Begrüßung und Einführung
2. Überblick Thema Datenqualität
3. Vorstellung Datenqualitätsmanagement Prozess
4. Datenqualitätsmessung mit Hilfe des Information Steward
5. Vorstellung Information Steward
6. Diskussion
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SAP BusinessObjects Information Steward
Information Steward ist Teil der Produktsuite Enterprise Information Management
Grundidee:
Integriertes System in dem Fachbereich und IT arbeiten und für ihre Anforderungen spezialisierte Oberflächen nutzen
Mögliche Rollenverteilung bei der Arbeit mit dem Information Steward
Vorstellung
Definiert Regeln Definiert die Scorecard Analysiert die Profiling-Ergebnisse
Genehmigt Validierungsregeln Analysiert die Scorecard
Initiiert das Projekt Erzeugt die Verbindungen Konfiguriert die Anwendung
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© SAP
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SAP BusinessObjects Information Steward
Module
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SAP BusinessObjects Information Steward
Workspace Home
Validierungsregeln
Scorecard Setup
File Formats
Tasks
Modul: Data Insight
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SAP BusinessObjects Information Steward
Accuracy (Korrektheit)
Nur korrekte Daten sind zugelassen
Completeness (Vollständigkeit)
Alle zu überprüfenden Felder sind gefüllt
Comformity (Konformität)
Feldwerte sind korrekt in Bezug auf die Liste der erlaubten Werte für das Feld
Consistency (Konsistenz)
Feldwerte sind über mehrere Systeme hinweg konsistent
Integrity (Integrität)
Zusammengehörigkeit zwischen Datenfeldern
Timeliness (Aktualität)
Daten wurden über einen längeren Zeitraum nicht mehr verwendet
Uniqueness (Eindeutigkeit)
Existieren Duplikate in Bezug auf die definierten Regeln
…weitere benutzerdefinierte Kriterien können erstellt werden
Vordefinierte Datenqualitätskriterien
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AGENDA
1. Begrüßung und Einführung
2. Überblick Thema Datenqualität
3. Vorstellung Datenqualitätsmanagement Prozess
4. Datenqualitätsmessung mit Hilfe des Information Steward
5. Vorstellung Information Steward
6. Diskussion
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Diskussion & Fragen
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