Strategien für Corporate Data Management

Institut für WirtschaftsinformatikLehrstuhl Prof. Dr. Hubert Österle

Strategien für Corporate Data ManagementBedeutung, Inhalte, Praxisbeispiele

Dr. Boris OttoFrankfurt am Main, 27.9.2010

© IWI-HSG, Frankfurt/M., 27.9.2010, Boris Otto / 2

Inhalt

1. Betriebswirtschaftliche Motivation

2. Inhalte

3. Praxisbeispiele

4. «Lean MDM»


1.1 Beispiel Migros

http://www.youtube.com/watch?v=JdzdavRTrLU&hd=1


1.2 Beispiel ZF Friedrichshafen

Quelle: zf.com, abgerufen am 2010-02-12.

«[…] hat die ZF Friedrichshafen AG die beiden Geschäftsfelder ZF Services, die das weltweite Handelsgeschäft mit Ersatzteilen verantwortet, und die Vertriebs- und Service-Organisation zum neuen Geschäftsfeld ZF Services zusammengeführt. […] Die Zusammenführung der vormals separat agierenden Geschäftsfelder eröffnet dem ZF-Konzern umfangreiche Wachstums- und Synergiepotenziale. Mit einem verbesserten Marktauftritt kann innerhalb des neuen Geschäftsfelds das bestehende Kundenspektrum effizienter bearbeitet werden.»


1.3 Beispiel Andritz

Quelle: andritz.com, abgerufen am 2010-02-04.

«The strong growth of the Andritz group of the years has added a variety of organizational procedures and IT systems. This creates a challenge for inter-company integration of Business Areas, […]. The main goal of the new Andritz Global ERP system is to support the business activities as efficiently as existing systems do today, with the added advantage of being able to function globally for all Andritz organizations […]»


1.4 Strategische Treiber für Corporate Data Management

Konzernebene

Geschäftsbereich BGeschäftsbereich A Geschäftsbereich C

SpartenRegionen/LänderFunktionen



Compliance und Risikomanagement

Berichtswesen

Geschäftsprozessintegration

Kundenzentrierte Geschäftsmodelle

Strategische Beschaffung

Komplexitätsmanagement und Konsolidierung in der Informatik


Inhalt


2. Inhalte

3. Praxisbeispiele

4. «Lean MDM»


2.1 Inhalte einer Strategie für Corporate Data Management

Bedeutung von Corporate Data für das Unternehmen

Definition von Corporate Data

Entscheidungsbefugnisse und Pflichten sowie Rollen für den Umgang mit

Corporate Data («Corporate Data Governance»)

Kosten- und Nutzenbewertung

Verbindung des Corporate Data Management mit

Geschäftsprozessmanagement

Portfoliomanagement

Veränderungsmanagement

Prinzipien der Datenqualitätsmessung

Umsetzungsplan («Corporate Data Governance»)

Quelle: Ergebnisse eines Fokusgruppeninterviews am 7. CC CDQ2-Workhop am 10.2.2010 in Köln.


2.2 Das «CDQ Framework»

Strategie

Organisation

Systeme

Führungssystem

Applikationen für CDQ

Integrationsarchitektur für CDQ

CDQ-Organisation

CDQ-Prozesse und -methoden

CDQ-Strategie

lokal global

Mandat

Leitbild

Wertmanagement

Roadmap

Kennzahlensystem

Messverfahren

Datenqualitäts-dimensionen

Data Governance

Rollenmodell

Change Management

Standards & Richtlinien

Datenlebenszyklus-Management

Metadaten-Management

Methoden und Prozesse

Integrationsobjekt-modell

Architekturszenarien

Verteilungsarchitektur

Datenhaltungs-architektur

Software für Stammdaten-management

Business Data Dictionarys

Integrationswerkzeuge


2.3 Konsortialpartner des Kompetenzzentrums Corporate Data Quality

Bayer CropScience AG Beiersdorf AG Corning Cable Systems GmbH & Co. Daimler AG

DB Netz AG Telekom Deutschland GmbH E.ON AG ETA SA

Hewlett-Packard GmbH IBM Deutschland GmbH Migros-Genossenschafts-Bund Nestlé SA

Novartis Pharma AG Siemens Enterprise Communications GmbH & Co. KG

Syngenta AG ZF Friedrichshafen AG


Inhalt


2. Inhalte

3. Praxisbeispiele

4. «Lean MDM»


3.1 Prinzipien zur Stammdatenqualität bei einem Einzelhandelskonzern


3.2 Konzernrichtlinie bei einem führenden Automobilzulieferer

Sicherstellung notwendiger Rahmenbedingungen innerhalb der Organisation:

Geltungsbereich Konzernstammdaten Unterteilung in Stammdatenklassen

Ordnungsfunktion (Fachlich und IT) Aufgaben und Gesamtverantwortung Dauerhafte Wahrnehmung

Rollen und Legitimation Stammdatenverantwortliche (zentral) Stammdatenbeauftragte (zentral und dezentral) Gremien Methoden, Kommunikation IT

Vorgehens- und Zusammenarbeitsmodell


Master dataowner X

Executive Management

Master data managementsteering committee

…

corporate sector/corporate department

responsibility in relevant units (data

maintenance/ application)

IT projectsIT platforms, IT target systems

overall responsibilityfor a master data class

(specialist/organizational level)

Master dataowner A

master dataclass 1

master dataclass N

report

governancefunction

working group / competence team

conceptsconcepts

governancefunction

…

Master dataofficer

…

Master dataofficer

e. g. Supplier master data Chart of accounts

Interdisciplinary(M

D O

wner, IT, ..)

3.3 Organisation und Rollen bei einem führenden Automobilzulieferer

NB: Englisch im Einklang mit Originalprojektsprache.


Sales &Marketing

MDM

Inventory

GlobalOSS

ServiceManagement

TIME (1997 – 2006)

Reactive to ProactiveBatch to Real Time

Application to Enterprise

Circuit Recovery

Customer Service

Systems Alignment

Name & Address

Consumer / SME

3.4 Das «Information Management Programme» bei BT

Quelle: Otto, B.; Weber, K.: From Health Checks to the Seven Sisters: The Data Quality Journey at BT, University of St. Gallen, Institute of Information Management, St. Gallen, 2009


Inhalt


2. Inhalte

3. Praxisbeispiele

4. «Lean MDM»


4.1 «Lean MDM»: Das Toyota-Produktionssystem

«Pull»-Prinzip Just-in-Time, Just-in-Sequence

Vermeidung von Verschwendung Überproduktion Bewegungen Leerzeiten Transporte «Over Engineering» Bestandspuffer Ausschuss

Kanban Prozessstandardisierung Total Quality Management Training Kaizen


Dr. Boris OttoUniversität St. Gallen

Institut für Wirtschaftsinformatik

E-Mail: [email protected]

Telefon: +41 71 224 32 20

http://cdq.iwi.unisg.ch

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