1. Datenqualitätsanalyse mit modernen BI-Werkzeugen
6th Workshop on BUSINESS INTELLIGENCE
Data Quality Management: Kostentreiber oder Erfolgsfaktor der BI
2. Dezember 2011, Dresden
Linda Schikowsky, TIQ Solutions GmbH
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2. Agenda
Business Intelligence
Business Intelligence der zweiten Generation
Datenqualitätsanalyse mit BI-Werkzeugen
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3. Business Intelligence
Business Intelligence engl. Geschäftsanalytik, Geschäftsverständnis (Abk. BI)
Begriff wurde 1989 von dem Gartner-Analysten Howard Dresner geprägt
Verfahren und Prozesse zur strukturierten Auswertung von Unternehmensdaten
Sammlung, Auswertung und Darstellung der elektronisch gespeicherten Daten
Ziel:
Kontrolle der Erfüllung von Unternehmenszielen
bessere operative, taktische und strategische Entscheidungen
Kosten und Risiken minimieren
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4. Was bietet BI?
Verknüpfung heterogener Daten
Schneller Zugriff über zentrales Portal (Intranet)
Interaktive Analyse / Self Service BI
Darstellung wichtiger Kennzahlen für das Management (KPIs)
„Drill Down“ zu operativen Daten
Zugriffssteuerung über Rechteverwaltung
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5. Agenda
Business Intelligence
Business Intelligence der zweiten Generation
Datenqualitätsanalyse mit BI-Werkzeugen
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6. Business Intelligence der 2. Generation
speicherbasierter BI-Ansatz
Erkenntnis-
Daten in assoziativer Datenbank im gewinn Assoziative
In Memory
Data
Arbeitsspeicher
Analyse
Interaktiv OLAP Mining
Analyse
schnelle Antwortzeiten
einfache Integration heterogener Systeme
Dashboard
Statisch
erhöhte Flexibilität Standard-
bericht
keine aufwändige & starre Definition des Einfache Bedienung Für Experten Komplexität
Datenmodells
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7. Beispiel QlikView
schnelle Integration und Präsentation von Daten aus unterschiedlichen Datenquellen
leicht zu bedienen
unternehmensweit einsetzbar
flexibel und performant durch In-Memory assoziativer Index als Basistechnologie
einfaches Verknüpfen von verschiedenen Datenquellen
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8. Agenda
Business Intelligence
Business Intelligence der zweiten Generation
Datenqualitätsanalyse mit BI-Werkzeugen
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9. Notwendigkeit von Datenqualitätsanalysen
Auswirkungen schlechter Datenqualität:
Fehlentscheidungen
Kosten (Umsatzausfälle, Fehlkalkulationen)
schlechte Kundenzufriedenheit und Mitarbeitermotivation
Imageverlust
Untersuchung des Ist-Zustandes der Informationsversorgung innerhalb der
Analysephase in BI-Projekten zwingend notwendig
mangelhafte Datenqualität in den Quellsystemen gefährden die erfolgreiche
Umsetzung eines BI-Systems
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10. Probleme großer Datenqualitätssuiten
Frühzeitige Entscheidung für eine Datenqualitätssuite notwendig
Hohe Kosten für Hard- und Software sowie für Einführung und Integration
Hohe Systemkomplexität und starke Abhängigkeit vom IT-Bereich
Flexible und intuitive Überprüfung der Daten nicht oder kaum möglich
Häufig kein eigenes Dashboard vorhanden
Informatica
IBM
Data Flux
HI
SAP BO
Trillium Software
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11. Datenqualitätsanalyse mit BI-Werkzeugen
Möglichkeit
...mit BI Produkten verschiedene DQ Kennzahlen darzustellen
…die Daten nach verschiedenen DQ Kriterien zu analysieren
…für den Fachbereich selber Kennzahlen festzulegen
Dashboard und Data Profiling in einem Tool möglich
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12. Mögliche DQ – Analysen mittels TIQView
NULL-Wert-Check
Primärschlüssel-Check
Häufigkeit der Werte einer Spalte
Wertebereichsanalyse
Muster- und Formatanalyse
Regelprüfung
Dublettencheck
…
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13. Spend Quality Time with your Data!
TIQ Solutions GmbH
Vielen Dank! Weißenfelser Straße 84
04229 Leipzig
Web: www.tiq-solutions.de
eMail: l.schikowsky@tiq-solutions.de
Phone: +49 341 355 903 00
Mobil: +49 160 97253317
Fax: +49 341 355 903 25
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14. Backup
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15. Back up
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16. Back up
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17. Beispiel Formatanalyse
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18. © 2011 TIQ Solutions GmbH • All Rights Reserved. Seite 18

19. © 2011 TIQ Solutions GmbH • All Rights Reserved. Seite 19

20. © 2011 TIQ Solutions GmbH • All Rights Reserved. Seite 20

21. Beispiel Regelprüfung
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22. Beispiel Dublettencheck
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