Was ist damit gemeint: “Integrierte Kundensicht?” Wie überträgt man diesen Begriff in die Praxis? Welchen (Mehr-) Nutzen bringt eine integrierte Sicht auf den Kunden? Und wie erstellt man hierfür sinnvolle ROI-Kalkulationen? Wichtige Fragen mit noch wichtigeren Antworten… Während dieser interaktiven Session wird Human Inference anhand von praxisorientierten Beispielen demonstrieren, welche Vorteile sich für Ihr gesamtes Unternehmen durch die integrierte Sicht auf den Kunden ergeben.

1. „ Klare Sicht auf Ihre Kunden“ Was Datenmanagement messbar dazu beitragen kann Dr. Siegmund Priglinger Seminar Human Inference 10. März 2009

2. Agenda Begrüßung, Vorstellung, Erwartungen 1 Datenmanagement - „Nachweis des Nutzens“ 3 Ausblick 4 BARC – Das Analystenhaus 1 Datenmanagement - „Lessons Learned“ 2

5. BARC Angebot Beratung Tagungen, Seminare Workshops Marktforschung Neutrale Unterstützung für Software-Projekte Studien und Marktübersichten

6. Agenda Begrüßung, Vorstellung, Erwartungen 1 Datenmanagement - „Nachweis des Nutzens“ 3 Ausblick 4 BARC – Das Analystenhaus 1 Datenmanagement - „Lessons Learned“ 2

9. Datenmanagement Performance Management & Prozessorientierung Operative Prozesse Prozessergebnisse Prozesskennziffern Prozessvorgaben Datenanalyse Reporting Ziele Vision Dispositive Prozesse Steuerung Planung Kontrolle Monitoring Prozessablauf Prozessstruktur Simulation Ziele Die Performance der Geschäftsprozesse muss rasch und nachhaltig verbessert werden.

10. Geschäftsprozesse … und Datenmanagement Der Prozess triggert die Daten. Die Daten triggern den Prozess. Prozesse Daten-Services Methoden-Services Daten-Silos

12. Datenmanagement Probleme bei Business-Intelligence-Projekten Quelle: OLAP Survey 2006

13. Datenmanagement Ein Blick auf die Architektur Security System & Process Monitoring Collaboration Meta Data Mgt. Data Modeling Management Services Automation Analytical Data Provisioning Services Relational Data Storage Dimensional Data Storage Caching Federation/ Virtual Data Stores Reporting Business Intelligence Services Monitoring Advanced Analysis Visualization Planning Ad-hoc Analysis Legal Con- solidation Operational Applications Services Operational Data Provisioning Services Operational Data Application A Operational Data Application B Operational Data Application C Data Integration & Quality Services Enrichment Master Data Data Quality Enterprise Service Bus Data Integration Semantic Layer Business Process Services

14. Agenda Begrüßung, Vorstellung, Erwartungen 1 Datenmanagement - „Nachweis des Nutzens“ 3 Ausblick 4 BARC – Das Analystenhaus 1 Datenmanagement – „Lessons Learned“ 2

18. Prozesse und Kennzahlen Unternehmens- und Datenperspektiven Datenqualitäts- perspektive Datenprozess- perspektive Finanz- perspektive Innovations- perspektive Interne Prozess- perspektive Kunden- perspektive (1) Zu welchen finanziellen Ergebnissen führt die Strategie? (2) Wie muss dazu unsere Stellung bei den Kunden sein? (3) Wie müssen dafür unsere internen Prozesse gestaltet werden ? (5) Welche Kenngrößen für Datenqualität sind zu wählen? (6) Welche Prozesse sind im Datenmanagement zur Verbesserung der Datenqualität aufzusetzen? (4) Wie müssen wir dafür lernen und uns organisieren?

19. Prozesse und Kennzahlen Marketing- & Datenperspektiven Datenqualitäts- perspektive Datenprozess- perspektive Marketingergebnis- perspektive Informations- und Innovations- perspektive Marketingmassnahmen- perspektive Kunden- perspektive (1) Zu welchen Finanz- und Marktergebnissen führt die Strategie? (2) Welche Leistungen für den und Beziehung zum Kunden müssen wir dafür erbringen? (3) Wie muss dafür unser Marketing geplant und ausgeführt werden? (5) Welche Kenngrößen für Datenqualität sind zu wählen? (6) Welche Prozesse sind im Datenmanagement zur Verbesserung der Datenqualität aufzusetzen? (4) Welche Informations- und Organisationsstrukturen sind dafür erforderlich?

20. Prozesse und Kennzahlen Kausalzusammenhänge im Marketing (Beispiel) Datenqualitäts- perspektive Datenprozess- perspektive Marketingergebnis- perspektive Informations- und Innovations- perspektive Marketingmassnahmen- perspektive Kunden- perspektive Umsatz- und Kapitalrendite Produkt-qualität Stückzahlen Kunden-zufriedenheit Liefer-bereitschaft Nutzung von Kunden- und Marktdaten Genauigkeit Konsistenz Vollständigkeit y x Determinismus Übereinstimmung Latenzzeit Gültigkeit Verfügbarkeit

24. Prozesse und Kennzahlen Kausalzusammenhänge Logistik (Ausschnitt) Finanz- perspektive Prozess- perspektive Stammdaten-qualitäts- perspektive Stammdaten-prozess- perspektive Kosten Preis- nachlässe Genauigkeit Automation Wareneingang Genaue Wareneingangs-buchung Konsistenz Vollständigkeit Prozessvarianten Prozesskosten Mitarbeiterproduktivität =Anzahl Prozessdurchläufe / Personalstunden Prozessvarianten =Anzahl Prozessvarianten/ Anzahl Prozesskunden Prozessdurchlauf-zeit Prozessqualität

25. Agenda Begrüßung, Vorstellung, Erwartungen 1 Datenmanagement - „Nachweis des Nutzens“ 3 Ausblick 4 BARC – Das Analystenhaus 1 Datenmanagement - „Lessons Learned“ 2

27. Datenmanagement Dimensionen für eine Implementierung Datenmanagement ist eine multidimensionale Herausforderung  Trend zu durchdachten und erprobten Standardlösungen „ Standards“ Einsatzszenarien Architektur Werkzeugklassen „ Best Practice Templates“

28. Besten Dank für Ihre Aufmerksamkeit ! Dr. Siegmund Priglinger Senior Analyst BARC GmbH Steinbachtal 2b D-97082 Würzburg Repräsentanz in Österreich dr.priglinger consulting GmbH Währinger Str. 20/12, A-1090 Wien Tel. +43 676 4795009 [email_address] www.barc.de