Business Intelligence & Analytics – Quo Vadis?

“Data Is The New Oil — And That’s A Good Thing“, titelte das Forbes Magazin vor drei Jahren und The Economist “The world’s most valuable resource is no longer oil, but data” vor über fünf Jahren. Beide scheinen mit ihren Prognosen Recht zu behalten.

Doch was bedeuten diese provokativen Schlagzeilen für Unternehmen und Organisationen, die Daten wie Öl fördern und optimal nutzen wollen? Dieses Topic Forum erörtert einige Aspekte dieser Schlüsselfrage aus den Perspektiven “Business Intelligence” und “Analytics”.

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Business intelligence: the steps from collecting customer data to win-win solutions for the business

Geschäftsanalytik (engl. Business Intelligence, BI) ist ein der Wirtschaftsinformatik zuzuordnender Begriff, der Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse des eigenen Unternehmens bezeichnet. Dies umfasst die Sammlung, Auswertung und Darstellung von Daten in elektronischer Form.

Ziel ist die Gewinnung von Erkenntnissen aus den im Unternehmen vorhandenen Daten zur Unterstützung von Managemententscheidungen. Die Auswertung von Daten – über das eigene Unternehmen, die Mitbewerber oder die Marktentwicklung – geschieht mit Hilfe analytischer Konzepte sowie mehr oder weniger spezialisierter Software und IT-Systeme. Mit den gewonnenen Erkenntnissen kann das Unternehmen seine Geschäftsabläufe sowie seine Kunden- und Lieferantenbeziehungen erfolgreicher machen; Aspekte hierbei können Kostensenkung, Risikoreduzierung und Wertschöpfung sein. [Wikipedia]

Vor diesem Hintergrund will dieses SITIC Topic Forum einige Antworten zu den folgenden Leitfragen vermitteln:

• Was bedeutet die Veränderung der Disziplin von DWH hin zu einer Cloud-basierten Analytics-Welt?
• Welche Wechselwirkung entsteht bei der Wertschöpfung aus Daten mit Prozessen und Organisation?
• Welche neuen Möglichkeiten und Herausforderungen bringen Data Meshes und Datenprodukte in der Analytics-Welt?
• Welche Herausforderungen bringt die Umsetzung von Analytics in einem Multi-Stakeholder-Umfeld?
• Wie kann eine Data Mesh Architektur in der Praxis technisch umgesetzt werden?
• Welche Organisaions- und Governance-Aspekte spielen bei der Konzeption und Umsetzung einer Data Mesh Architektur eine Rolle?

Die Mobiliar, Bundesgasse 35, 3001 Bern
Situationsplan

Willkommen sind Business IT Professionals, welche in ihrer Organisation allgemein Aufgaben der Digitalisierung oder speziell Aufgaben der Datensammlung und -nutzung wahrnehmen.

Andreas Grütter, Die Mobiliar
Kurt Wehrli, SITIC

13:15
Willkommens-Kaffee

13:30
Begrüssung und Eröffnung durch Kurt Wehrli und Andreas Grütter

13:40
Keynote
Daten sind match-entscheidend
Simon Hefti, D ONE

Was haben Daten im Sport zu suchen? Der Film Moneyball zeigt plakativ die spiel-entscheidende Wirkung der Wertschöpfung aus Daten. In dieser Keynote besprechen wir, wie die Wertschöpfung aus Daten im Geschäft verankert ist, welche Technologien zum Einsatz kommen und wie die Wechselwirkung mit Prozessen und Organisation funktioniert. Wir orientieren uns an konkreten Projekten in der Schweiz, wir wagen die Prognose: wohin geht diese Reise weiter? Und wir lernen ganz konkret, was Data Teams erfolgreich macht.

Simon ist Mitbegründer und Partner von D ONE, einer Beratungsfirma für Data Driven Value Creation. Davor: Geschäftsführer bei Netcetera. Vor langer Zeit: Physik an der Uni Bern, PostDoc an der Universität von Michigan. Simons Spezialgebiet ist die Wertschöpfung aus Daten. Er arbeitet täglich an Datenprojekten, hält Vorlesungen an der HWZ und ist Jazz-Bassist.
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14:20
Keynote
Die Mobiliar goes Data Mesh
Lukas Feuz, Bruno Russiniello, Die Mobiliar

In dieser Keynote wird als Grundlage aufgezeigt, welches Verständnis die Mobiliar von Data Mesh und Data Products hat.
Sie zeigt auf, welchen Beitrag die Data Meshes zur Strategie und den Business Zielen der Mobiliar leisten.
Die Keynote geht ebenfalls darauf ein, welchen Weg die Mobiliar zur Umsetzung von Data Meshes einschlägt.

Bruno Russiniello ist seit 1992 in verschiedenen Branchen und Firmen als Software-Entwickler und Architekt tätig, zuletzt bei der Credit Suisse in BASEL II Projekten als Lead-Entwickler. Seit 2009 ist er bei der Mobiliar als IT-Architekt in verschiedenen Bereichen engagiert. Seit 2018 verantwortet er die Datenarchitektur und setzt sich für mehr Transparenz und Verständnis der Daten ein.
Bruno Russiniello bei LinkedIn

Lukas Feuz ist seit 2009 in verschiedenen Branchen und Firmen als Software-Entwickler und Architekt tätig, zuletzt bei der Post CH AG als Enterprise Cloud Architekt. Seit 2019 ist er als System Architekt bei der Mobiliar im Bereich BI & Analytics und verantwortet als Domänenarchitekt die Domäne Underwriting & Versicherungsrisiko.
Lukas Feuz bei LinkedIn

15:00
Pause und Networking

15:30
Keynote
Data & Analytics in der Zürcher Kantonalbank
Gritta Wolf, Hansjörg Zimmermann, ZKB

Wir verfolgen die Vision des Data Meshs und die Bereitstellung von Datenprodukten für analytische Use Cases. Der Beitrag fokussiert auf folgende Fragestellungen:

• Welche organisatorischen und Governance-Aspekte spielen dabei eine Rolle?
• Wie sieht die high-level Architektur für den Aufbau eines Data Lake in der Zürcher Kantonalbank aus?
• Welche architektonischen Herausforderungen ergeben sich, beispielsweise im Cloud-Kontext?

Gritta Wolf ist IT-Architektin mit vertieften Kenntnissen in der IT Sicherheit und dem Datenmanagement. Sie hat u.a. Umsetzungsprojekte in den Themenbereichen PKI, Access Control, Netzwerksicherheit, Applikationsentkopplung, Data Sourcing, Data Quality Management und Data Governance begleitet. Aktuell arbeitet sie als Enterprise Datenarchitektin bei der Zürcher Kantonalbank. Ausserdem ist sie Kuratoriumsmitglied im Fritz-Kutter-Fond der ETH.
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Hansjörg Zimmermann ist IT-Architekt und hat in seiner Laufbahn mehrere Jahre Standardsoftware für Banken entwickelt und danach Business- und IT-Architekturen für diverse Geschäftsfelder, hauptsächlich im Bankenbereich, gestaltet. Er ist in der ZKB seit mehreren Jahren als Architekt tätig und begleitete in dieser Zeit diverse strategische Projekte (Erneuerung Bestandesführung, Outsourcing ZV-Abwicklung, Digitalisierung). Aktuell betreut er als Domänenarchitekt den Bereich BI&A, Dokumentenmanagement, Stamm- und Finanzmarktdaten.
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16:10
Keynote
Data Mesh @ SBB
Christian Kaiser, André Rogger, Schweizerische Bundesbahnen (SBB)

In der SBB wird aktuell die Data Mesh Philosophie mit den vier Grundpfeilern verfolgt. Bei der Tansition vom traditionellen Data Lake zu einer Mesh Architektur sind aber unterschiedlichste Hürden zu nehmen.  In unserer Präsentation nehmen wir Sie mit auf diese Reise und zeigen den Stellenwert und Wichtigkeit eines Datenkatalogs auf. Des Weiteren gehen wir auch auf organisatorische Aspekte und neu definierte Rollen wie dem Data Product Owner ein.

Christian Kaiser war in mehreren Branchen und Firmen in unterschiedlichen Funktionen von Consulting bis Architektur tätig. Unter anderem bei Die Schweizerische Post AG als Enterprise Architect für Analytics & AI. Seit 2022 arbeitet er als Enterprise Architect bei der SBB mit dem Fokus auf Data Management.
Christian Kaiser bei LinkedIn

André Rogger war in unterschiedlichen Unternehmen im Bereich Operations Research und als Professor für Wirtschaftsinformatik tätig. Seit 10 Jahren arbeitet er als Enterprise Architect bei der SBB und aktuell an der Umsetzung des Vorhabens ADaM (Analytical Data Management).

16:50
Wrap-up

17:00
Apéro und Networking

Verbindliche Anmeldung bitte via Email an kurt.wehrli@sitic.org

Für SITIC-Mitglieder ist die Teilnahme im Rahmen der Jahresmitgliedschaft unentgeltlich.
Nicht-Mitgliedern werden 375 CHF in Rechnung gestellt.

Photo 36586824 / Analytics © Marek Uliasz | Dreamstime.com

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Gartner Reviews and Ratings 2022

Reference

Data Mesh ist ein soziotechnischer Ansatz für die Erstellung einer dezentralen Datenarchitektur. Entwicklungsteams erhalten dabei die Verantwortung für die Entwicklung und den Betrieb von Datenprodukten ihrer fachlichen Domäne. Es setzt dabei auf Domain-driven Design von Eric Evans sowie Team Topologies von Manuel Pais und Matthew Skelton auf.

Der Begriff Data Mesh wurde 2019 von Zhamak Dehghani erstmals verwendet, um Prinzipien einer domänenorientierten dezentralen Architektur für analytische Daten zu beschreiben. Sie stellte damit einen Gegenentwurf zu den damals vorherrschenden zentralen Data Warehouse und Data Lake Architekturen vor. Seitdem erlebt Data Mesh eine hohe Beachtung und wurde inzwischen von mehreren Unternehmen eingeführt, wie Zalando, Adidas und Roche.

[Wikipedia]