Editorial

Editorial Mai 2018

Architektur in Business Intelligence

von Michael Müller

Michael Müller ist fast 20 Jahre als Berater im Bereich Business Intelligence tätig. Seine Schwerpunkte sind Datenmodellierung und -architekturen, Data Vault und Data Warehouse Automation. Er ist im Vorstand der Deutschsprachigen Data Vault User Group und im Advisory Board für die Data Modeling Zone Europe, einer Konferenz mit 5 Tracks für Datenmodellierung und -architektur sowie Business Intelligence.

Architekturen in Business Intelligence sind heute meist Sammlungen von Tools. Betrachtet man jedoch zuerst Personen, Prozesse und Informationen, erhält man neue Perspektiven und Möglichkeiten. Häufig sind die Probleme nicht in den Tools, sondern in der Organisation der Daten. Eine gute Architektur sollte die Verantwortlichkeiten zwischen den beteiligten Parteien gut verteilen. Mit diesen Maßnahmen hat ein Unternehmen die Werkzeuge für den Umstieg auf eine Data Driven Company zur Hand.

In den letzten Jahren habe ich einige Projekte zur Data Warehouse Automation durchgeführt. Mit der Umsetzung konnten wir die Implementierungszeiten deutlich senken. Was vorher 12 bis 15 Monate gedauert hat, konnte auf einmal in 2 bis 3 Monaten realisiert werden.

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Editorial November/Dezember 2017

Die Blockchain-Technologie

Prof. Dr. Philipp Sandner, Leiter des Frankfurt School Blockchain Center

Prof. Dr. Philipp Sandner leitet das Frankfurt School Blockchain Center an der Frankfurt School of Finance & Management, welches im Februar 2017 initiiert wurde. Zu den Themengebieten von Herrn Prof. Dr. Sandner gehören Blockchain, Kryptowährungen, Digitalisierung und Entrepreneurship. Herr Prof. Dr. Sandner ist im FinTechRat des Bundesministerium der Finanzen. 

Bitcoin als Ursprung der Blockchain-Technologie

Bitcoin wird derzeit sehr kontrovers diskutiert. Es handelt sich um eine so genannte Kryptowährung, die seit 2008 existiert. Mit dem Konzept für Bitcoin wurde damals auch die Blockchain-Architektur erfunden. Dabei handelt es sich um eine IT-Architektur, mit der Wert elektronisch transferiert werden kann – und zwar direkt über das Internet ohne eine zentrale Infrastruktur. Teilweise wird von „digitalem Gold“ gesprochen. Bitcoin hat mit ca. 80 Milliarden US-Dollar mittlerweile eine ebenso hohe Marktkapitalisierung die DAX-Konzerne Daimler oder BASF.

Bitcoin hat sich seit dem weiterentwickelt. Es existieren nunmehr über 900 so genannte Kryptowährungen mit unterschiedlichen Zielsetzungen. Zumeist haben diese die Bitcoin-Technologie als Ursprung, wurden jedoch signifikant weiterentwickelt. Im Hintergrund steckt die Blockchain-Technologie, die in der Lage ist über weltweite Computernetzwerke Informationen zwischen tausenden von Computern zu synchronisieren. Kern der Technologie ist, dass sich die Computer im Netzwerk auf eine einheitliche Vergangenheit einigen. Damit ist vor allem gemeint, dass Konsens darüber herrscht, welche Teilnehmer des Netzwerks welche Transaktionen ausgeführt haben. Damit ist auch möglich, zu ermitteln, welcher Teilnehmer welche Vermögensgegenstände besitzt (also, wie viele Bitcoins jeder Teilnehmer besitzt).

Diese einheitliche Vergangenheit ist ein zentraler Punkt. Denn wenn kein Dissens zwischen den Teilnehmern existiert, können durch die zugrundeliegende Technologie eindeutige Eigentumsverhältnisse an knappen Gütern bestimmt werden. Die Blockchain-Technologie eignet sich damit zur Verwaltung aller Art von Eigentumsverhältnissen. Bitcoins – und welcher Teilnehmer wie viel Bitcoins besitzt – ist damit nur ein Beispiel. Weltweit arbeiten Unternehmen daran, auch andere Eigentumsverhältnisse durch die Blockchain-Technologie abzubilden: z.B. Wertpapiere oder Grundstücke.

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Editorial Oktober 2017

Die neue EU-Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) - das „Aus“ für BI-Anwendungen?

Die EU bietet für international tätige Unternehmen viele Vorteile, manchmal aber auch umfangreiche Pflichten. Die am 24.05.2016 in kraft getretene Datenschutz-Grundverordnung der EU (EU-DSGVO) gehört aus Sicht der Unternehmen zunächst in letztere Kategorie, da geprüft werden muss, ob die Anforderungen schon erfüllt sind bzw. umgesetzt werden müssen. 

Die DSGVO regelt und vereinheitlicht EU-weit die Verarbeitung von personenbezogene Daten durch private Unternehmen und öffentliche Stellen. Dadurch soll sowohl der Schutz personenbezogener Daten von natürlichen Personen, die sich innerhalb der EU befinden, sichergestellt und gleichzeitig der freie Datenverkehr innerhalb der EU gewährleistet werden. Die Verordnung ist ab 25.05.2018 in allen EU-Mitgliedsstaaten anzuwenden und wird die EU-Datenschutzrichtlinie 95/46/EG von 1995 ablösen. Bis dahin haben die nationalen Gesetzgeber die Aufgabe, die Verordnung in nationales Recht umzusetzen und Regelungen für in der Verordnung vorhandene Öffnungsklauseln festzulegen. 

Nun gibt es in Deutschland bereits umfangreiche Regelungen zum Datenschutz, die nicht von allen Unternehmen mit der gleichen Intensität umgesetzt werden und eine „lockere“ Auslegung nicht immer zu Konsequenzen führt. Mancher könnte daher hoffen, dass man auch diese neue Verordnung einfach „aussitzen“ kann. Diese Strategie ist angesichts der möglichen Strafen für Verstöße allerdings wenig zielführend. Die in Art. 83 DSGVO verhängten Geldbußen können abhängig von Art, Schwere und Dauer des Verstoßes bis zu 20.000.000 EUR oder bis zu 4 % des gesamten weltweit erzielten Jahresumsatzes der gesamten Unternehmensgruppe betragen. Es lohnt sich also, sich frühzeitig mit den Anforderungen der EU-DSGVO zu beschäftigen.

Wer ist betroffen?

Geschützt werden sollen die Daten natürlicher Personen, der BürgerInnen der EU. Es geht nicht um Kontaktinformationen von Unternehmen (juristischen Personen). 

Die EU-DSGVO bedeutet eine Stärkung der Rechte der EU-BürgerInnen auch gegenüber Unternehmen, die ihren Firmensitz außerhalb des räumlichen Geltungsbereichs der EU-DSGVO haben, da nicht der Firmensitz ausschlaggebend ist, sondern die Verarbeitung von Informationen über Menschen, die sich innerhalb der EU befinden - ungeachtet ihrer Staatsangehörigkeit oder ihres Aufenthaltsorts.

Für Unternehmen ist es wichtig, dass es nicht nur um die Daten von Geschäftspartnern, sondern auch von Mitarbeitern geht. Da bei Mitarbeitern das „berechtigte Interesse“ leicht erkennbar ist, kommt es hier zu geringeren Auswirkungen.

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Editorial April 2017

Kundenrückgewinnung in Zeiten von Big Data Analytics – eine vernachlässigte Strategie 

von Peter Neckel, Leitung Customer Analytics, mayato GmbH

 

Das Unternehmensumfeld hat sich in den letzten Jahren rapide verändert: Analog zum „War for Talents“ (dem Kampf der Unternehmen um qualifizierten Nachwuchs) könnte man im Marketing vom „War for Customers“ sprechen, um die immer aufwändigere Suche nach neuen Kunden zu charakterisieren.

 

Denn heutige Kunden befinden sich in einer komfortablen Lage: Sie können aus einem riesigen Überangebot an Produkten und Anbietern wählen. Und sie sind sich ihrer Einkaufsmacht bewusst – ihre Preissensibilität sowie ihre Ansprüche an Produkt- und Servicequalität steigen stetig. Zudem sind sie in ihrem gesamten Kaufverhalten spontaner und somit unberechenbarer denn je; die Kundenloyalität und die Markentreue sinken beständig – ob beim Telekommunikationsanbieter oder Energieversorger, im Supermarkt, bei Banken, Versicherungen oder beim Autokauf.

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Editorial Februar 2017

Agilität und Geschwindigkeit durch Automatisierung des Data Warehouse    

von Michael Müller
Prinzipal bei MID GmbH, Nürnberg
Vorstand der DDVUG eV (Deutsch-sprachige Data Vault User Group)

Data Warehouse Automation bedeutet, dass die Entwicklung und Pflege der Datenaufbereitung aus wenigen Informationen heraus generiert wird und somit radikal beschleunigt. Diese Automation ist nicht ein Tool Thema, sondern vor allem auch ein methodisches Thema. Neue Methoden im Bereich BI erlauben neben der Beschleunigung durch die Generierung auch eine höhere Agilität in der Bereitstellung von Daten und  neue Wege in der Kommunikation mit dem Kunden.

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