Organisatorische Gestaltung des unternehmensweiten Data Warehousing: Konzeption der Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse am Beispiel einer Schweizer Universalbank
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
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2000
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Inhaltsübersicht
Abbildungsverzeichnis XIX
Tabellenverzeichnis XXI
Abkürzungsverzeichnis XXIII
1 Einleitung 1
1.1 Hintergrund des Data Warehousing 1
1.2 Problemstellung 5
1.3 Zielsetzung 6
1.4 Forschungsmethodik 6
1.5 Thematische Abgrenzung und Adressaten 10
2 Grundlagen des Data Warehousing 11
2.1 Informationssystem Typen und ihre Daten 11
2.2 Data Warehouse und Data Warehousing 19
2.3 Die Schichtarchitektur eines Data Warehouse 21
2.4 Nutzenpotenziale eines unternehmensweiten Data Warehouse 30
2.5 Abgrenzung Data Warehousing und Controlling 34
3 Unternehmensweites Data Warehousing in UBS 41
3.1 UBS als global tätige Universalbank 41
3.2 Das EDW in UBS 46
3.3 Problembereiche 53
XII 4 Anforderungen an ein Organisationskonzept 57
4.1 Der instrumentelle Organisationsbegriff 57
4.2 Organisation in der Informationssystem Entwicklung 63
4.3 Anforderungen an das Organisationskonzept 68
5 Organisationskonzept für das unternehmensweite Data Warehousing 71
5.1 Das Data Ownership Konzept 71
5.2 Aufbauorganisatorische Grundstruktur 83
5.3 Vorgehen und Prozesse 107
6 Anwendung des Organisationskonzepts auf das EDW in UBS 137
6.1 Projektverlauf und stand des EDW in UBS 137
6.2 Data Ownership Verteilung 142
6.3 Umgesetzte organisatorische Grundstruktur 147
6.4 Prozesserfahrungen im EDW in UBS 153
7 Schlussbemerkungen 161
Literaturverzeichnis 167
i
XIII
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis XIX
Tabellenverzeichnis XXI
Abkürzungsverzeichnis XXIII
1 Einleitung 1
1.1 Hintergrund des Data Warehousing 1
1.1.1 Aktualität des Data Warehousing 3
1.1.1.1 Wettbewerbs und Marktdruck 3
1.1.1.2 Neue Potenziale durch Informationstechnologie 4
1.2 Problemstellung 5
1.3 Zielsetzung 6
1.4 Forschungsmethodik 6
1.4.1 Methodische Einbindung des Praxisbeispiels 7
1.4.2 Aufbau der Arbeit 8
1.5 Thematische Abgrenzung und Adressaten 10
2 Grundlagen des Data Warehousing 11
2.1 Informationssystem Typen und ihre Daten 11
2.1.1 Funktions und Datenintegration 12
2.1.2 Daten in operativen Informationssystemen 13
2.1.2.1 Vertikale operative Systeme 13
2.1.2.2 Horizontale operative Systeme 14
2.1.3 Daten in analytischen Informationssystemen 16
2.1.4 Beziehung zwischen operativen und analytischen Systemen 18
2.2 Data Warehouse und Data Warehousing 19
2.2.1 Data Warehouse Definition 19
2.2.2 Data Warehousing Definition 20
XIV 2.3 Die Schichtarchitektureines Data Warehouse 21
2.3.1 Die Data Warehouse Komponenten 23
2.3.1.1 Datenquellen 23
2.3.1.2 Sourcing ins Enterprise Data Warehouse 24
2.3.1.3 Datenbasis im Enterprise Data Warehouse 26
2.3.1.4 Sourcing in die Data Marts 26
2.3.1.5 Datenbasis in den Data Marts 26 r
2.3.1.6 Endbenutzer Werkzeuge 27
2.3.1.7 Metadaten 28
2.4 Nutzenpotenziale eines unternehmensweiten Data Warehouse 30
2.4.1 Direkter Nutzen 31
2.4.1.1 Erhöhung der Datenqualität 32
2.4.1.2 Kostengünstigere Informationsversorgung 33
2.4.1.3 Zeitgewinn durch schnellere Verfügbarkeit 33
2.4.2 Indirekt erzielbarer Nutzen 33
2.5 Abgrenzung Data Warehousing und Controlling 34
2.5.1 Abgrenzung zum Controlling Begriff 35
2.5.2 Abgrenzung zum Rechnungswesen als Controlling Instrument 35
2.5.2.1 Finanzielles Rechnungswesen als operatives System 35
2.5.2.2 Betriebliches Rechnungswesen als analytisches Informationssystem 36
2.5.3 Data Warehouse und betriebliches Rechnungswesen 37
i
2.5.3.1 Abstimmungsbedarf 38
2.5.3.2 Keine allgemein gültige Architektur 38 ¦
i
3 Unternehmensweites Data Warehousing in UBS 41 i
3.1 UBS als global tätige Universalbank 41 j
3.1.1 Vielfältige Geschäftstätigkeit 41 I
3.1.2 Dualismus von Bankdienstleistungen 43 j
3.1.3 Schwierige Produktidentifikation 44 ;
3.1.4 Zentrale Bedeutung der Informationsverarbeitung 44 I
3.1.5 Grosser Bedarf an managementunterstützenden Informationen 45
XV
3.2 Das EDW in UBS 46
3.2.1 Die Ausgangslage bei den analytischen Informationssystemen 46
3.2.2 Die Zielsetzung 47
3.2.3 Potenzielle Endbenutzersichten 48
3.2.4 Potenzielle Datentiefe und breite 49
3.2.5 Operative Systemumwelt 50
3.2.5.1 Grosse Anzahl unterschiedlicher Datenquellen 50
3.2.5.2 Fehlende managementorientierte Sicht 51
3.2.5.3 Datenintegrations und integritätsgrad 52
3.2.6 Zusammenfassende Charakterisierung des EDW in UBS 53
3.3 Problembereiche 53
3.3.1 Interessenvielfalt und Zielkonflikte 54
3.3.2 Unklare Verantwortlichkeiten 55
3.3.3 Datenqualität 55
3.3.4 Datenintegration 56
3.3.5 Verankerung des Data Warehousing als dauernde Aufgabe 56
4 Anforderungen an ein Organisationskonzept 57
4.1 Der instrumentelle Organisationsbegriff 57
4.1.1 Instrumentelle Gestaltungsprinzipien 58
4.1.1.1 Arbeitsteilung und Spezialisierung 58
4.1.1.2 Koordination 59
4.1.1.3 Zielorientierung 59
4.1.1.4 Organisationsstruktur als Resultat 60
4.1.2 Organisationsstrukturtypen 61
4.1.2.1 Funktionale Organisationsstruktur 61
4.1.2.2 Produkt bzw. prozessorientierte Organisationsstruktur 62
4.2 Organisation in der Informationssystem Entwicklung 63
4.2.1 Organisation des Informationsmanagements 63
4.2.2 Organisationsmodellierung in der Informationssystem Entwicklung 65
4.2.2.1 Erweiterung des Business Engineering Ansatzes 65
4.3 Anforderungen an das Organisationskonzept 68
XVI 5 Organisationskonzept für das unternehmensweite Data Warehousing 71
5.1 Das Data Ownership Konzept 71
5.1.1 Definition von Data Ownership 71
5.1.2 Data Ownership auf zwei Schichten 72
5.1.3 Bestimmung der Data Owner auf Stufe der Data Marts 74
5.1.4 Bestimmung der Data Owner auf Stufe Enterprise Data Warehouse 74
5.1.4.1 Auftragnehmer gegenüber den Data Marts 75
5.1.4.2 Sonderfall Data Ownership für Kerndaten 76
5.1.5 Die Rolle des betrieblichen Rechnungswesens 77
5.1.5.1 Einzelgeschäftskalkulation als Grundlage 77
5.1.5.2 Vergleich der Schnittstellen zu den operativen Quellen 79
5.1.5.3 Integration in die unternehmensweite Data Warehouse Architektur 79
5.1.5.4 Data Ownership des betrieblichen Rechnungswesens 80
5.2 Aufbauorganisatorische Grundstruktur 83
5.2.1 Grundsätzliche Aufgabenbereiche im Data Warehousing 83
5.2.1.1 Prozessorientierte Aufgaben 84
5.2.1.2 Koordinative Aufgaben 85
5.2.1.3 Technische Aufgaben 86
5.2.2 Zweidimensionale Grundstruktur 86
5.2.3 Beschreibung der Organisationseinheiten 88
5.2.3.1 Einbindung der operativen Systemverantwortlichen 88
5.2.3.2 Sourcingteams 90
5.2.3.2.1 Sourcingteams auf der Enterprise Data Warehouse Schicht 91
5.2.3.2.2 Sourcingteam auf Stufe Data Mart 93
5.2.3.3 Koordinationseinheiten 95
5.2.3.3.1 Koordinationseinheiten auf Stufe Enterprise Data Warehouse 95
5.2.3.3.2 Koordinationseinheiten auf Stufe Data Marts 99
5.2.3.4 Infrastruktureinheiten 100
5.2.3.4.1 Infrastrukturentwicklung und betrieb 101
5.2.4 Verankerung in der Unternehmensorganisation 103
5.2.4.1 Data Warehousing ist kein Projekt 103
5.2.4.2 Organisationseinheiten in den Fachbereichen 104
XVII
5.2.4.3 Verankerung im Informatikbereich 105
5.2.4.3.1 Die Data Warehouse Entwicklung 105
5.2.4.3.2 Der Data Warehouse Betrieb 106
5.3 Vorgehen und Prozesse 107
5.3.1 Grundsätzliches Vorgehen 107
5.3.1.1 Phasenmodell 108
5.3.1.2 Besonderheiten der Data Warehouse Entwicklung 109
5.3.1.2.1 Schwierige Ermittlung der Informationsbedürfnisse 109
5.3.1.2.2 Aufbau auf bestehenden Informationssystemen 110
5.3.1.2.3 Entwicklungsprozesse auf zwei Schichten 111
5.3.2 Prozessbeschreibung 113
5.3.2.1 Analyseprozesse 113
5.3.2.1.1 Informationsbedarfsanalyse 114
5.3.2.1.2 Quelldatenanalyse 119
5.3.2.2 Entwurfsprozesse 122
5.3.2.2.1 Entwurf auf Stufe Enterprise Data Warehouse 122
5.3.2.2.2 Entwurf auf Stufe Data Mart 126
5.3.2.3 Implementierungsprozess 129
5.3.2.4 Betriebsprozess 131
5.3.2.5 Dauernde Weiterentwicklung 134
5.3.2.5.1 Änderungen in den operativen Datenquellen 134
5.3.2.5.2 Neue Anforderungen der Endbenutzer 135
6 Anwendung des Organisationskonzepts auf das EDW in UBS 137
6.1 Projektverlauf und stand des EDW in UBS 137
6.1.1 Projektstand 139
6.1.2 Architektur 139
6.1.3 Beteiligte Fachbereiche 140
6.1.3.1 Der Geschäftsbereich Operations 140
6.1.3.2 Marketing im Geschäftsbereich Individualkunden Schweiz 141
6.2 Data Ownership Verteilung 142
6.2.1 Geschäftsbereich Operations als Data Owner auf beiden Schichten 143
XVIII 6.2.2 Individualkunden Marketing als Data Owner auf Stufe Data Mart 143
6.2.3 Chancen durch das Data Ownership Konzept 144
6.2.3.1 Nutzung von Synergien 144
6.2.3.2 Bessere Datenqualität 144
6.2.4 Gefahren im Data Ownership Konzept 145
6.2.4.1 Verantwortungsübernahme durch die Data Owner 145
6.2.5 Data Ownership für Kerndaten 145
6.3 Umgesetzte organisatorische Grundstruktur 147
6.3.1 Beispielorganigramm im Informatikbereich 147
6.3.2 Beispielorganigramm in einem Fachbereich 148
6.3.3 Chancen durch die organisatorische Grundstruktur 150
6.3.3.1 Hohe Effektivität 150
6.3.3.2 Hohe Effizienz 150
6.3.4 Gefahren der organisatorischen Grundstruktur 151
6.3.4.1 Duale Verantwortlichkeiten 151
6.3.4.2 Erhöhte Anforderungen an die Mitarbeiterqualifikation 152
6.4 Prozesserfahrungen im EDWin UBS 153
6.4.1 Think big Start small 153
6.4.2 Gefahr in Marketingprojekten 154
6.4.3 Erfahrungen in den Analyseprozessen 155
6.4.3.1 Laufende Informationsbedarfsermittlung 155
6.4.3.2 Keine falsche Erwartungen wecken 156
6.4.4 Erfahrungen im Entwurf 156
6.4.4.1 Aufwendiger Entwurf der Sourcingprozesse 156
6.4.4.2 Grosser Einfluss der operativen Systemarchitektur 157
6.4.5 Erfahrungen in der Implementierung und im Betrieb 158
6.4.5.1 Konfrontation mit der Datenqualität 158
6.4.5.2 Schwierige inhaltliche Plausibilisierung 158
7 Schlussbemerkungen 161
Literaturverzeichnis 167
XIX
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Hintergründe des Data Warehouse Trends 3
Abb. 2: Aufbau der Arbeit 8
Abb. 3: Analytische und operative Informationssysteme 11
Abb. 4: Horizontales operatives System am Beispiel des Vermögensreporting 15
Abb. 5: Wirkungskreislauf operative analytische Informationssysteme 18
Abb. 6: Reichweite des Data Warehousing 21
Abb. 7: Referenzarchitektur eines Data Warehouse 22
Abb. 8: Kern und Geschäftsfalldaten 24
Abb. 9: Teilschritte im Sourcing 25
Abb. 10: Direkte Nutzenpotenziale eines Data Warehouse 31
Abb. 11: Dienstleistungen aus dem Wert und Betriebsbereich 43
Abb. 12: Elektronische Vernetzung anhand der Abwicklung eines Börsenauftrags 45
Abb. 13: Analytische Systemvielfalt in UBS Schweiz 46
Abb. 14: Datentiefe und breite im EDW in UBS 50
Abb. 15: Involvierte operative Systeme in einer Zahlungsabwicklung 51
Abb. 16: Problembereiche im unternehmensweiten Data Warehousing 54
Abb. 17: Die drei Hauptaufgaben des Informationsmanagements 64
Abb. 18: Gestaltungsebenen des Business Engineering 66
Abb. 19: Gestaltungsebenen des Data Warehousing 67
Abb. 20: Anforderungen an das Organisationskonzept 68
Abb. 21: Das Data Ownership Konzept 73
Abb. 22: Einzelgeschäftskalkulation und verbuchung anhand eines Zahlungsauftrags 78
Abb. 23: Betriebliches Rechnungswesen im unternehmensweiten Data Warehousing 80
Abb. 24: Der Data Warehousing Prozess 84
Abb. 25: Zweidimensionale Organisationsstruktur im Data Warehousing 87
Abb. 26: Zusammenarbeit in einem Sourcingteam 90
Abb. 27: Grundsätzliches Vorgehen im Data Warehousing 107
XX Abb. 28: Entwicklungsphasen im Data Warehousing 108
Abb. 29: Subjektiver und objektiver Informationsbedarf 110
Abb. 30: Diskrepanz Informationsbedarf und Informationsangebot 111
Abb. 31: Zweistufiger Entwicklungsprozess im Data Warehousing 112
Abb. 32: Prozessdarstellung Informationsbedarfsanalyse 114
Abb. 33: Prozessdarstellung Quelldatenanalyse 119
Abb. 34: Beispielhafter Inhalt eines Data Mart Fachkonzepts 121
Abb. 35: Prozessdarstellung Entwurf auf Stufe Enterprise Data Warehouse 123
Abb. 36: Prozessdarstellung Entwurf auf Stufe Data Mart 126
Abb. 37: Prozessdarstellung Implementierung 129
Abb. 38: Prozessdarstellung Regelmässiger Betrieb 132
Abb. 39: Architektur des EDW in UBS 139
Abb. 40: Data Ownership Verteilung im EDW in UBS 142
Abb. 41: Beispielorganigramm Enterprise Data Warehouse Entwicklung 147
Abb. 42: Beispielorganigramm einer Data Warehousing Fachstelle 148
Abb. 43: Zunehmende Dezentralisierung der Endbenutzervertreter 149
XXI
Tabellenverzeichnis
Tab. 1: Qualitätsmerkmale entscheidungsorientierter Daten 32
Tab. 2: Kundensegmente, Produkte und Vertriebskanäle einer Universalbank 42
Tab. 3: Typische analytische Endbenutzersichten in einer Universalbank 49
Tab. 4: Formalziele organisatorischer Gestaltung 59
Tab. 5: Vor und Nachteile einer funktionalen Organisationsstruktur 62
Tab. 6: Verantwortungen durch Data Ownership 72
Tab. 7: Prozessorientierte Aufgabenbereiche 84
Tab. 8: Koordinative Aufgabenbereiche 85
Tab. 9: Technische Aufgabenbereiche 86
Tab. 10: Pull versus Push Prinzip in der Datenextraktion 89
Tab. 11: Organisationseinheit Fachbereichsvertreter Enterprise Data Warehouse 91
Tab. 12: Organisationseinheit Informatiker Enterprise Data Warehouse 92
Tab. 13: Organisationseinheit Fachbereichsvertreter Data Mart 93
Tab. 14: Organisationseinheit Informatiker Data Mart 94
Tab. 15: Organisationseinheit Data Mart Kanalisierung 96
Tab. 16: Organisationseinheit Datenarchitektur Enterprise Data Warehouse 97
Tab. 17: Organisationseinheit Endbenutzervertreter 99
Tab. 18: Organisationseinheit Infrastrukturentwicklung und betrieb 102
Tab. 19: Prozessbeschreibung Informationsbedarfsanalyse 115
Tab. 20: Beispiel eines Informationsbedürfniskatalogs 117
Tab. 21: Techniken und Quellen der Informationsbedarfsanalyse 118
Tab. 22: Prozessbeschreibung Quelldatenanalyse 120
Tab. 23: Prozessbeschreibung Entwurf Stufe Enterprise Data Warehouse 125
Tab. 24: Prozessbeschreibung Entwurf Stufe Data Mart 128
Tab. 25: Prozessbeschreibung Implementierung 130
Tab. 26: Prozessbeschreibung Regelmässiger Betrieb 133
Tab. 27: Dienstleistungen des Geschäftsbereichs Operations 140
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