Keynote 6, andreas zilch, pac

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    14-Aug-2015
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    Business

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  1. 1. IT-Trends 2015 - was bringt uns wirklich weiter? GSE Jahrestagung 11.5.2015 Hamburg Andreas Zilch, SVP & Lead Advisor PAC 2015
  2. 2. PAC Agenda (kurze) Vorstellung PAC Entwicklung von IT und IT-Bereichen Cloud Computing das zuknftige Infrastruktur Paradigma Big Data Analytics zwischen Business Potentialen und Sicherheitsbedenken Industrie 4.0 die groe Chance fr deutsche Industrie und IT 22015
  3. 3. PAC Hintergrund 32015 Als etabliertes Analystenhaus besitzt PAC eine starke Beratungskompetenz mit einer lokalen Kompetenz und gleichzeitiger internationalen Abdeckung. Die umfangreichen Research Informationen und die tiefen Kenntnisse der Software und IT Services Provider bieten eine hervorragende Basis zur Begleitung Ihrer Investitions- und IT Governance Entscheidungen. Die Verbindung von PAC, BARC und Le CXP im letzten Jahr zur CXP Group, verstrkt die Software Themen Abdeckung und die Kompetenz in Themen wie Software-Auswahl und Sourcing Fragen. Die Erbringung von Services fr mittelstndische & groe Anwenderunternehmen bildet einen Schwerpunkt bei PAC.
  4. 4. PAC Advisor Profil Andreas Zilch 42015
  5. 5. PAC Welche Trends sind fr uns aktuell besonders relevant? Globaler Trend im Data Center Hardware wird zu Software Software wird zu Services Vernderung der Rolle von IT im Wirtschaftskreislauf CLOUD COMPUTING und SERVICES Zielarchitektur fr Data Center Private Cloud und Public Cloud Services BIG DATA ANALYTICS Plattform vs. Projekte, Chancen vs. Risiken INDUSTRIE 4.0 und INTERNET OF THINGS Business Thema mit massiver IT-Untersttzung Schicksalsfrage der deutschen Industrie test 52015
  6. 6. Entwicklung von IT und IT-Bereichen
  7. 7. PAC Stellenwert von IT wird in den Unternehmen immer hher Business Value & Alignment branchenabhngig, aber nachhaltig steigend Nutzen und Risiken immer geschftskritischer Informationssysteme werden immer komplexer Integration der Systeme innerhalb des Unternehmens und insbesondere ber Unternehmensgrenzen hinaus Spannungsfeld Legacy vs. New Apps Kontinuierlich Integration neuer Systeme, Altsysteme werden nicht abgeschaltet Neue Architekturen, neue Qualittsansprche (Wegwerf-Apps) Stellenwert von internen IT Services wird (potentiell) immer niedriger Fachbereiche werden bei IT-Entscheidungen immer mchtiger Interne IT wird oft als langsamer Verhinderer angesehen Wenn interne IT-Dienstleister nicht innovativ und aktiv agieren, werden sie zuknftig nur noch die Legacy Systeme verwalten! CIO / IT-Abteilung - Herausforderungen
  8. 8. PAC aber ohne solide interne IT-Services (DataCenter + Distributed) wird interne IT niemals die Chance bekommen . Zentrale Fragen zur Weichenstellung: Wer ist der Kunde & welche Rolle mchte man als CIO im Unternehmen einnehmen? CIO Appell These zur CIO Entwicklung Fhrende Rolle im Unternehmen, welche durch Einsatz von IT Innovationen und wettbewerbsdifferenzierende Aktivitten vorschlgt und treibt Interner Dienstleister der (nur) die Wnsche der Fachabteilungen/Endanwender auf SLA Basis erfllt at the crossroads!
  9. 9. PAC Klassische Rolle der IT - Status Quo F&E Unternehmensbasis / Infrastruktur / Facilities Unternehmensleitung Einkauf Personalwesen Produktion Logistik Finanzen/Controlling Vertrieb Marketing Kundendienst IT-Abteilung / Services .. Klassische UN-Organisation: Business Units // Profit & Cost Center - IT als Dienstleister
  10. 10. PAC Rolle der IT in einer gesamtheitlichen Industrie 4.0 Umgebung - die realistische Vision Neue UN-Organisation: Zustndig fr IT, Organisation und Prozesse Vernetzung und Gesamt P&L als wichtigste KPIs IT als Integrator/Enabler .. F&E Einkauf Personalwesen Produktion Logistik Finanzen/Controlling Vertrieb Marketing Kundendienst Unternehmensbasis / Infrastruktur / Facilities Unternehmensleitung ICT Service Provider / CIO Lieferanten/Partner Distribution/Kunden
  11. 11. Cloud Computing das zuknftige Infrastruktur Paradigma
  12. 12. PAC Cloud Fragestellungen auf CIO Level 12 Typische cloud relevante CIO (CEO) Fragestellungen Cloud-Technologien & Services: Hype vs. handfeste Erwartungshaltungen der Unternehmensfhrung Cloud Preise oder Gesamtkostenbetrachtung (TCO) ? Nachweisbare Verbesserungen durch Cloud Einsatz? Cloud-Governance und Leadership / IT oder Fachabteilung ? Anpassung oder Fhrungsrolle / First Mover oder Follower ? Machtverlust oder Machtgewinn durch Cloud-Technologien ? Auswirkungen von Cloud-Technologie auf Organisation, HR / Skill-Profil ? Auswirkungen von Cloud-Technologie auf Position und Organisation der IT ? Pragmatische Cloud-Security Lsungen ? Es wird ernst Hybride Cloud Lsungen in der Umsetzung
  13. 13. PAC Fokus: Prozesse-Standards-Architektur 13 Prozesse Standards Architektur Kostenverrechnung und Erfolgskontrolle Betriebskosten und Erhaltung Errichtung- und Transformation
  14. 14. PAC Die Herausforderung(en) Cloud Einsatz bei Talanx test 142015
  15. 15. PAC Die Entwicklung Private und Public Cloud Einsatz test 152015
  16. 16. PAC Die Lsung / Vorteile Cloud Einsatz bei Talanx test 162015
  17. 17. PAC Lessons Learned Cloud Einsatz ist weder trivial noch umsonst! test 172015 Interessanter Business Case zur Cloud Adaption bei Versicherungen Kombination von Private Cloud (COLT) und Public Cloud (AMAZON) auf Konzernebene Offizielles und ffentliches Fallbeispiel! Herausforderungen (u.a.): Architektur, Standardisierung und Technologie Adaption Cloud Integration (mit Legacy Apps) Operations & Change Management Security & Compliance Achtung: Business Case wird von Anbietern missbraucht, um Einfachheit der Cloud Adaption zu zeigen dies ist zwiespltig!
  18. 18. Big Data Analytics - Business Potentiale vs. Sicherheitsbedenken -
  19. 19. PAC Hufig genannte Eigenschaften analytischer Systeme Komplexitt: Wartung, Weiterentwicklung, Nutzung Fehlende Flexibilitt: neue Daten, neue Analysen Unzureichende Abfragezeiten Unbefriedigende Aktualisierung: Zyklen und Zeiten Kostenintensiv Unzureichende funktionale Abdeckung BARC 2015 19 19 21.05.2015 Business Analytics ist eine wichtige IT-Disziplin, die Zufriedenheit mit den Ergebnissen aber aktuell kritisch
  20. 20. PAC Was sind die wichtigsten Treiber fr die Vernderungen im Bereich Datenintegration und Data Warehouse/ Datenarchitektur? 62% 55% 52% 51% 45% 42% 41% 40% 37% 32% Gestiegene Erwartungshaltung in den Fachbereichen Wachsende Anzahl/Vielfalt von Datenquellen Datenwachstum Sich schneller verndernde Geschftsprozesse Unzufriedenheit mit der Umsetzungszeit neuer Anforderungen Erhhung der Wettbewerbsfhigkeit Performance-Probleme Umgang mit verschiedenen Datenstrukturen Erhhte Anforderungen an Reaktionsschnelligkeit Kostengrnde Quelle: BARC Survey Data Warehousing und Datenintegration im Zeitalter von Big Data, n=323
  21. 21. PAC Was sind die wichtigsten Treiber fr die Vernderungen im Bereich Datenintegration und Data Warehouse/ Datenarchitektur? 62% 55% 52% 51% 45% 42% 41% 40% 37% 32% Gestiegene Erwartungshaltung in den Fachbereichen Wachsende Anzahl/Vielfalt von Datenquellen Datenwachstum Sich schneller verndernde Geschftsprozesse Unzufriedenheit mit der Umsetzungszeit neuer Anforderungen Erhhung der Wettbewerbsfhigkeit Performance-Probleme Umgang mit verschiedenen Datenstrukturen Erhhte Anforderungen an Reaktionsschnelligkeit Kostengrnde Quelle: BARC Survey Data Warehousing und Datenintegration im Zeitalter von Big Data, n=323
  22. 22. PAC Geplanter Einsatz von Big Data Technologie nimmt stark zu! 62% 55% 39% 31% 27% 26% 25% 12% 9% 8% 7% 4% 24% 27% 25% 29% 41% 23% 32% 30% 29% 20% 18% 21% Standard Relationale Datenbanken Standard BI-Werkzeuge Standard-Datenintegrationswerkzeuge Explorative Analyse-/Data-Discovery-Werkzeuge Analytische Datenbanken Individualentwicklung Data-Mining-/Predictive-Analytics-Lsungen Big Data Appliances Hadoop-kosystem Streaming-Datenbanken/Event Processing NoSQL-Datenbanken Spezielle Big-Data-Analyse-Anwendungen Im Einsatz Geplant 21.05.2015 BARC 2015 22 Q: BARC Big Data Analytics Survey 2014, n = 229
  23. 23. PAC Mind shift durch Big Data Analyseprozess, Datenpersistenz und Datenmenge 21.05.2015 BARC 2015 23 Datenaufbereitung Visualisierung Analytik Datenbereitstellung Datenspeicherung Datenaufbereitung Visualisierung Analytik Datenbereitstellung Datenspeicherung Data Warehousing Prozess Big Data Prozess Reglementierte, verifizierte Analyse Explorative Analyse auf allen Daten 2323 Gesicherte Ergebnisse Strukturierte Sammlung bereinigter Daten Experimentell (fast fail) Rohdatensammlung schemafrei
  24. 24. PAC Was ist Analyse? Wo stehe ich, wo will ich hin? 24 FreiheitsgradefrdenAnwender Komplexitt in der Anwendung Standard Reporting Planung & Simulation Ad-hoc- Reporting Analyse Scorecarding/ Dashboard Bereitstellung verfgbarer Information (Reporting) Erzeugung neuer Information (Analyse + Planung) Data Mining & Predictive Analytics
  25. 25. PAC Die Bedeutung von Daten war nie grer als heute 25
  26. 26. PAC Consumer Apps mit eingebetteter Predictive Analytics 26
  27. 27. PAC Informationstechnologie treibt radikale Vernderungen Anwender Prozesse und Geschftsmodelle Consumerization Digitalisierung Wertschpfung aus Daten Stndiger Informationszugriff Operationalisierung der BI ermglicht datengetriebene Unternehmen
  28. 28. PAC IOT / Big Data auch in klassischen Branchen (Logistik)! IOT / Big Data / Mobile ist fr viele Branchen schon (geschfts-) relevant und wettbewerbsdifferenzierend!! Neue IT Service im Food / Gastronomie Bereich Logistik und BI Services Wer sind die Kunden? McDonalds (Franchise-Nehmer) Nordsee, Pizza Hut, . Welche Services Wchentliche Versorgung mit Zutaten - Logistik Procurement und Billing Services Supply Chain Management individuelle Absatzplanung !! Integration externer Daten zur Planung!
  29. 29. PAC Telekom relevante Plattform Services aktueller Swisscom Case Mobility Insight Sehr interessante IOT Anwendung aus der Schweiz in Deutschland aktuell noch undenkbar! Neue Mglichkeiten durch Analyse von Smartphone Bewegungen Logistik und Verkehr - Prognose Mobility Insights Kunden? Bundesamt fr Strassen . Welche Services Effizientere Infrastrukturplanung und Verkehrssteuerung Stauvermeidung Standortoptimierung Benchmarking von Marketingmassnahmen .
  30. 30. Industrie 4.0 Background - Einfhrung & Abgrenzung -
  31. 31. PAC Warum Industrie 4.0? Status & Prognose 312015
  32. 32. PAC Warum Industrie 4.0? Nutzen, Status & Prognose Der Industriestandort Deutschland kann nur durch innovativen und nachhaltigen IT-Einsatz seine global fhrende Stellung halten darin sind sich Politik, Wissenschaft und Wirtschaft einig! Bei Smart Factory stehen die Optimierung und Flexibilisierung der Fertigungsprozesse im Vordergrund bis hin zur Losgrsse 1. Durch Smart Services werden sich komplett neue Geschftsmodelle entwickeln: Produzierende Unternehmen (Maschinenbau, Fahrzeughersteller, ) werden weniger Produkte und mehr Services anbieten Fallbeispiel KAESER Air-as-a-Service Diese Services werden mit SLAs bzgl. Ausfall- und Wiederherstellungs- zeiten verkauft ein neues Geschftsmodell! Geschftsmodellinnovationen werden auch Einfluss auf die Organisation und Wertschpfungsketten haben 322015
  33. 33. PAC Industrie 4.0 die zwei Anstze PAC 2015 Daten Analytics Smart Factory Smart Services datenbasierte Adaptive Production ERP SCM XRM MES Predictive Maintenance ICT-Infrastrukturen Security Cognitive Control Losgre 1 Connectivity Business Case Augmented Reality M2MM2M Industrie 4.0 wird oft allein mit dem Thema "Smart Factory" verknpft das greift aber wesentlich zu kurz! In der Smart Factory sind wesentliche Optimierungen mglich, der bisher etwas vernachlssigte Bereich Smart Services kann aber die Basis fr vollkommen neue, disruptive Geschftsmodelle sein.
  34. 34. PAC Industrie 4.0 / IOT Reifegradmodell dis- ruptive Things to Dashboard Erzeugen (Sensoren, Wearables, ) BC = Business Case Anteil 2015 2 % 8 % 25 % 65 % improvement Anteil 2020 10 % 20 % 40 % 30 % bertragen und speichern Things to Action Daten Analytics BC PAC 2015
  35. 35. PAC Beschreibung der Reifegrad-Stufen 352015 Disruptive Vollkommen neue Geschftsidee, die auf Daten/Informationen aufbaut und damit die neuen Mglichkeiten von I40/IOT nutzt Beispiel: Kompressor Air_as_Service Improvement Weiterentwicklung/Verbesserung einer bestehenden Geschftsidee/Geschftsprozess durch Nutzung von I40/IOT Daten/Informationen und Analytics Beispiel: Wartungsintervalle optimieren mit Predictive Maintenance Business Case Things-to-Action Analyse der I40/IOT Daten mit dem Ziel, bestehende Geschftsprozesse zu automatisieren (oder auch neue Geschftsideen zu automatisieren) Beispiel: Analyse und Datenmodelle fr automatisiertes Predictive Maintenance Things-to-Dashboard Analyse der I40/IOT Daten mit dem Ziel, bestehende Geschftsprozesse zu verbessern oder neue Geschftsideen mglich zu machen Darstellung der Ergebnisse auf einem Dashboard Beispiel: Analyse und Datenmodelle fr Predictive Maintenance entwickeln - Dashboard Industrie 4.0 / IOT Analytics Daten bertragen und speichern Die von Sensoren, Wearables u.. erzeugen Daten mssen effektiv bertragen und gespeichert werden, um mit Analytics weiter verarbeitet zu werden hierzu braucht es praktikable und kosteneffiziente Konzepte und Technologien Beispiel: Netzwerke, bertragungsprotokolle und Storage Daten - erzeugen Sensoren, Wearables u.. erzeugen Daten und stellen diese an Schnittstellen zur Verfgung Beispiel: Sensoren in Servern und Fahrzeugen, Wearables, Daten
  36. 36. PAC Fragen / Aufgabenstellungen Industrie 4.0 - CHECKLIST Welche Bedeutung misst das Unternehmen dem Thema Industrie 4.0 bei? Welche Initiativen wurden schon gestartet? Ergebnisse? Existiert eine umfassende Industrie 4.0 Strategie? Existiert eine Smart Factory Strategie? Gibt es Anstze fr Smart Services und neue Geschftsmodelle? Wie werden Insellsungen vermieden? Sind potentielle Initiativen wirtschaftlich bewertet worden? Welche Verantwortungen existieren fr Industrie 4.0? Gibt es ein Steuerungsgremium Industrie 4.0? Sind Industrie 4.0 Plattformen angedacht/geplant? Sind Community Aktivitten (Partner) angedacht/geplant? Wie werden die Vernderung der Arbeitswelt fr/durch die Mitarbeiter eingeschtzt? Welche Architekturen, Technologien und Standards sind fr Industrie 4.0 notwendig/geeignet? 362015
  37. 37. PAC Ein Future Industrie 4.0 Workplace Smart Farming Mobile, Big Data, Cloud in einer klassischen Branche
  38. 38. PAC Es lohnt ein Blick ber den Tellerrand zu anderen Branchen 382015 Smart Farming Anstze mit Partner-Integration
  39. 39. PAC Was bietet PAC (CXP Group) fr Sie? CLOUD COMPUTING und SERVICES Best Practices fr Architektur und Operations Auswahl von Technologien und Services BIG DATA ANALYTICS Best Practices fr Architektur, Technologien, Organisation und Prozesse Auswahl von Technologien und Service Providern INDUSTRIE 4.0 und INTERNET OF THINGS Innovation Enablement, Fallbeispiele/Business Cases Definition Rolle der IT im I40/IOT Umfeld 392015 Start mit Innovation Workshops hoher Wert, geringe Investition
  40. 40. PAC Kontakt Pierre Audoin Consultants (PAC) wurde 1976 gegrndet und gehrt seit Juni 2014 zur CXP Group, dem fhrenden unabhngigen europischen Marktanalyse- und Beratungsunternehmen fr die Software- und IT-Dienstleistungsindustrie sowie fr Themen rund um die digitale Transformation. Wir bieten unseren Kunden umfassende Support-Services in der Bewertung, Auswahl und Optimierung ihrer Softwarelsungen sowie bei der Bewertung und Auswahl von IT-Dienstleistern und begleiten sie bei der Optimierung ihrer Sourcing- und Investitionsstrategien. Die CXP Group begleitet IKT-Entscheidungstrger bei ihrer digitalen Transformation. Schlielich steht die CXP Group Software- und IT-Dienstleistungsanbietern mit quantitativen und qualitativen Analysen sowie strategischer und operativer Beratung bei der Optimierung ihres Go-to-Market-Ansatzes zur Seite. Auch ffentliche Einrichtungen vertrauen bei der Entwicklung ihrer IT-Richtlinien auf unsere Studien. Mit 40 Jahren Markterfahrung, 17 Niederlassungen in weltweit 8 Lndern und 140 Mit- arbeitern untersttzt die CXP Group jhrlich mehr als 1.500 IKT-Entscheidungstrger und die operativen Unternehmensbereiche sowohl groer als auch mittelstndischer Unternehmen und deren Provider. Die CXP Group besteht aus drei Gesellschaften: Le CXP, BARC (Business Application Research Center) und Pierre Audoin Consultants (PAC). Weitere Informationen unter www.pac-online.com. PACs News: www.pac-online.com/blog Folgen Sie uns auf Twitter: @PAC_DE Andreas Zilch +49 (0)172 691 4002 [email protected] PAC Mnchen Susanne Grebe +49 (0)151 5146 3956 [email protected] PAC Mnchen 2015