BI-Strategie mit In-Memory? Die Optimierung des unternehmens-weiten Berichtswesens

Das Reporting in Unternehmen ist ein komplizierter Prozess. Die Probleme – die durch den kompletten Reporting-Prozess entstehen können – sind selten in ihrer Gesamtheit bekannt.

Hierbei handelt es sich um folgende möglichen Aussageprobleme in Berichten: Fehlende Informationen, Zeitpunktdifferenzen bei der Auswertung, Übermäßig viele Informationen, fehlende Vergleichsmöglichkeiten, Stammdatendifferenzen durch verschiedene Hauptsysteme, Bedeutungs- oder Berechnungsunterscheide von gleichnamigen Kennzahlen, Intransparenz durch unbekannte Kategorie-Bildung. Diese Probleme in den Griff zu bekommen ist die Aufgabe einer BI-Strategie.

Ein wesentlicher Betrachtungsaspekt ist der Entwicklungsprozess von neuer Unternehmenssoftware. Häufig sind neue Prozesse und Ad-Hoc Auswertungen verantwortlich für die Not im Fachbereich eine „kleine“ IT-Lösung zu haben. Dabei spielen technisch-Affine Key-Player eine große Rolle. Diese entwickeln in den typischen Office-Anwendungen eine IT-Tool-Unterstützung. Die Ergebnisse aus dieser Toolunterstützung fließen in die Entwicklung neuer manueller Auswertungen.

Eine weitere Variante findet sich in IT-Abteilungen. Während der Entwicklung oder der Inbetriebnahmen neuer Produkte wird das Reporting nicht oder spät als eigenständiges Projektziel erkannt. Dies resultiert in einer produktabhängigen Auswertung oder in Doppel-Entwicklungen für die Auswertungen.

Bei der Betrachtung der Berichtspyramide – sowie der daraus resultierenden Planung – können Auswertungsprobleme zu folgenden Problemen/Risiken für die Unternehmen führen: Fehlsteuerung, Fehlplanung, Reaktionsarmut am Markt, Blinder Fleck, Personenabhängigkeit, erhöhter Reporting-Aufwand im Unternehmen (Validierungen & Überprüfungsbedarf), Kundenverluste, Kursverluste, Regulatorische Auflagen, Auflagen von Wirtschaftsprüfern, Doppelentwicklungen in der IT.

Hierbei sind als Stakeholder die folgende Parteien zu identifizieren: berichtende Einheiten, Daten generierenden Einheiten, Infrastruktur Einheiten (IT), die berichtsempfangenden Einheiten (Unternehmensführung), externe Berichtsempfänger (Aktionäre, Analysten, Aufsicht, Wirtschafsprüfer). Diese Parteien nehmen unterschiedlich stark Einfluss auf den Berichtsprozess und mit unterschiedlichem Fokus.

Der Software-Erstellungsprozess hängt eng am Reporting-Prozess. Dabei spielt die normalerweise vorherrschende heterogene IT-Landschaft im Berichtswesen eine elementare Rolle. Die Strömungen von einer heterogenen Software-Landschaft hin zu einer Monolithischen unterliegen großen Schwankungen. Es erweist sich als dringend erforderlich ein BI-Produkt als Auswertungsplattform zum IT-Standard zu erklären.

Im Graswurzel-Ansatz wird versucht die Key-Player in den Fachbereichen und in der IT auf persönlicher Ebene zu Adressieren und mit Informationen zum Reporting-Prozess zu versorgen. Eine intensive Persönliche Kommunikation mit – daraus resultierenden besonderen Rechten und Pflichten – für die Reporting-Key-Usern in den Fachbereichen hingearbeitet.

Im Top-Down-Ansatz wird das Top-Management auf die Risiken und Probleme aufmerksam gemacht. Idealerweise entsteht daraus ein Projekt mit entsprechend hoher Aufmerksamkeit um die Reporting-Probleme Organisatorisch und Prozessual aufzuarbeiten.

Mit In-Memory-Technologien gelingt es Performance-Themen in der Auswertung (insbesondere bei Massendaten) so an die Key-User zu adressieren das eine sehr hohe Akzeptanz der Standard-Reporting-Plattform erreicht wird. Die Investitionskosten sind durch die Erreichung einer Akzeptanz der BI-Strategie gut zu rechtfertigen. Trotz allem ist es eine junge Technologie – die mit entsprechenden „Kinderkrankheiten“ kämpft.

Das Globale Umfeld wird durch die Marktteilnehmer (Kunden, Investoren, Konkurrenten, Politik und Regulatorik) wesentlich bestimmt. Ein erfolgreich umgesetzte BI Strategie ermöglicht es sich gegenüber den Marktteilnehmern abzusetzen in dem man z.B. Trends frühzeitig erkennt, Kundenorientierte Produkte einführt, Auslastungen und Risiken optimiert, schlechte Assets aussortiert, Innovationen erkennt und Geschäftsstrategien auf ihre Wirksamkeit zeitnah überprüft.

Das (Unternehmens-)Lokale Umfeld wird wesentlich durch die oben genannten Stakeholder bestimmt. Hierbei stellen (im Bankenumfeld) die Geschäftssteuerung und die (aufsichts-) rechtlichen Bedingungen den Reporting-Bedarf vor. Abteilungsinteressen und individualinteressen bilden oft unbekannte aber wichtige lokale politische Strömungen.

Die erfolgreiche Implementierung einer BI-Strategie kann nur über eine Kombination aus Wissenstransfer, IT-Governance, persönlicher Ansprache, Top-Management-Unterstützung und innovativer In-Memory-Technologie zu einem Erfolg werden. Die Stakeholder-Analyse und die Benennung von Key-Playern kann der Strategie nachhaltig „Gesichter“ verleihen.

BI-Strategie mit In-Memory? Die Optimierung des unternehmens-weiten Berichtswesens

Using a RTSP-Stream or a M3U8 Stream with Object-Detection

The great scientists of the Honkong Multimedia-Laboratory have this great Project for Image-Recognition in place:

https://github.com/open-mmlab/mmdetection

You don’t need much to test it on your own device; Install it like it is described in their fine documentation. https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/INSTALL.html

But there is one thing you can change – 
under /mmdetection/demo change the following lines in the file:
webcam_demo.py

parser.add_argument('--camera-id', type=int, default=0, help='camera device id')

to

parser.add_argument('--camera-id' help='camera device id')

When youre done – you need to download one of the „Models“ (https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/MODEL_ZOO.html) – this are precalculated Nets and „ready-to-use“; For this example i did choose a retinanet-50 Model. Put the 140MB File somewhere readable and then you can for exampel use your Netatmo-Cam to observe live recognition of the objects:This works because the used OpenCV Framework supports not only direct attached hardware devices rather than also RTSP (didn’t test it so) and M3U8 Streams (tested). (Look-up documentation on camera = cv2.VideoCapture(args.camera_id))

python3 webcam_demo.py --camera-id http://Camera-IP/*secret*/live/index.m3u8 ../configs/retinanet_r50_fpn_1x.py retinanet_r50_fpn_2x_20190616-75574209.pth

So check – if you want to use other Models – that config-Model and PTH-File-Model match.

Using a RTSP-Stream or a M3U8 Stream with Object-Detection

Why a European Army is a good idea

Looking at the idea of a European Army – you have two sides to look at. The fact base and the emotional side. Most discussion place the political problems in front of everything; But before figuring the actual problems to merge all those military forces – you need to figure weather it is a good idea to go ahead.

Coat of arms of the European Union Military Staff

This article tries to solve the question from a people perspective. Which is – or should be – an emotional one. Also, I’m looking at it – from a mostly German perspective.

The german emotional attachments to the forces -Bundeswehr- is mostly ambivalent. As it is the successor of the “Wehrmacht” and the NVA „Nationale Volksarmee“ – both no institutions of great trust and known of cruelty.

Also – there is the knowledge of – mostly economic Power – and the wish of take on more responsibility. On the contrary there is a very strong party of peace movements in Germany – especially with B90/Die Grüne and die Linke – with strong opinions to not involve in any kind of military conflict and even deny any weapons delivery to anyone except local forces. (Which is kind of funny having a big defense industry in Germany (Airbus, Rheinmetal, Heckler & Koch,…))

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Why a European Army is a good idea