Dynamische Boxplots

Boxplots-Diagramme dienen zur grafischen Darstellung der Verteilung eines Merkmales. Mithilfe von Boxplots soll schnell ein Eindruck vermittelt werden, in welchem Bereich die Werte einer Kennzahl liegen und wie sie sich über diesen verteilen. In diesem Beitrag soll eine in einem Kundenprojekt angewandte Methode erläutert werden, die mit wenig Aufwand und ein bisschen MDX eine Vielzahl von KPIs dynamisch als Boxplot in einem Bericht darstellen kann. weiterlesen…

Dynamische KPI-Kacheln für Repository-Anwendungen

Mit DeltaMaster 6 haben wir das Berichtswetter eingeführt. Dieser neue Visualisierungsstandard ermöglicht uns auf einen Blick die Unternehmenslage intuitiv zu erkennen. Anhand der Intensität der Farben Rot und Blau kann beurteilt werden, wie gut oder schlecht die „Wetterlage“ ist. Diese wird pro Bericht durch eine vorab definierte Filterkennzahl, der sogenannten „Wetterzelle“, bestimmt. weiterlesen…

Break(point)dance

Häufig bestehen SSIS-Pakete aus einem Schleifencontainer mit dem mehrere strukturgleiche Quelldateien in eine SQL-Server-Datenbank importiert werden. Da der Datentyp für die jeweilige Spalte in der Ziel-SQL-Server-Tabelle festgelegt wird, muss jeder Datensatz der Importdateien dieser Definition entsprechen, ansonsten kommt es zu Fehlern beim Importvorgang. Häufig kommt es jedoch vor, dass Datensätze aus den Quelldateien nicht dem Datentyp der Zieltabelle entsprechen. Für diese Datensätze muss der Datentyp entsprechend korrigiert werden. Allerdings liefert uns die Statusmeldung des SSIS-Pakets hier keine ausreichend ausführliche Information, welche der Quelldateien betroffen ist. In unserem neusten Standard-SSIS-Paket, das als Grundlage in unseren Projekten dient, kann die betreffende Tabelle durch ein ausgeklügeltes Logging-Verhalten leicht identifiziert werden. In der Praxis begegnen uns jedoch oft SSIS-Pakete, die über dieses Logging-Verhalten noch nicht verfügen. Doch anstatt sich auf eine mühsame Fehlersuche innerhalb der Quelldateien einzulassen, bietet dieser Beitrag einen pragmatischen und deutlich einfacheren Ansatz. Nämlich die Identifikation der Datentyp-Übeltäter mit Hilfe von Breakpoints. weiterlesen…

Pivottabellen-Hacking

Unsere Pivottabelle in DeltaMaster ist ein absolutes Multitalent. Sie ist eingängig, gut lesbar, einfach zu verstehen, multidimensional anpassbar, robust gegenüber Änderungen, sexy, leicht zu bedienen, planbar und schlechthin das Mittel zum Zweck für Standardisierung im Berichtswesen. Den Flexreport hat sie schon lange abgehängt und unsere Kunden lieben sie. So sehr, dass diese die Pivottabelle für jeden Zweck einsetzen möchten. Hier kommen wir Berater ins Spiel und machen mitunter auch scheinbar unmögliche Anforderungen möglich, indem wir uns in die Tiefen der Logik der Pivottabelle „hacken“ und mit den raffiniertesten Tricks die Wünsche unserer Kunden erfüllen. Wohlwissend, dass wir dabei manchmal schon mit beiden Beinen in unserem hauseigenen Folterkeller stehen, wenn wir bspw. durch gewieftes „Pivottabellen-Hacking“ Blau- und Rotfärbungen aufgrund von Schwellenwerten möglich machen und damit der zu Recht verurteilten Ampellogik erschreckend nahe sind. Dieser und ein weiterer „Hack“ zur vergleichbaren Balkendarstellung für Schulnoten sollen im Folgenden näher beschrieben werden. weiterlesen…

Strukturierte Fehlersuche beim Datenladeprozess

Hier bei Bissantz & Company legen wir sehr großen Wert auf Konsistenz beim Datenladeprozess. Die Summe des Inputs muss der Summe des Outputs entsprechen. Alles andere führt zum protokollierten Abbruch mit Fehlern. Wir versuchen nicht Prozesssicherheit vorzutäuschen, indem wir mit Tricks das Laden von inkonsistenten Daten zulassen. Leider klopfen in der Praxis dennoch oft inkonsistente Daten aus Vorsystemen an die große Tür der OLAP-Welt. Hier sehen wir unsere Rolle des strengen Türstehers, der lieber zu genau hinschaut als einfach nur durchwinkt. Doch der Aufwand lohnt sich. Denn was bringt uns OLAP, wenn am Ende gar nicht mehr die gleiche Anzahl an Daten analysiert werden kann wie ursprünglich vorhanden. Wenn man sich am Anfang das Leben leicht machen will, indem man hundertprozentige Prozesssicherheit vortäuscht, zahlt man den Preis für eine OLAP-Scheinwelt mit falschen Daten. Der folgende Beitrag stellt eine Anleitung für die strukturierte Fehlersuche beim Datenladeprozess dar. Als Beispiel für typische Fehler beim Datenimport dient ein simples DeltaMaster-Modeler-Vertriebsdatenmodell eines fiktiven Lautsprecherherstellers mit einfachen Excel-Tabellen als Datenquelle. weiterlesen…

Filter-ALL statt Automaten-ALL

Alles ist einfach alles. Auch in der OLAP-Welt. Logisch. Doch wie logisch sind Geschäftslogiken, was das ALL-Element angeht? Da ist es manchmal logisch, dass alles nur das ist, bei dem eine bestimme Bedingung erfüllt wird. Also alles nicht einfach alles ist, sondern alles nur die Summe einer Anzahl an Elementen ist, die eine gewisse Bedingung erfüllen. Dieser Beitrag verrät uns, wie man eine solche Liste mit einem auf- und zu klappbaren Summen- … pardon … ALL-Element erstellt. weiterlesen…

Dynamische Berichtsüberschriften mit Textbausteinen

Bereits vor kurzem wurde hier verkündet: DeltaMaster macht Schlagzeilen! Dieser Beitrag hat uns gelehrt, wie man ein bestimmtes Element (z. B. Verkäufer des Tages) per MDX in der Berichtsüberschrift anzeigen lassen kann. In diesem Eintrag wird das Thema dynamische Überschriften weiter vertieft und es wird gezeigt, wie in Abhängigkeit von bestimmten Bedingungen unterschiedliche Texte in der Überschrift angezeigt werden können. Als Beispiel werden wir Textbausteine definieren, die uns je nach Datenlage unterschiedliche Texte zurückgeben. weiterlesen…

Dynamische Elementauswahl in der Sicht

Große Analysemodelle enthalten oft viele Dimensionen, wovon meist nur wenige für den Berichtsempfänger interessant sind. Eine vollständige Anzeige aller Dimensionen in der Sicht ist häufig nur für den Miner-Modus notwendig. Um den typischen Berichtsempfänger weniger zu verwirren und ihm das Leben zu erleichtern, bietet DeltaMaster die Möglichkeit die Sicht für den Viewer-Modus einzuschränken. Dies geschieht in den Berichtseigenschaften unter der Registerkarte Sichtkontext. Hier können die Dimensionen abgehakt werden, die dem Viewer-Benutzer nicht angezeigt werden sollen (siehe hierzu auch die DeltaMaster clicks! 06/2009).
Oft ist es aber mit dem Ausblenden einzelner Dimensionen nicht getan, um Berichte mit einer sinnvollen Sichteinschränkung zu erstellen. Eine dynamische Einschränkung der angezeigten Elemente innerhalb einer Dimension kann ebenfalls eine wichtige und sinnvolle Anforderung sein. Die Auswahlmöglichkeiten sind dann davon abhängig, was der Benutzer bereits ausgewählt hat bzw. welche Kriterien einer oder mehrerer Kennzahlen erfüllt sind. Diese Einschränkung der Elementauswahl lässt sich in DeltaMaster per MDX-Ausdruck ebenfalls über den Sichtkontext umsetzen (siehe DeltaMaster deltas! 5.5.0.). weiterlesen…