Finde den Tag

In fast allen BI-Projekten spielt die Zeitdimension eine zentrale und meist auch besondere Rolle. Man möchte sein Unternehmen mittels verschiedenster Zeitvergleiche messen, wie ist der aktuelle Stand, wo befindet sich mein Geschäft im Vergleich zum Vorjahr, wie war die Entwicklung der letzten Monate? Dies sind nur einige typische Fragen, die ein Business Intelligence (kurz: BI) System beantworten können soll. Wir und Sie kennen das aus unserem täglichen Geschäft zu genüge. Doch einige Unternehmen „leben“ sogar in einer eigenen Zeit, meist begründet in einer „verschobenen“ Monatsabgrenzung aus dem Finanzbereich oder der Steuerung des täglichen Geschäfts. Typischerweise bilden wir so ein „Raum-Zeit-Kontinuum“ in einer eigenen, kundenspezifischen Hierarchie ab.
So geschehen in einem Projekt, welches mich zu diesem Beitrag bewogen hat. Da kam der Kunde auf uns zu und sagte, dass die Berichte zur tagesgenauen Umsatzanalyse nicht ganz korrekt sind, wir würden eine falsche Vergleichsbasis für das Vorjahr heranziehen. Natürlich habe ich sofort widersprochen, denn mit der Zeit kennen wir uns aus. „Falsch“ ist in dem Zusammenhang auch nicht ganz korrekt, „nicht gewünscht“ trifft es eher. Denn natürlich hat das entsprechende Zeitanalyseelement in der Hilfsdimension „Periodenansicht“ das eingestellte Datum verwendet und genau dieses im Vorjahr gesucht und die Werte dargestellt. In der „echten“ Zeit völlig korrekt, aber gilt das auch betriebswirtschaftlich für das operative Geschäft?
Ich stellte mich der Frage und kam schnell zu dem Ergebnis, der Kunde hat Recht, ein reiner Vergleich des gleichen Tages im Vorjahr macht nicht wirklich Sinn, ich vergleiche einen Montag mit dem Sonntag im Vorjahr (kalendarisch das gleiche Datum im Vorjahr). Nicht stimmig, oder? weiterlesen…

Dynamische Bilder in Berichten

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte… aber Bilder allein reichen oftmals nicht. Paart man diese dagegen mit Kennzahlen, ergeben sich spannende Zusammenhänge. So auch im Berichtsdesign. Wir propagieren informationsdichtes Reporting. Jeder verfügbare Zentimeter soll mit Informationen belegt werden. Dadurch läuft man aber auch Gefahr, den Überblick zu verlieren. Wenn dann ein visueller Ankerpunkt im Bericht gesetzt ist, kommt man schnell wieder auf den richtigen Kurs.
Wie diese Orientierungshilfe in Berichte möglichst dynamisch integriert werden kann, zeigt das nachfolgende Beispiel. weiterlesen…

Auswahl von Zwischensummen mit MDX

Summen lassen sich in DeltaMaster auf vielfältige Weise einblenden, wie schon Gerald Butterwegge in den DeltaMaster clicks! 12/2009 beschrieben hat.
Die meisten dieser Summen werden von der zugrundeliegenden OLAP-Datenbank in Form von Aggregationen entlang von hierarchischen Strukturen bereitgestellt.
Sind mehrere Strukturen in einer Pivottabelle verschachtelt, ergeben sich durch die Kombination der Summen- und Dimensionselemente oft mehr Zwischensummenzeilen als gewünscht. Der folgende Beitrag zeigt, wie mittels MDX-Mengendefinitionen die Kombination von verschachtelten Elementen exakt auf die jeweiligen Berichtsanforderungen angepasst wird.
Um jedoch gleich hier der Forderung nach flexiblen Zwischensummen in DeltaMaster zu begegnen, zunächst eine Abgrenzung von OLAP-Aggregationen und Tabellenaggregationen in DeltaMaster. weiterlesen…

Geoberechnungen (mit Filterwerten und benannten Mengen)

Wer in 80 Tagen um die Welt reisen will, wie einst Phileas Fogg in dem gleichnamigen und 1873 veröffentlichten Roman von Jules Verne, muss sich, ebenso wie ein heutiger Geschäftslenker, das Wissen aneignen, unternehmerische Aktivitäten mit räumlichen Zuordnungen und Gegebenheiten in Verbindung bringen zu können. Unterschiedlichste Strategien sind auf Basis von Wissen über veränderte Einzugsgebiete, geografische Konkurrenzsituationen, entsprechend zu berücksichtigende Logistikaufwände, unterschiedliche Marketingmaßnahmen ableitbar. Oder aber um einfach festzustellen, mit welchen Kunden wo Geschäfte getätigt wurden.

In dem vorliegenden Artikel werden wir uns den Geobetrachtungen ohne Geo-Koordinaten (erster Punkt) mit seinen Ausprägungen widmen. Wie können wir Kennzahlen auf Regionen/PLZ oder Kreise einschränken. Dafür lassen sich im DeltaMaster zwei einfache Lösungen anführen: über Filterkennzahlen (vordefinierter Analysewert) und über benannte Mengen in Kombination mit zu erstellenden Analysewerten. Der Einfachheit halber ist die Modellierung in unserem Chair-Modell mit PLZ2 (zweistellige Postleitzahlen) realisiert. Sie ist aber jederzeit auf ein PLZ5-Modell (fünfstellige Postleitzahlen) erweiterbar.
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