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    Leistungen.

    Software und Consulting-Services von der Datenintegration bis zur fertigen BI-Anwendung.

    Business Intelligence ist erfolgreich, wenn man aus Daten schnell die richtigen Schlüsse ziehen kann. Aus unserer über 25-jährigen Erfahrung wissen wir, welche Hürden dabei be­ste­hen und wie sie zu überwinden sind. Wir sind in allen Unter­neh­mens­be­rei­chen zu Hause, auch dort, wo es schwierig wird.

    Bissantz bietet standardisierte Lösungen für Analyse, Planung und Reporting, die sich an die individuellen An­for­derungen Ihres Unternehmens anpassen. Dabei unterstützen wir Sie in jeder Projektphase, vom Aufbau des Data Ware­house bis zum Full-Service-Betrieb Ihrer BI-Anwendungen.

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    Analyse.

    Bissantz-Software bietet für jede betriebs­­wirtschaftliche Fragestellung das richtige Analyseverfahren: Power User im Con­trol­ling arbeiten mit betriebs­wirt­schaft­lichen Methoden und Data Mining, die Fach­be­rei­che und das Management nutzen die integrierte Ad-hoc-Analyse.

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    Icon_Planung

    Planung.

    Bissantz-Software bringt alle Komponenten mit, um eine Planung effizient und komfortabel durchzuführen. Unsere Planungslösungen unterstützen Sie unter anderem beim Berech­tigungs­konzept, der Gestaltung Ihrer Planungs-Workflows und der Daten­eingabe.

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    Icon_Analyse

    Reporting.

    Bissantz-Software zeigt Abweichungen und Steuerungsinformationen im Reporting schneller und klarer als je zuvor. Unsere interaktiven Berichtsformate mit uni­versellen Standards machen Handlungs­signale leicht ver­ständlich und eindeutig – am Desktop und am Smartphone.

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    Full-Service.

    Bissantz kümmert sich um Ihr komplettes Reporting – von der Datenintegration bis zur Visualisierung in einer cloud-basierten Web-Oberfläche.

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    Datenintegration.

    Bissantz bietet KI-basierte Lösungen zur schnellen Anbindung verschiedener Datenquellen und zur Automatisierung von ETL-Prozessen.

    mehr erfahren Webinar Icon_Visualisierung

    Visualisierung.

    Bissantz-Software visualisiert Daten klar und unmissverständlich. So fallen Abweichungen und Trends sofort ins Auge.

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    Operations.

    Bissantz übernimmt den technischen Betrieb Ihrer BI-Anwendung in der Cloud, damit Sie sich auf Ihr Kerngeschäft konzentrieren können.

    mehr erfahren Webinar Icon_Fullservice

    Applications.

    Bissantz automatisiert operative Prozesse im Unternehmen mit individuellen Anwendungen auf Basis bewährter Software-Komponenten.

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    Kostenlos für Sie.

    Quickguide Business Intelligence.

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    Bissantz bietet standardisierte Lösungen für Analyse, Planung und Reporting, die sich an die individuellen An­for­derungen Ihres Unternehmens anpassen. Dabei unterstützen wir Sie in jeder Projektphase, vom Aufbau des Data Ware­house bis zum Full-Service-Betrieb Ihrer BI-Anwendungen.

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    Planung.

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    Systeme.

    Modellierung und Automatisierung in Business-Intelligence-Projekten.

    Bissantz kann mit allen Datenquellen auf allen gängigen Datenplattformen umgehen. Wir bereiten Ihre Daten aus ERP, CRM, HR-, Finanz-, Produktions- und anderen Systemen auf und integrieren sie zu einem soliden Fundament für einheitliche Analysen, Planung und Reporting – in der Cloud oder on-premises, je nach Anforderung.

    „SAP-Landschaften können sperrig sein. Ich war skeptisch, ob man darauf wirklich so schnell etwas aufsetzen kann – aber Bissantz hat das Versprechen gehalten.“ Dr. Ulrike NeubauerzwissTEX „Ganze zwei Tage hat Bissantz für den Aufbau des initialen Datenmodells benötigt.“ Andreas WüstAlmatec „Abweichungen lassen sich sofort erkennen und ergründen – ad hoc und übergreifend aus verschiedenen Datenquellen.“ Matthias KrebsVoith „Wir standen einem regel­rechten Datenchaos ge­gen­über. Das ist jetzt vorbei.“ Johanna GärtnerWENCO „DeltaMaster liefert uns Ergebnisse in Sekundenschnelle, trotz Millionen von Daten­sätzen. Die Verbindung von Standard­berichten und Ad-hoc-Analysen ist genial!“ Carlo BearthWürth International „Mit DeltaMaster ist ein schnelles Aufsetzen auf Datenquellen wie Microsoft oder Oracle möglich.“ Thomas SchenkirschAebi Schmidt „Mit der DeltaApp sehe ich auf dem Smartphone auf einen Blick alles, um eigenständig ein Controlling durchzuführen.“ Carsten DeeckeDierkes Partner [dynamic_columns id='134501' title='Zusätzliche System Navigation']

    Vorsysteme.

    ERP, CRM, HR-Systeme und weitere Datenquellen integrieren und auswerten.

    Icon: SAP

    SAP.

    In kürzester Zeit zum einheitlichen, effizienten Controlling auf Basis Ihrer ERP-Daten: mit den Bissantz ERP Solutions für SAP R/3 und S/4HANA! mehr erfahren Whitepaper Icon: MS Dynamics

    Microsoft Dynamics.

    Die Bissantz ERP Solutions für Dynamics machen Ihre Dynamics-Daten für das Controlling nutzbar – mit fundierter betriebswirtschaftlicher Logik.

    mehr erfahren Webinar [rk_sc id="118537"] Icon: DATEV

    Datev.

    Mit den Bissantz Finance Solutions erschließen Sie Ihre Finanzdaten aus Datev-Anwendungen für professionelle Analysen, Planung und Reporting. mehr erfahren Webinar Icon: Salesforce

    Salesforce.

    Kundenbeziehungen besser pflegen – mit Analyse, Planung und Reporting für CRM-Daten aus der Salesforce-Cloud.

    mehr erfahren Webinar

    ... und viele mehr, zum Beispiel:

    Redshift, Exasol, Google BigQuery, IBM DB2, MySQL und Oracle

    Daten­plattformen.

    Performance und Datenqualität im Blick – in der Cloud und on-premises.

    Icon: MS SQL Server

    Microsoft SQL Server.

    Leistungsfähig und kosteneffizient: KI-gestützte Datenintegration und Business-Intelligence-Anwendungen mit Bissantz. mehr erfahren Webinar Icon: MS Azure

    Microsoft Azure.

    Analyse, Planung und Reporting auf höchstem Niveau – kosteneffizient und flexibel. DeltaMaster integriert Daten nahtlos aus Microsoft Azure und macht sie cloudbasiert nutzbar. mehr erfahren Webinar Icon: SAP HANA

    SAP HANA.

    Als strategische Datenplattform von SAP ist SAP HANA hoch performant und mächtig – so mächtig, dass es schnell komplex und aufwendig wird. Unsere Lösungen sorgen für Klarheit und Effizienz in Planung, Analyse und Reporting. mehr erfahren Whitepaper Icon: Snowflake

    Snowflake.

    Bissantz macht das Data Warehouse von Snowflake nutzbar für Analysten, Data Scientists und Fachanwender – ohne Programmieraufwand. mehr erfahren Webinar

    ... und viele mehr, zum Beispiel:

    Amazon Redshift, Cloudera Data Platform, Couchbase, Exasol, Google BigQuery, IBM DB2, Informatica Data Warehouse, MarkLogic, MemSQL, MongoDB, MySQL, Oracle Database, Rockset, Teradata, Yellowbrick Data Warehouse

    Analyse, Planung, Reporting.

    Mit einheitlichem Front-end für ein effizientes und wirksames Controlling.

    Icon: DeltaMaster

    DeltaMaster.

    Vielfach ausgezeichnete Business-Intelligence-Software für Controlling und datenbasiertes Management aller Fachbereiche. mehr erfahren Webinar Icon: DeltaApp

    DeltaApp.

    Ihr Unternehmen auf einen Blick: Mit der DeltaApp haben Sie die wichtigsten Unternehmenskennzahlen immer dabei – mobil, kompakt und verständlich. mehr erfahren Whitepaper Icon: Power BI

    Power BI.

    Ihr Upgrade für wirksamere Analysen und umfassende Planung: Mit DeltaMaster setzen Sie genau da an, wo Power BI an seine Grenzen stößt. mehr erfahren Webinar

    Weitere Systeme.

    Subheadline weitere Systeme.

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    Systeme.

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    Bissantz kann mit allen Datenquellen auf allen gängigen Datenplattformen umgehen. Wir bereiten Ihre Daten aus ERP, CRM, HR-, Finanz-, Produktions- und anderen Systemen auf und integrieren sie zu einem soliden Fundament für einheitliche Analysen, Planung und Reporting – in der Cloud oder on-premises, je nach Anforderung.

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    ERP, CRM, HR-Systeme und weitere Datenquellen integrieren und auswerten.

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    SAP.

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    Microsoft Dynamics.

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    Datev.

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    Redshift, Exasol, Google BigQuery, IBM DB2, MySQL und Oracle

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    Microsoft SQL Server.

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    Microsoft Azure.

    Analyse, Planung und Reporting auf höchstem Niveau – kosteneffizient und flexibel. DeltaMaster integriert Daten nahtlos aus Microsoft Azure und macht sie cloudbasiert nutzbar. mehr erfahren Webinar Icon: SAP HANA

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    Snowflake.

    Bissantz macht das Data Warehouse von Snowflake nutzbar für Analysten, Data Scientists und Fachanwender – ohne Programmieraufwand. mehr erfahren Webinar

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    Amazon Redshift, Cloudera Data Platform, Couchbase, Exasol, Google BigQuery, IBM DB2, Informatica Data Warehouse, MarkLogic, MemSQL, MongoDB, MySQL, Oracle Database, Rockset, Teradata, Yellowbrick Data Warehouse

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    Mit einheitlichem Front-end für ein effizientes und wirksames Controlling.

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    DeltaMaster.

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Eindeutig und fortlaufend

Stellvertretende Schlüssel sind besser als Textschlüssel. Wie mit Hilfe von SQL-Server eine lückenlose Nummerierung entwickelt werden kann, zeigt dieser Blogbeitrag. Details zum Thema Identitätsspalten und -funktionen werden ebenso betrachtet wie auch die Entstehung von Lücken in vergebenen Identitätswerten und deren Ursachen. Abschließend werden die Ergebnisse in einem kurzen Praxisbeispiel dargestellt.

Wer kennt nicht die Notwendigkeit von einer fortlaufenden Nummerierung in Planungsanwendungen? Häufig werden in Planungssystemen zusätzliche Informationen in der relationalen SQL-Datenbank in Tabellen gespeichert. Die Aktualisierung dieser Tabellen erfolgt meistens über einen separaten Pflegebericht in DeltaMaster, sodass die Fachabteilung die Daten ohne Hilfe aus der IT selbst aktualisieren kann. Beispiele dafür sind z. B. die Pflege von Fremdwährungen, Anlage neuer Planversionen oder die Pflege von benutzerdefinierten Hierarchien.

Unpraktischerweise bedeutet dieser Prozess aber auch, dass derartige Merkmale aus der Kombination von Spalteninhalten bestehen können, welche oft nur als Textspalten vorliegen. Diese Textschlüssel könnte man natürlich verwenden, aber dieser Blogbeitrag zum Thema Datentypen zeigt sehr schön, warum wir dies besser nicht praktizieren sollten.

Abhilfe schafft hier die Verwendung eines eigenen numerischen Schlüssels für die Datensätze. In Datenbankumgebungen wird hier von stellvertretenden Schlüsseln (engl.: surrogate keys) gesprochen.

Es gibt verschiedene Methoden, einen eindeutigen nummerischen Schlüssel zu generieren (z.B. die Funktion Binary_Checksum()), welche aber relativ „teuer“ (bezogen auf die Ausführungszeit) sind und sehr lange Schlüssel im Ergebnis liefern. Und fortlaufend ist der Schlüssel schon gar nicht.

SQL-Server bietet für diesen Zweck eine separate Spalteneigenschaft, die sogenannte Identitätsspalte. Soweit nichts Neues. Worauf zu achten ist, wenn eine automatische, lückenlose und fortlaufende Nummerierung zu erfolgen hat, zeigen wir im Folgenden.

Identity-Eigenschaft vs. -Funktion

Tabellen in SQL-Server bieten die Möglichkeit, eine beliebige Spalte für das Datenbankmodul als Identitätsspalte zu definieren. Dabei gibt es zwei Varianten: Die Identity-Eigenschaft für CREATE-TABLE-Ausdrücke und die Identity-Funktion, welche bei SELECT-INTO-Anweisungen verwendet werden kann.

Pro Tabelle kann es genau eine Spalte mit dieser Eigenschaft geben. Die Syntax sieht wie folgt aus:

CREATE TABLE dbo.T_S_Mitarbeiter

(

       ID INT IDENTITY(1,1)

       ,Vorname VARCHAR(20) NULL

       ,Nachname VARCHAR(20) NULL

       ,Geschäftsbereich INT NULL

)

Hier muss für IDENTITY-Eigenschaft zusätzlich noch ein sog. SEED und INKREMENT angegeben werden.

SEED = Startwert

INKREMENT = Wert, der auf den letzten bekannten Identitätswert aufaddiert wird

Weitere Hinweise wie Standardwert, mögliche Datentypen und Rückgabetypen können hier oder unter den weiterführenden Links nachgelesen werden.

Soweit alles bekannt und nicht wirklich spannend.

Einschränkungen

Über die Microsoft Dokumentation sind wir auf einen kleinen Nebensatz aufmerksam geworden, der sich als Ursache eines „unglücklichen“ Verhaltens herausstellt. Denn die von der Identitätseigenschaft erstellten Schlüssel können Lücken aufweisen, angeblich laut Microsoft zwecks Leistungsverbesserung. Wie denn das, wenn ich eine Identitätsspalte verwende, um Schlüssel zu generieren? Wäre da nicht eine durchgehend fortlaufende Nummerierung das erwartete Ergebnis?

Eine weitere Einschränkung besteht darin, dass die Identitätseigenschaft einer SQL-Tabelle sich nicht ohne weiteres wieder entfernen lässt, wenn die Tabelle bereits Daten enthält und diese nicht verloren gehen dürfen. DeltaMaster ETL ist für diesen Fall eine große Hilfe, denn unsere Toolbox liefert dazu eine sehr nützliche Hilfsfunktion im Standard bereits mit aus: P_BC_Remove_IdentityFromColumn

Für die technisch Interessierten Leser: Die Prozedur erstellt eine temporäre Tabelle, ermittelt die Spalte mit der Identitätseigenschaft und sichert die Daten aus der entsprechenden Spalte. Anschließend wird die Ursprungsspalte gelöscht und aus der temporären Tabelle unter dem ursprünglichen Namen und dessen Datentypen wiederhergestellt.

Lücken, warum?

Aber kurz zurück, woher können Lücken in den Identitätswerten entstehen? Zur Veranschaulichung fügen wir ein paar Datensätze in unsere Tabelle ein.

2020-02-28_crew_eingefügte TestdatenAbbildung 1: Eingefügte Testdaten

Soweit alles normal. Beim Einfügen der Datensätze mussten wir die Spalte ID nicht angeben, SQL-Server hat dankenswerterweise die Nummerierung selbständig übernommen. Fügen wir nun einen weiteren Datensatz ein:

2020-02-28_crew_Identity nach Datenbankfehler, ServerneustartAbbildung 2: Identity nach Datenbankfehler, Serverneustart

Ups, da fehlen doch IDs. Ursache war hier ein absichtlich provozierter Datenbankfehler bei noch geöffneten Transaktionen. Das gleiche Verhalten würde aber auch dann auftreten, wenn ein Benutzer einen Datensatz in der Tabelle gelöscht und einen neuen angelegt hätte. Typisch sind auch IDs, die um 1000 erhöht sind. Hier ist die Ursache ein abrupter Serverneustart, aus Sicherheitsgründen erhöht SQL-Server dann das SEED um 1000.

Prüfen lässt sich der aktuelle Wert mit Hilfe der Systemfunktionen IDENT_CURRENT(<Tabellenname>), @@Identity oder DBCC Checkident(<Tabellenname>). Letztere liefert zusätzlich zum aktuellen Spaltenwert der Tabelle noch den aktuellen Identitätswert, @@Identity den letzten vergebenen Wert in der aktuellen Sitzung.

Lücken umgehen, Eindeutigkeit gewährleisten

Mindestens seit der SQL-Server Version 2012 ist es möglich, den Identitätswert einer Tabelle automatisch „lückenlos“ zu halten. Der Befehl hierfür lautet wie folgt:

DBCC CHECKIDENT(<Tabellenname>, RESEED, optional new_reseed_value)

Das Argument RESEED gibt an, dass der aktuelle Identitätswert der angegebenen Tabelle zurückgesetzt werden soll, optional kann auch der Wert manuell angegeben werden, wobei davon dringend abzuraten ist.

Stellen wir uns eine beliebige, mit Hilfe von DeltaMaster ETL erstellte, Eingabeprozedur für eine Tabelle vor. Um eine fortlaufende, eindeutige Nummerierung der Datensätze zu gewährleisten reicht es aus, den DBCC-CHECKIDENT-Befehl innerhalb der Prozedur zu verwenden.

In der Praxis sind uns jedoch Fälle bekannt, in denen ein einfacher RESEED nicht ausreichend gewesen ist. Insbesondere macht es für das Datenbankmodul einen Unterschied, ob in einer Tabelle gelöscht oder der gesamte Inhalt mit TRUNCATE TABLE entfernt wurde. Wenn dann auch ein Serverabsturz dazwischenkommt, reicht es eben nicht, nur den Identitätswert zurückzusetzen. Was ist dann die Lösung? Siehe da:

--für fortlaufende Nummerierung nach Neustarts sorgen       

       DBCC CHECKIDENT ('T_S_Mitarbeiter', RESEED, 1)

       DBCC CHECKIDENT ('T_S_Mitarbeiter', RESEED)

Die erste Ausführung des Befehls sorgt dafür, dass im Falle eines Serverneustarts, wenn durch SQL-Server die Identität um 1000 erhöht wurde, dies zurückgesetzt wird. Der zweite Befehl sorgt anschließend dafür, dass die Nummerierung bei dem nächsten freien Wert fortgesetzt wird.

Verwendet man die beiden Befehle in den P_Insert und P_Update Prozeduren, lässt sich damit eine eindeutige und permanent fortlaufende Nummerierung erstellen. Ohne separate Nummernkreistabellen, die wiederum einer eigenen Pflege bedürfen. Pragmatisch eben!

Fazit

Zugegeben, im Allgemeinen ist es für uns Business-Intelligence-Entwickler nicht notwendig, dass die Nummerierung von Datensätzen lückenlos erfolgt, da normalerweise die Namen und Bezeichner in den Berichten gewünscht werden.

Aber sollte jemand in einem Projekt z. B. eine eindeutige Belegnummer erstellen müssen, kann das beschriebene Vorgehen der kleine, pragmatische Weg sein.

Microsoft selbst hat diese Problematik ebenfalls erkannt und seit SQL Server 2012 das Konzept der SEQUENZEN eingeführt. Doch das wird in einem weiteren Blogbeitrag noch genauer betrachtet werden.

Weiterführende Links

https://de.wikipedia.org/wiki/Schlüssel_(Datenbank)

https://docs.microsoft.com/de-de/sql/t-sql/functions/identity-function-transact-sql?view=sql-server-ver15

https://docs.microsoft.com/de-de/sql/t-sql/statements/create-table-transact-sql-identity-property?view=sql-server-ver15

https://docs.microsoft.com/de-de/sql/t-sql/database-console-commands/dbcc-checkident-transact-sql?view=sql-server-ver15

https://social.msdn.microsoft.com/Forums/sqlserver/de-DE/0a0bab1c-90d4-471d-859f-8e1448df0f59/identityeigenschaft-entfernen?forum=sqlserverde

Nicolas Bissantz

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