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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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    Analyse.

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    Planung.

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    Reporting.

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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.

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

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    ... und viele mehr, zum Beispiel:

    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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Magischer SQL Durchgriff

Der eingabefähige SQL-Durchgriff in DeltaMaster ist ein wirksames Instrument zur relationalen Datenerfassung. Er bietet mit Auswahlprozeduren, Spaltenreferenzen und Defaultwerten darüber hinaus noch einige Möglichkeiten, die den Eingabeprozess dynamischer gestalten. Zusätzlich kann durch die Verwendung von Views eine Aggregation oder die Ermittlung von Vorjahreswerten vorgenommen werden.

Einleitung

DeltaMaster bietet mit dem eingabefähigen SQL-Durchgriff ein praktisches Werkzeug, um relationale Tabellen zu pflegen. Deshalb ist dieses Feature besonders bei der Stammdatenpflege sehr beliebt. Doch auch bei der Planung kann es Situationen geben, in denen die zu beplanenden Strukturen erst durch die Planung entstehen. Hier kann der SQL-Durchgriff Abhilfe schaffen. Dieser Schritt bedeutet aber immer das Verzichten auf gewisse, aus der DeltaMaster-Planung bekannte, Funktionen. Dank Default-Auswahlen und Auswahlprozeduren für Felder ist die Situation allerdings nicht so aussichtslos, wie man zunächst annehmen mag. Dieser Blogbeitrag gibt einen Überblick, wie man sich auch relational helfen kann.

Ausgangslage

Zur Demonstration wird ein einfaches Datenmodell herangezogen. Zentrale Komponente ist die Tabelle T_D_Planung, in welcher wir eine Möbelkollektion mit den zu erwartenden Abverkäufen planen möchten. Dabei sollen sowohl bestehende Stammdaten, als auch Freitexteingaben zur Auswahl stehen, weshalb der SQL-Durchgriff herangezogen wird.

CREATE TABLE [dbo].[T_D_Planung](
	[RowID] [uniqueidentifier] NOT NULL,
	[Preissegment] [varchar](50) NULL,
	[Händler] [varchar](50) NULL,
	[Produkt] [varchar](50) NULL,
	[Kommentar] [nvarchar](250) NULL,
	[Wert] [float] NULL,
	[LastChangedBy] [varchar](50) NULL,
	[LastChanged] [datetime] NULL,
	[PeriodeID] [smalldatetime] NULL,
)

Zur Anzeige in DeltaMaster empfiehlt sich eine View, welche nur relevante Informationen anzeigt. Spoiler-Alarm: Wir werden im späteren Verlauf ohnehin eine View brauchen:

CREATE VIEW [dbo].[V_D_Planung] AS
/*
	Sicht für die Anzeige der Plantabelle in DeltaMaster
*/

SELECT
	RowID
	,Jahr
	,Preissegment
	,Händler
	,Produkt
	,Kommentar
	,Wert
FROM	
	T_D_Planung

Die für die Tabellenpflege notwendigen Eingabeprozeduren lassen sich mittels folgenden Aufrufes generieren, sofern ein DeltaMaster ETL-Metamodell vorhanden ist:

EXEC P_BC_Generate_DeltaMasterTableProc @Tabname = 'V_D_Planung', @BaseTabName = 'T_D_Planung'

Anschließend kann auf dem entstandenen Datenmodell eine relationale DeltaMaster-Anwendung aufgebaut werden. Das notwendige Vorgehen wird in der DeltaMaster-Hilfe detailliert beschrieben. Nach wenigen Handgriffen ist so ein eingabefähiger SQL-Durchgriff gebaut:

Abbildung 1: Eingabebericht

Vorjahreswerte durch Defaultauswahlen

Bei neu erfassten Eingaben kann es vorkommen, dass für die erfasste Kombination im Vorjahr bereits Werte vorhanden sind, die für die Eingabe von Relevanz sind. Diese Vorjahreswerte können in Delta-Master-Pivottabellen mit wenigen Handgriffen zur Anzeige gebracht werden. Beim SQL-Durchgriff ist etwas Erfindergeist gefragt.

Zuerst werden die Vorjahressummen in einer View so aggregiert, dass sie auf der Granularität des Eingabeberichtes vorliegen. Außerdem werden die Daten um ein Jahr verschoben, so dass z.B. die Ist-Daten für 2018 als Vorjahreswerte auf 2019 vorliegen:

CREATE VIEW V_D_Sum_Ist AS
/*
	Sicht für die Vorjahressummen des Absatzes. 
	Werte werden um ein Jahr verschoben, um Join in 
	V_D_Planung zu beschleunigen
*/

SELECT
	Jahr + 1 AS Jahr
	,Preissegment
	,Händler
	,Produkt
	,SUM(Wert) AS Wert
FROM
	T_Ist
GROUP BY
	Jahr
	,Preissegment
	,Händler
	,Produkt

Danach wird die eben erstellte View um eine Spalte zur Anzeige der Vorjahreswerte erweitert. Gleichzeitig wird dort auch die Ermittlung des Wertes eingebaut:


ALTER VIEW [dbo].[V_D_Planung] AS
/*
	Sicht für die Anzeige der Plantabelle in DeltaMaster
*/

SELECT
	RowID
	,p.Jahr
	,p.Preissegment
	,p.Händler
	,p.Produkt
	,p.Kommentar
	,p.Wert
	,s.Wert AS sumVJ
FROM	
	T_D_Planung p

--Ermittlung Vorjahreswerte
LEFT JOIN V_D_Sum_Ist s
	ON p.Jahr = s.Jahr
	AND p.Preissegment = s.Preissegment
	AND p.Händler = s.Händler
	AND p.Produkt = s.Produkt

Für schon getätigte Eingaben und nach jeder Eingabe wird nun der Vorjahreswert in der entsprechenden Spalte angezeigt. Der Einwand „Ziel verfehlt“ wäre hier aber durchaus angebracht. Damit zum Zeitpunkt der Eingabe innerhalb der Transaktion schon ein Vorjahreswert ermittelt wird, lautet das Instrument der Wahl: Default-Wert. Mit der modifizierten Vorjahreswertermittlung aus der View können wir auch hier den benötigten Wert ermitteln (Einstellungen => Felder):

Abbildung 2: Konfiguration der Spalte

SELECT Wert FROM V_D_Sum_Ist WHERE Jahr = #Jahr# AND Preissegment = #Preissegment# AND 
Händler = #Händler# AND Produkt = #Produkt#

Mittels der Platzhalter #Spaltenname# kann auf andere Spalten im SQL-Durchgriff referenziert werden. Charmant ist dabei, dass die Abfrage nach jeder Neueingabe auf einem Feld aktualisiert wird.

 

Abbildung 3: Eingabebericht mit Vorjahreswerten

Die Spalte „VJ“ zeigt nun, wenn vorhanden, den Vorjahreswert an. Für diese Spalte ist unbedingt die Eingabe zu deaktivieren. Außerdem sollte sie nicht als Parameter an die Prozedur übergeben werden (Checkbox „Parameter“).

Suchfelder für Dropdown-Menüs

Aktuell ist es in SQL-Durchgriffen nicht möglich, Dropdown-Menüs mit einer Wildcard-Suche zu durchsuchen. Gerade bei langen Listen kann dies aber notwendig sein. Abhilfe schafft hier ein Suchfeld, welches in der View ergänzt wird.

An dieser Stelle ein kleiner Exkurs in die Grundlagen von SQL-Eingabeberichten: Es ist möglich, für die Dropdown-Auswahl spezielle SQL-Abfragen zu definieren, welche den Inhalt der Dropdown-Boxen bestimmen. Klassischerweise wird hier ein Select auf Dimensionselemente ausgeführt. Analog zu der beschriebenen Default-Auswahl kann auch an dieser Stelle mit Parametern gearbeitet werden, um die Dropdown-Auswahl abhängig vom Inhalt des Suchfeldes zu filtern. Dazu muss zunächst eine entsprechende Prozedur angelegt werden:

CREATE PROCEDURE P_APP_Select_Produkt_Search
(
	@SearchString VARCHAR(50) = ''
)
 AS
/*
	Prozedur zur suchfeldabhängigen Anzeige von Produkten im SQL-Durchgriff
	Wird der Parameter @SearchString nicht angegeben, werden alle Produkte angezeigt
*/

SELECT DISTINCT
	Produkt AS [ID]
FROM 
	T_Ist i
WHERE 
	Produkt LIKE '%' + @SearchString + '%'

Anschließend muss der Aufruf noch im SQL-Durchgriff eingerichtet werden (Einstellungen => Felder):

P_APP_Select_Produkt_Suche #Suche#

 

Gibt man nun einen Text im Feld „Produktsuche“ ein, wird die Dropdown-Liste der Spalte „Produkt“ entsprechend gefiltert. Die Spalte für das Suchfeld darf nicht als Parameter bei der Eingabe übergeben werden. Somit ist das Feld nach der Eingabe wieder leer und wird sinnvollerweise auch nicht an die Datenbank übertragen.

Abbildung 4: Suchfunktion

Summenzeilen

Ein weiterer Nachteil von SQL-Durchgriffen gegenüber Pivot-Tabellen ist die fehlende Aggregation der dargestellten Werte. Hier eine Summenzeile zu erzeugen ist deutlich aufwändiger, jedoch nicht unmöglich. Die komplette Dynamik eines All-Members in einem multidimensionalen Modell zu erreichen, ist jedoch nicht das Ziel. Vielmehr soll eine Summenzeile auf der Granularität angezeigt werden, auf der Eingaben üblicherweise vorgenommen werden. Für das bisher verwendete Beispiel soll eine Summe für alle getätigten Eingaben angezeigt werden. Dazu wird wie bei den Vorjahreswerten eine View für die Summe erstellt:

 

CREATE VIEW V_D_Sum_Plan AS
/*
	Sicht für die Darstellung der Planwertsumme
*/

SELECT
	Jahr AS Jahr
	,SUM(Wert) Wert
	, 1 AS SortPos
FROM
	T_D_Planung
GROUP BY
	Jahr

Anschließend muss die Eingabeview entsprechend um eine einfache Berechnung erweitert werden:

[…]
UNION ALL

SELECT
	NULL AS RowID
	,Jahr
	,NULL AS Preissegment
	,NULL AS Händler
	,NULL AS Produkt
	,'SUMME' AS Kommentar
	,Wert
	,NULL AS sumVJ
	,'' AS Suche
	,SortPos
FROM
	V_D_Sum

Damit die Summe im Bericht stets unten steht, wird eine neue Spalte „SortPos“ eingeführt, welche bei der Summenzeile 1, bei den anderen Zeilen immer 0 ist. Anschließend wird im SQL-Durchgriff nach diesem Kriterium sortiert:

Abbildung 5: Summenzeile

Aktuell gibt es noch keine Möglichkeit, die Eingabe auf der Summenzeile zu deaktivieren. Dies muss entsprechend in der Eingabeprozedur abgefangen werden. Außerdem ist es an dieser Stelle nicht möglich, durch Defaultwerte eine Berechnung innerhalb der Transaktion durchzuführen. Die Summe wird somit erst nach Beenden der Eingabe aktualisiert.

 

Fazit

Dieser Blogbeitrag gibt einen kurzen Überblick darüber, wie der SQL_Durchgriff mit ein paar Handgriffen um nützliche Funktionen erweitert werden kann. Defaultwerte und Auswahlprozeduren können dank der #Spaltenname#-Platzhalter trotz der sehr starren Tabellenstruktur eines SQL-Durchgriffs für einige Dynamik sorgen. Zusätzlich bietet die zugrundeliegende View eine zusätzliche Stelle, an der Logik untergebracht werden kann. Gepaart mit ein wenig Erfindergeist können so hilfreiche Anwendungen zur Datenpflege entstehen.


		                        

Nicolas Bissantz

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