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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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    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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  • Unternehmen
Generic filters

Aufbau eines Datenerfassungssystems für relationale Datenbanken

Datenerfassungssysteme für relationale Datenbanken gründen ihre Akzeptanz vor allem auf die Vereinfachung in der Darstellung und Handlingvorteilen gegenüber mehrdimensionalen Applikationen. So finden Sie insbesondere bei der Stammdatenpflege, Planung und manuellen Ist-Datenerfassung Anwendung. Vorteile hierbei bieten zum einen eine differenzierte Benutzerverwaltung und zum anderen die einfache Nutzung von Plausibilitätsprüfungen. Eine automatisierte Verteilung von Eingabewerten (Splashing) ist auf Basis relationaler Datenerfassungssysteme nur aufwendig umzusetzen. Analysen sind nur eingeschränkt möglich. Die erfassten Daten können jedoch zu Analysezwecken an eine OLAP-Datenbank übergeben werden.

Beispielanwendung

Mit der folgenden Beispielanwendung soll es möglich sein, über eine DeltaMaster-Analysesitzung sowohl Stamm- als auch Bewegungsdaten händisch erfassen zu können. Die Anwender haben die Möglichkeit neue Kunden zu anzulegen, zu pflegen oder zu löschen. Weitere Stammdaten werden vom System automatisch zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus können Werte für folgende Kennzahlen erfasst werden.

  • Absatz
  • Umsatz
  • Rabatt
  • Erlösschmälerungen
  • Lohnkosten
  • Material

Der Zugriff auf die Daten wird über spezielle Benutzerrechte geregelt. Jeder Anwender kann nur die Daten lesen oder schreiben, für die er entweder Lese- und/oder Schreibrechte zugewiesen bekommen hat. In der aktuellen Beispielanwendung werden Benutzerrechte auf Basis der Dimensionsebene Regionen vergeben. Alle Elemente unterhalb dieser Ebene sind ebenfalls sichtbar.

Für die Zuweisung der Benutzerrechte ist der Administrator zuständig. Er hat die Möglichkeit diese Rechte in einer speziellen, für den „normalen“ Anwender nicht zugreifbaren, DeltaMaster-Analysesitzung zu pflegen. Außerdem können in dieser Analysesitzung weitere Stammdaten (Produkte, Regionen, Vertreter und Stoffgruppen) zentral geändert werden.

Dimensionalität des Datenbankmodells

Die verwendete Beispieldatenbank basiert auf der Chair-Demo. Das ER-Modell wurde als Schneeflockenschema abgebildet. Daten werden nur auf Basisebene erfasst.

Dimensionstabellen

 

Dimension Ebene Erfassungsebene Datenbank-Tabelle Pflegbar durch
Periode Jahr T_S_Year Administrator
Quartal T_S_Quarter Administrator
Monat X T_S_Month Administrator
Wertart Wertart X T_S_ValueType Administrator
Kunde Land T_S_Country Administrator
Region T_S_Region Administrator
Gebiet T_S_Region Administrator
PLZ2 T_S_District Administrator
Kunde X T_S_Customer Anwender
Produkt Produkthauptgruppe T_S_Product_MainGroup Administrator
Produktgruppe T_S_Product_Group Administrator
Produkt X T_S_Product Administrator
Vertreter Vertreter X T_S_Sales Administrator
Stoffgruppe Stoffgruppe X T_S_Color Administrator

 

Faktentabellen

Die Bewegungsdaten werden in der Tabelle T_D_Fact gespeichert. Diese Tabelle enthält Spalten für jede gebundene Dimensionsebene, für die Kennzahlen und für weitere Information zur Erfassung der Daten, wie zum Beispiel Benutzername des Erfassenden und das Erfassungsdatum.

 

Spaltenname Inhalt
Month_ID ID des Monats
ValueType_ID ID der Wertart
Customer_ID ID des Kunden
Product_ID ID des Produktes
Sales_ID ID des Vertreters
Color_ID ID der Stoffgruppe
Discount Rabatt
Labour Lohnkosten
Material Materialkosten
Revenues Umsatz
SD Erlösschmälerung
Volume Absatz
Transaction_ID Transaktions-ID
TransactionState 1 – Insert / 2 – Update
InputType 0 – man. Erfassung / 1 – Import
UserID Benutzername des Erfassenden
ChangeDate Erfassung-/Änderungsdatum

 

Zusätzlich zur Faktentabelle T_D_Fact existieren noch zwei weitere Tabellen, welche in direktem Zusammenhang mit der jeweiligen Faktentabelle stehen, die Tabellen T_D_Fact_Rollback und T_D_Fact_Log. In der Tabelle T_D_Fact_Rollback werden für die Dauer der Erfassung Rollbackinformationen auf Tabellenzeilenebene gespeichert, damit bei einer durch den Benutzer abgebrochenen Eingabe, die ursprünglichen Daten wieder hergestellt werden können. In der Tabelle T_D_Fact_Log werden alle gespeicherten Dateneingaben protokolliert.

Es ist empfehlenswert für alle genannten Tabellen ebenfalls Sichten bzw. Views in der Datenbank zu erstellen und über diese Sichten die Erfassung der Daten durchzuführen. Nur über Sichten kann die Zugriffsberechtigung sinnvoll gesteuert werden. Aus dem Name einer Sicht sollte hervorgehen, auf welche Tabelle sie sich bezieht. In diesem Zusammenhang hat sich die Verwendung von Präfixen bewährt, welche man den eigentlichen Objektnamen voranstellt.

 

Präfix Objekttyp Beispiel
T Tabelle T_D_Fact
V View/Sicht V_D_Fact
P Prozedur P_Update_PIV_V_D_Fact
F Funktion F_BC_Concat

 

Automatische Erzeugung der Eingabetabellen und Updatescripte

Die Faktentabellen inklusive der Rollback- und Logtabellen können über die Prozedur P_SYS_Generate_All automatisch erzeugt bzw. erweitert werden. Zu diesem Zweck wird bei der Ausführung dieser Prozedur die Tabelle T_SYS_Measure_Definition ausgelesen und abhängig von deren Einträgen die entsprechenden Objekte erstellt. Diese Tabelle enthält für jede zu erfassende Kennzahl einen Eintrag mit den entsprechend dazugehörigen Informationen.

 

Spaltenname Inhalt Bemerkung
Facttable Name der zu erstellenden Faktentabelle
MeasureID ID der Kennzahl
MeasureCode Kurzname der Kennzahl
MeasureName Name der Kennzahl
MeasureDataTypeID Datentyp der Kennzahl Auflösung über Tabelle T_SYS_DataTypes
Month Bindungsebene der Dimension Periode NULL – nicht gebunden
ValueType Bindungsebene der Dimension Wertart NULL – nicht gebunden
Color Bindungsebene der Dimension Stoffgruppe NULL – nicht gebunden
Customer Bindungsebene der Dimension Kunde NULL – nicht gebunden
Sales Bindungsebene der Dimension Vertreter NULL – nicht gebunden
Product Bindungsebene der Dimension Produkt NULL – nicht gebunden

 

In der Tabelle T_SYS_DataTypes wird definiert, bei welchen Spalten es sich um Dimensionsspalten handelt und welchen Datentyp diese erwarten. Die Bezeichnungen der Einträge der Spalte Dimension müssen mit den entsprechenden Spaltennamen der Tabelle T_SYS_Measure_Definition übereinstimmen. Bei der Generierung der Objekte werden im ersten Schritt die Fakten-, Rollback- und Logtabellen, danach die Sichten und anschließend die zur Befüllung der Faktentabellen notwendigen Prozeduren erzeugt. Die Benennung der Befüllungsprozeduren folgt ebenfalls einer Namenskonvention. Dem Namen der Faktentabelle wird ein Präfix, abhängig von der Art der Befüllungsprozedur, vorangestellt. Es wird jeweils eine Prozedur für das Einfügen, das Ändern und das Löschen von Daten erstellt.

 

Ereignis Faktentabelle Prozedurname
Daten einfügen V_D_Fact P_Insert_V_D_Fact
Daten ändern V_D_Fact P_Update_V_D_Fact
Daten löschen V_D_Fact P_Delete_V_D_Fact

 

Diese Prozeduren verwendet DeltaMaster bei schreibenden Zugriffen auf die Faktentabellen über einen SQL-Bericht.

Für schreibende Zugriffe auf die Faktentabellen über eine Pivottabelle ist nur jeweils eine Prozedur pro Faktentabelle notwendig, welche ebenfalls automatisch generiert wird.

 

Ereignis Faktentabelle Prozedurname
Daten einfügen, ändern, löschen V_D_Fact P_Update_PIV_V_D_Fact

 

Programmlogik von DeltaMaster bei aktivierter Modelltransaktion

Bei der Erfassung von Stamm- und/oder Bewegungsdaten über eine Pivottabelle oder einen SQL-Bericht über DeltaMaster sollte sich dieser prinzipiell im Viewermodus befinden. Dies kann über den Startmodus der Analysesitzung gesteuert werden.

Befindet sich DeltaMaster nicht im Viewermodus, kann keine vollständige Transaktionssteuerung stattfinden.

Um eine Dateneingabe zu ermöglichen, müssen zusätzlich folgende Optionen aktiviert werden.

Im Dialog „Extras – Optionen“ muss das Häkchen „Planungsfunktion aktivieren“ gesetzt sein.

Im „Modell-Browser“ muss das Häkchen „Dateneingabeanwendung“ gesetzt sein.

Eingabe über SQL-Berichte

Im Auswahlmenü Transaktionsteuerung muss für die Erfassung von Daten über einen SQL-Bericht der Eintrag „Datenbanktransaktion“ ausgewählt werden.

Mit diesen Einstellungen ist es möglich, eine Eingabe durch Betätigen des Knopfes „Eingabe starten“ einzuleiten.

Alle nun folgenden Eingaben werden durch den Aufruf der Prozeduren P_Insert_*, P_Update_* oder P_Delete_* gefolgt von den Koordinaten der Zelle und vom eingegeben Wert an die Datenbank übergeben.

P_Insert_V_S_Customer_Input

@Customer_ID=Geo100

@Customer_Name_DE=Kunde1

@Customer_Name_EN=

@Customer_Name_FR=

@Customer_Name_ES=

@Customer_Name_IT=

@District_ID=17

@Zip=12345

@City=Lübeck

@Street=Straße

Nach erfolgter Eingabe kann diese durch Betätigen des Knopfes „Eingabe übernehmen“ gespeichert oder durch Betätigen des Knopfes „Eingabe abbrechen“ verworfen werden.

Eingabe über Pivottabellen

Für die Erfassung von Daten über eine Pivottabelle muss der Eintrag „Modellspezifische Transaktion“ ausgewählt werden.

Hier wird ebenfalls durch Betätigen des Knopfes „Eingabe starten“ eine Eingabe eingeleitet. Dabei wird die Prozedur P_DM_EditBegin aufgerufen, welche u. a. als Rückgabeparameter eine eindeutige Transaktionsnummer im Format UniqueID enthält.

P_DM_EditBegin

@TableName=V_D_Fact

@TransactionID=4cac9d44-83c0-4167-9df4-8b11a2d596b4

@ErrorDesc=

@ReturnValue=0

Diese Transaktionsnummer wird bei allen folgenden Dateneingaben innerhalb der aktuellen Transaktion durch Aufruf der Eingabeeprozedur P_Update_PIV_* an die Datenbank mit übergeben und in die Spalte Transaction_ID der aktuell bearbeiteten Datenzeile geschrieben. Sollte schon eine Transaktionsnummer in der aktuell bearbeiteten Datenzeile enthalten sein, welche nicht der übergebenen entspricht, wird dieser Datensatz im Moment von einem anderen Anwender bearbeitet und die Eingabe wird abgewiesen.

P_Update_PIV_V_D_Fact

@Product_ID=P1

@Sales_ID=V1

@Color_ID=C1

@Month_ID=200912

@Customer_ID=Geo35

@ValueType_ID=I

@TransactionID=4cac9d44-83c0-4167-9df4-8b11a2d596b4

@StepNumber=0

@MeasureName=Volume

@NewValue=20

@ErrorDesc=

@ReturnValue=0

Die Dateneingabe wird durch Betätigen des Knopfes „Eingabe übernehmen“ gespeichert. Dabei wird die Prozedur „P_DM_Edit_Commit“ aufgerufen.

P_DM_EditCommit

@TableName=V_D_Fact

@TransactionID=4cac9d44-83c0-4167-9df4-8b11a2d596b4

@ErrorDesc=

@ReturnValue=0

Das Ausführen dieser Prozedur sorgt dafür, dass die Transaktionsnummer aus allen bearbeiteten Datenzeilen gelöscht wird und somit eine Dateneingabe für andere Benutzer auf diesen Zellen wieder möglich wird. Außerdem werden der Benutzername und das Änderungsdatum in der Faktentabelle vermerkt und die Rollbackinformationen der aktuellen Transaktion gelöscht.

Beim Abbrechen einer Eingabe durch Betätigen des Knopfes „Eingabe abbrechen“ wird die Prozedur „P_DM_EditCancel“ aufgerufen. Beim Ausführen dieser Prozedur werden alle bearbeiteten Datenzeilen mit der aktuellen Transaktionsnummer aus der Faktentabelle gelöscht und aus der Rollback-Tabelle wieder hergestellt.

P_DM_EditCancel

@TableName=V_D_Fact

@TransactionID=4cac9d44-83c0-4167-9df4-8b11a2d596b4

@ErrorDesc=

@ReturnValue=0

Erstellung einer DeltaMaster-Analysesitzung für den Zugriff auf eine relationale Datenbank

Zur Erstellung einer DeltaMaster-Analysesitzung zur Eingabe von Daten in eine relationale Datenbank müssen folgende Schritte durchgeführt werden:

1. Über den Menüeintrag „Datei – Neues Analysemodell“ eine neue Analysesitzung erstellen. Im folgenden Dialog „Datenquelle auswählen“ muss die Option „Relationale Datenbank“ aktiviert sein. Über den Knopf „Weiter“ wird der nächste Dialog geöffnet

2. Im Dialog „Relationale Datenbank“ muss unter „OLE DB-Datenquelle“ der Datenbankserver und die entsprechenden Datenbank gewählt werden. Um zum nächsten Dialog zu gelangen muss der Knopf „Weiter“ angeklickt werden.

3. Im Dialog „Tabelle oder Sicht auswählen“ müssen die Tabellen oder Sichten ausgewählt werden, auf die mit DeltaMaster zugegriffen werden soll. Eine Mehrfachauswahl kann durch gleichzeitiges Drücken der Strg-Taste und der linken Maustaste bewerkstelligt werden. Durch Klicken auf den Knopf „Weiter“, werden die ausgewählten Objekte in DeltaMaster geöffnet.

4. Zum Aufbau der Dimensionen muss die entsprechende Tabelle aus der Cockpitliste gewählt werden. Um eine neue Dimension zu erstellen, wird mit der rechten Maustaste auf den Spaltenkopf der Spalte geklickt, auf deren Basis eine neue Dimension erstellt werden soll und im danach erscheinenden Kontextmenü der Eintrag „Dimension anlegen“ gewählt. In einem Schneeflockenschema wird üblicherweise die Schlüsselspalte der Tabelle verwendet.

5. Wurde die Dimension erfolgreich erstellt, wird die verwendete Schlüsselspalte in der Tabelle Blau eingefärbt.

6. Zum Anlegen alternativer Bezeichnungen können den Dimensionselementen der jeweiligen Ebene zusätzliche Elementeigenschaften zugewiesen werden. Hierzu muss mit der rechten Maus auf den Spaltenkopf der Spalte geklickt und im dann erscheinenden Kontextmenü der Eintrag „Elementeigenschaften anlegen“ gewählt werden.

7. Spalten, deren Inhalte als Elementeigenschaften genutzt werden, sind an der gelben Einfärbung erkennbar.

8. Zum Einfügen weiterer Dimensionsebenen, muss aus der Cockpitliste die entsprechende Tabelle gewählt und mit der rechten Maustaste auf den Spaltenkopf der Schlüsselspalte geklickt werden. Im danach erscheinenden Kontextmenü wird der Eintrag „Ebene anlegen“ gewählt. Die Reihenfolge der Ebenen kann nachträglich jederzeit per Drag-and-drop geändert werden.

9. Die aufgeführten Schritte werden für alle zu erstellenden Dimensionen und Dimensionsebenen wiederholt. In der folgenden Abbildung ist die Dimension Periode zu sehen, welche aus den Ebenen Jahr, Quartal und Monat besteht.

10. Nach erfolgter Erstellung aller Dimensionen werden die Analysewerte angelegt. Dazu wird im Cockpitfenster die Faktentabelle ausgewählt und mit der rechten Maustaste auf den Spaltenkopf der zur erstellenden Analysewerte geklickt. Im darauffolgenden Kontextmenü wird der Eintrag „Analysewert anlegen“ gewählt und sich für eine Aggregatfunktion entschieden. Spalten, aus denen Analysewerte erstellt wurden, sind an der grünen Einfärbung erkennbar.

11. Um die Daten bei der Eingabe oder der Analyse auf Basis der ausgewählten Elemente der Dimensionen im Fenster „Sicht“ filtern zu können, müssen die Beziehungen zwischen den Tabellen der verschiedenen Dimensionsebenen und der Faktentabellen definiert werden. Die Definition wird im „Modell-Browser“ auf der Registerkarte „SQL-Joins“ vorgenommen.

12. Im Anschluss können Eingabeberichte zur Pflege von Stammdaten auf Basis eines SQL-Berichtes erstellt werden.

13. Zur Erfassung von Bewegungsdaten erstellt man eine Pivotabelle mit entsprechenden Spalten- und Zeilenaufrissen. In der Achsendefinition muss der Punkt „Nur Elemente aus Ergebnismenge anzeigen“ deaktiviert sein, ansonsten werden im Cockpit nur Zeilen für Elemente mit bereits erfassten Daten angezeigt.

 

 

Nicolas Bissantz

Diagramme im Management

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