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

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    Microsoft SQL Server.

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    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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    DeltaMaster.

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Create Relational Schema – Incremental Mode und nun?

Aufbauend auf dem Blogbeitrag im Mai 2019 wird in diesem Artikel eine Prozedur vorgestellt, die nach einem „Create Relational Schema – incremental mode“ nicht nur die betroffenen Tabellen ermittelt und die erforderlichen Prozeduren zum inkrementellen Befüllen der betroffenen Tabellen bereitstellt, sondern diese bei Bedarf auch automatisch ausführt. Alternativ wird eine View zur Verfügung gestellt, mit welcher die entsprechenden Tabellen und Prozeduren vor der Ausführung des incremental mode ermittelt werden können.

Inkrementelles Create Relational Schema

DeltaMaster ETL stellt für den Aufbau des relationalen Tabellenschemas verschiedene Optionen bereit. Bei neuen Modellen wird man sich immer für die Option „Full Mode“ entscheiden. Auch bei umfangreichen Änderungen an einem bestehenden Modell oder Änderungen an einer an alle Faktentabellen angebundenen Dimension wie z. B. der Periodendimension wird man „Full Mode“ verwenden. Denn in diesem Fall werden alle Dimensions- und Faktentabellen sowie die Prozeduren zum Befüllen der Tabellen neu erstellt.

Werden allerdings nur wenige Dimensions- und/oder Faktentabellen geändert – sei es, dass ein Attribut bei einer Dimension hinzugefügt oder entfernt wird oder Kennzahlen in das Modell aufgenommen werden – besteht der Bedarf für die Option „Full Mode“ nicht. In diesem Fall bietet sich die Option „Incremental Mode: changed and dependant tables, all views and all procs“ an:

2019-12-30_crew_DeltaMaster ETL Auswahl Create OptionAbbildung 1: DeltaMaster ETL Auswahl Create Option

Diese Option bietet den Vorteil, dass nur die Dimensions- und Faktentabellen neu erstellt werden, an denen Änderungen vorgenommen wurden oder die von den geänderten Tabellen abhängig sind. Deshalb ist in diesem Fall auch nur das Befüllen dieser Tabellen notwendig. Ein komplettes Transform_All wäre bei vielen Modellen auch zu zeitaufwändig.

Wie bereits in dem im Abstract genannten Blogbeitrag beschrieben, wird an dieser Stelle (noch) nicht angezeigt, welche Tabellen nun tatsächlich gelöscht und neu erstellt wurden. Daher ist es einigermaßen mühsam sich die Abhängigkeiten selbst zusammenzusuchen.

Inkrementelles Laden

Die View V_APP_incrCS_Affected_Tables_Procs trägt die neuen und daher leeren Tabellen und die Prozeduren zu deren Befüllung zusammen. Mit der Prozedur P_APP_IncrCS_Fill_Tables können diese Prozeduren auf Wunsch auch sofort ausgeführt oder als ausführbares Statement ausgegeben werden. View und Prozedur sind im Anhang beigefügt. Da die Prozedur auf die View zurückgreift, kann die Prozedur nicht ohne die genannte View installiert und ausgeführt werden.

Wer bereits vor Ausführung des Create Relational Schema (incremental mode) wissen möchte, welche Dimensions- und Faktentabellen voraussichtlich betroffen sein werden, kann auf die ebenfalls im Anhang gespeicherte View V_APP_IncrCS_Affected_Tables_only zurückgreifen. Diese View gibt nach den Änderungen am Modell über „DeltaMaster ETL.das“ die vom nächsten Create Relational Schema betroffenen Tabellen namentlich zurück. In dieser View wird kein Ausführungsskript zur Befüllung der Tabellen erstellt.

Technik – verwendete Tabellen und Sichten

Für interessierte Leser sei an dieser Stelle kurz erwähnt, welche Tabellen und Sichten für die Prozedur bzw. die beiden Views verwendet werden.

Die View V_APP_IncrCS_Affected_Tables_only greift auf die Sicht V_MODELSYS_CreateSnowflakeModelObject zurück. In der Spalte IncludeInNextCS werden die Dimensionen und Faktentabellen gekennzeichnet, welche von den im Modell getätigten Änderungen betroffen sind.

Die Ausführung des SQL-Statements liefert die hier bereits gekennzeichneten Objekte.

SELECT DISTINCT
       cso.CSBaseObjName
FROM dbo.V_MODELSYS_CreateSnowflakeModelObject cso
WHERE IncludeInNextCS > 0

Nach Ausführung des Create Relational Schema können die Ausführungsergebnisse aus der Tabelle T_SYSLOG_CreateSnowflakeID ermittelt werden. In der CSID werden die durchgeführten Create Relational Schema mit einer fortlaufenden Nummer versehen. Will man sich also das aktuelle und damit letzte Ergebnis ansehen, muss man die letzte, maximale CSID ermitteln:

SELECT
       MAX(cs.CSID) AS Mcsid
FROM dbo.T_SYSLOG_CreateSnowflakeID cs

INNER JOIN dbo.T_SYSLOG_CreateSnowflakeID csf ON csf.CSID = cs.CSID AND csf.CSSuccessful = 1 AND csf.CSMode = 1

Die Tabelle T_SYSLOG_CreateSnowflakeID enthält zu jeder CSID u.a. die Informationen, welche Option beim Create Relational Schema verwendet wurde und ob der Prozess erfolgreich war. Beide Informationen liegen als IDs vor, wobei bei der Option (Spalte „CSMode“) eine „2“ für Full Mode steht und eine „1“ für Incremental mode. Ob das Create Relational Schema erfolgreich ausgeführt wurde, findet sich in der Spalte „CSSuccesful“ – hier steht eine „1“ für erfolgreich, eine „0“ zeigt an, dass der Prozess nicht erfolgreich abgeschlossen wurde.

Da alle Tabellen und Sichten, welche „Model“ bzw. „MODELSYS“ enthalten, im Datenbankschema „dbo“ angelegt werden, wird hier fest dieses Datenbankschema verwendet.

Die Tabellen und Prozeduren können aus den Sichten dbo.V_Model_CreateDimProcs und dbo.V_Model_CreateFactProcs ermittelt werden. Die Information, ob die entsprechenden Tabellen neu angelegt wurden und daher leer sind, findet sich in der Sicht dbo.V_MODELSYS_CreateSnowflakeCode in der Spalte CSCmdExecutionState. Da nur das Erzeugen der Tabellen an dieser Stelle von Interesse ist, wird die Spalte CSCmdOrigin auf „Create_Dim_Tables“ bzw. „Create_Fact_Tables“ abgefragt und der CSObjType auf „DIMLVL_TAB“ für die Dimensionstabellen und „FACT_TAB“ für die Faktentabellen festgelegt:

SELECT DISTINCT
       csc.CSID
       , csc.CSObjName AS TableName
       , dp.DimensionLevelProcName AS ProcName
FROM
       dbo.V_MODELSYS_CreateSnowflakeCode csc 
       LEFT JOIN dbo.V_Model_CreateDimProcs dp ON dp.DimLevelRowID = csc.ModelRowID
WHERE 
       csc.CSObjType = 'DIMLVL_TAB'
       AND ISNULL(CSCmdExecutionState,0) = 1

UNION ALL
SELECT DISTINCT
             csc.CSID
             , csc.CSObjName AS TableName
             , dp.FactProcName AS ProcName
FROM dbo.V_MODELSYS_CreateSnowflakeCode csc
       LEFT JOIN dbo.V_Model_CreateFactProcs dp ON dp.FactRowID = csc.ModelRowID
WHERE 
       csc.CSObjType = 'FACT_TAB'

       AND ISNULL(CSCmdExecutionState,0) = 1

Mit dem Paramater @ExecuteProc kann gesteuert werden, ob die Prozedur P_APP_IncrCS_Fill_Tables sofort ausgeführt werden soll oder ob lediglich das ausführbare SQL-Statement in der Variable @ExecuteSQL zurückgeliefert werden soll.

@ExecuteProc = 0: Prozeduren zum Befüllen der Tabellen werden ausgeführt

@ExecuteProc = 1: ausführbares SQL-Statement zum Befüllen der Tabellen wird zurückgeliefert

Auf eine Fehlerprüfung und Fehlerausgabe beim Befüllen der Tabellen wurde in dieser Prozedur verzichtet. Wer dies benötigt, dem sei die Prozedur aus dem in der Einleitung genannten Blogbeitrag empfohlen.

Fazit

Ein inkrementelles Create Relational Schema kann durch inkrementelles Laden der betroffenen Tabellen sinnvoll ergänzt werden. Bis dies wie bereits geplant in den Funktionsumfang von DeltaMaster ETL integriert ist, kann die vorgestellte Prozedur vielleicht hilfreich sein.

Nicolas Bissantz

Diagramme im Management

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