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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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    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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    DeltaMaster.

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  • Unternehmen
Generic filters

Dynamische Spaltendarstellung per MDX

Am Beispiel einer Planungsanwendung soll aufgezeigt werden, wie man im Präsentationmodus durch Auswahl in der Filterleiste die Anzeige von verschachtelten Berichtspalten dynamisch steuern kann.
Durch diese individuellen Steuermöglichkeiten durch den Planer kann die Anzahl an vorgefertigten Berichten reduziert werden.
Dieser Blogbeitrag erläutert Schritt für Schritt, welche Voraussetzungen hierfür im Datenmodell erfüllt sein müssen und wie man die notwendigen MDX-Objekte erstellt.

Beispielszenario

Im Rahmen einer Vertriebsplanung sollen die jeweiligen Planer die Art und die Anzahl der angezeigten Berichtsspalten im Planungsbericht individuell festlegen können. Es soll zwischen einer Planung für zwei oder fünf Jahre unterschieden werden. D. h. je nach Auswahl sollen in der Grafischen Tabelle zwei oder fünf Planspalten anzeigt werden. Ebenfalls soll der einzelne Planer je nach Bedarf entscheiden können, welche Spalten zusätzlich angezeigt werden sollen (Beispiel: Turnover und/oder Forecast und/oder kumulierter Vorjahresvergleich). Die jeweilige Auswahl soll bequem im Präsentationsmodus über den Filter erfolgen. Welche Spalten dabei zu Auswahl stehen, soll vom Bericht abhängig sein.

Grundprinzip

Für die dynamische Spaltenauswahl über die Filterleiste sind in diesem Beispiel zwei Hilfsdimensionen notwendig. Diese müssen zum Datenmodell hinzugefügt werden (hier: View Years und View Columns).
Die beiden Hilfsdimensionen enthalten jeweils berechnete Elemente. Über deren Auswahl wird gesteuert, welche Spalten die Grafische Tabelle darstellt.
Mit der Dimension View Years kann der Berichtsempfänger festlegen, ob im Bericht zwei bzw. fünf Planjahre angezeigt werden sollen.

Mit View Columns kann der Planer sich in einem vorgegebenen Rahmen (Filterkontext ist pro Bericht definiert) bestimmte Spalten (z. B. Anzeige von Forecast) auswählen. Der Bericht verändert sich entsprechend dieser Auswahl.

Durch MDX-Bedingungen wird geprüft, welche Elemente in den Hilfsdimensionen View Year bzw. View Columns ausgewählt sind. Dementsprechend werden im Bericht die dazugehörigen Spalten angezeigt.

Steuerung der dynamischen Anzeige von Planjahren

In der Hilfsdimension View Years (Dimensionsname ohne Alias: ReportContext1) hat der Planer die Wahl zwischen zwei und fünf Jahren.
Die Elemente 2 Plan Years (ReportContext1].[ReportContext1].[3 Jahre]) und 5 Plan Years ([ReportContext1].[ReportContext1].[6 Jahre]) sind im Cubeskript angelegt und verweisen auf den AllMember ([ReportContext1].[ReportContext1].[ ReportContext1 total) der Hilfsdimension. Für diese Elemente ist keine Berechnung hinterlegt.

Im Bericht ist auf der Spaltenachse für die Dimension Periode eine MDX-Bedingung hinterlegt, welche über die der Hilfsdimension View Years prüft, welches Element (2 Plan Years oder 5 Plan Years) ausgewählt ist. Je nach Auswahl werden die nächsten fünf bzw. zwei Jahre (.lead(2) bzw. .lead(5)) angezeigt, inklusive der aktuellen Periode ( von Periode). Daraus ergibt sich die Anzeige von jeweils drei bzw. sechs Jahren.


Über den Filterkontext des Berichts wird die Mehrfachselektion unterdrückt.
Der Anwender kann so entweder 2 Plan Years oder 5 Plan Years auswählen.

Dynamische Anzeige von Spalten in Abhängigkeit der Filterauswahl

Die Hilfsdimension View Columns (Dimensionsname ohne Alias: ReportContext2) ermöglicht es dem Planer im Präsentationsmodus die Anzeige von gewissen Spalten selbst zu steuern. Pro Bericht wird über den Filterkontext festgelegt, welche Auswahlmöglichkeiten zu Verfügung stehen sollen (z. B. Turnover, Vorjahresvergleich, Forecast).
Der Bericht muss so aufgebaut sein, dass alle möglichen Spalten bereits vorhanden sind. Über MDX-Bedingungen in der Spaltenachse (Spalteneditor) wird gesteuert, ob eine Spalte angezeigt wird oder nicht.
Eine Spalte wird nicht angezeigt, wenn die Bedingung nicht erfüllt wird, d. h. wenn z. B. Turnover in der Filterleiste nicht ausgewählt ist, wird die MDX-Bedingung nicht erfüllt und gibt NULL aus. Ist eine Zelle in der Spaltenachse NULL, wird die komplette Spalte nicht angezeigt.
Die Steuerung muss dabei in einer Zelle der betreffenden Spalte erfolgen (Hier: Dimension Schritt bzw. Step).


Der Prüfung in der Spaltenachse des Berichts ist ein weiterer Prüfschritt vorgelagert.
Pro Auswahlmöglichkeit (also pro dynamische Spalte) müssen zwei berechnete Elemente angelegt werden.

Das erste berechnete Element schafft die Auswahlmöglichkeit in der Hilfsdimension (z. B. Auswahl von Turnover). Hierfür sind Dummy-Elemente in der Datenbank angelegt. In der Datenbank haben die Elemente keine weitere Bezeichnung außer dem Elementschlüssel (1-15). Der Alias wurde direkt in DeltaMaster vergeben.
Da auch eine Mehrfachselektion möglich sein soll (z. B. gleichzeitige Auswahl von Turnover und Forecast) ist ein weiteres berechnetes Element notwendig (Turnover in Filter?), das prüft, ob z. B. Turnover in der Filterauswahl vorhanden ist. Dies wird über eine Schnittmengenprüfung realisiert. Die Schnittmenge wird mit dem MDX Operator Count gezählt. Befindet sich Turnover in der Auswahl ergibt sich eine Schnittmenge. Zählt man diese Menge ergibt sich die Anzahl 1.

In der Spaltenachse wird geprüft: Wenn das zweite berechnete Element größer 0 ist (= betreffende Spalte, z. B. Turnover, ist in Filterauswahl vorhanden), dann zeige die Spalte an, ansonsten NULL (führt dazu, dass die Spalte nicht angezeigt wird).
Damit die Spalte angezeigt werden kann, muss ein reales Element (keine Dummy) verwendet werden, das in der Kombination mit allen weiteren Dimensionselementen auf der Achse zur gewünschten Datenspalte führt.

Der Filterkontext muss pro Bericht noch so eingeschränkt werden, damit keine berechneten Elemente angezeigt werden und nur die Elemente, für die der Bericht auch Spalten bereithält.

Sind die oben beschriebenen Voraussetzungen (Hilfsdimensionen, Dummy-Elemente, berechneten Elemente, MDX-Code auf der Spaltenachse, Filterkontext) erfüllt, kann der Planer nun bequem über die Hilfsdimensionen in der Filterleiste die für den Planungsbericht gewünschten Spalten selektieren.

Tipp: Da für jede Spalte ein unterschiedliches MDX notwendig ist, dieses sich aber augenscheinlich nur kaum unterscheidet (Unterschiedliche Namen der berechneten Elemente), empfiehlt es sich in der ersten Zeile des MDX einen Kommentar mit einer fortlaufenden Nummer zu vergeben. So entsteht keine Verwechslungsgefahr und es können innerhalb des Spalteneditors ganze Zellen ohne aufwendiges Vergleichen von MDX-Code schnell kopiert und gezielt verändert werden.

Nicolas Bissantz

Diagramme im Management

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