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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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    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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    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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  • Unternehmen
Generic filters

Einsatzmöglichkeiten des With-Konstruktes in Transact-SQL-Statements

Das Konstrukt With… wurde mit der SQL-Server-Version 2005 in die Abfragesprache Transact-SQL eingeführt. In der Abfragesprache für multidimensionale Datenbanken (MDX) war es bereits seit längerem verfügbar und wird dort sehr häufig eingesetzt. Deshalb stellen wir das With-Konstrukt kurz vor und werden zwei Anwendungsmöglichkeiten aufzeigen, die in den Projekten für Kunden von Bissantz & Company GmbH häufig anzutreffen sind.

Das With-Konstrukt hat für die Abfragesprache Transact-SQL zwei Bedeutungen. Als “trivial” ist die erste Bedeutung zu bezeichnen: Ein bestimmtes SQL-Statement, das in einem größeren SQL-Statement mehrere Male als Sub-Select verwendet wird, wird am Anfang definiert und dann im Haupt-Select eingesetzt. In diesem Fall erspart das With-Konstrukt also das Erstellen einer View, die dann ausschließlich in einer anderen View benutzt wird. Um dies zu demonstrieren ist folgendes Beispiel ausgewählt: das Dekumulieren.

Die andere Bedeutung des With-Konstruktes ist die Möglichkeit, rekursive Abfragen zu erstellen. Das heißt, eine Abfrage, die sich selbst als Datengrundlage im From-Bereich nutzt. Solche Abfragen werden zum Beispiel im Zusammenhang mit hierarchisch geordneten Daten benutzt, in der die Hierarchie-Tiefe variabel sein muss.

Auch in OLAP-Datenbanken gibt es natürlich die Möglichkeit, Hierarchien mit variabler Hierarchie-Tiefe aufzubauen. Dies ist sehr bequem, da man sich um Hierarchie-Tiefen keine Gedanken mehr machen muss. Die Parent-Child-Hierarchien haben aber auch Nachteile. So kann pro Dimension immer nur eine Parent-Child-Hierarchie aufgebaut werden. Außerdem sind solchen Hierarchien nicht sehr performant, sodass in den “best practices” von Microsoft sogar empfohlen wird, nur eine Parent-Child-Struktur pro Datenbank zu nutzen.

Häufig liegen die Daten im Quellsystem in einer Parent-Child-Struktur vor, aber können durchaus in eine normale Hierarchie überführt werden, da die maximale Hierarchie-Tiefe bekannt ist oder sich nur sehr selten ändert. Zum Überführen von Parent-Child-Strukturen in “normale” Hierarchien ist die Information notwendig, welches maximale Level die einzelnen Elemente der Parent-Child-Struktur erreichen. An der Stelle kann uns das With-Konstrukt unterstützen.

Nutzung des With-Konstruktes um häufig genutzte Sub-Selects zu definieren

Nicht ganz einfach ist, solche “häufig genutzten Sub-Selects” zu erkennen. Sub-Selects müssen nicht absolut identisch sein, damit sich das With-Konstrukt lohnt. Wichtig ist, dass der FROM-Bereich weitgehend übereinstimmt. Alles andere, z.B. die einzelnen auszugebenen Spalten, oder ein ‚Group By’ kann möglicherweise genauso gut im Haupt-Select definiert werden. Hier sollte man Nutzen und Aufwand genau abwägen.

With Name_With_Construct (col1, col2) As
( Select col1, col2 From ...
)
Select * From Name_With_Construct

Das With-Konstrukt besteht aus dem Wort With gefolgt von einem Namen, mit dem dann später auf das With-Konstrukt referenziert wird. Dann folgen in Klammern die Spalten und nach dem Wörtchen ‚as’ das Select-Statement (auch in Klammern), das durch das With-Konstrukt gekapselt werden soll. Danach beginnt das Haupt-Select, in dem auf das With-Konstrukt verwiesen wird.

Beim Beispiel für eine “triviale” Nutzung sollen bereits vorhandene Summen wieder in Bestandteile zerlegt werden. OLAP-Datenbanken sind wahre Meister im Aggregieren. Es ist aber komplex, einer OLAP-Datenbank bereits aggregierte Werte zu übergeben und der OLAP-Datenbank das Aggregieren zu verbieten (…und statt dessen den zeitlich letzten Wert zu nehmen). Daher werden solche Quelldaten nach Möglichkeit relational ‚dekumuliert’ (also die Summierung rückgängig gemacht) und dann in die OLAP-Datenbank exportiert. Grundlage für dieses Beispiel ist eine Tabelle mit Kontensalden:

AccountID   PC_ID       Cutoff_Date             Balance

———– ———– ———————– ———————

2000        1           2009-01-01 00:00:00.000 100,00

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2000        1           2009-04-01 00:00:00.000 0,00

Neben dem Konto (AccountID), dem Stichtag und dem Saldo ist noch eine zusätzliche Spalte ProfitCenter vorhanden. Üblicherweise kommen noch mehr Dimensionsspalten in einer Fakten-Tabelle vor. Die Aufgabe ist nun, jeden Datensatz mit seinem zeitlich direkten Vorgänger zu verknüpfen, um die Differenz zwischen beiden Salden berechnen zu können. Da der Vorgänger in diesem Fall nicht direkt ermittelt werden kann (z.B. Stichtag – 1), ist eine weitere Vereinbarung notwendig: Bevor ein Konto gelöscht wird, ist ein Datensatz mit Balance = 0 notwendig. Sonst kann man nicht unterscheiden, ob ein Datensatz für einen bestimmten Stichtag nicht vorhanden ist, weil sich der Saldo nicht geändert hat, oder weil das Konto gelöscht wurde.

Für die Aufgabe wird eine Unterabfrage dreimal benötigt: Für die Daten des “aktuellen” Stichtages, für die Daten des Vorgänger-Stichtages und zur Ermittlung des Vorgänger-Stichtages. Diese drei müssen miteinander verknüpft werden. Um den Aufwand beim Verknüpfen möglichst gering zu halten, werden alle fixen (von der Zeit unabhängigen) Dimensions-Schlüssel (hier AccountID und PC_ID) zu einem Schlüssel zusammengefasst:

Select AccountID, PC_ID, Cutoff_Date, Balance,
               PC_ID * 10000 + AccountID OBJ_KEY
From T_D_Balances

Folgendes Statement entsteht bei der Nutzung von With:

With bals (AccountID, PC_ID, Cutoff_Date, Balance, OBJ_KEY) As
(      Select
                   AccountID, PC_ID, Cutoff_Date, Balance,
                   PC_ID * 10000 + AccountID OBJ_KEY
       From T_D_Balances
)
Select x.AccountID, x.PC_ID, x.Cutoff_Date, x.Balance - ISNULL(b.Balance, 0) diff
From bals x
Left Join bals b
       On x.OBJ_KEY = b.OBJ_KEY
       And b.Cutoff_Date =
                       (      Select Max(CutOff_Date)
                              From bals
                              Where OBJ_KEY = x.OBJ_KEY
                              And CutOff_Date < x.Cutoff_Date
                       )
Order By CutOff_Date

x ist dabei die Quelle für die aktuellen Daten, damit verknüpft ist b als Quelle für die Vorgängerdaten. Die Verknüpfung ist eindeutig über den neu erzeugten, zusammengesetzten Schlüssel und den Stichtag. Zur Ermittlung des richtigen Stichtages muss in einer weiteren Unterabfrage der höchste Stichtag unterhalb des Stichtages der Quelle für die aktuellen Daten (x.CutOff_Date) herausgefunden werden. Alle drei Quellen beziehen sich auf das With-Konstrukt am Anfang. Dieses Statement ist sehr übersichtlich, durch die Nutzung des With-Konstruktes.

Ergebnis des SQL-Statements ist:

AccountID   PC_ID       Cutoff_Date             diff

———– ———– ———————– ———————

2000        1           2009-01-01 00:00:00.000 100,00

2000        1           2009-02-01 00:00:00.000 20,00

2000        1           2009-03-01 00:00:00.000 30,00

2000        1           2009-04-01 00:00:00.000 -150,00

Rekursive Abfragen mit dem With-Konstrukt

Bei einer rekursiven Abfrage wird das With-Konstrukt bereits in sich selbst wieder benutzt. Dies geschieht immer durch ein Union-Select im With-Konstrukt, das aus einer initialen Abfrage und einer Abfrage besteht, die auf das With-Konstrukt verweist:

With w_tab (x) As
(      Select 1
       Union all
       Select w_tab.x + 1 From w_tab
)
Select * From w_tab

Die initiale Abfrage ist “Select 1″. Der zweite Teil fügt dem ersten Teil dessen Nachfolger hinzu. Ergebnis ist ein Spalte mit den Zahlen 1, 2, 3, 4 … . Da in diesem einfachen Demonstrationsbeispiel auf ein Ende der Rekursion verzichtet wurde, müsste die Abfrage in alle Ewigkeit weiterlaufen. Allerdings gibt es im SQL-Server die Option MAXRECURSION, die standardmäßig auf 100 eingestellt ist. Das heißt, nach 100 Rekursionen läuft die Abfrage auf den Fehler:

Meldung 530, Ebene 16, Status 1, Zeile 1
Die Anweisung wurde beendet.
Die maximale Rekursionstiefe 100 wurde vor Abschluss der Anweisung erreicht.

Solch tiefe Rekursionen sind absolut unüblich, sollte aber trotzdem einmal Bedarf an tieferen Rekursionen bestehen, kann man die Option MAXRECURSION der Abfrage hinzufügen:

With w_tab (x) As
(      Select 1
       Union all
       Select w_tab.x + 1 from w_tab
)
Select * From w_tab
Option (MAXRECURSION 10000);

Diese Abfrage wird auch auf einen Fehler laufen, aber jetzt erst nach 10.000 Rekursionen. Es ist also sehr wichtig bei Rekursionen, eine Abbruchbedingung mit anzugeben (Where-Bedingung):

With w_tab (x) As
(      Select 1
       Union All
       Select w_tab.x + 1 From w_tab Where x < 50
)
Select * From w_tab

Im praktischen Beispiel soll den Elementen einer Parent-Child-Hierarchie ein „Maximales Level“ zugeordnet werden.

Folgende Parent-Child-Hierarchie ist als Quell-Tabelle vorhanden:

Die Hierarchie ist in einer PC-Tabelle mit zwei Spalten abgelegt:

Parent      Child

———– ———–

1           2

2           3

2           4

3           5

1           6

2           7

Für viele Aufgabestellungen ist es notwendig, herauszufinden, welches maximale Level die einzelnen Elemente einer Parent-Child-Struktur haben. Dieses kann über ein rekursives With-Statement ermittelt werden:

With
l5 (PNr, Nr, Level) as
(      Select Parent, Child, 5 Level From Tab_ParentChild
       Where Child Not In (Select Parent From Tab_ParentChild)
),
x (Nr, Level) As
(      Select Nr, Level from l5
       Union All
       Select pc.Parent, x.Level - 1 Level
       From Tab_ParentChild pc Join x
              On pc.child = x.Nr
)
Select * From x

Das With-Konstrukt l5 ist ein With für Sub-Selects. Das With-Konstrukt x ist die rekursive Abfrage. Das initiale Select holt alle Kinder aus der Tabelle, die nie selbst Eltern sind (dies wird noch in l5 gefiltert). Diesen Elementen ist die unterste Hierarchiestufe 5 zugeordnet. Im rekursiven Teil der Abfrage wird der Parent des Elementes gesucht und ihm die Hierarchiestufe “Level des Kindes minus 1″ zugewiesen. Da in diesem Fall schnell keine Eltern mehr in der Tabelle Tab_Parentchild zu finden sind, braucht man sich hier nicht explizit um einen Abbruch der Rekursion kümmern. Ergebnis sind die Level der Elemente:

 

Nr          Level

———– ———–

6           5

7           5

8           5

9           5

10          5

13          5

14          5

15          5

17          5

16          4

12          4

11          3

12          4

11          3

11          4

Dabei werden manchen Elementen mehrere Level zugewiesen (siehe Element 11). Aufgabe war jedoch, nur die höchste Stufe jedes Elements zu suchen. Daher wird noch auf die Elemente gruppiert und das höchste Level pro Element ermittelt:

With
l5 (PNr, Nr, Level) As
(      Select Parent, Child, 5 Level From Tab_ParentChild
       Where Child Not In (Select Parent From Tab_ParentChild)
),
x (Nr, Level) As
(      Select Nr, Level From l5
       Union All
       Select pc.Parent, x.Level - 1 Level
       From Tab_ParentChild pc Join x 
              On pc.child = x.Nr
)
Select Nr, MIN(Level) ML From x Group By Nr

Das Ergebnis ist jetzt:

Nr          ML

———– ———–

1           1

2           2

3           3

4           4

5           4

6           5

7           5

8           5

9           5

10          5

11          3

12          4

Wie man sieht, können genau wie in MDX mehrere With-Konstrukte untereinander angelegt werden. Das Wort With kommt dabei nur am Anfang, die With-Konstrukte sind durch Komma miteinander getrennt.

Nicolas Bissantz

Diagramme im Management

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