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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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Generic filters

Gleichverteilung - relational gelöst

Innerhalb eines Kundenprojekts sollte der Zeitpunkt der Faktura je Produktionsauftrag prognostiziert werden. Hierbei wurde zum Produktionstermin des einzelnen Auftrags die jeweilige angenommene Lieferdauer addiert, um den voraussichtlichen Fakturatermin zu erhalten. Soweit so gut. Was sollen wir aber für Annahmen treffen, wenn der Auftrag noch kein Datum für seinen Produktionsslot zugewiesen bekommen hat? Damit die Planung durchgeführt werden kann, müssen solche Aufträge mit einem (möglichst sinnvollen) Dummy-Datum belegt werden, bis ein tatsächlicher Produktionstermin feststeht.

Im betreffenden Kundenprojekt war die Datenlage nun so, dass die erfassten Aufträge bereits einem Werk zur Produktion zugeordnet waren und zudem einen Monat als Produktionsmonat zugewiesen bekommen haben. Ursprünglich wurde dann vom Kunden jeweils der 15. des zugewiesenen Monats als Dummy-Termin eingesetzt, um die weitere Planung durchführen zu können. Durch die Konzentration der Produktionstermine auf die Monatsmitte ergeben sich aber erhebliche Ungenauigkeiten in der Prognose der Faktura. Als Konsequenz ergibt sich die Notwendigkeit, die nicht zugewiesenen Aufträge innerhalb des Produktionsmonats auf die Arbeitstage des jeweiligen Werks gleich zu verteilen.

Lösungsansatz: Gleichverteilungsfaktor

Mit Sicherheit gibt es verschiedene Möglichkeiten dieses Problem mit T-SQL Mitteln zu lösen. Der hier verwendete Lösungsansatz sieht die Verwendung eines Faktors vor: des „Gleichverteilungsfaktors“. Hierfür wird die Anzahl der zur Verfügung stehenden Arbeitstage ins Verhältnis gesetzt zu der Anzahl der zu verteilenden Produktionsaufträge und dieser Faktor dann als Verknüpfung zwischen den Aufträgen und der Liste der Arbeitstage verwendet.

Zur Veranschaulichung der Vorgehensweise sind zwei Tabellen notwendig: die Auftragsliste und der Werkskalender mit Kennzeichnung des Datums als Arbeitstag. Zur Vereinfachung gehen wir von einem Unternehmen mit zwei Produktionsorten aus, zu denen die Aufträge jeweils zugeteilt sind. Werk 1 arbeitet von Montag bis Freitag und Werk 2 von Montag bis Samstag. Betrachtet wird nur das Jahr 2016, Feiertage gibt es keine.

Des Weiteren existiert eine Auftragsliste. Neben der Zuteilung zu einem Werk (Werk 1 produziert Stühle, Werk 2 Tische) sind noch die Spalten zu Produktionsmonat und Produktionsjahr befüllt.

Abbildung 1: Beispieltabelle T_S_Calender

Abbildung 2: Beispieltabelle T_Import_Auftrag

Ermittlung der Anzahl der Arbeitstage

Die Anzahl der Arbeitstage wird für jedes Werk und jeden Monat eines Jahres gesondert ermittelt. Um später jedem Auftrag ein Datum zuordnen zu können, wird eine Zeilennummer vergeben, ebenfalls partitioniert nach Werk und Monat. Berücksichtigt werden nur die Datensätze, die mit dem Flag für Arbeitstag gekennzeichnet sind.

SELECT
      c.Werk,
      c.Datum,
      YEAR(c.Datum)  AS Jahr,
      MONTH(c.Datum) AS Monat,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY
                        c.Werk, YEAR(c.Datum), MONTH(c.Datum)
                        ORDER BY c.Werk, c.Datum)
                  AS RowNo_Werk,
      SUM(c.Werktag) OVER (PARTITION BY
                        c.Werk, YEAR(c.Datum), MONTH(c.Datum))
                  AS Anzahl_Arbeitstage
FROM T_S_Calendar c
WHERE c.Werktag = 1


Ermittlung der Anzahl der Aufträge

Auch die Anzahl der auf die Produktionstage zu verteilenden Aufträge wird für jedes Werk und jeden Monat berechnet. Die Zeilennummer wird analog vergeben, um später über den Faktor die Zeilennummern miteinander in Verbindung zu bringen.

SELECT
      a.Auftrag, 
      a.Monat,
      a.Jahr,
      a.Werk,
      ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY
                        a.Werk, a.Jahr, a.Monat
                        ORDER BY a.Auftrag)
                  AS RowNo_Auftrag,
      COUNT(*) OVER (PARTITION BY
                        a.Werk, a.Jahr, a.Monat)
                  AS Anzahl_Aufträge
FROM T_Import_Auftrag a

Gleichverteilungsfaktor

Über den Gleichverteilungsfaktor wird jetzt die gleichmäßige Zuteilung der Werktage auf die Aufträge gesteuert. Das Datum aus der Arbeitstage-Abfrage wird über die RowNo_Werk zugeordnet nach dem Schema RowNo_Werk = RowNo_Auftrag * Gleichverteilungsfaktor. Hierbei ist zu beachten, dass der sich so errechnete Wert stets aufgerundet werden muss, damit der kleinste mögliche Wert genau 1 ergibt.

Nach Definition der beiden oben angeführten Statements in der WITH-Klausel – Fensterfunktionen bzw. die  OVER-Klausel mit der Fensterdefinition dürfen nur im SELECT Statement angewendet werden – als „Auftrag“ und „Arbeitstage“, folgt folgende Abfrage (komplettes Statement im Anhang):

SELECT
      Auftrag.Auftrag, 
      Auftrag.Monat,
      Auftrag.Jahr,
      Auftrag.Werk,
      Arbeitstage.Datum
      FROM Auftrag LEFT JOIN Arbeitstage
ON Auftrag.Werk = Arbeitstage.Werk
      AND Auftrag.Monat = Arbeitstage.Monat
      AND Auftrag.Jahr = Arbeitstage.Jahr
AND Arbeitstage.RowNo_Werk
                  = CEILING(
                    CAST(Auftrag.RowNo_Auftrag as float)
                    * Arbeitstage.Anzahl_Arbeitstage
                    / CAST(Auftrag.Anzahl_Aufträge as float))

Ergebnis

Sollen beispielsweise fünf Aufträge über 20 Tage gleichverteilt werden, wird über diese Vorgehensweise jeder vierte Arbeitstag als Produktionstermin zugewiesen.  Auch bei größeren Auftragszahlen stimmt die Verteilung. Beispielsweise würden 100 Aufträge verteilt über 20 Arbeitstage den Faktor 0,2 ergeben. Somit würden die ersten fünf Aufträge auf Datum 1 geschrieben werden, die nächsten 5 auf Datum 2 bis hin zu Auftrag 96 bis 100 auf den letzten Arbeitstag des Monats.

Aus den Beispieltabellen haben sich für Januar 12 Aufträge und 21 Arbeitstage für Werk 1 ergeben. Daher wird einem Auftrag jeweils etwa jeder zweite Datensatz aus der Arbeitstag-Tabelle zugewiesen (oder eben jeder 1,75-fache aufgerundet).

Abbildung 3: Ergebnistabelle für Januar aus den Beispieltabellen

Anhang

T_S_Calendar

CREATE TABLE
T_S_Calendar (    Werk        varchar(50),
Datum       date,
Werktag     int   )
GO


DECLARE @i int
SET @i = 0


WHILE (DATEDIFF(YEAR, DATEADD(DAY,@i,'2016-01-01'),'2016-01-01')=0)
BEGIN
INSERT T_S_Calendar (Werk,Datum, Werktag)
SELECT 'Werk 1',DATEADD(DAY, @i, '2016-01-01')
            ,CASE WHEN DATEPART(DW, DATEADD(DAY,@i,'2016-01-01'))
in (6,7) THEN 0 ELSE 1 END
UNION
      SELECT 'Werk 2',DATEADD(DAY,@i,'2016-01-01')
            ,CASE WHEN DATEPART(DW, DATEADD(DAY,@i,'2016-01-01')) = 7
                  THEN 0 ELSE 1 END
SET @i = @i + 1                  
      CONTINUE          
END

T_Import_Auftrag

CREATE TABLE T_Import_Auftrag (    Auftrag     int,
Werk        varchar(50),
Jahr        int,
Monat       int   )
GO

DECLARE @i int
SET @i = 100

WHILE @i < 300
BEGIN
      INSERT T_Import_Auftrag (Auftrag, Werk, Jahr, Monat)
      SELECT @i
            ,CASE WHEN @i < 200 THEN 'Werk 1'
            ELSE 'Werk 2' END
            ,2016
,CEILING(RAND() * 12)
      SET @i = @i + 1                  
      CONTINUE          
END

Durchführung Gleichverteilung

WITH Auftrag AS
       (SELECT
      a.Auftrag, 
      a.Monat,
      a.Jahr,
      a.Werk,
      ROW_NUMBER()
OVER (PARTITION BY
                        a.Werk, a.Jahr, a.Monat
                  ORDER BY a.Auftrag)
            AS RowNo_Auftrag,
      COUNT(*) OVER (PARTITION BY
                        a.Werk, a.Jahr, a.Monat)
            AS Anzahl_Aufträge
FROM T_Import_Auftrag a)
        ,
        Arbeitstage AS
       (SELECT
      c.Werk,
      c.Datum,
      YEAR(c.Datum)     AS Jahr,
      MONTH(c.Datum)    AS Monat,
ROW_NUMBER()
OVER (PARTITION BY
                        c.Werk, YEAR(c.Datum), MONTH(c.Datum)
                  ORDER BY c.Werk, c.Datum)
            AS RowNo_Werk,
      SUM(c.Werktag)
OVER (PARTITION BY
                        c.Werk, YEAR(c.Datum), MONTH(c.Datum))
            AS Anzahl_Arbeitstage
FROM T_S_Calendar c
WHERE c.Werktag = 1 )


      SELECT
            Auftrag.Auftrag, 
            Auftrag.Monat,
            Auftrag.Jahr,
            Auftrag.Werk,
            Arbeitstage.Datum
            FROM Auftrag LEFT JOIN Arbeitstage
ON Auftrag.Werk = Arbeitstage.Werk
      AND Auftrag.Monat = Arbeitstage.Monat
      AND Auftrag.Jahr = Arbeitstage.Jahr
      AND Arbeitstage.RowNo_Werk
                  = CEILING(
                    CAST(Auftrag.RowNo_Auftrag as float)
                    * Arbeitstage.Anzahl_Arbeitstage
                    / CAST(Auftrag.Anzahl_Aufträge as float))

Nicolas Bissantz

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