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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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    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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Kontenschema als Parent-Child-Dimension

Dieser Blogbeitrag leistet Hilfe bei der Aufnahme einer Kontenstruktur als Dimension in ein OLAP-Modell. Bei Kontenschemata handelt es sich häufig um eine Parent-Child-Struktur. Auf Grund dessen wird im Nachfolgenden ein SQL Skript präsentiert, welches aus einem gegebenen Kontenschema eine Parent-Child-Struktur erstellt, welche als Quell-Tabelle bzw. -View für das Modell genutzt werden kann. Zusätzlich folgt eine Anleitung zur Eingabe der PC-Dimension in DeltaMaster ETL.

SQL Skript für die Transformation des Kontenschemas

Aufbau der Ausgangsstruktur

Abbildung 1 zeigt einen gekürzten Auszug aus einem Beispiel für die Ausgangsstruktur eines Kontenschemas, welches im Folgenden zur Demonstration der Transformation in eine Parent-Child-Struktur genutzt wird. Gegeben ist das Konto, eine Bezeichnung dessen und eine Spalte Unterkonten, welche eine Aufzählung der Kind-Elemente beinhaltet. Wie in Abbildung 1 zu sehen, ist in vier Fällen die Nummer der Konten nicht eindeutig, A) und B) treten doppelt auf. Zudem sind diese Konten in der Spalte Unterkonten nicht als direkte Kinder ihrer übergeordneten Konten (IV. und V.) angegeben, sondern es wird hier eine Ebene übersprungen. In einem ersten Schritt gilt es diese Irregularitäten zu beheben.

Abbildung 1: Ausgangsstruktur

Erläuterung der Zielstruktur

Durch die Transformation soll folgende Struktur erzielt werden, welche in Abbildung 2 zu sehen ist. Eine Spalte beinhaltet die Child-Elemente, eine weitere die Information über den zugehörigen Parent und außerdem soll eine Spaltenbezeichnung den Namen des Childs widergeben.

Abbildung 2: Zielstruktur

Die einzelnen Schritte der Transformation der Kontenstruktur

Nachfolgendend werden die einzelnen Schritte der Umformung der Tabellenstruktur erläutert. Um die Eindeutigkeit der IDs für die Kinder zu erlangen, wird eine erste View erstellt, beschrieben in 1.3.1. Im zweiten Schritt wird die Aufzählung der Unterkonten in eine Von- und eine Bis-Spalte aufgeteilt. Im letzten Schritt werden die Kind-Elemente, die dazugehörige Bezeichnung und das entsprechende Elternelement jeweils in eine Datenzeile gebracht. Um den Blogbeitrag nicht unnötig aufzublähen, wird im Folgenden auf ein Skript, welches sich im selbigen Ordner befindet, verwiesen.

Schritt 1: Herstellen einer eindeutigen ID

Wie oben beschrieben und in Abbildung 1 zu sehen, gibt es in unserem Beispiel die Konten A) und B) doppelt. Um diesen den richtigen Parent zuzuordnen, werden zunächst ein Zeilenzähler (s. Abbildung 3) und eine Spalte, welche die Info über das jeweilige Level des Kontos beinhaltet, hinzugefügt (exakt wird hier das relative Level vergeben, da im gegebenen Beispiel eine KPI-Kennzahl an oberster Stelle steht; dies wird hier der Einfachheit halber jedoch außer Acht gelassen).

Abbildung 3: Schritt 1 a: Hinzufügen eines Zählers und des Levels der Konten

Um die Eindeutigkeit der IDs herzustellen, werden die Nummern der Konten für die besagten Fälle mit dem jeweiligen Parent konkateniert. Da außerdem die hier als Level 2 deklarierten Elemente (im Bsp. die Konten A und B) in der Spalte Unterkonten übersprungen wurden, wird noch eine Spalte Parent_L2 eingefügt, um diesen den richtigen Parent zuzuordnen. Um die Datenzeilen, welche die Eltern der gesondert zu bearbeitenden Level2-Kinder (hier IV und V) beinhalten, im weiteren Vorgehen zu identifizieren, wird noch die Spalte Count_Children_L2 hinzugefügt. Das Ergebnis des ersten Schrittes ist in Abbildung 4 zu sehen.

Abbildung 4: Schritt 1 b: Hinzufügen der Parent_L2- und Count_Children_L2-Spalte

Sofern bereits eine eindeutige Struktur in der Nummerierung der Konten vorliegt und in der Aufzählung der Kind-Elemente keine Ebene übersprungen wurde, kann sofort mit dem zweiten Schritt begonnen werden.

Schritt 2: Aufspalten der Aufzählung der Unterkonten in Von und Bis

In der zweiten View wird die Information aus der Spalte Unterkonten in eine Von- und Bis- Spalte aufgeteilt. Das Ergebnis ist in Abbildung 5 zu sehen. Da im gegebenen Beispiel die Aufzählungen der Unterkonten mit einem Pipe voneinander getrennt sind, wird hier in einem ersten Schritt die vom DeltaMaster ETL mitgelieferte Tabellenwertfunktion F_BC_Split zu Nutze gezogen. Das Ergebnis des Splits ist in der Spalte SepString zu sehen. Im Folgenden werden bei Vorliegen nur eines Kontos in der Spalte SepString beide Spalten, Von und Bis, mit diesem Wert gefüllt. Im zweiten Teil des Unions wird im abgelegten Skript der Sonderfall für die Konten IV. und V. behandelt. Da hier die Angabe der direkten Kinder fehlt, werden hier anhand eines CrossApplys und der Nutzung der Count_Children_L2-Spalte die Von- und Bis-Spalten mit den direkten Kindern aufgefüllt.

Abbildung 5: Schritt 2: Aufspalten der Aufzählung der Unterkonten in Von und Bis

Schritt 3: Aufbau der Zielstruktur

Zu Beginn werden in einer CTE (im Skript: Konten2) die jeweiligen Kinder der Elternelemente abgefragt. Die Spalte Bezeichnung enthält hier jedoch noch den Namen des Parents. Mit Hilfe der zweiten CTE (Konten_L1) werden im ersten Teil des Unions die obersten Elemente, welche keinen Parent besitzen, selektiert. Im zweiten Teil des Unions werden die weiteren Parent/Child-Kombinationen erzeugt. Das Ergebnis enthält nun zudem die Bezeichnung der Child-Elemente, somit wurde die Zielstruktur (s. Abbildung 2) erreicht.

Anlegen der PC-Dimension in DeltaMaster ETL

In diesem Punkt soll noch abschließend mit Hilfe von Screenshots das Einpflegen der PC-Struktur als Dimension in DeltaMaster ETL gezeigt werden.
Zunächst wird der neuen Dimension der Typ ‚ParentChild‘ zugeordnet (Abbildung 6). Die TopLevelCaption kann hier je nach Anwendungsfall wie auch bei regulären Dimensionen ausgefüllt oder frei gelassen werden.

Abbildung 6: Bericht Dimensions (DeltaMaster ETL)

Im Bericht Levels muss nur eine einzige Ebene angelegt werden (Abbildung 7), welche sich aus der Child-Spalte speist (Abbildung 8).

Abbildung 7: Bericht Levels (DeltaMaster ETL)

Abbildung 8: Bericht Level source columns (DeltaMaster ETL)

Des Weiteren muss der Parent als Attribut der Kind-Elemente angebunden werden (Abbildung 9-10). Hier ist essentiell, dass in der Spalte Create hierarchy ‚ParentChild‘ ausgewählt wird.

Abbildung 9: Bericht Level attributes (DeltaMaster ETL)

Abbildung 10: Bericht Level attribute source columns (DeltaMaster ETL)

Im Bericht Level attributes sind noch weitere Einstellungen für Parent-Child-Dimensionen machbar.
Im Dimensionsbrowser sieht das Ergebnis unserer Beispielstruktur wie folgt aus:

Abbildung 11: Ausschnitt aus der Dimension Kontenschema

Nicolas Bissantz

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