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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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Sie haben die Wahl! – Mehrdeutigkeiten in Hierarchien abbilden

Nicht-eindeutige Hierarchien sind der Albtraum eines jeden BI-Entwicklers. Liegt diese Anforderung aber auf dem Tisch, gilt es, kreativ zu sein. Dieser Blogbeitrag zeigt, wie mit Hilfe von Many-to-Many-Bridges mehrdeutige Hierarchien unter Zuhilfenahme einer weiteren Dimension abgebildet werden können und zeigt auf, welche Punkte es dabei zu beachten gibt. Die Beziehungen können anschließend in DeltaMaster ausgewertet werden.

Überblick

Die Eindeutigkeit von Elementen innerhalb einer Hierarchie ist ein striktes Dogma und eine Notwendigkeit der multidimensionalen Datenmodellierung. Nur wenn Elemente eindeutig einem Pfad in einer Hierarchie zugeordnet werden können, ist eine Aggregation von Kennzahlen sinnvoll und möglich. Die Praxis macht dem BI-Entwickler bei diesem Thema jedoch häufig einen Strich durch die Rechnung. Kunden, die mehreren Postleitzahlgebieten zugeordnet sind oder Produkte, die in zwei Produktgruppen auftauchen, sind die täglichen Herausforderungen bei der multidimensionalen Modellierung.

Häufig wird dem Problem mit der Erstellung eines zusätzlichen, künstlichen Primärschlüssels begegnet. Dies hat jedoch den entscheidenden Nachteil, dass Elemente durch diese Modellierung doppelt in der Hierarchie vorkommen und die Ermittlung eines Gesamtwertes für dieses Element nicht ohne Weiteres möglich ist. Dieser Blogbeitrag gibt einen Überblick über einen alternativen Lösungsansatz.

Die Ausgangslage

Entstanden ist die hier beschriebene Lösung durch die folgende Fragestellung: Wie können für einzelne Anwenderkreise Produkte in bestimmten Gruppen zusammengefasst werden, wenn jedes Produkt theoretisch in mehr als einer Gruppe vorkommen kann?

Wäre der letzte Halbsatz nicht, wäre die Antwort ganz klar: In einer parallelen Hierarchie der Produktdimension. Doch auch diese hat sich an die allgemeinen Regeln zu halten: Jedes Element muss in der Hierarchie eindeutig sein.

Also wieder zurück zur Anforderung: In DeltaMaster sollen durch diese Gruppierung die folgenden Funktionen möglich sein:

  • Filterung der Produkte nach entsprechender Gruppierung
  • Gruppierte Anzeige der Produkte

Die Lösung

Zugegebenermaßen, es hat kurze Zeit gedauert. Aber die Lösung für diese mehrdeutige Zuordnung liegt eigentlich schon unverschämt offensichtlich auf der Hand und wurde bereits 2014 in dem Blogbeitrag eines geschätzten Kollegen beschrieben: Many-to-Many (m:n)-Bridges.

Datenmodell

Schon seit SQL Server 2005 bietet Microsoft SQL Server Analysis Services mit dieser Modellierungsfunktion die Möglichkeit, Mehrdeutigkeiten zwischen Dimensionen mit Hilfe einer Measuregroup abzubilden. Die theoretischen Grundlagen werden in diesem Blogbeitrag nicht weiter erläutert, da es bereits wunderbare Artikel von Kollegen dazu gibt.

Die Idee: Die mehrdeutige Zuordnung wird nicht innerhalb einer einzigen Dimension abgebildet, sondern unter Zuhilfenahme einer zweiten Dimension, der Produktgruppe. Verbunden werden diese beiden Dimensionen dann mit Hilfe einer so genannten Bridge-Measuregroup, sodass nur die eigentliche Produktdimension mit den bestehenden Bewegungsdaten verbunden bleibt. Der Ausschnitt des Datenmodells sieht dann wie folgt aus:

2020-03-27_crew_Datenmodell

Benötigt werden in der relationalen Datenbank demnach die folgenden Objekte:

  • Eine View für die Produktdimension (In der Regel bereits vorhanden)
  • Eine View für die Produkthauptgruppendimension
  • Eine View für die Many-to-Many-Bridge

Der Aufbau der Views richtet sich nach dem jeweiligen Datenmodell. Zu beachten ist lediglich, dass die View für die Many-to-Many-Bridge so aufgebaut ist, dass pro Zeile ein Schlüssel der Produktdimension mit einem Schlüssel der Gruppierungsdimension kombiniert wird. Die Kombination darf mehrdeutig sein.

Einrichtung in DeltaMaster ETL

Die Einrichtung der Many-to-Many-Beziehung erfolgt in DeltaMaster ETL in zwei Schritten.

Zuerst muss auf Basis der in Kapitel 3.1 erstellten View eine neue Measuregroup angelegt und an die entsprechenden Dimensionen angebunden werden. Für weitere Funktionalitäten wird keine Kennzahl benötigt, deshalb wird nur eine Zählerkennzahl angelegt:

2020-03-27_crew_Zuordnung der MeasuregroupAbbildung 1: Zuordnung der Measuregroup

 

2020-03-27_crew_Notwendige MeasuresAbbildung 2: Notwendige Measures

Anschließend kann diese dann unter „Advanced Modeling“ im Bericht „Many-to-Many Bridges“ verwendet werden, um die bestehenden Measuregroups mit der neuen Gruppierungsdimension zu verbinden:

2020-03-27_crew_Bericht für Many-to-Many-Bridges in DeltaMaster ETLAbbildung 3: Bericht für Many-to-Many-Bridges in DeltaMaster ETL

 

2020-03-27_crew_Einrichten der BridgeAbbildung 4: Einrichten der Bridge

Die Datenquelle

Im zugrunde liegenden Fall war die abzubildende Gruppierung nicht als Datenquelle verfügbar und musste zunächst angelegt werden. Als unkompliziert einzurichtende Variante bietet sich hier die tabellarische Pflege per eingabefähigem DeltaMaster SQL-Durchgriff an. Eine Anleitung zur Einrichtung findet sich in einem weiteren Blogartikel.

Ergebnisse in DeltaMaster

Eines vorweg: Eine echte Hierarchie haben wir hier natürlich nicht abgebildet, es handelt sich nach wie vor um zwei eigenständige Dimensionen. Mit DeltaMaster können wir jedoch nun zwei wesentliche Abfragen ausführen, aus denen heraus diese Modellierung entstanden ist.

Filtern nach Gruppierung

Möchte man nun in DeltaMaster nur die Produkte sehen, die in einer entsprechenden Gruppierung zusammengefasst wurden, geht dies einfach über den entsprechenden Filter:

2020-03-27_crew_Filterung nach GruppierungAbbildung 5: Filterung nach Gruppierung

 

Das Charmante: Die Produkte behalten ihre ursprüngliche Hierarchie und können weiterhin über diese ausgewertet werden:

2020-03-27_crew_Filterung innerhalb von HierarchienAbbildung 6: Filterung innerhalb von Hierarchien

Gliederung nach Gruppierung

Alternativ kann die neue Dimension mit der bestehenden verschachtelt werden, um eine Gruppierung sichtbar zu machen:

2020-03-27_crew_Anzeige von GruppierungenAbbildung 7: Anzeige von Gruppierungen

Auch hier besteht die Möglichkeit, die Produkte weiterhin über ihre ursprüngliche Hierarchie auszuwerten. Das Praktische: Umsätze von Produkten, die in mehreren Gruppen vorkommen, werden zwar auf die Summe der jeweiligen Gruppen aggregiert. Betrachtet man aber die Summe aller Gruppierungen, zum Beispiel wenn der Filter nicht aktiv ist, wird der Umsatz jedes Produktes (korrekterweise) nur jeweils einmal in die Gesamtsumme mit einbezogen:

2020-03-27_crew_Anzeige von ZwischensummenAbbildung 8: Anzeige von Zwischensummen

Doch Moment: Wer genau nachrechnet wird feststellen, dass auch nach Elimination der doppelten Produkte die Gesamtsumme in den gezeigten Bildern dennoch nicht korrekt ist. Das liegt daran, dass es Produkte gibt, die keiner Gruppierung zugeordnet sind. Da über die Many-to-Many-Bridge aber nur explizite Zuordnungen angegeben werden, werden nicht zugeordnete Produkte nicht, wie aus Dimensionen-Measuregroup-Zuordnungen üblich, automatisch auf einem Default-Member angezeigt. Dies wäre eigentlich nicht weiter schlimm. Doch da der Knoten „Alle Produkte“ diese nicht zugeordneten Produkte dennoch aggregiert, entsteht ein Problem. Möchte man dieses Verhalten umgehen, so muss man die Zuordnungsview noch mit ein wenig Logik versehen, anstatt nur die Zuordnungstabelle durchzureichen:

2020-03-27_crew_Zuordnungsview mit Logik

 

ALTER VIEW  
V_Import_Fact_Bridge_Produkt_Produktgruppierung AS 

SELECT 
p.ProduktID 
,pg.ProduktGruppierungID 

--Mapping für alle Produkte ermitteln 
FROM 
dbo.V_Import_Dim_Produkt p 
--Wenn vorhanden Gruppierung finden, ansonsten NULL 
LEFT JOIN 
dbo.T_S_Map_Produkt_Produktgruppierung pg 
ON p.ProduktID = pg.ProduktID 

Somit werden für alle Produkte Zuordnungen erstellt und das Ergebnis sieht in DeltaMaster wie folgt aus:

2020-03-27_crew_Anzeige mit Default MemberAbbildung 9: Anzeige mit Default Member

Zusammenfassung

Wie der Name schon sagt, eignen sich Many-to-Many-Bridges hervorragend für die Abbildung von Mehrdeutigkeiten innerhalb, von und zwischen Dimensionen. Das hier gezeigte Beispiel ermöglicht es, Produkte für unterschiedliche Anwendungsbereiche zu gruppieren, ohne auf die Eindeutigkeit der Zuordnung achten zu müssen oder die ursprüngliche Hierarchie zu verlieren. Die Einrichtung ist dank DeltaMaster ETL kinderleicht und erfordert nur wenige Anpassungen am Datenmodell.

Vorsicht ist lediglich bei der Aggregation geboten. Werden in einem Bericht mehrere Gruppierungen auf einmal in Verbindung mit einer Gesamtsumme angezeigt, so schadet eine kurze Erläuterung per Berichtskommentar in der Regel nicht.

Nicolas Bissantz

Diagramme im Management

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