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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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    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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    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

Vereinigungsmenge à la MDX

Vor einigen Wochen hatten wir einen Supportfall, bei dem es darum ging, in einer Pivottabelle die Eigenschaftsfilter mehrerer Dimensionen zu kombinieren. Auf der Zeilenachse sollten die unterschiedlichen Lieferbeziehungen zwischen Lieferanten und Empfängern dargestellt werden. Anforderung war nun, dass aus der Menge der Lieferanten ein bestimmter Lieferant anhand des Namens herausgefiltert werden sollte. Kein Problem: Dafür haben wir in DeltaMaster ja den Elementeigenschaftsfilter – damit war diese Aufgabe in Kürze erledigt. Aber die Anforderung war noch nicht zu Ende, denn es sollte gleichzeitig auch die Menge der Empfänger nach dem gleichen Namen gefiltert und mit der Ergebnismenge des ersten Filters kombiniert werden.

Aus der Mengenlehre kennt man den Begriff der Vereinigungsmenge – dazu gibt es auch eine entsprechende MDX-Funktion: UNION().

Um dieses Beispiel nun unabhängig von den Daten des Kunden zu veranschaulichen, wird zur weiteren Erklärung der UNION-Funktion auf unsere Chair-Datenbank zurückgegriffen. Analog zu der geschilderten Problemstellung ist auf der Chair-DB folgendes Szenario denkbar:

Es soll ein Spezialbericht erstellt werden, der die Umsatzergebnisse nach Kunden geordnet pro Einzelprodukt darstellt. Dabei soll die Menge der Kunden über einen Elementeigenschaftsfilter eingeschränkt werden, so dass nur ein Kunde und alle dort erzielten Umsätze dargestellt werden. Gleichzeitig soll aber auch ein bestimmtes Produkt angezeigt werden, dieses aber wiederum für alle Kunden.

Der Kundenname soll „Walter“ enthalten – das/die gesuchte(n) Produkt(e) die Bezeichnung „Discus“.

Der Filter auf Kundenebene

Zuerst möchten wir nun die Ergebnismengen im Einzelnen darstellen. Zuerst die Filterung auf den Kundennamen „Walter“.

2013-06-28_crew_Filterung in der Kundenebene

Abb. 1: Filterung in der Kundenebene

Im resultierenden Bericht erhalten wir drei Zeilen als Ergebnis:

2013-06-28_crew_Ergebnis der FIlterung

Abb. 2: Ergebnis der Filterung

Der MDX-Code, den DeltaMaster erstellt, sieht so aus:

2013-06-28_crew_HTML1

Auf die Menge aller Kunden (Ebene 5 der Dimension Kunde) wird die Filterfunktion angewendet. Als Filterkriterium dient das Ergebnis der InStr()-Funktion. Diese ist eine der VB-Inlinefunktionen und gibt die Position des gesuchten Strings innerhalb des zu durchsuchenden Strings zurück.

Der Filter auf Produktebene

Jetzt die separate Filterung auf die Produktbezeichnung, die den Namen „Discus“ enthalten soll.

2013-06-28_crew_Filterung in der Produktebene

Abb. 3: Filterung in der Produktebene

Hier erhalten wir fünf Zeilen als Ergebnis – es ist kein Kunde dabei, der „Walter“ im Namen enthält.

2013-06-28_crew_Ergebnis 2

Abb. 4: Ergebnis der Filterung

Ein Blick auf das von DeltaMaster generierte Filter-Kriterium sieht hier ganz Ähnlich aus wie bei der Kundenauswahl:

Wenn man jetzt beide Elementeigenschaftsfilter aktivieren würde, wäre das Ergebnis eine leere Menge, da es in der Ergebnismenge für den Kundennamen „Walter“ kein Produkt gibt, das den Namen Discus enthält – und anders herum natürlich das gleiche.

Die Vereinigung der Ergebnismengen

In DeltaMaster gibt es nur den Weg über MDX, um diese beiden Ergebnismengen miteinander zu kombinieren. Dabei verwenden wir die UNION()-Funktion, die mehrere Mengen miteinander vereinigt. Wichtig ist die Kombination der oben gezeigten MDX-Filter mit jeweils der gesamten Menge der Elemente aus der anderen Dimension. Also die Menge der gefilterten Kunden kombiniert mit der Menge aller Produkte und die Menge aller Kunden kombiniert mit der Menge der gefilterten Produkte. Alles klar?

Hier das MDX – damit wird es deutlicher:

2013-06-28_crew_HTML2

Die Union-Funktion wird mit zwei Mengen gefüttert. Zuerst die Menge der Kunden, die den Namen „Walter“ enthalten. Diese Menge wird über die Crossjoin-Funktion mit der Menge aller Produkte kombiniert und anschließend über die NonEmpty-Funktion wieder eingedampft, so dass nur die Kombinationen aus Kunde und Produkt in der Menge erhalten bleiben, die in Kombination mit den Elementen auf der Spaltenachse (Axis(0)) nicht leer sind.

Die zweite Menge ist das Gegenteil der ersten: Alle Kunden in Kombination mit den Produkten, die im Namen „Discus“ enthalten.

Als Ergebnis erhalten wir einen Bericht mit acht Zeilen:

2013-06-28_crew_Gesamtergebnis

Abb. 5: Gesamtergebnis

Drei Zeilen über den ersten Filter (Kundenname enthält „Walter“) und fünf Zeilen über den zweiten Filter (Produktname enthält „Discus“). So wie es in der Anforderung definiert wurde!

Nicolas Bissantz

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