WE TRANSFER DATA TO KNOWLEDGE
WITH EXCELLENCE BY DESIGN

Grundlagen - Aus Daten Erkenntnisse gewinnen

 

 

 

Datenaufbereitung

Die Datenaufbereitung erfolgt über sogenannte ETL Prozesse (Extract, Transform, Load).

Die Datenzusammenführung und -vereinheitlichung aus unterschiedlichen Daten-
quellen gewährleistet eine 'single version of truth' für alle Strukturdaten und Basis-Transaktionen.

Durch die Unterscheidung verschiedener Ladeszenarien (inkrementell oder vollständig) sowie dessen vollständige Automatisierung können den Anwendern jederzeit aktuelle Daten zur Verfügung gestellt werden.

Informationsbereitstellung

Für eine einfachere Nutzbarkeit der Daten, werden diese in ein multidimensionales Datenmodell überführt. Hierbei stehen die Fakten (Bewegungsdaten) im Zentrum des neuen Modells. Die unterschiedlichen Dimensionen (Auswertungsaspekte wie Kalender, Produkte, Kunden, Finanzkonto, Organisation, etc.) werden sternförmig um den Faktenbereich angeordnet. Im Unterschied zu speicheroptimierten, normalisierten Datenmodellen, bei denen sich Dimensionseigenschaften (z.B. Kundendaten) über mehrere Datenbankobjekte verteilen, werden diese im multidimensionalen Modell in einer einzelnen Dimension zusammengefasst. Standardisierte Abfragesprache: SQL

Die zusätzliche Abbildung des multidimensionalen Modells in sogenannten Cubes (Datenwürfel) schafft zusätzliche Vorteile

  • Verbesserung der Abfrageperformance um Faktoren 10-100
  • Gewährleistung der Datenkonsistenz als intrinsische Eigenschaft der Würfeltechnologie
  • 'single version of truth' für cube-seitig berechnete Elemente und Wertformatierungen
  • integrierte benutzerindividuelle Datenzugriffssicherheits-Regeln für Strukturen und Daten
  • Erfassung von Planzahlen mit integrierter Wertverteilung ('value splashing')
  • Standardisierte Abfragesprache: MDX / DAX

Durch Umsetzung eines durchgängig, einheitlichen Management Information Designs bezüglich der Reportgestaltung, Reportbedienung, sowie einer unverzerrten, gleich-
förmigen Informationsdarstellung lassen sich die Reports einfacher bedienen und die relevanten Informationen können vom Anwender rascher erfasst und verstanden werden.

Informationsnutzung

Reporting, Analyse und Planung sind die häufigsten Nutzungsaspekte einer Business Intelligence Lösung. Fallweise wird eine solche auch zum Export bereinigter Stammdaten und Detailtransaktionen, sowie zur Durchführung von Spezialaufgaben wie 'Data Mining' eingesetzt.

Nebst der zeitgesteuert, automatisierten Reporterstellung und -Verteilung lassen sich die Reports ebenso online nutzen und die Resultate können in die typischen Applikationen exportiert werden (PDF, Excel, etc.).
Je nach Ausgestaltung der online Reports mit interaktiven Bedienelementen, kann derselbe Report gleichzeitig für unterschiedliche Datenbereiche genutzt werden.

Je nach Funktionalität des eingesetzten Front-End Produkts und/oder der vordefinierten Reports, resp. des Cube Auswertungsmodells, kann der Anwender diese selbständig für die Durchführung von mehrstufigen Analysen bis hin zur Erstellung von eigenen ad-hoc Reports nutzen.

In Abhängigkeit des genutzten Front-End Produkts, können dieselben Reports gleichermassen auf unterschiedlichen Endgeräten (PC, Web, Smartphone, Tablet, etc.) abgerufen werden.