Mit schlauen Tools Informationen
optimal analysieren und präsentieren

Anwendungsprogramme für ERP (Enterprise Resource Planning) verwalten eine Fülle an Daten und Informationen. Darin steckt ein grosses Potenzial, über den Status eines Unternehmens in verschiedener Hinsicht detailliert Auskunft zu geben. Die Kunst besteht in der benutzergerechten Aufbereitung und Darstellung dieser Daten. Dazu müssen die grossen Datenmengen auf eine überschaubare Grösse reduziert und verdichtet werden. Die 
Lösung für diese Fragestellung sind geeignete, im ERP integrierte oder zusätzlich angebundene Business-Intelligence-Werkzeuge.

Diese Tools helfen, Unternehmensdaten so aufzubereiten und darzustellen, dass daraus wichtige und nützliche strategische Erkenntnisse gezogen werden können. Komplexe Daten und -strukturen sowie grosse Datenmengen werden damit zu aussagekräftigen, kompakten Analysen oder so genannten Cockpits zusammengefasst. Business-Intelligence-Lösungen stellen in der Regel mehrere Analysemethoden zur Verfügung.

Business Intelligence (BI), also die Beschaffung und Analyse von (strategisch) wichtigen Geschäftsinformationen respektive -daten, findet in allen Bereichen eines Unternehmens ihre Einsatzmöglichkeiten. Das reicht von den Kennzahlen  im Management bis zur Analyse von Kundenumsätzen, Aufträgen oder Auftragsbeständen im Verkauf/CRM.

Im Bereich des Servicemanagements sind es die Informationen über Aufträge, Zufriedenheit, Durchlaufzeiten und Wartungen. Oder natürlich im Personalmanagement, wo sich mit BI die Kennzahlen und Analysen beispielsweise über die Verteilung von Lohnsummen, Fluktuation oder Ausbildungsstand der Mitarbeiter aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten lassen.

Der schnellere Zugriff mit OLAP

Eine häufig verwendete Methode für die Datenanalyse ist das so genannte Online Analytical Processing (OLAP). Hinter einer OLAP-Lösung steht eine mehrdimensionale Datenbank, die mit Informationen beliebiger Systeme wie etwa ERP- oder CRM-Anwendungen versorgt wird. Ein OLAP-System kann dabei die Daten online beziehen oder auf periodisch aus dem operativen System replizierte Informationen zurückgreifen. Letztere Methode hat den Vorteil, dass das Analyseergebnis nicht durch die sich ständig ändernde Datenbasis des laufenden Systems störend beeinflusst wird.

Zudem lassen sich die im OLAP-System replizierten Daten mit viel höherer Geschwindigkeit auswerten, als wenn Online-Zugriffe gemacht werden müssen.

Werte für die Analyse definieren

Diese mehrdimensionalen Datenbanken der OLAP-Systeme, auch Cubes oder Datenwürfel genannt, eignen sich hervorragend für das schnelle Erstellen und Berechnen von Analysen und Kennzahlen. Beim Definieren eines Datenwürfels werden zuerst die für die Analyse benötigten Dimensionen wie etwa Abteilung, Nationalität und Geschlecht aus den verfügbaren Datenbeständen definiert. Nur die verfügbaren Datenquellen beschränken das riesige Angebot passender Dimensionen. Sind die Dimensionen einmal festgelegt, muss noch bestimmt werden, welche Werte an den Schnittpunkten der Dimensionen angezeigt werden sollen. Am besten ist es, sich vorzustellen, man sähe eine Seite eines Würfels vor sich.

Geeignete Kandidaten für solche Werte sind zum Beispiel Mitarbeiter, Anzahl Stücke oder einfach ein Geldwert einer bestimmten Währung. Das genügt, um einen Cube zu generieren. Das OLAP-System berechnet und speichert damit für alle im Cube definierten Dimensions-Kombinationen die Werte. Diese Art der Datenspeicherung ist der Schlüssel zur blitzschnellen Auswertung grosser Datenmengen. Der Cube ist nun im OLAP-System gespeichert und muss je nach Anspruch an die Aktualität der Daten periodisch, automatisch oder manuell aktualisiert werden.

Die Würfel auswerten

Der Datenwürfel lässt sich anschliessend je nach Bedürfnis aus der Sicht der verschiedenen Dimensionen auswerten. Im einfachen Fall werden zwei Dimensionen – Betrachtung eines «slice», auch «slicing» genannt – einander gegenübergestellt und am Schnittpunkt der Dimensionen die gewünschten Werte in Form von Beträgen oder Mengen angezeigt. Ein grosser Vorteil der Analysetechnik von OLAP-Auswertungs-Tools besteht in der Möglichkeit, die Daten in einer beliebigen Verdichtungsstufe zu betrachten und diese wahlweise zu detaillieren (Drill-down) oder zu verdichten (Roll-up). Dadurch können je nach Datenquelle die Auswertungen bis zum höchsten Detaillierungsgrad eines Cubes für Informationen verfeinert werden.

Diese Werkzeuge helfen

Für das Auswerten oder Analysieren eines OLAP-Cubes wird neben dem integrierten Abfragewerkzeug häufig Excel oder eine alternative Tabellenkalkulationslösung herangezogen. Die meisten OLAP-Lösungen wie etwa das in Abacus integrierte PALO von Jedox bieten für die Datenanalyse eine direkte Integration zu Excel. Excel enthält zudem integrierte und leicht anzuwendende Visualisierungsmöglichkeiten in Form von Diagrammen und hilft somit, schnell zu aussagekräftigen Ergebnissen zu kommen. Der Zugriff erfolgt normalerweise über Pivot-Tabellen-Funktionen von Excel. In Pivot-Tabellen lassen sich Daten aus verschiedenen Richtungen und unterschiedlichen Detailstufen auswerten.

Das Gewünschte anzeigen

Das Abfragen und Analysieren von Daten über die genannten OLAP-Tools und 
Methoden erfordert vom Anwender ein 
bestimmtes Mass an Wissen um die Handhabung der Werkzeuge. Wenn die Daten, Analyseergebnisse und Kennzahlen in einem noch einfacheren und für jedermann zugänglichen Format bereitgestellt werden sollen, bieten sich so genannte Info-Cockpits an. Info-Cockpits sind Masken und Übersichten, die sich an eine bestimmte Zielgruppe richten, wenig bis keine Eingaben erfordern und nur genau den passenden Detailgrad anzeigen, wie ihn ein Anwender für seine Funktion im Unternehmen braucht.

Kombinierte Info-Cockpits

Info-Cockpits eignen sich gut, um Daten aus OLAP-Quellen und Online-Daten aus einem operativen System miteinander zu kombinieren und zusammen anzuzeigen. Die Online-Daten können über vom Anwender definierte Datenansichten, den so genannten Views, bezogen werden. Sie werden vorgängig definiert. Dabei müssen 
Datenquellen, Verbindungen, Filter und gewünschte Ausgabefelder angegeben werden.

Dem Anwender wird am Schluss eine fertige Maske präsentiert, der die Komplexität der Datenherkunft nicht mehr anzusehen ist. Die Gestaltung der Masken erfolgt normalerweise wie etwa im Informationsmanagement der Abacus-Software über einen für den Systembetreuer zugänglichen Maskendesigner.

Das braucht es für die Erstellung

Was muss man tun, um ein neues Cockpit zu erstellen? In einer ersten Stufe muss definiert werden, welche Anwendergruppen in einem Unternehmen vorhanden sind und welche Daten oder Kennzahlen benötigt werden. Danach muss bestimmt werden, ob die Daten online aus dem operativen System bezogen werden können oder die Daten zuerst in ein OLAP-System übertragen werden müssen. Die Entscheidung wird primär durch die Art der Datenhaltung im entsprechenden Quellsystem und lediglich sekundär durch die Menge der gehaltenen Daten der benötigten Datenart beeinflusst. Wenn der Weg über ein OLAP-System führt, müssen aufgrund der am Ende benötigten Daten und Kennzahlen die Dimensionen der Cubes bestimmt werden.

Da ein Cube aus Leistungsgründen nicht mehr als zehn Dimensionen enthalten sollte, ist eine Aufteilung auf mehrere Cubes ratsam. Sollen die Daten in einem Info-Cockpit dargestellt werden, ist es wichtig, die Maske auf Papier oder auch mit geeigneten elektronischen Werkzeugen als Entwurf zu zeichnen. Die Maskengestaltung im System kann anschliessend in einem Arbeitsgang effizient erledigt werden, so dass das Cockpit innert nützlicher Frist als Lieferant unternehmenswichtiger Daten bereitsteht.