eEvolution OLAP

Was ist OLAP ?

Der Begriff OLAP steht für <Online Analytical Processing>. Kurz gesagt: eEvolution OLAP ist die Data Warehouse Lösung für eEvolution.
Auf Basis verschiedener Komponenten und deren Integration ist die Gestaltung des Berichtswesens und die Beschaffung entscheidungsrelevanter Daten mit dem eEvolution Data Warehouse so einfach wie noch nie.

Die Möglichkeit, zielgruppenorientiert Daten – sogenannte lokale Cubes (Datenwürfel) – zeitgesteuert automatisch zu erzeugen, um diese dann den Mitarbeitern im lokalen Netz oder auf ihrem Notebook zur Verfügung zu stellen, bietet eine neue Dimension im Umgang mit den für die tägliche Arbeit wichtigen Informationen.
Eine große Auswahl an Analyse- und Betrachtungssoftware steht außerdem zur Verfügung, um die Daten sowohl in tabellarischer, als auch ansprechend grafisch aufbereiteter Form zu betrachten.

Ob nun der PowerUser, der Sachbearbeiter, der Abteilungsleiter, der Controller, der Revisionsleiter oder der Geschäftsführer – alle profitieren darüber hinaus von einem leistungsfähigen Werkzeug zur Ad-Hoc-Analyse der historischen Daten.
Wenn Sie z. B. wissen möchten, welche Umsätze die Mitarbeiter der Abteilung Telefonverkauf die letzten fünf Jahre im Februar mit der Warengruppe Werkzeuge gemacht hat und welche Auslieferungslager dabei hauptsächlich benutzt wurden, dann ist dies in weniger als 1 Minute erledigt. Dabei spielt es nahezu keine Rolle, ob die Quelldaten auf 10.000, 100.000 oder mehreren Millionen Datensätzen beruhen.

Einige Kernpunkte

• Die OLAP-Technologie ermöglicht es, Data Warehouses effektiv für Onlineanalysen einzusetzen, wodurch schnelle Antworten auf interaktive, komplexe, analytische Abfragen bereitgestellt werden
• Das multidimensionale Datenmodell und die Datenaggregationstechniken von OLAP organisieren große Datenmengen und fassen diese zusammen, damit sie schnell über Onlineanalysen und grafischen Tools ausgewertet werden können
• Die Antwort auf eine Abfrage über Vergangenheitsdaten führt häufig zu nachfolgenden Abfragen, da der Analytiker nach Antworten sucht oder Möglichkeiten erforscht.
  OLAP-Systeme bieten die nötige Geschwindigkeit und Flexibilität, um Analytiker in der Echtzeit zu unterstützen

eEvolution OLAP kontrolliert die Schnittstelle zwischen Ihrem OLAP-Server und der eEvolution Datenbank. Außerdem gestattet eEvolution OLAP das Erzeugen von lokalen Cube-Dateien, die beispielsweise Außendienstmitarbeitern auf das Notebook gespielt werden können, um sie mit den aktuellen Statistiken zu versorgen.

Modulbeschreibung

Wenn Sie sich für eEvolution OLAP entscheiden, so muss zunächst einmal das OLAP Modul für eEvolution installiert werden.

Anschließend wird ein zeitgesteuerter Job für die Aktualisierung der OLAP Cubes eingerichtet. Dieser wird normalerweise mit dem SQL Server Agent, sowie den SQL Server Integration Services eingerichtet. Damit ist es Ihren Bedürfnissen und Anforderungen überlassen,  in welchen Zeitabständen Ihr eEvolution OLAP mit den neuesten Daten gefüllt werden soll.  So können Sie die Cubes täglich aktualisieren lassen, um z.B. täglich die aktuellen Umsätze betrachten zu können oder Sie lassen die Cubes wöchentlich aufbereiten.

Im derzeitigen Umfang unserer OLAP Lösung befinden sich folgende Cubes, welche jeweils einen Unternehmensbereich kapseln. Diese Cubes werden stetig weiterentwickelt um den Bedürfnissen der Unternehmen gerecht zu werden.

Cube Verkauf

Der wohl für die meisten Unternehmen wichtigste Cube ist der Verkaufs-Cube. Dieser Cube erlaubt es Ihnen Ihre Umsätze über die Zeit für bestimmte Kunden, Artikel, etc. zu analysieren.

Die wichtigsten Faktendaten dieses Cubes sind  vkgesamtpreis, ekgesamtpreis und berechnete Menge. Außerdem stehen Ihnen die folgenden Dimensionen zur Verfügung, über welche Sie Ihre Auswertung auf die Faktendaten ausführen können. Jede Dimension besteht dabei aus einer Reihe an Attributen und Hierarchien.

Kunde: Mit Hilfe dieser Dimension können Sie z.B.  Ihre Umsätze auf Kundengruppenebene oder bis auf den einzelnen Kunden auswerten.

Artikel:  Werten Sie Ihre Umsätze für Warengruppen, Artikelgruppen und/oder einzelne Artikel aus.

Betreuer, Vermittler und Sachbearbeiter:  Schauen Sie welcher Betreuer wie viel Umsatz erzielen konnte.

Weitere Dimensionen: Kunden - und Artikelklassifikation, Ursprung

Außerdem besitzt jeder Cube im eEvolution OLAP selbstverständlich eine Zeitdimension, sodass Sie alle Auswertungen zeitbezogen machen können, wodurch es Ihnen z.B. möglich ist die Umsätze für jeden einzelnen Tag zu analysieren.

Cube Einkauf

Dieser Cube ermöglicht Ihnen eine Reihe nützlicher Auswertungen im Bereich des Einkaufs durchzuführen.

Die wichtigsten Faktendaten sind Istmenge, Istpreis und Istgesamtpreis. Folgende Dimensionen enthält der Cube Einkauf.

Lieferant:  Werten Sie die Einkäufe nach den verschiedenen Lieferanten aus

Artikel:  Analysieren Sie z.B. wie viel Artikel Sie von welchem Lieferanten zu welchem Preis beziehen

Sachbearbeiter: Analysieren Sie Ihre Einkaufszahlen pro Sachbearbeiter

Weitere Dimensionen: Artikelklassifikation

Die Weiteren Cubes werden nur kurz aufgelistet, wobei die Faktendaten, sowie die verfügbaren Dimensionen genannt werden. Daraus können Sie ähnlich, wie bereits bei den Cubes Verkauf und Einkauf erschließen, welche Möglichkeiten Ihnen diese Cubes liefern:

Cube Logistik

Faktendaten: Menge, Volumen, Gewicht

Dimensionen: Lagerort, Buchungsschlüssel, Artikel, Artikelklassifikation, Buchdatum

Cube Fibu

Faktendaten:  Betrag

Dimensionen: Belegdatum, GundVKonten

Cube GundVPrognose

Faktendaten: Planwert, Istwert

Dimensionen: Perioden, GundVKonten

Cube ASMFaktura

Faktendaten: Arbeitszeit, Fahrkm, Spesen, Uebernachtung, Berechmenge, Fibupreis, EKPreis

Dimensionen: Kunden,Kundenklassifikation, Artikel, Artikelklassifikation, ASMFakt_Status, ASMFakt_Techniker, ASMFakt_Ausfallart, ASMFakt_Erledigt, ASMFakt_Bezirk, ASMFakt_Auftragsannahme, ASMFakt_Einsatzdatum, ASMFakt_Vertragsart, ASMFakt_Bewertung, ASMFakt_Auftragstyp, ASMFakt_Störungsart, ASMFakt_Faktdatum

Cube KoRe

Faktendaten: Betrag

Dimensionen: Datum, Kostenart, Kostenträger, Kostenstelle

Cube KoRePrognose

Faktendaten: Plan Fix, Plan Var, Ist Fix, Ist Var,

Dimensionen: Perioden, Kostenart, Kostenstelle

Vorteile von OLAP:

• Während Data Warehouses und Datamarts Datenspeicher für Analysedaten darstellen, ist Online Analytical Processing (OLAP) die Technologie, durch die Client-Anwendungen effizient auf diese Daten zugreifen können
• Ein intuitives, multidimensionales Datenmodell vereinfacht das Auswählen und Durchsuchen von Daten sowie das Navigieren durch Daten
• Eine analytische Abfragesprache bietet ausreichend Leistung, um komplexe Geschäftsdatenbeziehungen zu untersuchen
• Vorausberechnungen von häufig abgefragten Daten ermöglichen sehr kurze Antwortzeiten für Ad-oc-Abfragen.
• Leistungsfähige Tools sind Benutzern beim Erstellen neuer Datenansichten auf Basis einer umfangreichen Auswahl an Funktionen für Ad-Hoc-Berechnungen behilflich

Im Detail bedeutet dies:

• Fertige Auswertungen für den Chef
• Fertige Auswertungen für die Abteilung
• Ad-Hoc-Abfragen für alle
• Transportable Daten für den Außendienst
• Web-Zugriff möglich
• Automatisierte Aktualisierung der Daten
• Automatisches Erzeugen der lokalen Cubes
• Einfache Definition der lokalen Cubes über SQL
• Einfache Steuerung der MS-OLAP-Services

Die erzeugten *.CUB-Dateien können einfach z. B. von Excel 2000 gelesen werden.
Durch Kopieren auf Notebooks sind sie leicht transportierbar und überall verfügbar.
Geringe Größe - 10.000 AAGFAKTPOS - Datensätze werden zu 500 KB –
Standard - Cubes inkl. der zugehörigen Auswertungen sind im Lieferumfang enthalten.

Außerdem können Sie auch Auswertungen mit Hilfe der Microsoft SQL Server Reporting Services erstellen, welche Ihnen z.B. eine zeitgesteuerte Zustellung von Auswertungen an bestimmte Personen unter Berücksichtigung spezieller Parameter ermöglicht. Vorstellbar ist hier ein Bericht für alle Kundenbetreuer, wobei jeder Betreuer wöchentlich die aktuellen Umsätze seiner Kunden als Auswertung per E-Mail zugestellt bekommt.

Performance
Im Vergleich zum konventionellen Reporting gibt es zudem massive Vorteile im Bereich Performance:

Performancevergleich:
Herkömmliches Reporting versus Data Warehouse, bei ca. 1 Millionen Datensätzen in der AAGFAKTPOS (Auftrags- und Rechnungspositionen in der eEvolution Software)

Relationale Datenbank :

• Artikelgruppenstatistik ca. 1,5 bis 2 Stunden
• Erstellen eines neuen Berichts ca. 1 bis 5 Stunden
• Rechnerbelastung sehr hoch, da in der Regel viele Full-Table-Scans gemacht werden

OLAP-System

• Verfügbarkeit in ca. 5 Sekunden
• Die Rechnerbelastung ist sehr gering, da alle relevanten Daten vorberechnet sind

Lizenzierung

Die Lizenzierung erfolgt einmalig. Unabhängig von der Benutzerzahl

Screenshot einer Ad Hoc Auswertung im SQL Server Management Studio:

Screenshot einer Ad Hoc Auswertung mit Microsoft Excel: