In dieser datengesteuerten Welt werden täglich enorme Mengen an Daten gesammelt und gespeichert. Aber warum ist es wichtig, diese riesigen Datenmengen zu sammeln und zu speichern? Ein Haufen von Rohdaten kann Ihrem Unternehmen helfen, bessere Analysen zu erstellen. Das Problem ist nur, dass die Daten in ihrer ursprünglichen Form nicht immer viel Sinn ergeben. Wenn Sie Ihre gesammelten Rohdaten strukturieren, können Siefundiertere Entscheidungen treffen. Der Prozess der Strukturierung Ihrer Rohdaten wird als Datenmodellierung bezeichnet .
An dieser Stelle kommt OLAP ins Spiel.
Zurück zu den Grundlagen von OLAP.
OLAP ist ein Akronym für Online Analytical Processing. Bevor wir beginnen, die Grundlagen von OLAP zu erläutern, fragen Sie sich vielleicht, warum OLAP für Ihr Unternehmen nützlich sein kann. Nun, OLAP ist eine mehrdimensionale Datenbanktechnologie, die es ermöglicht, eine schnelle Datenanalyse auf vielen Datensätzen durchzuführen. Diese Analyse liefert relevante Informationen für eine bessere Entscheidungsfindung, Erzählung und Planung. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass OLAP eine Softwaretechnologie ist, die es Unternehmen ermöglicht, eine multidimensionale Analyse der gesammelten Daten durchzuführen. Sie bietet die Möglichkeit für komplexe Berechnungen, Trendanalysen und Datenmodellierung mit einem Ziel: Ihr Unternehmen besser zu verstehen.
Wenn man sich mit OLAP beschäftigt, kommt man an den Begriffen Dimensionen, Würfel, Kennzahlen und Hierarchien nicht vorbei. Im Folgenden finden Sie einige Definitionen, die es Ihnen erleichtern, ihre Bedeutung zu verstehen.
- Würfel: OLAP-Tools verwenden mehrdimensionale Datenbankstrukturen, so genannte Cubes. Ein OLAP-Würfel oder Datenwürfel ist ein mehrdimensionaler Datensatz, der eine schnelle Analyse der Daten anhand der von Ihnen eingerichteten mehreren Dimensionen ermöglicht. Sie können einen Cube mit einer multidimensionalen Tabellenkalkulation vergleichen: Sie können Daten von Benutzern sammeln und diese Daten auf transparente Weise speichern und bei Bedarf berechnen. Um einen Würfel zu bilden, benötigen Sie Dimensionen.
- Abmessungen: Die Abmessungen sind Listen mit verwandten Objekten verwendet, um Ihre Daten in ähnliche Kategorien einteilenwie Produkte, Zeit oder Regionen. Dimensionen sind die Basis für die Datenstruktur eines OLAP-Datenwürfels. Zum Beispiel können die Monate und Quartale Ihre Jahresdimension bilden. Sie können Dimensionen mit den Geschäftsparametern vergleichen, die Sie normalerweise in den Zeilen und Spalten eines Berichts sehen. Ein Modell kann aus mehreren Dimensionen bestehen, wie zum Beispiel:
- Organisationsstruktur des Unternehmens
- Produktstruktur
- Version (für Simulationen und endgültig)
- Szenario (Ist, Budget, Prognose, bester Fall, schlimmster Fall, ...)
- measure (Kontenliste , FTE , Personalbestand , SKU , ... )
- Währungen
- Wechselkurse
- Jahr - Zeitraum
- ...
In der Praxis müssen die Abmessungen auf +/- 12 begrenzt werden, um für die Endnutzer und die Berechnungsmaschine praktikabel zu bleiben. Je nach verwendeter Technologie können die Abmessungen höher sein, ohne dass dies Auswirkungen auf die Leistung hat.
- Maße: Jeder Würfel muss mindestens eine Kennzahl haben. In der Praxis sieht es jedoch so aus, dass Cubes oft mehrere Measures enthalten. Eine OLAP-Kennzahl ist ein numerischer Wert, durch den die Dimensionen detailliert oder aggregiert werden. Er gibt Ihnen die Informationen über die Mengen, die Sie interessieren. Haben Sie Schwierigkeiten bei der Definition Ihrer OLAP-Kennzahlen? Stellen Sie sich die Frage "Wie viel...?", und Ihre Antwort wird Ihre OLAP-Kennzahl sein. Kennzahlen können finanziell oder nicht-finanziell sein, zum Beispiel: COA's , KPI's , FTE's, Volumina, ... .
- Hierarchien: Hierarchien sind die Unterkategorien Ihrer Dimensionen. Sie haben mehrere Ebenen und ermöglichen es Ihnen, Ihre Daten auf- oder abwärts zu durchsuchen. Was ist ein Drilldown, werden Sie sich fragen? Mit Drilldowns können Sie Ihre Daten auf verschiedenen Granularitätsebenen analysieren. (Beispiel: Gesamtvolumen, Volumen nach Produktgruppe, Volumen nach Verpackung nach Produktgruppe, Volumen nach SKU nach Verpackung nach Produktgruppe).
Schlussfolgerung: OLAP ist eine gängige Technologie, die hinter vielen Business Intelligence- und CPM-Anwendungen steht und auch heute noch von großer Bedeutung ist. Der Einsatz von OLAP kann Ihrem Unternehmen bei Analysen, Prognosen und Planung helfen. Kurz gesagt, es sollte zu einer besseren Entscheidungsfindung beitragen und letztendlich zu mehr Gewinn führen.
Haben Sie Fragen oder benötigen Sie weitere Informationen? Unser Experte hilft Ihnen gerne dabei! Kontaktieren Sie Christiaan Van t' klaphek oder Stijn Hermans für weitere Informationen.
