Posts

Data Science in Engineering Process - Product Lifecycle Management

How to develop digital products and solutions for industrial environments?

The Data Science and Engineering Process in PLM.

Huge opportunities for digital products are accompanied by huge risks

Digitalization is about to profoundly change the way we live and work. The increasing availability of data combined with growing storage capacities and computing power make it possible to create data-based products, services, and customer specific solutions to create insight with value for the business. Successful implementation requires systematic procedures for managing and analyzing data, but today such procedures are not covered in the PLM processes.

From our experience in industrial settings, organizations start processing the data that happens to be available. This data often does not fully cover the situation of interest, typically has poor quality, and in turn the results of data analysis are misleading. In industrial environments, the reliability and accuracy of results are crucial. Therefore, an enormous responsibility comes with the development of digital products and solutions. Unless there are systematic procedures in place to guide data management and data analysis in the development lifecycle, many promising digital products will not meet expectations.

Various methodologies exist but no comprehensive framework

Over the last decades, various methodologies focusing on specific aspects of how to deal with data were promoted across industries and academia. Examples are Six Sigma, CRISP-DM, JDM standard, DMM model, and KDD process. These methodologies aim at introducing principles for systematic data management and data analysis. Each methodology makes an important contribution to the overall picture of how to deal with data, but none provides a comprehensive framework covering all the necessary tasks and activities for the development of digital products. We should take these approaches as valuable input and integrate their strengths into a comprehensive Data Science and Engineering framework.

In fact, we believe it is time to establish an independent discipline to address the specific challenges of developing digital products, services and customer specific solutions. We need the same kind of professionalism in dealing with data that has been achieved in the established branches of engineering.

Data Science and Engineering as new discipline

Whereas the implementation of software algorithms is adequately guided by software engineering practices, there is currently no established engineering discipline covering the important tasks that focus on the data and how to develop causal models that capture the real world. We believe the development of industrial grade digital products and services requires an additional process area comprising best practices for data management and data analysis. This process area addresses the specific roles, skills, tasks, methods, tools, and management that are needed to succeed.

Figure: Data Science and Engineering as new engineering discipline

More than in other engineering disciplines, the outputs of Data Science and Engineering are created in repetitions of tasks in iterative cycles. The tasks are therefore organized into workflows with distinct objectives that clearly overlap along the phases of the PLM process.

Feasibility of Objectives
  Understand the business situation, confirm the feasibility of the product idea, clarify the data infrastructure needs, and create transparency on opportunities and risks related to the product idea from the data perspective.
Domain Understanding
  Establish an understanding of the causal context of the application domain, identify the influencing factors with impact on the outcomes in the operational scenarios where the digital product or service is going to be used.
Data Management
  Develop the data management strategy, define policies on data lifecycle management, design the specific solution architecture, and validate the technical solution after implementation.
Data Collection
  Define, implement and execute operational procedures for selecting, pre-processing, and transforming data as basis for further analysis. Ensure data quality by performing measurement system analysis and data integrity checks.
Modeling
  Select suitable modeling techniques and create a calibrated prediction model, which includes fitting the parameters or training the model and verifying the accuracy and precision of the prediction model.
Insight Provision
  Incorporate the prediction model into a digital product or solution, provide suitable visualizations to address the information needs, evaluate the accuracy of the prediction results, and establish feedback loops.

Real business value will be generated only if the prediction model at the core of the digital product reliably and accurately reflects the real world, and the results allow to derive not only correct but also helpful conclusions. Now is the time to embrace the unique chances by establishing professionalism in data science and engineering.

Authors

Peter Louis                               

Peter Louis is working at Siemens Advanta Consulting as Senior Key Expert. He has 25 years’ experience in Project Management, Quality Management, Software Engineering, Statistical Process Control, and various process frameworks (Lean, Agile, CMMI). He is an expert on SPC, KPI systems, data analytics, prediction modelling, and Six Sigma Black Belt.


Ralf Russ    

Ralf Russ works as a Principal Key Expert at Siemens Advanta Consulting. He has more than two decades experience rolling out frameworks for development of industrial-grade high quality products, services, and solutions. He is Six Sigma Master Black Belt and passionate about process transparency, optimization, anomaly detection, and prediction modelling using statistics and data analytics.4


Process Mining mit PAFnow – Artikelserie

Artikelserie zu Process Mining Tools – PAFnow

Der zweite Artikel der Artikelserie Process Mining Tools beschäftigt sich mit dem Anbieter PAFnow. 2014 in Deutschland gegründet kann das Unternehmen PAF, dessen Kürzel für Process Analytics Factory steht, bereits auf eine beachtliche Anzahl an Projekten zurückblicken. Das klare selbst gesteckte Ziel von PAF: Mit dem eigenen Tool namens PAFnow Process Mining für jeden zugänglich machen.

PAFnow basiert auf dem bekannten BI-Tool „Power BI“. Wer sein Wissen zu Power BI noch einmal auffrischen möchte, kann das gerne in diesem Artikel aus der Artikelserie zu BI-Tools machen. Da Power BI selbst als Cloud- und On-Premise-Lösung erhältlich ist, gilt dies indirekt auch für PAFnow. Diese vier Versionen des Process Mining Tools werden von PAFnow angeboten:

Free Pro Premium Enterprise
Lizenz:  Kostenfrei
(Marketplace Power BI)
99€ pro User pro Monat 499€ pro User pro Monat Nur auf Anfrage
Zielgruppe:  Für kleine Unternehmen und Einzelanwender Für kleine bis mittlere Unternehmen Für mittlere und große Unternehmen Für mittlere und große Unternehmen
Datenquellen: Beliebig (Power BI Konnektoren), Transformationen in Power BI Beliebig (Power BI Konnektoren), Transformationen in Power BI Beliebig (Power BI Konnektoren), Transformationen in Power BI Beliebig (Power BI Konnektoren), Transformationen auch via MS SSIS
Datenvolumen: Limitiert auf 30.000 Events,
1 Visual
Unlimitierte Events,
1 Visual, 1 Report
Unlimitierte Events,
9 Visual, 10 Reports
Unlimitierte Events,
10 Visual, 10 Reports, Content Packs
Architektur: Nur On-Premise Nur On-Premise Nur On-Premise Nur On-Premise

Abbildung 1: Übersicht zu den vier verschiedenen Produktversionen des Process Mining Tools PAFnow

PAF führt auf seiner Website weitere Informationen zu den jeweiligen Versionsunterschieden an. Für diesen Artikel wird sich im weiteren Verlauf auf die Enterprise Version bezogen, wenn nicht anderes gekennzeichnet.

Bedienbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Analysen

Das übersichtliche Userinterface von Power BI unterstützt die Analyse von Prozessen mit PAFnow. Und auch Anfänger können sich glücklich schätzen, denn es gibt eine beeindruckende Vielzahl an hochwertigen Lernvideos und Dokumentation zu Power BI. Die von PAFnow entwickelten Visuals, wie zum Beispiel der „Process Explorer“ fügt sich reibungslos zu den Power BI Visuals ein. Denn die Bedienung dieser Visuals entspricht größtenteils demselben Prinzip wie dem der Power BI Visuals. Neue Anwendungen wie beim Process Explorer der Conformance Check, werden jedoch auch von PAFnow in Lernvideos erläutert.

PAFnow Process Mining by using Power BIAbbildung 1: Userinterface von PAFnow in dem vorgefertigten Report „Discovery“

Die PAFnow Visuals werden – wie in Power BI – üblich per drag & drop platziert und mit den gewünschten Dimensionen und Measures bestückt. Die Visuals besitzen verschiedenste Einstellungsmöglichkeiten, um dem Benutzer das Visual nach seinen Vorstellungen gestallten zu lassen. Kommt man an die Grenzen der Einstellungen, lohnt sich immer ein Blick in den Marketplace von Power BI. Dort werden viele und teilweise auch technisch sehr gute Visuals kostenlos angeboten, welche viele weitere Analyseideen im Kontext der Prozessanalyse abdecken.

Die vorgefertigten Reports von PAFnow sind intuitiv zu handhaben, denn sie vermitteln dem Analysten direkt den passenden Eindruck, wie die jeweiligen Visuals am besten einzusetzen sind. Einzelne Elemente aus dem Report können gelöscht und nach Belieben ergänzt werden. Dadurch kann Zeit gespart und mit der eigentlichen Analyse schnell begonnen werden.

PAFnow Process Mining Power BI - Varienten-AnalyseAbbildung 2: Vorgefertigter Report „Variants“ an dem direkt eine Root-Cause Analyse durchgeführt werden kann

In Power BI werden die KPI’s bzw. Measures in einer von Microsoft eigens entwickelten Analysesprache namens DAX (Data Analysis Expressions) definiert. Diese Formelsprache ist ein sehr stark an Excel angelehnter Syntax und bietet für viele Nutzer in dieser Hinsicht einen guten Einstieg. Allerdings bietet der Umfang von DAX noch deutlich mehr, als es die meisten Excel Nutzer gewohnt sein werden, so können auch motivierte und technisch affine Business Experten recht tief in die Analyse abtauchen. Da es auch hier eine sehr gut aufgestellte Community als auch Dokumentation gibt, sind die Informationen zu den verborgenen Fähigkeiten von DAX meist nur ein paar Klicks entfernt.

Integrationsfähigkeit

PAF bietet für sein Process Mining Tool aktuell noch keine eigene Cloud-Lösung an und ist somit nur über Power BI selbst als Cloud-Lösung erhältlich. Anwender, die sich eine unabhängige Process Mining – Plattform wünschen, müssen sich daher mit Power BI zufriedengeben. Ob PAFnow in absehbarer Zeit diese Lücke schließen wird und die Enterprise-Readiness des Tools somit erhöhen wird, bleibt abzuwarten, wünschenswert wäre es. Mit Power BI als Cloud-Lösung ist man als Anwender jedoch in den meisten Fällen nicht schlecht vertröstet. Da Power BI sowohl als Cloud- und als On-Premise-Lösung verfügbar ist, kann hier situationsabhängig entschieden werden. An dieser Stelle gilt es abzuwägen, welche Limitationen die beiden Lösungen mit sich bringen und daher sei auch an dieser Stelle der Artikel zu Power BI aus der BI-Tool-Artikelserie empfohlen. Darüber hinaus sollte die Größe der zu analysierenden Prozessdaten berücksichtigt werden. So kann bei plötzlich zu großen Datenmengen auch später noch ein Wechsel von der recht günstigen Power BI Pro-Lizenz auf die deutlich kostenintensivere Premium-Lizenz erfordern. In der Enterprise Version von PAFnow sind zwei frei wählbare Content Packs enthalten, welche aus SAP-Konnektoren, sowie vorentwickelten SSIS Packages bestehen. Mittels Datenextraktor werden die benötigten Prozessdaten, z. B. für die Prozesse P2P (Purchase-to-Pay) und O2C (Order-to-Cash), in eine Datenbank eines MS SQL Servers geladen und dort durch die SSIS-Packages automatisch in das für die Analyse benötigte Format transformiert. SSIS ist ein ETL-Tool von Microsoft und steht für SQL Server Integration Services. SSIS ist ein Teil der Enterprise-Vollversion des Microsoft SQL Servers.

Die vorgefertigten Reports die PAFnow zur Verfügung stellt, können Projekte zusätzlich beschleunigen. Neben den zwei frei wählbaren Content Packs, die in der Enterprise Version von PAFnow enthalten sind, stellen Partner die von Ihnen selbstentwickelte Packs zur Verfügung. Diese sind sofern die zwei kostenlosen Content Packs bereits beansprucht wurden jedoch zahlungspflichtig. PAFnow profitiert von der beeindruckenden Menge an verschiedenen Konnektoren, die Microsoft in Power BI zur Verfügung stellt. So können zusätzlich Daten direkt aus den Quellsystemen in Power BI geladen werden und dem Datenmodel ggf. hinzugefügt werden. Der Vorteil liegt in der Flexibilität, Daten nicht immer zwingend über ein Data Warehouse verfügbar machen zu müssen, sondern durch den direkten Zugriff auf die Datenquellen schnelle Workarounds zu ermöglichen. Allerdings ist dieser Vorteil nur auf ergänzende Daten beschränkt, denn das Event-Log wird stets via SSIS-ETL in der Datenbank oder der sogenannten „Companion-Software“ transformiert und bereitgestellt. Da der Companion jedoch ohne Schedule-Funktion auskommt, Transformationen also manuell angestoßen werden müssen, eignet sich dieser kaum für das Monitoring von Prozessen. Falls eine hohe Aktualität der Daten gefordert ist, sollte daher auf die SSIS-Package-Funktion der Enterprise Version zurückgegriffen werden.

Ergänzende Daten können anschließend mittels einer der vielen Power BI Konnektoren auch direkt aus der Datenquelle geladen werden, um Sie anschließend mit dem Datenmodell zu verknüpfen. Dabei sollte bei der Modellierung jedoch darauf geachtet werden, dass ein entsprechender Verbindungsschlüssel besteht. Die Flexibilität, Daten aus verschiedensten Datenquellen in nahezu x-beliebigem Format der Process Mining Analyse hinzufügen zu können, ist ein klarer Pluspunkt und der große Vorteil von PAFnow, auf die erfolgreiche BI-Lösung von Microsoft aufzusetzen. Mit der Wahl von SSIS als Event-Log/ETL-Lösung, positioniert sich PAFnow noch ein deutliches Stück näher zum Microsoft Stack und erleichtert die Integration in diejenige IT-Infrastruktur, die auf eben diesen Microsoft Stack setzt.

Auch in Sachen Benutzer-Berechtigungsmanagement können die Process Mining Analysen mittels Power BI Features, wie z.B. Row-based Level Security detailliert verwaltet werden. So können ganze Reports nur für bestimmte Personen oder Gruppen zugänglich gemacht werden, aber auch Teile des Reports sowie einzelne Datenausschnitte kontrolliert definierten Rollen zugewiesen werden.

Skalierbarkeit

Um große Datenmengen mit Analysemethodik aus dem Process Mining analysieren zu können, muss die Software bei Bedarf skalieren. Wer mit großen Datasets in Power BI Pro lokal auf seinem Rechner schon Erfahrungen sammeln durfte, wird sicherlich schon mal an seine Grenzen gestoßen sein und Power BI nicht unbedingt als Big Data ready bezeichnen. Diese Performance spiegelt allerdings nur die untere Seite des Spektrums wider. So ist Power BI mit der Premium-Lizenz und einer ausreichend skalierten Azure SQL Data Warehouse Instanz durchaus dazu in der Lage, Daten im Petabytebereich zu analysieren. Microsoft entwickelt Power BI kontinuierlich weiter und wird mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit auch für weitere Performance-Verbesserung sorgen. Dabei wird MS Azure, die Cloud-Plattform von Microsoft, weiterhin eine entscheidende Rolle spielen. Hiervon wird PAFnow profitieren und attraktiv auch für Process Mining Projekte mit Big Data werden. Referenzprojekte mit besonders großen Datenmengen, die mit PAFnow analysiert wurden, sind öffentlich nicht bekannt. Im Grunde sind jegliche Skalierungsfähigkeiten jedoch nicht jene dieser Analysefunktionalität, sondern liegen im Microsoft Technology Stack mit all seinen Vor- und Nachteilen der Nutzung on-Premise oder in der Microsoft Cloud. Dabei steckt der Teufel übrigens immer im Detail und so muss z. B. stets auf die richtige Version von Power BI geachtet werden, denn es gibt für die Nutzung On-Premise mit dem Power BI Report Server als auch für jene Nutzung über Microsoft Azure unterschiedliche Versionen, die zueinander passen müssen.

Die Datenmodellierung erfolgt in der Datenbank (On-Premise oder in der Cloud) und wird dann in Power BI geladen. Das Datenmodell wird in Power BI grafisch und übersichtlich dargestellt, wodurch auch der End-Nutzer jederzeit nachvollziehen kann in welcher Beziehung die einzelnen Tabellen zueinanderstehen. Die folgende Abbildung zeigt ein beispielhaftes Datenmodel visuell in Power BI.

Data Model in Microsoft Power BIAbbildung 3: Grafische Darstellung des Datenmodels in Power BI

Zusätzliche Daten lassen sich – wie bereits erwähnt – sehr einfach hinzufügen und auch einfach anbinden, sofern ein Verbindungsschlüssel besteht. Sollten also zusätzliche Slicer benötigt werden, können diese problemlos ergänzt werden. An dieser Stelle sorgen die vielen von Power BI bereitgestellten Konnektoren für einen hohen Grad an Flexibilität. Für erfahrene Power BI Benutzer ist die Datenmodellierung also wie immer reibungslos und übersichtlich. Aber auch Neulinge sollten, sofern sie Erfahrung in der Datenmodellierung haben, hier keine Schwierigkeiten haben. Kleinere Transformationen beim Datenimport können im Query Editor von Power BI, mit Hilfe der Formelsprache Power Query (M) gemacht werden. Diese Formelsprache ist einsteigerfreundlich und ähnelt in Teilen der Programmiersprache F#. Aber auch ohne diese Formelsprache können einfache Transformationen mit Hilfe des übersichtlichen und mit vielen Funktionen ausgestatteten Userinterfaces im Query Editor intuitiv erledigt werden. Bei größeren und komplexeren Transformationen sollten die Daten jedoch auf Datenbankebene erfolgen. Dort werden die Rohdaten auch für die PAFnow Visuals vorbereitet, sofern die Enterprise-Version genutzt wird. PAFnow stellt für diese Transformationen vorgefertigte SSIS-Packages zur Verfügung, welche auch angepasst und erweitert werden können. Die Modellierung erfolgt somit in T-SQL, das in den SSIS-Queries eingebettet ist und stellt für jeden erfahrenden SQL-Anwender keine Schwierigkeiten dar. Bei der Erweiterbarkeit und Flexibilität der Datenmodelle konnte ich ebenfalls keine besonderen Einschränkungen feststellen. Einzig das Schema, welches von den PAFnow Visuals vorgegeben wird, muss eingehalten werden. Durch das Zurückgreifen auf die Abfragesprache SQL, kann bei der Modellierung auf eine sehr breite Community zurückgegriffen werden. Darüber hinaus können bestehende SQL-Skripte eingefügt und leicht angepasst werden. Und auch die Suche nach einem geeigneten Data Engineer gestaltet sich dadurch praktisch, da SQL im Generellen und der MS SQL Server im Speziellen im Einsatz sehr verbreitet sind.

Zukunftsfähigkeit

Grundsätzlich verfolgt PAF nach eigener Aussage einen anderen Ansatz als der Großteil ihrer Mitbewerber: “So setzt PAF weniger auf monolithische Strukturen, sondern verfolgt einen Plattform-agnostischen Ansatz“.  Damit grenzt sich PAF von sogenannte All-in-one Lösungen ab, bei welchen alle Funktionen bereits integriert sind. Der Vorteil solcher Lösungen ist, dass sie vollumfänglich „ready-to-use“ sind, sobald sie erfolgreich implementiert wurden. Der Nachteil solcher Systeme liegt in der unzureichenden Steuerungsmöglichkeit der einzelnen Bestandteile. Microservices hingegen versprechen eben genau diese Kontrolle und erlauben es dem Anwender, nur die Funktionen, die benötigt werden nach eigenen Vorstellungen in das System zu integrieren. Auf der anderen Seite ist der Aufbau solcher agnostischen Systeme deutlich komplexer und beansprucht daher oft mehr Zeit bei der Implementierung und setzt auch ein gewissen Know-How voraus. Die Entscheidung für den einen oder anderen Ansatz gleicht ein wenig einer make-or-buy Entscheidung und muss daher in den individuellen Situationen abgewogen werden.

In den beiden Trendthemen Machine Learning und Task Mining kann PAFnow aktuell noch keine Lösungen vorzeigen. Nach eigenen Aussagen gibt es jedoch bereits einige Neuerungen in der Pipeline, welche PAFnow in Zukunft deutlich AI-getriebener gestalten werden. Näheres zu diesem Thema wollte man an dieser Stelle zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels nicht verkünden. Jedoch kann der Website von PAFnow diverse Forschungsprojekte eingesehen werden, welche sich unteranderem mit KI und RPA befassen. Sicherlich profitieren PAFnow Anwender auch von der Zukunftsfähigkeit von Power BI bzw. Microsoft selbst. Inwieweit diese Entwicklungen in dieselbe Richtung gehen wie die Trends im Bereich Process Mining bleibt abzuwarten.

Preisgestaltung

Der Kostenrahmen für das Process Mining Tool von PAFnow ist sehr weit gehalten. Da die Pro Version bereits für 120$ im Monat zu haben ist, spiegelt sich hier die Philosophie von PAFnow wider, Process Mining für jedermann zugänglich zu machen. Mit dieser niedrigen Einstiegshürde können Unternehmen erste Erfahrungen im Process Mining sammeln und diese ohne großes Investitionsrisiko validieren. Nicht im Preis enthalten, sind jedoch etwaige Kosten für das notwendige BI-Tool Power BI. Da jedoch auch hier der Kostenrahmen sehr weit ausfällt und mittlerweile auch im Serviceportfolio von Microsoft 365 enthalten ist, bleibt es bei einer niedrigen Einstieghürde aus finanzieller Sicht. Allerdings kann bei umfangreicher Nutzung der Preis der Power BI Lizenzgebühren auch deutlich höher ausfallen. Kommt Power BI z. B. aus Gründen der Data Governance nur als On-Premise-Lösung in Betracht, steigen die Kosten für Power BI grundsätzlich bereits auf mindestens 4.995 EUR pro Monat. Die Preisbewertung von PAFnow ist also eng verbunden mit dem Power BI Lizenzmodel und sollte im Einzelfall immer mit einbezogen werden. Wer gerne mehr zum Lizenzmodel von Power BI wissen möchte, bekommt hier eine zusammengefasste Übersicht.

Fazit

Mit PAFnow ist ein durchaus erschwingliche Process Mining Tool auf dem Markt erhältlich, welches sich geschickt in den Microsoft-BI-Stack eingliedert und die Hürden für den Einstieg relativ geringhält. Unternehmen, die ohnehin Power BI als Reporting Lösung nutzen, können ohne großen Aufwand erste Projekte mit Process Mining starten und den Umfang der Funktionen über die verschiedenen Lizenzen hochskalieren. Allerdings sind dem Autor auch Unternehmen bekannt, die Power BI und den MS SQL Server explizit für die Nutzung von PAFnow erstmalig in ihre Unternehmens-IT eingeführt haben. Da Power BI bereits mit vielen Features ausgestattet ist und auch kontinuierlich weiterentwickelt wird, profitiert PAFnow von dieser Entwicklungsarbeit ungemein. Die vorgefertigten Reports von PAFnow können die Time-to-Value lukrativ verkürzen und sind flexibel erweiterbar. Für erfahrene Anwender von Power BI ist der Umgang mit den Visuals von PAF sehr intuitiv und bedarf keines großen Schulungsaufwandes. Die Datenmodellierung erfolgt auf SSIS-Basis in SQL und weist somit auch keine nennenswerten Hürden auf. Wie leistungsstark PAFnow mit großen Datenmengen umgeht kann an dieser Stelle nicht bewertet werden. PAFnow steht nicht nur in diesem Punkt in direkter Abhängigkeit von der zukünftigen Entwicklung des Microsoft Technology Stacks und insbesondere von Microsoft Power BI. Für strategische Überlegungen bzgl. der Integrationsfähigkeit in das jeweilige Unternehmen sollte dies immer berücksichtigt werden.

Process Mining mit Celonis – Artikelserie

Der erste Artikel dieser Artikelserie Process Mining Tools beschäftigt sich mit dem Anbieter Celonis. Das 2011 in Deutschland gegründete Unternehmen ist trotz wachsender Anzahl an Wettbewerbern zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels der eindeutige Marktführer im Bereich Process Mining.

Celonis Process Mining – Teil 1 der Artikelserie

Celonis Process Mining ist 2011 als reine On-Premise-Lösung gestartet und seit 2018 auch als Cloud-Lösuung zu haben. Übersicht zu den vier verschiedenen Produktversionen der Celonis Process Mining Lösungen:

Celonis Snap Celonis Enterprise Celonis Academic Celonis Consulting
Lizenz:  Kostenfrei Kostenpflichtige Lösungspakete Kostenfrei Consulting Lizenz on Demand
Zielgruppe:  Für kleine Unternehmen und Einzelanwender Für mittel- und große Unternehmen Für akademische Einrichtungen und Studenten Für Berater
Datenquellen: ServiceNow, CSV/XLS -Datei Beliebig (On-Premise- und Cloud – Anbindungen) ServiceNow, CSV/XLS/XES –Datei oder Demosysteme Beliebig (On-Premise- und Cloud – Anbindungen)
Datenvolumen: Limitiert auf 500 MB Event-Log-Daten Unlimitierte Datenmengen (Größte Installation 50 TB) Unlimitierte Datenmengen Unlimitierte Datenmengen (Größte Installation 30 TB
Architektur: Cloud & On-Premise Cloud & On-Premise Cloud & On-Premise Cloud & On-Premise

Dieser Artikel bezieht sich im weiteren Verlauf auf die Celonis Enterprise Version, wenn nicht anders gekennzeichnet. Spezifische Unterschiede unter den einzelnen Produkten und weitere Informationen können auf der Website von Celonis entnommen werden.

Bedienbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Analysen

In Sachen Bedienbarkeit punktet Celonis mit einem sehr übersichtlichen und einsteigerfreundlichem Userinterface. Jeder der mit BI-Tools wir z.B. „Power-BI“ oder „Tableau“ gearbeitet hat, wird sich wahrscheinlich schnell zurechtfinden.

Userinterface Celonis

Abbildung 1: Userinterface von Celonis. Über die Reiter kann direkt von der Analyse (Process Analytics) zu den ETL-Prozessen (Event Collection) gewechselt werden.

Das Erstellen von Analysen funktioniert intuitiv und schnell, auch weil die einzelnen Komponentenbausteine lediglich per drag & drop platziert und mit den gewünschten Dimensionen und KPI’s bestückt werden müssen.

Process Analytics im Process Explorer

Abbildung 2: Typische Analyse im Edit Modus. Neue Komponenten können aus dem Reiter (rechts im Bild) mittels drag & drop auf der Dashboard Bearbeitungsfläche platziert werden.

Darüber hinaus bietet Celonis mit seinem kostenlosen Programm „Celonis Acadamy“ einen umfangreichen und leicht verständlichen Pool an Trainingseinheiten für die verschiedenen User-Rollen: „Snap“, „Executive“, „Business User“, „Analyst“ und „Data Engineer“. Einsteiger finden sich nach der Absolvierung der Grundkurse etwa nach vier Stunden in dem Tool zurecht.

Conformance Analyse In Celonis

Abbildung 3: Conformance Analyse In Celonis. Es kann direkt analysiert werden, welche Art von Verstößen welche Auswirkungen haben und mit welcher Häufigkeit diese auftreten.

Die Definition von eigenen KPIs erfolgt mittels übersichtlichem Code Editor. Die verwendete proprietäre und patentierte Programmiersprache lautet PQL (Process Query Language) , dessen Syntax stark an SQL angelehnt ist und alle prozessrelevanten Berechnungen ermöglicht. Noch einsteigerfreundlicher ist der Visual Editor, in welchem KPIs alternativ mit zahlreicher visueller Unterstützung und über 130 mathematischen Operatoren erstellt werden können – ganz ohne Coding Erfahrung.
Mit Hilfe von über 30 Komponenten lassen sich alle üblichen Charts und Grafiken erstellen. Ich hatte das Gefühl, dass die Auswahl grundsätzlich ausreicht und dem Erkenntnisgewinn nicht im Weg steht. Dieses Gefühl rührt nicht zuletzt daher, dass die vorgefertigten Features, wie zum Beispiel „Conformance“ direkt und ohne Aufwand implementiert werden können und bemerkenswerte Erkenntnisse liefern. Kurzum: Ja es ist vieles vorgefertigt, aber hier wurde mit hohen Qualitätsansprüchen vorgefertigt!

Celonis Code Editor vs Visual Editor

Abbildung 4: Coder Editor (links) und Visual Editor (rechts). Während im Code Editor mit PQL geschrieben werden muss, können Einsteiger im Visual Editor visuelle Hilfestellungen nehmen, um KPIs zu definieren.

Diese Flexibilität erscheint groß und bedient mehrere Zielgruppen, beginnend bei den Einsteigern. Insbesondere da das Verständnis für den Code Editor und somit für PQL durch die Arbeit mit dem Visual Code Editor gefördert wird. Wer SQL-Kenntnisse mitbringt, wird sehr schnell ohne Probleme KPIs im Code Editor definieren können. Erfahrenen Data Engineers stünde es dennoch frei, die Entwicklungsarbeit auf die Datenbankebene zu verschieben.

Celonis Visual Editor

Abbildung 5: Mit Hilfe zahlreicher Möglichkeiten können Einsteiger im Visual Editor visuelle Hilfestellungen nehmen, um individuelle KPIs zu definieren.

Nachdem die ersten Analysen erstellt wurden, steht der Prozessanalyse nichts mehr im Wege. Während sich per Knopfdruck auf alle visualisierten Datenpunkte filtern lässt, unterstützt auch hier Celonis zusätzlich mit zahlreichen sogenannten ‘Auswahlansichten’, um die Entdeckung unerwünschter oder betrügerischer Prozesse so einfach wie das Googeln zu machen.

Predefined dashboard apps

Abbildung 6: Die anwenderfreundlichen Auswahlarten ermöglichen es dem Benutzer, einfach mit wenigen Klicks nach Unregelmäßigkeiten oder Mustern in Transaktionen zu suchen und diese eingehend zu analysieren.

Integrationsfähigkeit

Die Celonis Enterprise Version ist sowohl als Cloud- und On-Premise-Lösung verfügbar. Die Cloud-Lösung bietet die folgenden Vorteile: Zum einen zusätzliche Leistungen wieCloud Connectoren, einer sogenannten Action Engine die jeden einzelnen Mitarbeiter in einem Unternehmen mit datengetriebenen nächstbesten Handlungen unterstützt, intelligenter Process Automation, Machine Learning und AI, einen App Store sowie verschiedene Boards. Diese Erweiterungen zeigen deutlich den Anspruch des Münchner Process Mining Vendors auf, neben der reinen Prozessanalyse Unternehmen beim heben der identifizierten Potentiale tatkräftig zu unterstützen. Darüber hinaus kann die Cloud-Lösung punkten mit, einer schnellen Amortisierung, bedarfsgerechter Skalierbarkeit der Kapazitäten sowie einen noch stärkeren Fokus auf Security & Compliance. Darüber hinaus  erfolgen regelmäßig Updates.

Celonis Process Automation

Abbildung 7: Celonis Process Automation ermöglicht Unternehmen ihre Prozesse auf intelligente Art und Weise so zu automatisieren, dass die Zielerreichung der jeweiligen Fachabteilung im Fokus stehen. Auch hier trumpft Celonis mit über 30+ vorgefertigten Möglichkeiten von der Automatisierung von Kommunikation, über Backend Automatisierung in Quellsystemen bis hin zu Einbindung von RPA Bots und vielem mehr.

Der Schwenk von Celonis scheint in Richtung Cloud zu sein und es bleibt abzuwarten, wie die On-Premise-Lösung zukünftig aussehen wird und ob sie noch angeboten wird. Je nach Ausgangssituation gilt es hier abzuwägen, welche der beiden Lösungen die meisten Vorteile bietet. In jedem Fall wird Celonis als browserbasierte Webanwendung für den Endanwender zur Verfügung gestellt. Die folgende Abbildung zeigt eine beispielhafte Celonis on-Premise-Architektur, bei welcher der User über den Webbrowser Zugang erhält.

Celonis bringt eine ausreichende Anzahl an vordefinierten Datenschnittstellen mit, wodurch sowohl gängige on-Premise Datenbanken / ERP-Systeme als auch Cloud-Dienste, wie z. B. „ServiceNow“ oder „Salesforce“ verbunden werden können. Im „App Store“ können zusätzlich sogenannte „prebuild Process-Connectors“ kostenlos erworben werden. Diese erstellen die Verbindung und erzeugen das Datenmodell (Extract and Transform) für einen Standard Prozess automatisch, so dass mit der Analyse direkt begonnen werden kann. Über 500 vordefinierte Analysen für Standard Prozesse gibt es zusätzlich im App Store. Dadurch kann die Bearbeitungszeit für ein Process-Mining Projekt erheblich verkürzt werden, vorausgesetzt das benötigte Datenmodel weicht im Kern nicht zu sehr von dem vordefinierten Model ab. Sollten Schnittstellen mal nicht vorhanden sein, können Daten auch als CSV oder XLS Format importiert werden.

Celonis App Store

Abbildung 8: Der Celonis App Store beinhaltet über 100 Prozesskonnektoren, über 500 vorgefertigte Analysen und über 80 Action Engine Fähigkeiten die kostenlos mit der Cloud Lizenz zur Verfügung stehen

Auch wenn von einer 100%-Cloud gesprochen wird, muss für die Anbindung von unternehmensinternen on-premise Datenquellen (z. B. lokale Instanzen von SAP ERP, Oracle ERP, MS Dynamics ERP) ein sogenannter Extractor on-premise installiert werden.

Celonis Extractors

Abbildung 9: Celonis Extractor muss für die Anbindung von On-Premise Datenquellen ebenfalls On-Premise installiert werden. Dieser arbeitet wie ein Gateway zur Celonis Intelligent Business Cloud (IBC). Die IBC enthält zudem einen eigenen Extratctor für die Anbindung von Daten aus anderen Cloud-Systemen.

Celonis bietet in der Enterprise-Ausführung zudem ein umfassendes Benutzer-Berechtigungsmanagement, so dass beispielsweise für Analysen im Einkauf die Berechtigungen zwischen dem Einkaufsleiter, Einkäufern und Praktikanten im Einkauf unterschieden werden können. Auch dieser Punkt ist für viele Unternehmen eine Grundvoraussetzung für einen eventuellen unternehmensweiten Roll-Out.

Skalierbarkeit

In Punkto großen Datenmengen kann Celonis sich sehen lassen. Allein für „Uber“ verarbeitet die Cloud rund 50 Millionen Datensätze, wobei ein einzelner mehrere Terabyte (TB) groß sein kann. Der größte einzelne Datenblock, den Celonis analysiert, beträgt wohl etwas über 50 TB. Celonis bietet somit Process Mining, zeitgerecht im Bereich Big Data an und kann daher auch viele große renommierten Unternehmen zu seinen Kunden zählen, wie zum Beispiel Siemens, ABB oder BMW. Doch wie erweiterbar und flexibel sind die erstellten Datenmodelle? An diesem Punkt konnte ich keine Schwierigkeiten feststellen. Celonis bietet ein übersichtlich gestaltetes Userinterface, welches das Datenmodell mit seinen Tabellen und Beziehungen sauber darstellt. Modelliert wird mit SQL-Befehlen, wodurch eine zusätzliche Abfragesprache entfällt. Der von Celonis gewählte SQL-Dialekt ist Vertica. Dieser ist keineswegs begrenzt und bietet die ausreichende Tiefe, welche an dieser Stelle benötigt wird. Die Erweiterbarkeit sowie die Flexibilität der Datenmodelle wird somit ausschließlich von der Arbeit des Data Engineer bestimmt und in keiner Weise durch Celonis selbst eingeschränkt. Durch das Zurückgreifen auf die Abfragesprache SQL, kann bei der Modellierung auf eine sehr breite Community zurückgegriffen werden. Darüber hinaus können bestehende SQL-Skripte eingefügt und leicht angepasst werden. Und auch die Suche nach einem geeigneten Data Engineer gestaltet sich dadurch praktisch, da SQL eine der meistbeherrschten Abfragesprachen ist.

Zukunftsfähigkeit

Machine Learning umfasst Data Mining und Predictive Analytics und findet vermehrt den Einzug ins Process Mining. Auch ist es längst ein wesentlicher Bestandteil von Celonis. So basiert z. B. das Feature „Conformance“ auf Machine Learning Algorithmen, welche zu den identifizierten Prozessabweichungen den Einfluss auf das Geschäft berechnen. Aber auch Lösungen zu den Identifizierten Problemen werden von Verfahren des maschinellen Lernens dem Benutzer vorgeschlagen. Was zusätzlich in Sachen Machine Learning von Celonis noch bereitgestellt wird, ist die sogenannte Machine-Learning-Workbench, welche in die Intelligent Business Cloud integriert ist. Hier können eigene Anwendungen mit Machine Learning auf Basis der Event-Log Daten entwickelt und eingesetzt werden, um z. B. Vorhersagen zu Lieferzeiten treffen zu können.

Task Mining ist einer der nächsten Schritte im Bereich Process Mining, der den Detailgrad für Analysen von Prozessen bis hin zu einzelnen Aufgaben auf Mausklick-Ebene erhöht. Im Oktober 2019 hatte Celonis bereits angekündigt, dass die Intelligent Business Cloud um eben diese neue Technik der Datenerhebung und -analyse erweitert wird. Die beiden Methoden Prozess Analyse und Task Mining ergänzen sich ausgezeichnet. Stelle ich in der Prozess Analyse fest, dass sich eine bestimmte Aktivität besonders negativ auf meine gewünschte Performance auswirkt (z. B. Zeit), können mit Task Mining diese Aktivität genauer untersuchen und die möglichen Gründe sehr granular betrachten. So kann ich evtl. feststellen das Mitarbeiter bei einer bestimmten Art von Anfrage sehr viel Zeit in Salesforce verbringen, um Informationen zu sammeln. Hier liegt also viel Potential versteckt, um den gesamten Prozess zu verbessern. In dem z.B. die Informationsbeschaffung erleichtert wird oder evtl. der Anfragetyp optimiert wird, kann dieses Potential genutzt werden. Auch ist Task Mining die ideale Grundlage zur Formulierung von RPA-Lösungen.

Ebenfalls entscheidend für die Zukunftsfähigkeit von Process Mining ist die Möglichkeit, Verknüpfungen zwischen unterschiedlichen Geschäftsprozesse zu erkennen. Häufig sind diese untrennbar miteinander verbunden und der Output eines Prozesses bildet den Input für einen anderen. Mit prozessübergreifenden Multi-Event Logs bietet Celonis die Möglichkeit, genau diese Verbindungen aufzuzeigen. So entsteht ein einheitliches Prozessmodell für das gesamte Unternehmen. Und das unter bestimmten Voraussetzungen auch in nahezu Echtzeit.

Werden die ersten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und Task Mining von Celonis weiter ausgebaut, ist Celonis weiterhin auf einem zukunftssicheren Weg. Unternehmen, die vor allem viel Wert auf Enterprise-Readiness und eine intensive Weiterentwicklung legen, dürften mit Celonis auf der sicheren Seite sein.

Preisgestaltung

Die Preisgestaltung der Enterprise Version wird von Celonis nicht transparent kommuniziert. Angeboten werden verschiedene kostenpflichtige Lösungspakete, welche sich aus den Anforderungen eines Projektes ergeben.  Generell stufe ich die Celonis Enterprise Version als Premium Produkt ein. Dies liegt auch daran, weil die Basisausführung der Celonis Enterprise Version bereits sehr umfänglich ist und neben der Software Subscription standardmäßig auch mit Wartung und Support kommt. Zusätzlich steckt mittlerweile sehr viel Entwicklungsarbeit in der Celonis Process Mining Plattform, welche weit über klassische Process Discovery Solutions hinausgeht.  Für kleinere Unternehmen mit begrenztem Budget gibt es daher zwischen der kostenfreien Snap Version und den Basis Paketen der Enterprise Version oft keine Interimslösung.

Fazit

Insgesamt stellt Celonis ein unabhängiges und leistungsstarkes Process Mining Tool in der Cloud bereit. Gehört die Cloud zur Unternehmensstrategie, ist man bei Celonis an der richtigen Adresse. Die „prebuild Process-Connectors“ und die vordefinierten Analysen können ein Process Mining Projekt signifikant beschleunigen und somit die Time-to-Value lukrativ verkürzen. Die Analyse Tools sind leicht bedienbar und schaffen dank integrierter Machine Learning Algorithmen Optimierungspotentiale. Positiv ist auch zu bewerten, dass Celonis ohne speziellen Syntax auskommt und mittelmäßige SQL-Fähigkeiten somit völlig ausreichend sind, um Prozessanalysen vollumfänglich durchzuführen. Diesen vielen positiven Aspekten steht eigentlich nur die hohe Preisgestaltung für die Enterprise Version gegenüber. Ob diese im Einzelfall gerechtfertigt ist, sollte situationsabhängig evaluiert werden. Sicherlich richtet sich Celonis Enterprise in erster Linie an größere Unternehmen, welche komplexe Prozesse mit hohen Datenvolumina analysieren möchte.  Mit Celonis-Snap können jedoch auch kleine Unternehmen und Start-ups einen begrenzten Einblick in dieses gut gelungene Process Mining Tool erhalten.

Six properties of modern Business Intelligence

Regardless of the industry in which you operate, you need information systems that evaluate your business data in order to provide you with a basis for decision-making. These systems are commonly referred to as so-called business intelligence (BI). In fact, most BI systems suffer from deficiencies that can be eliminated. In addition, modern BI can partially automate decisions and enable comprehensive analyzes with a high degree of flexibility in use.


Read this article in German:
“Sechs Eigenschaften einer modernen Business Intelligence“


Let us discuss the six characteristics that distinguish modern business intelligence, which mean taking technical tricks into account in detail, but always in the context of a great vision for your own company BI:

1. Uniform database of high quality

Every managing director certainly knows the situation that his managers do not agree on how many costs and revenues actually arise in detail and what the margins per category look like. And if they do, this information is often only available months too late.

Every company has to make hundreds or even thousands of decisions at the operational level every day, which can be made much more well-founded if there is good information and thus increase sales and save costs. However, there are many source systems from the company’s internal IT system landscape as well as other external data sources. The gathering and consolidation of information often takes up entire groups of employees and offers plenty of room for human error.

A system that provides at least the most relevant data for business management at the right time and in good quality in a trusted data zone as a single source of truth (SPOT). SPOT is the core of modern business intelligence.

In addition, other data on BI may also be made available which can be useful for qualified analysts and data scientists. For all decision-makers, the particularly trustworthy zone is the one through which all decision-makers across the company can synchronize.

2. Flexible use by different stakeholders

Even if all employees across the company should be able to access central, trustworthy data, with a clever architecture this does not exclude that each department receives its own views of this data. Many BI systems fail due to company-wide inacceptance because certain departments or technically defined employee groups are largely excluded from BI.

Modern BI systems enable views and the necessary data integration for all stakeholders in the company who rely on information and benefit equally from the SPOT approach.

3. Efficient ways to expand (time to market)

The core users of a BI system are particularly dissatisfied when the expansion or partial redesign of the information system requires too much of patience. Historically grown, incorrectly designed and not particularly adaptable BI systems often employ a whole team of IT staff and tickets with requests for change requests.

Good BI is a service for stakeholders with a short time to market. The correct design, selection of software and the implementation of data flows / models ensures significantly shorter development and implementation times for improvements and new features.

Furthermore, it is not only the technology that is decisive, but also the choice of organizational form, including the design of roles and responsibilities – from the technical system connection to data preparation, pre-analysis and support for the end users.

4. Integrated skills for Data Science and AI

Business intelligence and data science are often viewed and managed separately from each other. Firstly, because data scientists are often unmotivated to work with – from their point of view – boring data models and prepared data. On the other hand, because BI is usually already established as a traditional system in the company, despite the many problems that BI still has today.

Data science, often referred to as advanced analytics, deals with deep immersion in data using exploratory statistics and methods of data mining (unsupervised machine learning) as well as predictive analytics (supervised machine learning). Deep learning is a sub-area of ​​machine learning and is used for data mining or predictive analytics. Machine learning is a sub-area of ​​artificial intelligence (AI).

In the future, BI and data science or AI will continue to grow together, because at the latest after going live, the prediction models flow back into business intelligence. BI will probably develop into ABI (Artificial Business Intelligence). However, many companies are already using data mining and predictive analytics in the company, using uniform or different platforms with or without BI integration.

Modern BI systems also offer data scientists a platform to access high-quality and more granular raw data.

5. Sufficiently high performance

Most readers of these six points will probably have had experience with slow BI before. It takes several minutes to load a daily report to be used in many classic BI systems. If loading a dashboard can be combined with a little coffee break, it may still be acceptable for certain reports from time to time. At the latest, however, with frequent use, long loading times and unreliable reports are no longer acceptable.

One reason for poor performance is the hardware, which can be almost linearly scaled to higher data volumes and more analysis complexity using cloud systems. The use of cloud also enables the modular separation of storage and computing power from data and applications and is therefore generally recommended, but not necessarily the right choice for all companies.

In fact, performance is not only dependent on the hardware, the right choice of software and the right choice of design for data models and data flows also play a crucial role. Because while hardware can be changed or upgraded relatively easily, changing the architecture is associated with much more effort and BI competence. Unsuitable data models or data flows will certainly bring the latest hardware to its knees in its maximum configuration.

6. Cost-effective use and conclusion

Professional cloud systems that can be used for BI systems offer total cost calculators, such as Microsoft Azure, Amazon Web Services and Google Cloud. With these computers – with instruction from an experienced BI expert – not only can costs for the use of hardware be estimated, but ideas for cost optimization can also be calculated. Nevertheless, the cloud is still not the right solution for every company and classic calculations for on-premise solutions are necessary.

Incidentally, cost efficiency can also be increased with a good selection of the right software. Because proprietary solutions are tied to different license models and can only be compared using application scenarios. Apart from that, there are also good open source solutions that can be used largely free of charge and can be used for many applications without compromises.

However, it is wrong to assess the cost of a BI only according to its hardware and software costs. A significant part of cost efficiency is complementary to the aspects for the performance of the BI system, because suboptimal architectures work wastefully and require more expensive hardware than neatly coordinated architectures. The production of the central data supply in adequate quality can save many unnecessary processes of data preparation and many flexible analysis options also make redundant systems unnecessary and lead to indirect savings.

In any case, a BI for companies with many operational processes is always cheaper than no BI. However, if you take a closer look with BI expertise, cost efficiency is often possible.

Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Tableau

Dies ist ein Artikel der Artikel-Serie “BI Tools im Vergleich – Einführung und Motivation“. Solltet ihr gerade erst eingestiegen sein, dann schaut euch ruhig vorher einmal die einführenden Worte und die Ausführungen zur Datenbasis an. Power BI machte den Auftakt und ihr findet den Artikel hier.

Lizenzmodell

Tableau stellt seinen Kunden zu allererst vor die Wahl, wo und von wem die Infrastruktur betrieben werden soll. Einen preislichen Vorteil hat der Kunde bei der Wahl einer selbstverwaltenden Lösung unter Nutzung von Tableau Server. Die Alternative ist eine Cloud-Lösung, bereitgestellt und verwaltet von Tableau. Bei dieser Variante wird Tableau Server durch Tableau Online ersetzt, wobei jede dieser Optionen die gleichen Funktionalitäten mit sich bringen. Bereits das Lizenzmodell definiert unterschiedliche Rollen an Usern, welche in drei verschiedene Lizenztypen unterteilt und unterschiedlich bepreist sind (siehe Grafik). So kann der User die Rolle eines Creators, Explorers oder Viewers einnehmen.Der Creator ist befähigt, alle Funktionen von Tableau zu nutzen, sofern ein Unternehmen die angebotenen Add-ons hinzukauft. Die Lizenz Explorer ermöglicht es dem User, durch den Creator vordefinierte Datasets in Eigenregie zu analysieren und zu visualisieren. Demnach obliegt dem Creator, und somit einer kleinen Personengruppe, die Datenbereitstellung, womit eine Single Source of Truth garantiert werden soll. Der Viewer hat nur die Möglichkeit Berichte zu konsumieren, zu teilen und herunterzuladen. Wobei in Bezug auf Letzteres der Viewer limitiert ist, da dieser nicht die kompletten zugrundeliegenden Daten herunterladen kann. Lediglich eine Aggregation, auf welcher die Visualisierung beruht, kann heruntergeladen werden. Ein Vergleich zeigt die wesentlichen Berechtigungen je Lizenz.

Der Einstieg bei Tableau ist für Organisationen nicht unter 106 Lizenzen (100 Viewer, 5 Explorer, 1 Creator) möglich, und Kosten von mindestens $1445 im Monat müssen einkalkuliert werden.

Wie bereits erwähnt, existieren Leistungserweiterungen, sogennante Add-ons. Die selbstverwaltende Alternative unter Nutzung von Tableau Server (hosted by customer) kann um das Tableau Data Management Add‑on und das Server Management Add‑on erweitert werden. Hauptsächlich zur Serveradministration, Datenverwaltung und -bereitstellung konzipiert sind die Features in vielen Fällen entbehrlich. Für die zweite Alternative (hosted by Tableau) kann der Kunde ebenfalls das Tableau Data Management Add‑on sowie sogenannte Resource Blocks dazu kaufen. Letzteres lässt bereits im Namen einen kapazitätsabhängigen Kostenfaktor vermuten, welcher zur Skalierung dient. Die beiden Add‑ons wiederum erhöhen die Kosten einer jeden Lizenz, was erhebliche Kostensteigerungen mit sich bringen kann. Das Data Management Add‑on soll als Beispiel die Kostenrelevanz verdeutlichen. Es gelten $5,50 je Lizenz für beide Hosting Varianten. Ein Unternehmen bezieht 600 Lizenzen (50 Creator, 150 Explorer und 400 Viewer) und hosted Tableau Server auf einer selbstgewählten Infrastruktur. Beim Zukauf des Add‑ons erhöht sich die einzelne Viewer-Lizenz bei einem Basispreis von $12 um 46%. Eine nicht unrelevante Größe bei der Vergabe neuer Viewer-Lizenzen, womit sich ein jedes Unternehmen mit Wachstumsambitionen auseinandersetzen sollte. Die Gesamtkosten würden nach geschilderter Verteilung der Lizenzen um 24% steigen (Anmerkung: eventuelle Rabatte sind nicht mit einbezogen). Die Tatsache, dass die Zuschläge für alle Lizenzen gelten, kann zumindest kritisch hinterfragt werden.

Ein weiterer, anfangs oft unterschätzter Kostenfaktor ist die Anzahl der Explorer-Lizenzen. Das Verhältnis der Explorer-Lizenzen an der Gesamtanzahl wächst in vielen Fällen mittelfristig nach der Einführungsphase stark an. Häufig wird Tableau als eine neue State of the Art Reporting Lösung mit schönen bunten Bildern betrachtet und dessen eigentliche Stärke, die Generierung von neuen Erkenntnissen mittels Data Discovery, wird unterschätzt. Hier kommt die Explorer Lizenz ins Spiel, welche ca. das Dreifache einer Viewer Lizenz kostet und den User befähigt, tiefer in die Daten einzusteigen.

Nichtdestotrotz kann man behaupten, dass das Lizenzmodell sehr transparent ist. Tableau selbst wirbt damit, dass keine versteckten Kosten auf den Kunden zukommen. Das Lizenzmodell ist aber nicht nur auf die Endkunden ausgerichtet, sondern bietet mit Tableau Server auch ein besonders auf Partner ausgerichtetes Konzept an. Serviceanbieter können so Lizenzen erwerben und in das eigene Angebot zu selbst gewählten Konditionen aufnehmen. Eine Server Instanz reicht aus, da das Produkt auch aus technischer Sicht mit sogenannten Sites auf verschiedene Stakeholder ausgerichtet werden kann.

Community & Features von anderen Entwicklern

Die Bedeutung einer breiten Community soll hier noch einmal hervorgehoben werden. Für Nutzer ist der Austausch über Probleme und Herausforderungen sowie technischer und organisatorischer Art äußerst wichtig, und auch der Softwarehersteller profitiert davon erheblich. Nicht nur, dass der Support teilweise an die eigenen Nutzer abgegeben wird, auch kann der Anbieter bestehende Features zielgerichteter optimieren und neue Features der Nachfrage anpassen. Somit steht die Tableau Community der Power BI Community in nichts nach. Zu den meisten Themen wird man schnell fündig in diversen Foren wie auch auf der Tableau Webseite. Es existiert die klassische Community Plattform, aber auch eine Tableau Besonderheit: Tableau Public. Es handelt sich hierbei um eine kostenlose Möglichkeit eine abgespeckte Version von Tableau zu nutzen und Inhalte auf der gleichnamigen Cloud zu veröffentlichen. Ergänzend sind etliche Lernvideos auf den einschlägigen Seiten fast zu jedem Thema zu finden und komplettieren das Support-Angebot.

Zusätzlich bietet Tableau sogenannte Admin-Tools aus eigenem Hause an, welche als Plug ins eingebunden werden können. Tableau unterscheidet dabei zwischen Community Supported Tools (z.B. TabMon) und Tableau Supported Tools (z.B. Tabcmd).

Ebenfalls bietet Tableau seit der Version 2018.2 dritten Entwicklern eine sogenannte Extensions API an und ermöglicht diesen damit, auf Basis der Tableau-Produkte eigene Produkte zu entwickeln. Erst kürzlich wurde mit Sandboxed Extensions in der Version 2019.4 ein wesentlicher Schritt hin zu einer höheren Datensicherheit gemacht, so dass es zukünftig zwei Gruppen von Erweiterungen geben wird. Die erste und neue Gruppe Sandboxed Extensions beinhaltet alle Erweiterungen, bei denen die Daten das eigene Netzwerk bzw. die Cloud nicht verlassen. Alle übrigen Erweiterungen werden in der zweiten Gruppe Network-Enabled Extensions zusammengefasst. Diese kommunizieren wie gehabt mit der Außenwelt, um den jeweiligen Service bereitzustellen.

Grundsätzlich ist Tableau noch zurückhaltend, wenn es um Erweiterungen des eigenen Produktportfolios geht. Deshalb ist die Liste mit insgesamt 37 Erweiterungen von 19 Anbietern noch recht überschaubar.

Daten laden & transformieren

Bevor der Aufbau der Visualisierungen beginnen kann, müssen die Daten fehlerfrei in Logik und in Homogenität in das Tool geladen werden. Zur Umsetzung dieser Anforderungen bietet sich ein ETL Tool an, und mit der Einführung von Tableau Prep Builder im April 2018 gibt der Softwareentwickler dem Anwender ein entsprechendes Tool an die Hand. Die Umsetzung ist sehr gut gelungen und die Bedienung ist sogar Analysten ohne Kenntnisse von Programmiersprachen möglich. Natürlich verfügen die zur Visualisierung gedachten Tools im Produktsortiment (Tableau Desktop, Server und Online) ebenfalls über (gleiche) Werkzeuge zur Datenmanipulierung. Jedoch verfügt Tableau Prep Builder dank seiner erweiterten Visualisierungen zur Transformation und Zusammenführung von Daten über hervorragende Werkzeuge zur Überprüfung und Analyse der Datengrundlage sowie der eigenen Arbeit.

Als Positivbeispiel ist die Visualisierung zu den JOIN-Operationen hervorzuheben, welche dem Anwender auf einen Blick zeigt, wie viele Datensätze vom JOIN betroffen sind und letztendlich auch, wie viele Datensätze in die Output-Tabelle eingeschlossen werden (siehe Grafik).

Zur Datenzusammenführung dienen klassische JOIN- und UNION-Befehle und die Logik entspricht den SQL-Befehlen. Das Ziel dabei ist die Generierung einer Extract-Datei und somit einer zweidimensionalen Tabelle für den Bau von Visualisierungen.

Exkurs – Joins in Power BI:

Erst bei der Visualisierung führt Power BI (im Hintergrund) die Daten durch Joins verschiedener Tabellen zusammen, sofern man vorher ein Datenmodell fehlerfrei definiert hat und die Daten nicht bereits mittels Power Query zusammengeführt hat.

Alternativ können auch diverse Datenquellen in das Visualisierungstool geladen und entsprechend des Power BI-Ansatzes Daten zusammengeführt werden. Dieses sogenannte Data Blending rückt seit der Einführung von Tableau Prep Builder immer mehr in den Hintergrund und Tableau führt die User auch hin zu einer weiteren Komponente: Tableau Prep Conductor. Es ist Bestandteil des bereits erwähnten, kostenpflichtigen Tableau Data Management Add-ons und ergänzt die eingeschränkte Möglichkeit, in Tableau Prep Builder automatisierte Aktualisierungen zu planen.

Kalkulationen können, wie auch bei Power BI, teilweise über ein Userinterface (UI) getätigt werden. Jedoch bietet das UI weniger Möglichkeiten, die wirklich komplizierten Berechnungen vorzunehmen, und der User wird schneller mit der von Tableau entwickelten Sprache konfrontiert. Drei Kategorien von Berechnungen werden unterschieden:

  • Einfache Berechnungen
  • Detailgenauigkeits-Ausdrücke (Level of Detail, LOD)
  • Tabellenberechnungen

Es gibt zwei wesentliche Fragestellungen bei der Auswahl der Berechnungsmethode.

1. Was soll berechnet werden? => Detailgenauigkeit?

Diese Frage klingt auf den ersten Blick simpel, kann aber komplexe Ausmaße annehmen. Tableau gibt hierzu aber einen guten Leitfaden für den Start an die Hand.

2. Wann soll berechnet werden?

Die Wahl der Berechnungsmethode hängt auch davon ab, wann welche Berechnung von der Software durchgeführt wird. Die Reihenfolge der Operationen zeigt die folgende Grafik.

Man braucht einiges an Übung, bis man eine gewisse Selbstsicherheit erlangt hat. Deshalb ist ein strukturiertes Vorgehen für komplexe Vorhaben ratsam.

Daten laden & transformieren: AdventureWorks2017Dataset

Wie bereits im ersten Artikel beschrieben, ist es nicht sehr sinnvoll, ein komplettes Datenmodell in ein BI-Tool zu laden, insbesondere wenn man nur wenige Informationen aus diesem benötigt. Ein für diese Zwecke angepasster View in der Datenbasis wäre aus vielerlei Hinsicht näher an einem Best Practice-Vorgehen. Nicht immer hat man die Möglichkeit, Best Practice im Unternehmen zu leben => siehe Artikel 1 der Serie.

Erst durch die Nutzung von Tableau Prep wurde die komplexe Struktur der Daten deutlich. In Power BI fiel bei der Bereitstellung der Tabellen nicht auf, dass die Adressdaten zu den [Store Contact] nicht in der Tabelle [Adress] zu finden sind. Erst durch die Nutzung von Tableau Prep und einer Analyse zu den Joins, zeigte das Fehlen zuvor genannter Adressen für Stores auf. Weiterhin zeigte die Analyse des Joins von Handelswaren und dazugehöriger Lieferanten auch eine m:n Beziehung auf und somit eine Vervielfachung der Datensätze der output Tabelle.

Kurzum: Tableau Prep ist ein empfehlenswertes Tool, um die Datenbasis schnell zu durchdringen und aufwendige Datenbereitstellungen vorzunehmen.

Daten visualisieren

Erwartungsgemäß sind im Vergleich zwischen Tableau und Power BI einige Visualisierungen leichter und andere dagegen schwerer aufzubauen. Grundsätzlich bieten beide Tools einige vorprogrammierte Visualisierungsobjekte an, welche ohne großen Aufwand erstellt werden können. Interessant wird es beim Vergleich der Detailgenauigkeit der Visualisierungen, wobei es nebensächlich ist, ob es sich dabei um ein Balken- oder Liniendiagramm handelt.

Hands on! Dazu lädt Tableau ein, und das ist auch der beste Weg, um sich mit der Software vertraut zu machen. Für einen einfacheren Start sollte man sich mit zwei wesentlichen Konzepten vertraut machen:

Reihenfolge der Operationen

Yep! Wir hatten das Thema bereits. Ein Blick auf die Grafik beim Basteln einzelner Visualisierungen kann helfen! Jeder Creator und Explorer sollte sich vorher mit der Reihenfolge von Operationen vertraut machen. Das Konzept ist nicht selbsterklärend und Fehler fallen nicht sofort auf. Schaut einmal HIER rein! Tableau hat sich eine Stunde Zeit genommen, um das Konzept anhand von Beispielen zu erklären.

Starre Anordnung von Elementen

Visualisierungen werden erst in einem extra Arbeitsblatt entworfen und können mit anderen Arbeitsblättern in einem Dashboard verbaut werden. Die Anordnung der Elemente auf dem Dashboard kann frei erfolgen und/oder Elemente werden in einer Objekthierarchie abgelegt. Letzteres eignet sich gut für den Bau von Vorlagen und ist somit eine Stärke von Tableau. Das Vorgehen dabei ist nicht trivial, das heißt ein saloppes Reinschmeißen von Visualisierungen führt definitiv nicht zum Ziel.
Tim erklärt ziemlich gut, wie man vorgehen kann => HIER.

Tableau ist aus der Designperspektive limitiert, weshalb das Endergebnis, das Dashboard,  nicht selten sehr eckig und kantig aussieht. Einfache visuelle Anpassungen wie abgerundete Kanten von Arbeitsblättern/Containern sind nicht möglich. Designtechnisch hat Tableau daher noch Luft nach oben!

Fazit

Der Einstieg für kleine Unternehmen mit Tableau ist nur unter sehr hohem Kostenaufwand möglich, aufgrund von preisintensiven Lizenzen und einer Mindestabnahme an Lizenzen. Aber auch bei einem hohen Bedarf an Lizenzen befindet sich Tableau im höheren Preissegment. Jedoch beinhalten Tableaus Lizenzgebühren bereits Kosten, welche bei der Konkurrenz erst durch die Nutzung ersichtlich werden, da bei ihnen die Höhe der Kosten stärker von der beanspruchten Kapazität abhängig ist. Tableau bietet seinen Kunden damit eine hohe Transparenz über ein zwar preisintensives, aber sehr ausgereiftes Produktportfolio.

Tableau legt mit einer lokalen Option, welche die gleichen Funktionalitäten beinhaltet wie die cloudbasierte Alternative, ein Augenmerk auf Kunden mit strengen Data Governance-Richtlinien. Sandboxed Extensions sind ein weiteres Beispiel für das Bewusstsein für eine hohe Datensicherheit. Jedoch ist das Angebot an Extensions, also das Angebot dritter Entwickler, ausbaufähig. Eine breit aufgestellte Community bietet nicht nur dritten Entwicklern eine gute Geschäftsgrundlage, sondern auch Nutzern zu fast jedem Thema eine Hilfestellung.

Tableau Prep Builder => TOP!

Mit diesem Tool kann die Datengrundlage super einfach analysiert werden und Datenmanipulationen sind einfach durchzuführen. Die Syntax und die Verwendung von Berechnungen bedarf einiger Übung, aber wenn man die wesentlichen Konzepte verstanden hat, dann sind Berechnungen schnell erstellt.

Ein Dashboard kann zu 90 % in fast jedem Tool gleich aussehen. Der Weg dorthin ist oft ein anderer und je nach Anforderung bei einem Tool leichter als bei einem anderen. Tableau bietet ein komplexes Konzept, sodass auch die außergewöhnlichsten Anforderungen erfüllt werden können. Jedoch ist das zugrundliegende Design oft sehr kantig und nicht immer zeitgemäß.

Fortsetzung folgt… MicroStrategy

Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Power BI von Microsoft

 

Den Auftakt dieser Artikelserie zum Vergleich von BI-Tools macht die Softwarelösung Power BI von Microsoft. Solltet ihr gerade erst eingestiegen sein, dann schaut euch ruhig vorher einmal die einführenden Worte und die Ausführungen zur Datenbasis an.

Lizenzmodell

Power BI ist in seinem Kern ein Cloud-Dienst und so ist auch die Ausrichtung des Lizenzmodells. Der Bezug als Stand-Alone SaaS ist genauso gut möglich, wie auch die Nutzung von Power BI im Rahmen des Serviceportfolios Office 365 von Microsoft. Zusätzlich besteht aber auch die Möglichkeit die Software lokal, also on premise laufen zu lassen. Beachten sollten man aber die eingeschränkte Funktionalität gegenüber der cloudbasierten Alternative.

Power BI Desktop, das Kernelement des Produktportfolios, ist eine frei verfügbare Anwendung. Damit schafft Microsoft eine geringe Einstiegsbarriere zur Nutzung der Software. Natürlich gibt es, wie auf dem Markt üblich, Nutzungsbeschränkungen, welche den User zum Kauf animieren. Interessanterweise liegen diese Limitierungen nicht in den wesentlichen Funktionen der Software selbst, also nicht im Aufbau von Visualisierungen, sondern vor allem in der beschränkten Möglichkeit Dashboards in einem Netzwerk zu teilen. Beschränkt auch deshalb, weil in der freien Version ebenfalls die Möglichkeit besteht, die Dashboards teilen zu können, indem eine Datei gespeichert und weiter versendet werden kann. Microsoft rät natürlich davon ab und verweist auf die Vorteile der Power BI Pro Lizenz. Dem ist i.d.R. zuzustimmen, da (wie im ersten Artikel näher erläutert) ein funktionierendes Konzept zur Data Governance die lokale Erstellung von Dashboards und manuelle Verteilung nicht erlauben würde. Sicherlich gibt es Firmen die Lizenzkosten einsparen wollen und funktionierende Prozesse eingeführt haben, um eine Aktualität und Korrektheit der Dashboards zu gewährleisten. Ein Restrisiko bleibt! Demgegenüber stehen relativ geringe Lizenzkosten mit $9,99 pro Monat/User für eine Power BI Pro Lizenz, nutzt man die cloud-basierte Variante mit dem Namen Power BI Service. Das Lizenzmodell ist für den Einstieg mit wenigen Lizenzen transparent gestaltet und zudem besteht keine Verpflichtung zur Abnahme einer Mindestmenge an Lizenzen, also ist der Einstieg auch für kleine Unternehmen gut möglich. Das Lizenzmodell wird komplexer bei intensivierter Nutzung der Cloud (Power BI Service) und dem zeitgleichen Wunsch, leistungsfähige Abfragen durchzuführen und große Datenmengen zu sichern. Mit einer Erweiterung der Pro Lizenz auf die Power BI Premium Lizenz, kann der Bedarf nach höheren Leistungsanforderungen gedeckt werden. Natürlich sind mit diesem Upgrade Kapazitätsgrenzen nicht aufgehoben und die Premium Lizenz kann je nach Leistungsanforderungen unterschiedliche Ausprägungen annehmen und Kosten verursachen. Microsoft hat sogenannte SKU´s definiert, welche hier aufgeführt sind. Ein Kostenrechner steht für eine Kostenschätzung online bereit, wobei je nach Anforderung unterschiedliche Parameter zu SKU`s (Premium P1, P2, P3) und die Anzahl der Pro Lizenzen wesentliche Abweichungen zum kalkulierten Preis verursachen kann. Die Kosten für die Premium P1 Lizenz belaufen sich auf derzeit $4.995 pro Monat und pro Speicherressource (Cloud), also i.d.R. je Kunde. Sollte eine cloud-basierte Lösung aus Kosten, technischen oder sogar Data Governance Gründen nicht möglich sein, kann der Power BI Report Server auf einer selbst gewählten Infrastruktur betrieben werden. Eine Premium Lizenz ermöglicht die lokale Bereitstellung der Software.

Anmerkung: Sowohl die Pro als auch die Premium Lizenz umfassen weitere Leistungen, welche in Einzelfällen ähnlich bedeutend sein können.

Um nur einige wenige zu nennen:

  • Eingebettete Dashboards auf Webseiten oder anderer SaaS Anwendungen
  • Nutzung der Power BI mobile app
  • Inkrementelle Aktualisierung von Datenquellen
  • Erhöhung der Anzahl automatischer Aktualisierungen pro Tag (Pro = 8)
  • u.v.m.

Community & Features von anderen Entwicklern

Power BI Benutzer können sich einer sehr großen Community erfreuen, da diese Software sich laut Gartner unter den führenden BI Tools befindet und Microsoft einen großen Kundenstamm vorzuweisen hat. Dementsprechend gibt es nicht nur auf der Microsoft eigenen Webseite https://community.powerbi.com/ eine Vielzahl von Themen, welche erörtert werden, sondern behandeln auch die einschlägigen Foren Problemstellungen und bieten Infomaterial an. Dieser große Kundenstamm bietet eine attraktive Geschäftsgrundlage für Entwickler von Produkten, welche komplementär oder gar substitutiv zu einzelnen Funktionen von Power BI angeboten werden. Ein gutes Beispiel für einen ersetzenden Service ist das Tool PowerBI Robots, welches mit Power BI verbunden, automatisch generierte E-Mails mit Screenshots von Dashboards an beliebig viele Personen sendet. Da dafür keine Power BI Pro Lizenz benötigt wird, hebelt dieser Service die wichtige Veröffentlichungsfunktion und damit einen der Hauptgründe für die Beschaffung der Pro Lizenz teilweise aus. Weiterhin werden Features ergänzt, welche noch nicht durch Microsoft selbst angeboten werden, wie z.B. die Erweiterung um ein Process Mining Tool namens PAFnow. Dieses und viele weitere Angebote können auf der Marketplace-Plattform heruntergeladen werden, sofern man eine Pro Lizenz besitzt.

Daten laden: Allgemeines

Ein sehr großes Spektrum an Datenquellen wird von Power BI unterstützt und fast jeder Nutzer sollte auf seinen Datenbestand zugreifen können. Unterstützte Datenquellen sind natürlich diverse Textdateien, SaaS verschiedenster Anbieter und Datenbanken jeglicher Art, aber auch Python, R Skripte sowie Blank Queries können eingebunden werden. Ebenfalls besteht die Möglichkeit mit einer ODBC-Schnittstelle eine Verbindung zu diversen, nicht aufgelisteten Datenquellen herstellen zu können. Ein wesentlicher Unterschied zwischen den einzelnen Datenquellen besteht in der Limitierung, eine direkte Verbindung aufsetzen zu können, eine sogenannte DirectQuery. In der Dokumentation zu Datenquellen findet man eine Auflistung mit entsprechender Info zur DirectQuery. Die Alternative dazu ist ein Import der Daten in Kombination mit regelmäßig durchgeführten Aktualisierungen. Mit Dual steht dem Anwender ein Hybrid aus beiden Methoden zur Verfügung, welcher in besonderen Anwendungsfällen sinnvoll sein kann. Demnach können einzelne Tabellen als Dual definiert und die im Folgenden beschriebenen Vorteile beider Methoden genutzt werden.

Import vs DirectQuery

Welche Verbindung man wählen sollte, hängt von vielen Faktoren ab. Wie bereits erwähnt, besteht eine Limitierung von 8 Aktualisierungen pro Tag und je Dataset bei importierten Datenquellen, sofern man nur eine Pro Lizenz besitzt. Mit der Nutzung einer DirectQuery besteht diese Limitierung nicht. Ebenfalls existiert keine Beschränkung in Bezug auf die Upload-Größe von 1GB je Dataset. Eine stetige Aktualität der Reports ist unter der Einstellung DirectQuery selbst redend.

Wann bringt also der Import Vorteile?

Dieser besteht im Grunde in den folgenden technischen Limitierungen von DirectQuery:

  • Es können nicht mehr als 1 Mio. Zeilen zurückgegeben werden (Aggregationen wiederum können über mehr Zeilen laufen).
  • Es können nur eingeschränkt Measures (Sprache DAX) geschrieben werden.
  • Es treten Fehler im Abfrageeditor bei übermäßiger Komplexität von Abfragen auf.
  • Zeitintelligenzfunktionen sind nicht verfügbar.

Daten laden: AdventureWorks2017Dataset

Wie zu erwarten, verlief der Import der Daten reibungslos, da sowohl die Datenquelle als auch das Dataset Produkte von Microsoft sind. Ein Import war notwendig, um Measures unter Nutzung von DAX anzuwenden. Power BI ermöglichte es, die Daten schnell in das Tool zu laden.

Beziehungen zwischen Datentabellen werden durch die Software entweder aufgrund von automatischer Erkennung gleicher Attribute über mehrere Tabellen hinweg oder durch das Laden von Metadaten erkannt. Aufgrund des recht komplexen und weit verzweigten Datasets schien dieses Feature im ersten Moment von Vorteil zu sein, erst in späteren Visualisierungsschritten stellte sich heraus, dass einige Verbindungen nicht aus den Metadaten geladen wurden, da eine falsch gesetzte Beziehung durch eine automatische Erkennung gesetzt wurde und so die durch die Metadaten determinierte Beziehung nicht übernommen werden konnte. Lange Rede kurzer Sinn: Diese Automatisierung ist arbeitserleichternd und nützlich, insbesondere für Einsteiger, aber das manuelle Setzen von Beziehungen kann wenig auffällige Fehler vermeiden und fördert zugleich das eigene Verständnis für die Datengrundlage. Microsoft bietet seinen Nutzer an, diese Features zu deaktivieren. Das manuelle Setzen der Beziehungen ist über das Userinterface (UI) im Register „Beziehungen“ einfach umzusetzen. Besonders positiv ist die Verwirklichung dieses Registers, da der Nutzer ein einfach zu bedienendes Tool zur Strukturierung der Daten erhält. Ein Entity-Relationship-Modell (ERM) zeigt das Resultat der Verknüpfung und zugleich das Datenmodel gemäß dem Konzept eines Sternenschemas.

Daten transformieren

Eines der wesentlichen Instrumente zur Transformierung von Daten ist Power Query. Diese Software ist ebenfalls ein etablierter Bestandteil von Excel und verfügt über ein gelungenes UI, welches die Sprache M generiert. Ca. 95% der gewünschten Daten Transformationen können über das UI durchgeführt werden und so ist es in den meisten Fällen nicht notwendig, M schreiben zu müssen. Durch das UI ermöglicht Power Query, wesentliche Aufgaben wie das Bereinigen, Pivotieren und Zusammenführen von Daten umzusetzen. Aber es ist von Vorteil, wenn man sich zumindest mit der Syntax auskennt und die Sprache in groben Zügen versteht. Die Sprache M wie auch das UI, welches unter anderem die einzelnen Bearbeitungs-/Berechnungsschritte aufzeigt, ist Workflow-orientiert. Das UI ist gut strukturiert, und Nutzer finden schnellen Zugang zur Funktionsweise. Ein sehr gut umgesetztes Beispiel ist die Funktion „Spalten aus Beispielen“. In nur wenigen Schritten konnten der Längen- und Breitengrad aus einer zusammengefassten Spalte getrennt werden. Den erzeugten M-Code und den beschriebenen Workflow seht ihr in der folgenden Grafik.

Das Feature zur Zusammenführung von Tabellen ist jedoch problematisch, da das UI von Power Query dem Nutzer keine vorprogrammierten Visualisierungen o.ä. an die Hand gibt, um die Resultate überprüfen zu können. Wie bei dem Beispiel Dataset von Microsoft, welches mit über 70 Tabellen eine relativ komplexe Struktur aufweist, können bei unzureichender Kenntnis über die Struktur der Datenbasis Fehler entstehen. Eine mögliche Folge können die ungewollte Vervielfachung von Zeilen (Kardinalität ist „viele zu viele“) oder gar das Fehlen von Informationen sein (nur eine Teilmenge ist in die Verknüpfung eingeschlossen). Zur Überprüfung der JOIN Ergebnisse können die drei genannten Register (siehe obige Grafik) dienen, aber ein Nutzer muss sich selbst ein eigenes Vorgehen zur Überwachung der korrekten Zusammenführung überlegen.

Nachdem die Bearbeitung der Daten in Power Query abgeschlossen ist und diese in Power BI geladen werden, besteht weiterhin die Möglichkeit, die Daten unter Nutzung von DAX zu transformieren. Insbesondere Measures bedienen sich ausschließlich dieser Sprache und ein gutes Auto-Fill-Feature mit zusätzlicher Funktionsbeschreibung erleichtert das Schreiben in DAX. Dynamische Aggregationen und etliche weitere Kalkulationen sind denkbar. Nachfolgend findet ihr einige wenige Beispiele, welche auch im AdventureWorks Dashboard Anwendung finden:

Measures können komplexe Formen annehmen und Power BI bietet eine sehr gute Möglichkeit gebräuchliche Berechnungen über sogenannte Quickmeasures (QM) vorzunehmen. Ähnlich wie für die Sprache M gibt es ein UI zur Erstellung dieser, ohne eine Zeile Code schreiben zu müssen. Die Auswahl an QM ist groß und die Anwendungsfälle für die einzelnen QM sind vielfältig. Als Beispiel könnt ihr euch das Measure „Kunden nach Year/KPI/Category“ im bereitgestellten AdventureWorks Dashboard anschauen, welches leicht abgewandelt auf Grundlage des QM „Verkettete Werteliste“ erstellt wurde. Dieses Measure wurde als dynamischer Titel in das Balkendiagramm eingebunden und wie das funktioniert seht ihr hier.

Daten visualisieren

Der letzte Schritt, die Visualisierung der Daten, ist nicht nur der wichtigste, sondern auch der sich am meisten unterscheidende Schritt im Vergleich der einzelnen BI-Tools. Ein wesentlicher Faktor dabei ist die Arbeitsabfolge in Bezug auf den Bau von Visualisierungen. Power BI ermöglicht dem Nutzer, einzelne Grafiken in einem UI zu gestalten und in dem selbigen nach Belieben anzuordnen. Bei Tableau und Looker zum Beispiel werden die einzelnen Grafiken in separaten UIs gestaltet und in einem weiteren UI als Dashboard zusammengesetzt. Eine Anordnung der Visualisierungen ist in Power BI somit sehr flexibel und ein Dashboard kann in wenigen Minuten erstellt werden. Verlieren kann man sich in den Details, fast jede visuelle Vorstellung kann erfüllt werden und in der Regel sind diese nur durch die eigene Zeit und das Know-How limitiert. Ebenfalls kann das Repertoire an Visualisierungen um sogenannte Custom Visualizations erweitert werden. Sofern man eine Pro Lizenz besitzt, ist das Herunterladen dieser Erweiterungen unter AppSource möglich.

Eine weitere Möglichkeit zur Anreicherung von Grafiken um Detailinformationen, besteht über das Feature Quickinfo. Sowohl eine schnell umsetzbare und somit wenig detaillierte Einbindung von Details ist möglich, aber auch eine aufwendigere Alternative ermöglicht die Umsetzung optisch ansprechender und sehr detaillierter Quickinfos.

Das Setzen von Filtern kann etliche Resultate und Erkenntnisse mit sich bringen. Dem Nutzer können beliebige Ansichten bzw. Filtereinstellungen in sogenannten Bookmarks gespeichert werden, sodass ein einziger Klick genügt. In dem AdventureWorks Dashboard wurde ein nützliches Bookmark verwendet, welches dem Zurücksetzen aller Filter dient.

Erstellt man Visualisierungen im immer gleichen Format, dann lohnt es sich ein eigenes Design in JSON-Format zu erstellen. Wenn man mit diesem Format nicht vertraut ist, kann man eine Designvorlage über das Tool Report Theme Generator V3 sehr einfach selbst erstellen.

Existiert ein Datenmodell und werden Daten aus verschiedenen Tabellen im selben Dashboard zusammengestellt (siehe auch Beispiel Dashboard AdventureWorks), dann werden entsprechende JOIN-Operationen im Hintergrund beim Zusammenstellen der Visualisierung erstellt. Ob das Datenmodell richtig aufgebaut wurde, ist oft erst in diesem Schritt erkennbar und wie bereits erwähnt, muss sich ein jeder Anwender ein eigenes Vorgehen überlegen, um mit Hilfe dieses Features die vorausgegangenen Schritte zu kontrollieren.

Warum braucht Power BI eine Python Integration?

Interessant ist dieses Feature in Bezug auf Machine Learning Algorithmen, welche direkt in Power BI integriert werden können. Python ist aber auch für einige Nutzer eine gern genutzte Alternative zu DAX und M, sofern man sich mit diesen Sprachen nicht auseinandersetzen möchte. Zwei weitere wesentliche Gründe für die Nutzung von Python sind Daten zu transformieren und zu visualisieren, unter Nutzung der allseits bekannten Plots. Zudem können weitere Quellen eingebunden werden. Ein Vorteil von Python ist dessen Repertoire an vielen nützlichen Bibliotheken wie pandas, matplotlib u.v.m.. Jedoch ist zu bedenken, dass die Python-Skripte zur Datenbereinigung und zur Abfrage der Datenquelle erst durch den Data Refresh in Power BI ausgeführt werden. In DAX geschriebene Measures bieten den Vorteil, dass diese mehrmals verwendet werden können. Ein Python-Skript hingegen muss kopiert und demnach auch mehrfach instandgehalten werden.

Es ist ratsam, Python in Power BI nur zu nutzen, wenn man an die Grenzen von DAX und M kommt.

Fazit

Das Lizenzmodel ist stark auf die Nutzung in der Cloud ausgerichtet und zudem ist die Funktionalität der Software, bei einer lokalen Verwendung (Power Bi Report Server) verglichen mit der cloud-basierten Variante, eingeschränkt. Das Lizenzmodell ist für den Power BI Neuling, welcher geringe Kapazitäten beansprucht einfach strukturiert und sehr transparent. Bereits kleine Firmen können so einen leichten Einstieg in Power BI finden, da auch kein Mindestumsatz gefordert ist.

Gut aufbereitete Daten können ohne großen Aufwand geladen werden und bis zum Aufbau erster Visualisierungen bedarf es nicht vieler Schritte, jedoch sind erste Resultate sehr kritisch zu hinterfragen. Die Kontrolle automatisch generierter Beziehungen und das Schreiben von zusätzlichen DAX Measures zur Verwendung in den Visualisierungen sind in den meisten Fällen notwendig, um eine korrekte Darstellung der Zahlen zu gewährleisten.

Die Transformation der Daten kann zum großen Teil über unterschiedliche UIs umgesetzt werden, jedoch ist das Schreiben von Code ab einem gewissen Punkt unumgänglich und wird auch nie komplett vermeidbar sein. Power BI bietet aber bereits ein gut durchdachtes Konzept.

Im Großen und Ganzen ist Power BI ein ausgereiftes und sehr gut handhabbares Produkt mit etlichen Features, ob von Microsoft selbst oder durch Drittanbieter angeboten. Eine große Community bietet ebenfalls Hilfestellung bei fast jedem Problem, wenn dieses nicht bereits erörtert wurde. Hervorzuheben ist der Kern des Produkts: die Visualisierungen. Einfach zu erstellende Visualisierungen jeglicher Art in einem ansprechenden Design grenzen dieses Produkt von anderen ab.

Fortsetzung: Tableau wurde als zweites Tool dieser Artikelserie näher beleuchtet.

Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Datengrundlage

Dieser Artikel wird als Fortsetzung des ersten Artikels, einer Artikelserie zu BI Tools, die Datengrundlage erläutern.

Als Datengrundlage sollen die Trainingsdaten – AdventureWorks 2017 – von Microsoft dienen und Ziel soll es sein, ein möglichst gleiches Dashboard in jedem dieser Tools zu erstellen.

Bei der Datenbasis handelt es sich bereits um ein relationales Datenbankmodel mit strukturierten Daten, welches als Datei-Typ .bak zur Verfügung steht. Die Daten sind bereits bereinigt und normalisiert, sowie bestehen auch bereits Beziehungen zwischen den Tabellen. Demnach fallen sowohl aufwendige Datenbereinigungen weg, als auch der Aufbau eines relationalen Datenmodells im Dashboard. In den meisten Tools ist beides möglich, wenn auch nicht das optimale Programm. Vor allem sollte vermieden werden Datenbereinigungen in BI Tools vorzunehmen. Alle Tools bieten einem die Möglichkeit strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedensten Datenquellen zu importieren. Die Datenquelle wird SQL Server von Microsoft sein, da die .bak Datei nicht direkt in die meisten Dashboards geladen werden kann und zudem auf Grund der Datenmenge ein kompletter Import auch nicht ratsam ist. Aus Gründen der Performance sollten nur die für das Dashboard relevanten Daten importiert werden. Für den Vergleich werden 15 von insgesamt 71 Tabellen importiert, um Visualisierungen für wesentliche Geschäftskennzahlen aufzubauen. Die obere Grafik zeigt das Entity-Relationship-Modell (ERM) zu den relevanten Tabellen. Die Datengrundlage eignet sich sehr gut für tiefer gehende Analysen und bietet zugleich ein großes Potential für sehr ausgefallene Visualisierungen. Im Fokus dieser Artikelserie soll aber nicht die Komplexität der Grafiken, sondern die allgemeine Handhabbarkeit stehen. Allgemein besteht die Gefahr, dass die Kernaussagen eines Reports in den Hintergrund rücken bei der Verwendung von zu komplexen Visualisierungen, welche lediglich der Ästhetik dienlich sind.

Eine Beschränkung soll gelten: So soll eine Manipulation von Daten lediglich in den Dashboards selbst vorgenommen werden. Bedeutet das keine Tabellen in SQL Server geändert oder Views erstellt werden. Gehen wir einfach Mal davon aus, dass der Data Engineer Haare auf den Zähnen hat und die Zuarbeit in jeglicher Art und Weise verwehrt wird.

Also ganz nach dem Motto: Help yourself! 😉

Daten zum Üben gibt es etliche. Einfach Mal Github, Kaggle oder andere Open Data Quellen anzapfen. Falls ihr Lust habt, dann probiert euch doch selber einmal an den Dashboards. Ihr solltet ein wenig Zeit mitbringen, aber wenn man erstmal drin ist macht es viel Spaß und es gibt immer etwas neues zu entdecken! Das erste Dashboard und somit die Fortsetzung dieser Artikelserie wird  Power BI als Grundlage haben.

Hier ein paar Links um euch startklar zu machen, falls das Interesse in euch geweckt wurde.

Dataset: AdventureWorks 2017

MS SQL Server

MS SSMS

MS Power BI (Desktop)

Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Einführung und Motivation

„Mit welchem BI-Tool arbeitest du am liebsten?“ Mit dieser Frage werde ich dieser Tage oft konfrontiert. Meine klassische Antwort und eine typische Beraterantwort: „Es kommt darauf an.“ Nach einem Jahr als Berater sitzt diese Antwort sicher, aber gerade in diesem Fall auch begründet. Auf den Analytics und Business Intelligence Markt drängen jedes Jahr etliche neue Dashboard-Anbieter und die etablierten erweitern Services und Technik in rasantem Tempo. Zudem sind die Anforderungen an ein BI-Tool höchst unterschiedlich und von vielen Faktoren abhängig. Meine Perspektive, also die Anwenderperspektive eines Entwicklers, ist ein Faktor und auch der Kern dieser Artikelserie. Um die Masse an Tools auf eine machbare Anzahl runter zu brechen werde ich die bekanntesten Tools im Vergleich ausprobieren und hier vorstellen. Die Aufgabe ist also schnell erklärt: Ein Dashboard mit den gleichen Funktionen und Aussagen in unterschiedlichen Tools erstellen. Im Folgenden werde ich auch ein paar Worte zur Bewertungsgrundlage und zur Datengrundlage verlieren.

Erstmal kurz zu mir: Wie bereits erwähnt arbeite ich seit einem Jahr als Berater, genauer als Data Analyst in einem BI-Consulting Unternehmen namens DATANOMIQ. Bereits davor habe ich mich auf der anderen Seite der Macht, quasi als Kunde eines Beraters, viel mit Dashboards beschäftigt. Aber erst in dem vergangenen Jahr wurde mir die Fülle an BI Tools bewusst und der Lerneffekt war riesig. Die folgende Grafik zeigt alle Tools welche ich in der Artikelserie vorstellen möchte.

Gartner’s Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platform führt jedes Jahr eine Portfolioanalyse über die visionärsten und bedeutendsten BI-Tools durch, unter der genannten befindet sich nur eines, welches nicht in dieser Übersicht geführt wird, ich jedoch als potenziellen Newcomer für die kommenden Jahre erwarte. Trotz mittlerweile einigen Jahren Erfahrung gibt es noch reichlich Potential nach oben und viel Neues zu entdecken, gerade in einem so direkten Vergleich. Also seht mich ruhig als fortgeschrittenen BI-Analyst, der für sich herausfinden will, welche Tools aus Anwendersicht am besten geeignet sind und vielleicht kann ich dem ein oder anderen auch ein paar nützliche Tipps mit auf den Weg geben.

Was ist eigentlich eine „Analytical and Business Intelligence Platform“?

Für alle, die komplett neu im Thema sind, möchte ich erklären, was eine Analytical and Business Intelligence Platform in diesem Kontext ist und warum wir es nachfolgend auch einfach als BI-Tool bezeichnen können. Es sind Softwarelösungen zur Generierung von Erkenntnissen mittels Visualisierung und Informationsintegration von Daten. Sie sollten einfach handhabbar sein, weil der Nutzer für die Erstellung von Dashboards keine speziellen IT-Kenntnisse mitbringen muss und das Userinterface der jeweiligen Software einen mehr oder minder gut befähigt die meisten Features zu nutzen. Die meisten und zumindest die oben genannten lassen sich aber auch um komplexere Anwendungen und Programmiersprachen erweitern. Zudem bestimmt natürlich auch der Use Case den Schwierigkeitsgrad der Umsetzung.

Cloudbasierte BI Tools sind mittlerweile der Standard und folgen dem allgemeinen Trend. Die klassische Desktop-Version wird aber ebenfalls von den meisten angeboten. Von den oben genannten haben lediglich Data Studio und Looker keine Desktop- Version. Für den einfachen User macht das keinen großen Unterschied, welche Version man nutzt. Aber für das Unternehmen in Gesamtheit ist es ein wesentlicher Entscheidungsfaktor für die Wahl der Software und auch auf den Workflow des Developers bzw. BI-Analyst kann sich das auswirken.

Unternehmensperspektive: Strategie & Struktur

Die Unternehmensstrategie setzt einen wesentlichen Rahmen zur Entwicklung einer Datenstrategie worunter auch ein anständiges Konzept zur Data Governance gehört.

Ein wesentlicher Punkt der Datenstrategie ist die Verteilung der BI- und Datenkompetenz im Unternehmen. An der Entwicklung der Dashboards arbeiten in der Regel zwei Parteien, der Developer, der im Unternehmen meistens die Bezeichnung BI- oder Data Analyst hat, und der Stakeholder, also einzelner User oder die User ganzer Fachabteilungen.

Prognose: Laut Gartner wird die Anzahl der Daten- und Analyse-Experten in den Fachabteilungen, also die Entwickler und Benutzer von BI Tools, drei Mal so schnell wachsen verglichen mit dem bereits starken Wachstum an IT-Fachkräften.

Nicht selten gibt es für ein Dashboard mehrere Stakeholder verschiedener Abteilungen. Je nach Organisation und Softwarelösung mit unterschiedlich weitreichenden Verantwortlichkeiten, was die Entwicklung eines Dashboards an geht.

Die obige Grafik zeigt die wesentlichen Prozessschritte von der Konzeption bis zum fertigen Dashboard und drei oft gelebte Konzepte zur Verteilung der Aufgaben zwischen dem User und dem Developer. Natürlich handelt es sich fast immer um einen iterativen Prozess und am Ende stellen sich auch positive Nebenerkenntnisse heraus. Verschiedene Tools unterstützen durch Ihre Konfiguration und Features verschiedene Ansätze zur Aufgabenverteilung, auch wenn mit jedem Tool fast jedes System gelebt werden kann, provozieren einige Tools mit ihrem logischen Aufbau und dem Lizenzmodell zu einer bestimmten Organisationsform. Looker zum Beispiel verkauft mit der Software das Konzept, dem User eine größere Möglichkeit zu geben, das Dashboard in Eigenregie zu bauen und gleichzeitig die Datenhoheit an den richtigen Stellen zu gewährleisten (mittlerer Balken in der Grafik). Somit wird dem User eine höhere Verantwortung übertragen und weit mehr Kompetenzen müssen vermittelt werden, da der Aufbau von Visualisierung ebenfalls Fehlerpotential in sich birgt. Ein Full‑Service hingegen unterstützt das Konzept fast aller Tools durch Zuweisen von Berechtigungen. Teilweise werden aber gewisse kostenintensive Features nicht genutzt oder auf Cloud-Lizenzen verzichtet, so dass jeder Mitarbeiter unabhängig auf einer eigenen Desktop-Version arbeitet, am Ende dann leider die Single Source of Truth nicht mehr gegeben ist. Denn das führt eigentlich gezwungenermaßen dazu, dass die User sich aus x beliebigen Datentöpfen bedienen, ungeschultes Personal falsche Berechnungen anstellt und am Ende die unterschiedlichen Abteilungen sich mit schlichtweg falschen KPIs überbieten. Das spricht meistens für ein Unternehmen ohne vollumfängliches Konzept für Data Governance bzw. einer fehlenden Datenstrategie.

Zu dem Thema könnte man einen Roman schreiben und um euch diesen zu ersparen, möchte ich kurz die wichtigsten Fragestellungen aus Unternehmensperspektive aufzählen, ohne Anspruch auf Vollständigkeit:

  • Wann wird ein Return on Invest (ROI) realisiert werden?
  • Wie hoch ist mein Budget für BI-Lösungen?
  • Sollen die Mitarbeiter mit BI-Kompetenz zentral oder dezentral organisiert sein?
  • Wie ist meine Infrastruktur aufgebaut? Cloudbasiert oder on Premise?
  • Soll der Stakeholder/User Zeit-Ressourcen für den Aufbau von Dashboards erhalten?
  • Über welche Skills verfügen die Mitarbeiter bereits?
  • Welche Autorisierung in Bezug auf die Datensichtbarkeit und -manipulation haben die jeweiligen Mitarbeiter der Fachabteilungen?
  • Bedarf an Dashboards: Wie häufig werden diese benötigt und wie oft werden bestehende Dashboards angepasst?
  • Kann die Data Exploration durch den Stakeholder/User einen signifikanten Mehrwert liefern?
  • Werden Dashboards in der Regel für mehrere Stakeholder gebaut?

Die Entscheidung für die Wahl eines Dashboards ist nicht nur davon abhängig, wie sich die Grafiken von links nach rechts schieben lassen, sondern es handelt sich auch um eine wichtige strategische Frage aus Unternehmersicht.

Ein Leitsatz hierbei sollte lauten:
Die Strategie des Unternehmens bestimmt die Anforderungen an das Tool und nicht andersrum!

Perspektive eines Entwicklers:      Bewertungsgrundlage der Tools

So jetzt Mal Butter bei die Fische und ab zum Kern des Artikels. Jeder der Artikel wird aus den folgenden Elementen bestehen:

  • Das Tool:
    • Daten laden
    • Daten transformieren
    • Daten visualisieren
    • Zukunftsfähigkeit am Beispiel von Pythonintegration
    • Handhabbarkeit
  • Umweltfaktoren:
    • Community
    • Dokumentation
    • Features anderer Entwickler(-firmen) zur Erweiterung
    • Lizenzmodell
      • Cloud (SaaS) ODER on premise Lizenzen?
      • Preis (pro Lizenz, Unternehmenslizenz etc.)
      • Freie Version

 

Im Rahmen dieser Artikelserie erscheinen im Laufe der kommenden Monate folgende Artikel zu den Reviews der BI-Tools:

  1. Power BI von Microsoft
  2. Tableau
  3. MicroStrategy (erscheint demnächst)
  4. Looker (erscheint demnächst)
  5. Qlik Sense (erscheint demnächst)

Über einen vorausgehend veröffentlichten Artikel wird die Datengrundlage erläutert, die für alle Reviews gemeinsam verwendet wird: Vorstellung der Datengrundlage

Wie Wirtschaftsprüfer mit auditbee die Nadel im Heuhaufen finden – Teil 2/2

Dies ist Teil 2/2 des Artikels, lesen Sie hier Wie Wirtschaftsprüfer mit auditbee die Nadel im Heuhaufen finden – Teil 1/2.

Auditbee – Datenanalyse mit Qlik Sense in der Wirtschaftsprüfung

Wir sind es mittlerweile gewohnt, vieles einfach per Knopfdruck mit unserer App zu erledigen. Warum sollte etwas anderes für die Datenanalyse gelten?

Das Ziel von auditbee ist, die Datenanalyse durchgängig in die Prüfung zu integrieren. Jeder Prüfer hat mit dem auditbee Dashboard die Möglichkeit, Daten schnell und einfach selbst zu analysieren. Nicht nur für Journal Entry Tests, sondern auch zur Prüfungsplanung, Verständnisgewinnung, Risikobeurteilung und Dokumentation.

Hierzu werden die aus der Finanzbuchhaltung extrahierten GDPdU-Daten vom auditbee Team als Service verarbeitet und dem Prüfer als abgestimmtes Modell zu Verfügung gestellt.

auditbee basiert auf der Business Intelligence Software Qlik Sense, eine in vielen Unternehmen weltweit eingesetzte Reporting Lösung. Mit Qlik Sense werden die Daten über grafische Objekte dargestellt, damit Sie für den Anwender leicht zu erfassen sind.

Mit auditbee auf Basis von Qlik Sense entsteht aus den Daten des Geschäftsjahres, dem Vorjahr und dem Folgejahr ein Modell mit verschiedenen Analysen zur Beurteilung von Geschäftsentwicklungen, für analytische Prüfungshandlungen und Journal Entry Tests. Darüber hinaus werden die Going Concern Annahme (Fortführungsprognose), Performance- und Risikoindikatoren automatisiert anhand von Erwartungswerten oder eines Risiko-Scores beurteilt.

In auditbee sind eine Vielzahl an Dashboards mit unterschiedlichen Themen eingerichtet. Jedes enthält vordefinierte Journal Entry Tests, um prüferische Fragen zu ergründen. Zudem ermöglichen die verschiedenen grafischen Objekte Ad-hoc Analysen – Zeitreihenentwicklung, Kennzahlen, Rangfolgen, etc. – um Auffälligkeiten auf den Grund zu gehen.

Abb1: Bilanzanalyse und Bestimmung der Wesentlichkeit

Abb1: Bilanzanalyse und Bestimmung der Wesentlichkeit

Abb2: Analyse des Buchungsverhaltens nach Nutzer, Erfassungsdatum und Posten

Abb2: Analyse des Buchungsverhaltens nach Nutzer, Erfassungsdatum und Posten

Abb3: Analyse des Zahlungsverhaltens nach Kunde und Zahlungsbedingung

Abb3: Analyse des Zahlungsverhaltens nach Kunde und Zahlungsbedingung

Der Audit Workflow führt den Prüfer durch die verschiedenen Prüfungsgebiete – von der Bilanzanalyse, über die Beurteilung von Performance- und Risikoindikatoren bis hin zu einer Vielzahl an themenbezogener Journal Entry Tests.

Abb4: Teilausschnitt des Audit Workflows in auditbee

Abb4: Teilausschnitt des Audit Workflows in auditbee

Prüfung mit auditbee – Beispiel: Beurteilung der zeitnahen Erfassung von Umsatzerlösen

Die Prüfung erfolgt immer nach einem ähnlichen Schema. Der Prüfer hat eine Frage, mit der er ein Fehlerrisiko einschätzen und Prüfungsaussagen treffen möchte. Mit der Frage, welche Umsatzbuchungen nicht zeitnah erfasst wurden, wird z.B. der periodengerechte Ausweis überprüft. Ein Kontoblatt kann diese Frage in der Regel nicht beantworten, weil das Erfassungsdatum nicht vorhanden ist. In auditbee sind jedoch alle extrahierten Felder aus der Finanzbuchhaltung miteinander als Modell verbunden. Deswegen können auch alle Datensätze daraufhin überprüft werden, wie groß die Zeitspanne zwischen dem Buchungs- und dem Erfassungsdatum ist. Das Erfassungsdatum ist das mit Eingabe im System protokolierte Datum. Das Buchungsdatum ist dagegen frei wählbar, sollte aber auf den Tag der Lieferung-/Leistungserbringung datiert sein.

Leistungen sind innerhalb weniger Tage abzurechnen und in der Buchhaltung zu erfassen (§ 239 Abs. 2 HGB). Wenn die Zeitspanne z.B. mehr als 30 Tage beträgt, gelten diese Buchungen als auffällig. Es besteht ein Risiko, dass entweder organisatorische Mängel bestehen (Freigaben bzw. Abrechnungen dauern zu lange) oder Umsätze abgesprochen und damit Fehlerhaft sein können. Buchungen am Jahresende tragen ein höheres Risiko. Rechnungen können z.B. nur deshalb gestellt worden sein, weil der Einkaufsverantwortliche des Kunden noch Budget hatte und dieses ausschöpfen wollte. Anders herum hat möglicherweise das Unternehmen vorzeitig Leistungen zum Jahresende abgerechnet, obwohl diese noch nicht vollständig erbracht sind. In beiden Fällen besteht das Risiko der Periodenverschiebung von Umsätzen.

Abb5: Übersicht Umsatzerlöse im Geschäftsjahr

Abb5: Übersicht Umsatzerlöse im Geschäftsjahr

Über die vordefinierte Journal Entry Test Abfrage – zeitnah BUDAT – werden dem Prüfer per Knopfdruck alle Buchungszeilen angezeigt, die das Merkmal – Erfassung zu Buchung > 30 Tage – aufweisen.

Abb6: JET-Abfrage – Alle Buchungen mit einer Zeitspanne > 30 Tagen

Von den Belegen wählt der Prüfer alle Buchungen per Dezember aus, um die richtige Periodenabgrenzung zu überprüfen.

Abb7: Dezemberbuchungen innerhalb der JET Analyse

Abb7: Dezemberbuchungen innerhalb der JET Analyse

Innerhalb der Umsatzbuchungen sind für den Prüfer solche Buchungen relevant, die an bestimmte Kunden gestellt wurden (wegen des Risikos auf dolose Handlungen).

Abb8: Filterung auffälliger Kunden

Abb8: Filterung auffälliger Kunden

Als letzten Filter wählt der Prüfer alle Beträge oberhalb der Nichtaufgriffsgrenze aus

"Abb9:

Abb9: Schichtungen nach Beträgen > 25k

Aus den verbleibenden Belegen wählt der Prüfer eine Stichprobe bewusst aus, um anhand von Nachweisen (Rechnungen, Lieferscheine, etc.) zu überprüfen, ob die Buchungen berechtigt, richtig und periodengerecht erfolgt sind. Hierzu kann er die Belegliste aus auditbee in Excel exportieren, um Sie dem Buchhalter als Belegauswahl zuzusenden. Außerdem dokumentiert der Prüfer seine Ergebnisse in der Qlik Sense Story.

Abb10: Strukturierte bewusste Belegauswahl – 4 von 13 Belege nach

Abb10: Strukturierte bewusste Belegauswahl – 4 von 13 Belege nach

Zusammenfassung und Ausblick

Datenanalysen ermöglichen dem Prüfer sehr tiefe Einblicke in die Geschäftsentwicklung des Mandanten. So kann er nicht nur sein Verständnis vom Unternehmen stetig weiterentwickeln, die Datenanalyse hilft ihm auch, Massendaten angemessen zu überprüfen.

Damit der Prüfer mit der Datenanalyse die Nadel im Heuhaufen finden, relevante Entwicklungen erkennen und Zusammenhänge besser verstehen kann, muss sie jedoch in die Prüfung integriert sein. Das bedeutet, dass sie nicht nur für Journal Entry Tests durch Spezialisten, genutzt wird, sondern jedes einzelne Teammitglied selbst anhand der Daten Auffälligkeiten leicht erkennen und überprüfen kann. Außerdem wird die Analyse zur Risikobeurteilung verwendet. Dadurch können unkritische Bereiche von weitergehenden Prüfungshandlungen ausgenommen werden. Durch die Fokussierung und das Filtern auffälliger Datensätze kann schließlich der Umfang von Einzelbelegprüfungen deutlich verringert werden.

auditbee übernimmt als Service die Datenaufbereitung und stellt dem Prüfer ein fertig abgestimmtes Dashboard-Modell zur Verfügung, dass der Prüfer mit der BI Software Qlik Sense nutzen kann. Damit baut die Kanzlei Risiken ab, weil Sie weniger von Spezialisten abhängig ist. Zum anderen enthält das auditbee Modell jede Menge menschlichen Sachverstand und Logik in Form von Journal Entry Test Abfragen, Kennzahlen bis hin zu dynamischen Beurteilungen. Dadurch spart sich der Prüfer die Zeit, die entsprechenden Fragen und Analysen selbst mit Excel oder einem anderen Softwarelösungen zu modellieren.

Wirtschaftsprüfung ist Teamarbeitet. Jeder bringt seine individuellen Stärken und Fachwissen ein. Deshalb braucht das Team immer auch jemanden, dessen Stärke in der Analyse liegt, um schnell und effizient Auffälligkeiten zu erkennen und diese durch richtige Fragen und Nachweise angemessen zu würdigen. Jedoch ist der Spezialist Dank auditbee nicht mehr alleine. Das ganze Team hat nun Zugriff auf alle GDPdU Daten aus der Finanzbuchhaltung und auch die Dokumentation erfolgt innerhalb einer Lösung – und das ist auditbee!

Mit Dashboards zur Prozessoptimierung

Geschäftlicher Erfolg ergibt sich oft aus den richtigen Fragen – zum Beispiel: „Wie kann ich sicherstellen, dass mein Produkt das beste ist?“, „Wie hebe ich mich von meinen Mitbewerbern ab?“ und „Wie baue ich mein Unternehmen weiter aus?“ Moderne Unternehmen gehen über derartige Fragen hinaus und stellen vielmehr die Funktionsweise ihrer Organisation in den Fokus. Fragen auf dieser Ebene lauten dann: „Wie kann ich meine Geschäftsprozesse so effizient wie möglich gestalten?“, „Wie kann ich Zusammenarbeit meiner Mitarbeiter verbessern?“ oder auch „Warum funktionieren die Prozesse meines Unternehmens nicht so, wie sie sollten?“


Read this article in English: 
“Process Paradise by the Dashboard Light”


Um die Antworten auf diese (und viele andere!) Fragen zu erhalten, setzen immer mehr Unternehmen auf Process Mining. Process Mining hilft Unternehmen dabei, den versteckten Mehrwert in ihren Prozessen aufzudecken, indem Informationen zu Prozessmodellen aus den verschiedenen IT-Systemen eines Unternehmens automatisch erfasst werden. Auf diese Weise kann die End-to-End-Prozesslandschaft eines Unternehmens kontinuierlich überwacht werden. Manager und Mitarbeiter profitieren so von operativen Erkenntnissen und können potenzielle Risiken ebenso erkennen wie Möglichkeiten zur Verbesserung.

Process Mining ist jedoch keine „Wunderwaffe“, die Daten auf Knopfdruck in Erkenntnisse umwandelt. Eine Process-Mining-Software ist vielmehr als Werkzeug zu betrachten, das Informationen erzeugt, die anschließend analysiert und in Maßnahmen umgesetzt werden. Hierfür müssen die generierten Informationen den Entscheidungsträgern jedoch auch in einem verständlichen Format zur Verfügung stehen.

Bei den meisten Process-Mining-Tools steht nach wie vor die Verbesserung der Analysefunktionen im Fokus und die generierten Daten müssen von Experten oder Spezialisten innerhalb einer Organisation bewertet werden. Dies führt zwangsläufig dazu, dass es zwischen den einzelnen Schritten zu Verzögerungen kommt und die Abläufe bis zur Ergreifung von Maßnahmen ins Stocken geraten.

Process-Mining-Software, die einen kooperativeren Ansatz verfolgt und dadurch das erforderliche spezifische Fachwissen verringert, kann diese Lücke schließen. Denn nur wenn Informationen, Hypothesen und Analysen mit einer Vielzahl von Personen geteilt und erörtert werden, können am Ende aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden.

Aktuelle Process-Mining-Software kann natürlich standardisierte Berichte und Informationen generieren. In einem sich immer schneller ändernden Geschäftsumfeld reicht dies jedoch möglicherweise nicht mehr aus. Das Erfolgsgeheimnis eines wirklich effektiven Process Minings besteht darin, Herausforderungen und geschäftliche Möglichkeiten vorherzusehen und dann in Echtzeit auf sie zu reagieren.

Dashboards der Zukunft

Nehmen wir ein analoges Beispiel, um aufzuzeigen, wie sich das Process Mining verbessern lässt. Der technologische Fortschritt soll die Dinge einfacher machen: Denken Sie beispielsweise an den Unterschied zwischen der handschriftlichen Erfassung von Ausgaben und einem Tabellenkalkulator. Stellen Sie sich nun vor, die Tabelle könnte Ihnen genau sagen, wann Sie sie lesen und wo Sie beginnen müssen, und würde Sie auf Fehler und Auslassungen aufmerksam machen, bevor Sie überhaupt bemerkt haben, dass sie Ihnen passiert sind.

Fortschrittliche Process-Mining-Tools bieten Unternehmen, die ihre Arbeitsweise optimieren möchten, genau diese Art der Unterstützung. Denn mit der richtigen Process-Mining-Software können individuelle operative Cockpits erstellt werden, die geschäftliche Daten in Echtzeit mit dem Prozessmanagement verbinden. Der Vorteil: Es werden nicht nur einzelne Prozesse und Ergebnisse kontinuierlich überwacht, sondern auch klare Einblicke in den Gesamtzustand eines Unternehmens geboten.

Durch die richtige Kombination von Process Mining mit den vorhandenen Prozessmodellen eines Unternehmens werden statisch dargestellte Funktionsweisen eines bestimmten Prozesses in dynamische Dashboards umgewandelt. Manager und Mitarbeiter erhalten so Warnungen über potenzielle Probleme und Schwachstellen in Ihren Prozessen. Und denken Sie daran, dynamisch heißt nicht zwingend störend: Die richtige Process-Mining-Software setzt an der richtigen Stelle in Ihren Prozessen an und bietet ein völlig neues Maß an Prozesstransparenz und damit an Prozessverständnis.

Infolgedessen können Transformationsinitiativen und andere Verbesserungspläne jederzeit angepasst und umstrukturiert werden und Entscheidungsträger mittels automatisierter Nachrichten sofort über Probleme informiert werden, sodass sich Korrekturmaßnahmen schneller als je zuvor umsetzen lassen. Der Vorteil: Unternehmen sparen Zeit und Geld, da Zykluszeiten verkürzt, Engpässe lokalisiert und nicht konforme Prozesse in der Prozesslandschaft der Organisation aufgedeckt werden.

Dynamische Dashboards von Signavio

 Testen Sie Signavio Process Intelligence und erleben Sie selbst, wie die modernste und fortschrittlichste Process-Mining-Software Ihnen dabei hilft, umsetzbare Einblicke in die Funktionsweise Ihres Unternehmens zu erhalten. Mit Signavios Live Insights profitieren Sie von einer zentralen Ansicht Ihrer Prozesse und Informationen, die in Form eines Ampelsystems dargestellt werden. Entscheiden Sie einfach, welche Prozesse und Aktivitäten Sie innerhalb eines Prozesses überwachen möchten, platzieren Sie Indikatoren und wählen Sie Grenzwerte aus. Alles Weitere übernimmt Signavio Process Intelligence, das Ihre Prozessmodelle mit den Daten verbindet.

Lassen Sie veraltete Arbeitsweisen hinter sich. Setzen Sie stattdessen auf faktenbasierte Erkenntnisse, um Ihre Geschäftstransformation zu unterstützen und Ihre Prozessmanagementinitiativen schneller zum Erfolg zu führen. Erfahren Sie mehr über Signavio Process Intelligence oder registrieren Sie sich für eine kostenlose 30-Tage-Testversion über www.signavio.com/try.

Erfahren Sie in unserem kostenlosen Whitepaper mehr über erfolgreiches Process Mining mit Signavio Process Intelligence.