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Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Datengrundlage

Als Datengrundlage habe ich mir die Trainingsdaten – AdventureWorks 2017 – von Microsoft geschnappt 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 bak (Backup Datei) zur Verfügung steht. Die Daten sind bereits bereinigt und normalisiert, sowie bestehen auch bereits Beziehungen zwischen den Tabellen. Demnach fallen in meinem Fall aufwendige Datenbereinigungen und auch der Aufbau eines relationalen Datenmodells im Dashboard selbst weg. In den meisten Tools ist beides möglich, wenn auch nicht das optimale Programm, um Datenbereinigungen vorzunehmen. Alle Tools bieten einem die Möglichkeit strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedensten Datenquellen zu importieren. Meine Datenquelle wird SQL Server von Microsoft sein, da die bak nicht direkt in die meisten Dashboards geladen werden kann und zudem auf Grund der Datenmenge ein kompletter Upload auch nicht ratsam ist. Aus Gründen der Performance sollten nur die für das Dashboard relevanten Daten importiert werden. In meinem Fall werde ich Daten aus lediglich 15 von insgesamt 71 Tabellen verwenden 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. Meiner Erfahrung nach geht der Blick für das wesentliche verloren, sobald man zu ausgefallene Visualisierungen in einem Dashboard verwendet.

Eine mir selbst auferlegte Beschränkung soll sein, dass die Daten lediglich in dem Dashboard manipuliert 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 mich weder an seine Datenbank ran lässt noch mir in irgendeiner Art und Weise zuarbeitet.

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 werde ich in Power BI erstellen. Falls ihr mir folgen möchtet: Hier ein paar Links um euch startklar zu machen.

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!

Anwenderperspektive – Entwickler:      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

Bevor die Vorstellung der Tools beginnt, folgt im nächsten Artikel die Vorstellung der Datengrundlage, auf der alle Dashboards gleichermaßen aufgebaut werden.

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?“


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“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.

Treffen Sie bessere Entscheidungen

Entscheidungen prägen unseren Alltag, dies beginnt schon bei der Frage, was man anziehen oder essen soll. Andere hingegen mögen auf den ersten Blick unbedeutend erscheinen, können das Leben aber gravierend verändern, wie beispielsweise die Entscheidung, ob die Überquerung einer Straße sicher ist. Je größer die relative Macht eines Entscheidungsträgers ist, desto größer ist natürlich auch die Auswirkung seiner Entscheidungen.


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“How to Make Better Decisions”


Auch der Unternehmensalltag ist geprägt durch Entscheidungen. Tatsächlich kann man ein Unternehmen als die Summe großer und kleiner Entscheidungen betrachten: Welche neuen Märkte erschlossen werden sollen, über die nächste große Werbekampagne bis hin zur Wandfarbe für das neue Büro. Im Idealfall wäre jede einzelne Entscheidung innerhalb einer Organisation Teil einer konsistenten, kohärenten Unternehmensstrategie.

Leider ist eine derartige Konsistenz für viele Unternehmen schwer umsetzbar. Den Überblick darüber zu behalten, was in der gestrigen Sitzung beschlossen wurde, geschweige denn vor Wochen, Monaten oder gar Jahren, kann schwierig sein. Die Erkennung, Kategorisierung und Standardisierung der Entscheidungsfindung kann daher eine Möglichkeit sein, diese Herausforderung zu meistern.

Strategische, taktische und operative Entscheidungen

Grundsätzlich gibt es in einem Unternehmen drei Entscheidungsebenen: Strategische Entscheidungen haben einen großen Einfluss auf das gesamte Unternehmen, wie bspw. Fusionen und Übernahmen oder die Aufgabe eines leistungsschwachen Geschäftsbereichs. Taktische Entscheidungen werden zu bestimmten Themen getroffen, z. B. wo und wie eine Marketingkampagne durchgeführt werden soll.

Und schließlich gibt es noch die operativen Entscheidungen, auf die jeder Mitarbeiter täglich in jedem Unternehmen trifft: Beispielsweise wie viele Treuepunkte ein Kunde erhält, bei welchem ​​Lieferanten Materialien und Dienstleistungen gekauft werden oder ob ein Kunde einen Kredit erhält. Millionen dieser Entscheidungen werden jeden Tag getroffen.

Der kumulative Effekt dieser operativen Entscheidungen hat einen enormen Einfluss auf die geschäftliche Leistung eines Unternehmens. Nicht unbedingt in dem Maße wie sich strategische oder taktische Entscheidungen auswirken, aber sie nehmen Einfluss darauf, wie reibungslos und effektiv die Dinge innerhalb des Unternehmens tatsächlich erledigt werden.

Risiken einer schlechten Entscheidungsfindung

Auf operativer Ebene können sich selbst kleine Entscheidungen erheblich auf das gesamte Unternehmen auswirken – vor allem dann, wenn sich diese Entscheidungen wiederholen. In vielen Fällen bedeutet dies:

  • Compliance-Verstöße: Mitarbeiter und Systeme wissen nicht, was das Management erwartet, oder welches das richtige Verfahren ist. Mit der Zeit kann dies dazu führen, dass Richtlinien generell nicht eingehalten werden.
  • Weniger Agilität: Unkontrolliert oder unstrukturiert getroffene Entscheidungen lassen sich nur schwer ändern, um schnell auf neue interne oder externe Umstände reagieren zu können.
  • Reduzierte Genauigkeit: Ohne einen klaren Entscheidungsrahmen können sich unklar und unpräzise ausgerichtete Prozesse und Praktiken weiterverbreiten.
  • Mangelnde Transparenz: Mitarbeiter und Management können möglicherweise die Faktoren nicht erkennen und verstehen, die jedoch für eine effektive Entscheidungsfindung zu berücksichtigen sind.
  • Zunehmende Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften: Viele Entscheidungen betreffen Themen wie Steuern, Finanzen und Umwelt, sodass falsch getroffene Entscheidungen zu potenziellen Verstößen gegen Gesetze und Vorschriften und damit letztlich zu Straf- und Rechtskosten führen können.

Diese Risiken können sich wiederholen, wenn Entscheidungen nicht prozessbasiert, sondern aus dem Bauch heraus getroffen werden oder wenn Entscheidungsträger erst Anwendungsfälle, Berichte und Prozesse durchsuchen müssen.

Treffen Sie bessere Entscheidungen

Die richtige Entscheidung zur richtigen Zeit zu treffen, ist für den Geschäftserfolg entscheidend; doch nur wenige Unternehmen verwalten ihre Entscheidungen als separate Instanzen. Die meisten Unternehmen nutzen KPIs oder Ähnliches, um die Auswirkungen ihrer Entscheidungen zu messen, statt die eigentlichen Entscheidungsprozesse im Vorfeld zu definieren.

Hier kommt Business Decision Management (BDM) ins Spiel, mit dem Entscheidungen identifiziert, katalogisiert und modelliert werden können – insbesondere die bereits genannten operativen Entscheidungen. BDM kann zudem ihre Auswirkungen auf die Leistung quantifizieren und Metriken und Schlüsselindikatoren für die Entscheidungen erstellen.

Mit einem effektiven BDM-Ansatz und der Decision Model and Notation (DMN) können Unternehmen Modelle zur Entscheidungsfindung erstellen. DMN bietet ein klares, benutzerfreundliches Notationssystem, das Geschäftsentscheidungen einschließlich der zugrunde liegenden Richtlinien und Daten beschreibt.

Bessere Entscheidungen mit Signavio

Die Signavio Business Transformation Suite unterstützt nicht nur den DMN-Standard, sondern auch den Aufbau einer umfassenden Umgebung zur kollaborativen Ermittlung, Verwaltung und Verbesserung Ihrer Entscheidungen.

Mit dem Signavio Process Manager können Sie Entscheidungen über mehrere Geschäftsbereiche hinweg standardisieren, replizieren und wiederverwenden und diese Entscheidungen mit Ihren Geschäftsprozessen verknüpfen. Der Signavio Process Manager ermöglicht es Ihren Mitarbeitern, stets die beste Entscheidung für ihre Arbeit zu treffen – egal, wie komplex die Aufgaben sind.

Profitieren Sie von den vielen Vorteilen wie verbesserte Leistung und geringere Risiken und trennen Sie die Entscheidungsfindung von unklaren Prozessen und unsicheren Technologien. Registrieren Sie sich noch heute für eine kostenlose 30-Tage-Testversion und lernen Sie die Signavio Business Transformation Suite und ihre Vorteile kennen. Mehr zum Thema lesen Sie in unserem kostenlosen Whitepaper.

Von BI zu PI: Der nächste Schritt auf dem Weg zu datengetriebenen Entscheidungen

„Alles ist stetig und fortlaufend im Wandel.“ „Das Tempo der Veränderungen nimmt zu.“ „Die Welt wird immer komplexer und Unternehmen müssen Schritt halten.“ Unternehmen jeder Art und Größe haben diese Sätze schon oft gehört – vielleicht zu oft! Und dennoch ist es für den Erfolg eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung, sich den Veränderungen anzupassen.


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“From BI to PI: The Next Step in the Evolution of Data-Driven Decisions”


Sie müssen die zugrunde liegenden organisatorischen Bausteine verstehen, um sicherzustellen, dass die von Ihnen getroffenen Entscheidungen sich auch in die richtige Richtung entwickeln. Es geht sozusagen um die DNA Ihres Unternehmens: die Geschäftsprozesse, auf denen Ihre Arbeitsweise basiert, und die alles zu einer harmonischen Einheit miteinander verbinden. Zu verstehen, wie diese Prozesse verlaufen und an welcher Stelle es Verbesserungsmöglichkeiten gibt, kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen.

Unternehmen, die ihren Fokus auf Wachstum gesetzt haben, haben dies bereits erkannt. In der Vergangenheit wurde Business Intelligence als die Lösung für diese Herausforderung betrachtet. In jüngerer Zeit sehen sich zukunftsorientierte Unternehmen damit konfrontiert, Lösungen zu überwachen, die mit dem heutigen Tempo der Veränderungen Schritt halten können. Gleichzeitig erkennen diese Unternehmen, dass die zunehmende Komplexität der Geschäftsprozesse dazu führt, dass herkömmliche Methoden nicht mehr ausreichen.

Anpassung an ein sich änderndes Umfeld? Die Herausforderungen von BI

Business Intelligence ist nicht notwendigerweise überholt oder unnötig. In einer schnelllebigen und sich ständig verändernden Welt stehen die BI-Tools und -Lösungen jedoch vor einer Reihe von Herausforderungen. Hierzu können zählen:

  • Hohe Datenlatenz – Die Datenlatenz gibt an, wie lange ein Benutzer benötigt, um Daten beispielsweise über ein Business-Intelligence-Dashboard abzurufen. In vielen Fällen kann dies mehr als 24 Stunden dauern. Ein geschäftskritischer Zeitraum, da Unternehmen Geschäftschancen für sich nutzen möchten, die möglicherweise ein begrenztes Zeitfenster haben.
  • Unvollständige Datensätze – Business Intelligence verfolgt einen breiten Ansatz, sodass Prüfungen möglicherweise zwar umfassend, aber nicht tief greifend sind. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Daten übersehen werden; insbesondere in Fällen, in denen die Prüfungsparameter durch die Tools selbst nur schwer geändert werden können.
  • Erkennung statt Analyse – Business-Intelligence-Tools sind in erster Linie darauf ausgelegt, Daten zu finden. Der Fokus hierbei liegt vor allem auf Daten, die für ihre Benutzer nützlich sein können. An dieser Stelle endet jedoch häufig die Leistungsfähigkeit der Tools, da sie Benutzern keine einfachen Optionen bieten, die Daten tatsächlich zu analysieren. Die Möglichkeit, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, verringert sich somit.
  • Eingeschränkte Skalierbarkeit – Im Allgemeinen bleibt Business Intelligence ein Bereich für Spezialisten und Experten mit dem entsprechenden Know-how, über das Mitarbeiter im operativen Bereich oftmals nicht verfügen. Ohne umfangreiches Verständnis für die geschäftlichen Prozesse und deren Analyse innerhalb des Unternehmens bleibt die optimierte Anwendung eines bestimmten Business-Intelligence-Tools aber eingeschränkt.
  • Nicht nachvollziehbare Metriken – Werden Metriken verwendet, die nicht mit den Geschäftsprozessen verknüpft sind, kann Business Intelligence kaum positive Veränderungen innerhalb eines Unternehmens unterstützen. Für Benutzer ist es schwierig, Ergebnisse richtig auszuwerten und zu verstehen und diese Ergebnisse zweckdienlich zu nutzen.

Process Intelligence: der nächste wegweisende Schritt

Es bedarf einer effektiveren Methode zur Prozessanalyse, um eine effiziente Arbeitsweise und fundierte Entscheidungsfindung sicherzustellen. An dieser Stelle kommt Process Intelligence (PI) ins Spiel. PI bietet die entscheidenden Hintergrundinformationen für die Beantwortung von Fragen, die mit Business-Intelligence-Tools unbeantwortet bleiben.

Process Intelligence ermöglicht die durchgehende Visualisierung von Prozessabläufen mithilfe von Rohdaten. Mit dem richtigen Process-Intelligence-Tool können diese Rohdaten sofort analysiert werden, sodass Prozesse präzise angezeigt werden. Der Endbenutzer kann diese Informationen nach Bedarf einsehen und bearbeiten, ohne eine Vorauswahl für die Analyse treffen zu müssen.

Zum Vergleich: Da Business Intelligence vordefinierte Analysekriterien benötigt, kann BI nur dann wirklich nützlich sein, wenn diese Kriterien auch definiert sind. Unternehmen können verzögerte Analysen vermeiden, indem sie Process Intelligence zur Ermittlung der Hauptursache von Prozessproblemen nutzen, und dann die richtigen Kriterien zur Bestimmung des Analyserahmens auswählen.

Anschließend können Sie Ihre Systemprozesse analysieren und erkennen die Diskrepanzen und Varianten zwischen dem angestrebten Geschäftsprozess und dem tatsächlichen Verlauf Ihrer Prozesse. Und je schneller Sie Echtzeit-Einblicke in Ihre Prozesse gewinnen, desto schneller können Sie in Ihrem Unternehmen positive Veränderungen auf den Weg bringen.

Kurz gesagt: Business Intelligence eignet sich dafür, ein breites Verständnis über die Abläufe in einem Unternehmen zu gewinnen. Für einige Unternehmen kann dies ausreichend sein. Für andere hingegen ist ein Überblick nicht genug.

Sie suchen nach einer Möglichkeit um festzustellen, wie jeder Prozess in Ihrer Organisation tatsächlich funktioniert? Die Antwort hierauf lautet Software. Software, die Prozesserkennung, Prozessanalyse und Konformitätsprüfung miteinander kombiniert.

Mit den richtigen Process-Intelligence-Tools können Sie nicht nur Daten aus den verschiedenen IT-Systemen in Ihrem Unternehmen gewinnen, sondern auch Ihre End-to-End-Prozesse kontinuierlich überwachen. So erhalten Sie Erkenntnisse über mögliche Risiken und Verbesserungspotenziale. PI steht für einen kollaborativen Ansatz zur Prozessverbesserung, der zu einem bahnbrechenden Verständnis über die Abläufe in Ihrem Unternehmen führt, und wie diese optimiert werden können.

Erhöhtes Potenzial mit Signavio Process Intelligence

Mit Signavio Process Intelligence erhalten Sie wegweisende Erkenntnisse über Ihre Prozesse, auf deren Basis Sie bessere Geschäftsentscheidungen treffen können. Erlangen Sie eine vollständige Sicht auf Ihre Abläufe und ein Verständnis dafür, was in Ihrer Organisation tatsächlich geschieht.

Als Teil der Signavio Business Transformation Suite lässt sich Signavio Process Intelligence perfekt mit der Prozessmodellierung und -automatisierung kombinieren. Als eine vollständig cloudbasierte Process-Mining-Lösung erleichtert es die Software, organisationsweit zusammenzuarbeiten und Wissen zu teilen.

Generieren Sie neue Ideen, sparen Sie Aufwand und Kosten ein und optimieren Sie Ihre Prozesse. Erfahren Sie mehr über Signavio Process Intelligence.

OLAP-Würfel

Der OLAP-Würfel

Alles ist relativ! So auch die Anforderungen an Datenbanksysteme. Je nachdem welche Arbeitskollegen/innen dazu gefragt werden, können unterschiedliche Wünschen und Anforderungen an Datenbanksysteme dabei zu Tage kommen.

Die optimale Ausrichtung des Datenbanksystems auf seine spezielle Anwendung hin, setzt den Grundstein für eine performante und effizientes Informationssystem und sollte daher wohl überlegt sein. Eine klassische Unterscheidung für die Anwendung von Datenbanksystemen lässt sich hierbei zwischen OLTP (Online Transaction Processing) und OLAP (Online Analytical Processing) machen.

OLTP-Datenbanksysteme zeichnen sich insbesondere durch die direkte Verarbeitung bei hohem Durchsatz von Transaktionen, sowie den parallelen Zugriff auf Informationen aus und werden daher vor allem für die Erfassung von operativen Geschäftsfällen eingesetzt. Im Gegensatz zu OLTP-Systemen steht bei OLAP-Systemen die analytische Verarbeitung von großen Datenbeständen im Vordergrund. Die folgende Grafik veranschaulicht das Zusammenwirken von OLTP und OLAP.

Da OLAP-Systeme eine mehrdimensionale und subjektbezogen Datenstruktur aufweisen, können statistisch-analytische Verarbeitungen auf diese Datenmengen effizient angewandt werden. Basierend auf dem Sternen-Schema, werden in diesem Zusammenhang häufig sogenannte OLAP-Würfel (engl. „Cube“) verwendet, welcher die Grundlage für multidimensionale Analysen bildet. Im Folgenden werden wir den OLAP-Würfel etwas näher beleuchten.

Aufbau des OLAP-Würfels

Der OLAP-Würfel ist eine Zusammensetzung aus multidimensionale Datenarrays. Die logische Anordnung der Daten über mehrere Dimensionen erlaubt dem Benutzer verschiedene Ansichten auf die Daten in gleicher Weise zu erlangen. Der Begriff „Würfel“ („Cube“) referenziert hierbei auf die Darstellung eines OLAP-Würfels mit drei Dimensionen. OLAP-Würfel mit mehr als drei Dimensionen werden daher auch „Hypercubes“ genannt.

Die Achsen des Würfels entsprechen den Dimensionen, also den Attributen/ Eigenschaften des Würfels, welche den Würfel aufspannen. Typische Dimensionen sind: Produkt, Ort und Zeit.

Die Zellen im Schnittpunkt der Koordinaten entsprechen den Kennzahlen auch Maßzahlen (engl. „measures“) genannt. Die Kennzahlen stehen im Mittelpunkt der Datenanalyse und können sowohl Basisgrößen (atomare Werte) als auch abgeleitete Zahlen (berechnete Werte) sein. Oftmals handelt es sich bei den Kennzahlen um numerische Werte wie z.B.: Umsatz, Kosten und Gewinn.

Hierarchien beschreiben eine logische Struktur einzelner Elemente in den Dimensionen und nehmen dabei meist ein hierarchisches Schema an z.B.:  Tag -> Monat -> Jahr ->TOP. Die Werte der jeweils übergeordneten Elemente ergeben sich meistens aus einer Konsolidierung aller untergeordneten Elemente. Das größte Element „TOP“ steht dabei für „alles“ und fasst somit die gesamten Elemente der Dimension zusammen.

Je nachdem in welcher Detailstufe, auch Granularität genannt, die Kennzahlen der einzelnen Dimensionen vorliegen, können verschiedene Würfel-Operationen für Daten bis auf der kleinsten Ebenen ausgeführt werden wie z.B.: einzelne Transaktionen in einer Geschäftsstellen für einen bestimmten Tag betrachten. Bei der Wahl der Granularität ist jedoch unbedingt der Zweck sowie die Leistungsfähigkeit der Datenbank mit zu Berücksichtigen.

 

 

 

 

 

Operationen des OLAP-Würfels

Für die Auswertung von OLAP-Würfeln haben sich spezielle Operationsbezeichnungen durchgesetzt, welche im Folgenden mit grafischen Beispielen vorgestellt werden.

Die Slice Operation wird durch die Selektion bzw. Einschränkung einer Dimension auf ein Dimensionselement erwirkt. In dem hier aufgezeigten Beispiel wird durch das Selektieren auf die Produktsparte „Anzüge“,die entsprechende Scheibe aus dem Würfel „herausgeschnitten“.

 

 

 

 

 

 

 


Bei der Dice-Operation wird der Würfel auf mehreren Dimensionen, durch eine Menge von Dimensionselementen eingeschränkt. Als Resultat ergibt sich ein neuer verkleinerter, mehrdimensionaler Datenraum. Das Beispiel zeigt, wie der Würfel auf die Zeit-Dimensionselemente: „Q1 „und „Q2“ sowie die Produkt- Dimensionselemente: „Anzüge“ und „Hosen“ beschränkt wird.

 

 

 

 

 


Mit der Pivotiting/Rotation-Operation wird der Würfel um die eigene Achse rotiert. Diese Operation ermöglicht dem Benutzer unterschiedliche Sichten auf die Daten zu erhalten, da neue Kombinationen von Dimensionen sichtbar werden.

Im abgebildeten Beispiel wird der Datenwürfel nach rechts und um die Zeitachse gedreht. Die dadurch sichtbar gewordene Kombination von Ländern und Zeit ermöglicht dem Benutzer eine neue Sicht auf den Datenwürfel.


Die Operationen: Drill-down oder Drill-up werden benutzt, um durch die Hierarchien der Dimensionen zu navigieren. Je nach Anwendung verdichten sich die Daten bei der Drill-up Operation, während die Drill-down Operation einen höheren Detailgrad ermöglicht.

Beispiel werden die Dimensionen auf die jeweils höchste Klassifikationsstufe verdichtet. Das Ergebnis zeigt das TOP-Element der aggregierten Daten, mit einem Wert von 9267 €.


Technische Umsetzung

In den meisten Fällen werden OLAP-Systeme oberhalb des Data Warehouses platziert und nutzen dieses als Datenquelle.  Für die Datenspeicherung wird vor allem zwischen den klassischen Konzepten „MOLAP“ und „ROLAP“ unterschieden. Die folgende Gegenüberstellung, zeigt die wesentlichen Unterschiede der beiden Konzepte auf.

ROLAP

MOLAP

Bedeutung
Relationales-OLAP Multidimensionales-OLAP
Datenspeicherung
Daten liegen in relationalen Datenbanken vor. Daten werden in multidimensionalen Datenbanken als Datenwürfel gespeichert
Daten Form
Relationale Tabellen Multidimensionale Arrays
Datenvolumen
Hohes Datenvolumen und hohe Nutzerzahl Mittleres Datenvolum, da Detaildaten in komprimiertem Format vorliegen
Technologie
Benötigt Komplexe SQL Abfragen, um Daten zu beziehen Vorberechneter Datenwürfel hält Aggregationen vor
Skalierbarkeit
Beliebig Eingeschränkt
Antwortgeschwindigkeit
Langsam Schnell

Fazit

OLAP Würfel können effizient dafür genutzt werden, Informationen in logische Strukturen zu speichern. Die Dimensionierung sowie der Aufbau von logischen Hierarchien, erlauben dem Benutzer ein intuitives Navigieren und Betrachten des Datenbestandes. Durch die Vorberechnung der Aggregationen bei MOLAP-Systemen, können sehr komplexe Analyseabfragen mit hoher Geschwindigkeit und unabhängig von der Datenquelle durchgeführt werden. Für die betriebliche Datenanalyse ist die Nutzung des Datenwürfels insbesondere für fortgeschrittene Datenanalyse, daher eine enorme Bereicherung.

Datenmodell: Sternschema 0.2

Ob es unsere Schritte während des Sports sind, Klicks auf Websiten oder auch Geschäftszahlen eines Unternehmens – all diese Informationen werden in Form von Daten gespeichert. Dabei fallen große Mengen an Daten an, die in der Regel in einer relationalen Datenbank gespeichert werden, um sie besonders gut administrieren zu können.
Gerade in einem Unternehmen ist es wichtig, dass mehrere Benutzer parallel und mit wenig Verzögerung Anfragen und Änderungen in den Daten durchführen können. Daher werden viele Datenbanken in Unternehmen als OLTP-Datenbank-Systeme ausgelegt. OLTP steht für Online Transaction Processing, auch Echtzeit-Transaktionsverarbeitung ist dafür optimiert, schnelle und parallele Zugriffe auf Daten in der Datenbank zu gewährleisten.
Möchte man hingegen Daten auswerten und analysieren, sind OLTP-Datenbanken-Systeme weniger geeignet, da sie nicht für diese Art von Anfragen konzipiert worden sind. Um effektiv analytische Befehle an eine Datenbank stellen zu können, werden daher Datenbanken genutzt, die mit einer OLAP-Verarbeitung arbeiten. OLAP ist die Abkürzung für Online Analytical Processing. Im Gegensatz zu OLTP, in welchen die Daten in einem zweidimensionalen Modell gespeichert werden, sind Daten in einem OLAP-System in einer multidimensionalen Struktur untergebracht, welche für die Durchführung komplexer Analysebefehle optimiert ist.
Für Analysen werden oft Daten aus mehreren Datenbanken benötigt, weswegen sie in einem Datenlager – oder auch Data Warehouse genannt – zusammengefasst und gespeichert werden. Ein Data Warehouse, welche auf der OLAP-Verarbeitung basiert, ist somit eine für Analysezwecke optimierte Datenbank.
Es gibt verschiedene Datenmodelle um die Daten in einem Data Warehouse anzulegen. Das verbreiteste Datenmodell für diese Zwecke ist das sogenannte Sternen-Schema (Star Schema). Neben dem Sternen-Schema gibt es auch die sogenannten Galaxy- und Snowflake-Schemen, die wiederum eine Erweiterung des zuerst genannten Datenmodells sind. In diesem Artikel werden wir das Sternschema näher beleuchten.

Aufbau und Funktionsweise

Bei einem Sternschema werden die Daten grundlegend in zwei Gruppen unterteilt:

  • Fakten, manchmal auch Metriken, Messwerte oder Kennzahlen genannt, sind die zu verwaltenden bzw. die zu analysierenden Daten und werden fortlaufend in der Faktentabelle gespeichert. Beispielhaft für Fakten sind Umsätze sowie Verkaufszahlen eines Unternehmens. Sie haben stets eine numerische Form.
  • Dimensionen sind die Attribute bzw. Eigenschaften der Fakten und beschreiben sozusagen die Fakten im Detail. Diese werden in Dimensionstabellen gelistet. Jeder Dimensionsdatensatz bzw. jede Zeile einer Dimensionstabelle wird durch Primärschlüssel eindeutig identifiziert. Diese Schlüssel werden in der Faktentabelle als Fremdschlüssel gespeichert und somit sind Dimensions- und Faktentabelle miteinander verknüpft.

Beispiel: Max Mustermann, 25 Jahre alt, wohnhaft in Musterstadt hat eine Kaffeemaschine mit dem Namen ‘Musterpresso’ am 01.01.2018 um 15:00:00 gekauft.

Wie in der Abbildung dargestellt, werden die Details, als Attribute dargestellt, vom Kunden wie Namen, Alter oder Wohnort in der Dimensionstabelle “Kunde” gespeichert und mit dem Primärschlüssel (in diesem Beispiel “1111”) gekennzeichnet. Dieser wird in der Faktentabelle als Fremdschlüssel gespeichert. Analog zu den Daten vom Kunden werden auch Dimensionstabellen für die Größen

  • Bestellung,
  • Produkt,
  • Produktkategorie und
  • Zeit gebildet.

Die Fakten, welche in diesem Beispiel der Umsatz von Max Mustermann ein Fakt wäre, können nun mithilfe der Fremdschlüssel

  • Kunden ID,
  • Bestellung ID,
  • Produkt ID,
  • Produktkategorie ID und
  • Zeit

aus der Faktentabelle aufgerufen werden.

Bei der Bildung von Tabellen ist es möglich, dass identische Werte mehrfach gespeichert werden. Dabei können Redundanzen und Anomalien in der Datenbank enstehen, welche zusätzlich einen erhöhten Speicherbedarf erfordern. Um dies zu verhindern werden Tabellen normalisiert. Bei einer Normalisierung einer Tabelle bzw. einer Tabellenstruktur wird es angestrebt, Redundanzen bis auf ein Maximum zu reduzieren. Je nach Grad der Normalisierung können diese in verschiedene Normalformen (1NF -2NF-3NF-BCNF-4NF-5NF) unterteilt werden.

Die Normalisierung in eine höhere Normalform hat jedoch zur Folge, dass die Abfrage-Performance abnimmt. Da das Sternschema-Modell darauf ausgelegt ist Leseoperationen effizient durchzuführen, sind Faktentabellen in der dritten Normalform (3NF) abgespeichert, da alle Redundanzen in dieser Form beseitigt worden sind und dennoch eine hohe Performance gewährleistet. Dimensionstabellen sind hingegen nur bis zur zweiten Normalform (2NF) optimiert. Es werden also bewusst Redundanzen und ein erhöhter Speicherbedarf in den Dimensionstabellen für eine schnelle Abfrage der Daten in Kauf genommen.

Vor- und Nachteile

Wie bereits erwähnt, sind Dimensionstabellen im Sternschema nicht vollständig normalisiert. Damit nimmt man zugunsten höherer Performance mögliche Anomalien und auch einen erhöhten Speicherbedarf in Kauf. Durch das einfache Modell ist dafür jedoch eine intuitive Bedienung möglich und auch Veränderungen sowie Erweiterungen des Modell sind leicht realisierbar.

Vorteile Nachteile
Einfaches Modell ermöglicht eine intuitive Bedienung. Durch mehrfaches Speichern identischer Werte steigt die Redundanz in den Dimenionstabellen
Veränderungen und Erweiterungen können leicht umgesetzt werden. Bei häufigen Abfragen sehr großer Dimensionstabellen verschlechtern sich die Antwortzeiten
Durch Verzicht der Normalisierung in den Dimensionstabellen ist die hierarchische Beziehung innerhalb einer Dimension leicht darstellbar Erhöhter Speicherbedarf durch Nicht-Normalisierung der Dimensionstabellen

Zusammenfassung

Das Sternschema ist ein Datenmodell, welches für analytische Zwecke im Data Warehouse und bei OLAP-Anwendungen zum Einsatz kommt. Es ist darauf optimiert, effiziente Leseoperationen zu gewährleisten.
Der Name des Modells beruht auf der sternförmigen Anordnung von Dimensionstabellen um die Faktentabelle, wobei die Dimensionstabellen die Attribute der Fakten beinhalten und in den Faktentabellen die zu analysierenden Größen gespeichert sind. Charakteristisch ist dabei, dass die Dimensionstabellen nicht bis zur dritten Normalform normalisiert sind. Der sich daraus ergebende Vorteil ist die schnelle Verarbeitung von Abfragen. Auch ist die intuitive Bedienung ein positiver Aspekt des einfachen Datenmodells. Jedoch können durch den Verzicht der Normalisierung Redundanzen innerhalb der Dimensionstabellen durch mehrfache Speicherung von identischen Werten entstehen. Ebenfalls ist bei häufigen Anfragen von großen Dimensionstabellen ein verschlechtertes Antwortverhalten feststellbar.
Daher sind sie vor allem dann effektiv, wenn

  • schnelle Anfrageverarbeitungen notwendig sind,
  • sich schnell ändernde Datenstrukturen (der Original-Daten) vorliegen,
  • Dimensionstabellen in ihrer Größe überschaubar bleiben,
  • und ein breites Spektrum an Benutzern Zugriff auf die Daten benötigt.

Ständig wachsende Datenflut – Muss nun jeder zum Data Scientist werden?

Weltweit rund 163 Zettabyte – so lautet die Schätzung von IDC für die Datenmenge weltweit im Jahr 2025. Angesichts dieser kaum noch vorstellbaren Zahl ist es kein Wunder, wenn Anwender in Unternehmen sich überfordert fühlen. Denn auch hier muss vieles analysiert werden – eigene Daten aus vielen Bereichen laufen zusammen mit Daten Dritter, seien es Dienstleister, Partner oder gekaufter Content. Und all das wird noch ergänzt um Social Content – und soll dann zu sinnvollen Auswertungen zusammengeführt werden. Das ist schon für ausgesprochene Data Scientists keine leichte Aufgabe, von normalen Usern ganz zu schweigen. Doch es gibt eine gute Nachricht dabei: den Umgang mit Daten kann man lernen.

Echtes Datenverständnis – Was ist das?

Unternehmen versuchen heute, möglichst viel Kapital aus den vorhandenen Daten zu ziehen und erlauben ihren Mitarbeitern kontrollierten, aber recht weit gehenden Zugriff. Das hat denn auch etliche Vorteile, denn nur wer Zugang zu Daten hat, kann Prozesse beurteilen und effizienter gestalten. Er kann mehr Informationen zu Einsichten verwandeln, Entwicklungen an den realen Bedarf anpassen und sogar auf neue Ideen kommen. Natürlich muss der Zugriff auf Informationen gesteuert und kontrolliert sein, denn schließlich muss man nicht nur Regelwerken wie Datenschutzgrundverordnung gehorchen, man will auch nicht mit den eigenen Daten dem Wettbewerb weiterhelfen.

Aber davon abgesehen, liegt in der umfassenden Auswertung auch die Gefahr, von scheinbaren Erkenntnissen aufs Glatteis geführt zu werden. Was ist wahr, was ist Fake, was ein Trugschluss? Es braucht einige Routine um den Unsinn in den Daten erkennen zu können – und es braucht zuverlässige Datenquellen. Überlässt man dies den wenigen Spezialisten im Haus, so steigt das Risiko, dass nicht alles geprüft wird oder auf der anderen Seite Wichtiges in der Datenflut untergeht. Also brauchen auch solche Anwender ein gewisses Maß an Datenkompetenz, die nicht unbedingt Power User oder professionelle Analytiker sind. Aber in welchem Umfang? So weit, dass sie fähig sind, Nützliches von Falschem zu unterscheiden und eine zielführende Systematik auf Datenanalyse anzuwenden.

Leider aber weiß das noch nicht jeder, der mit Daten umgeht: Nur 17 Prozent von über 5.000 Berufstätigen in Europa fühlen sich der Aufgabe gewachsen – das sagt die Data-Equality-Studie von Qlik. Und für Deutschland sieht es sogar noch schlechter aus, hier sind es nur 14 Prozent, die glauben, souverän mit Daten umgehen zu können. Das ist auch nicht wirklich ein Wunder, denn gerade einmal 49 Prozent sind (in Europa) der Ansicht, ausreichenden Zugriff auf Daten zu haben – und das, obwohl 85 Prozent glauben, mit höherem Datenzugriff auch einen besseren Job machen zu können.

Mit Wissens-Hubs die ersten Schritte begleiten

Aber wie lernt man denn nun, mit Daten richtig oder wenigstens besser umzugehen? Den Datenwust mit allen Devices zu beherrschen? An der Uni offensichtlich nicht, denn in der Data-Equality-Studie sehen sich nur 10 Prozent der Absolventen kompetent im Umgang mit Daten. Bis der Gedanke der Datenkompetenz Eingang in die Lehrpläne gefunden hat, bleibt Unternehmen nur die Eigenregie  – ein „Learning by Doing“ mit Unterstützung. Wie viel dabei Eigeninitiative ist oder anders herum, wieviel Weiterbildung notwendig ist, scheint von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich zu sein. Einige Ansätze haben sich jedoch schon bewährt:

  • Informationsveranstaltungen mit darauf aufbauenden internen und externen Schulungen
  • Die Etablierung von internen Wissens-Hubs: Data Scientists und Power-User, die ihr Know-how gezielt weitergeben: ein einzelne Ansprechpartner in Abteilungen, die wiederum ihren Kollegen helfen können. Dieses Schneeball-Prinzip spart viel Zeit.
  • Eine Dokumentation, die gerne auch informell wie ein Wiki oder ein Tutorial aufgebaut sein darf – mit der Möglichkeit zu kommentieren und zu verlinken. Nützlich ist auch ein Ratgeber, wie man Daten hinterfragt oder wie man Datenquellen hinter einer Grafik bewertet.
  • Management-Support und Daten-Incentives, die eine zusätzliche Motivation schaffen können. Dazu gehört auch, Freiräume zu schaffen, in denen sich Mitarbeiter mit Daten befassen können – Zeit, aber auch die Möglichkeit, mit (Test-)Daten zu spielen.

Darüber hinaus aber braucht es eine Grundhaltung, die sich im Unternehmen etablieren muss: Datenkompetenz muss zur Selbstverständlichkeit werden. Wird sie zudem noch spannend gemacht, so werden sich viele Mitarbeiter auch privat mit der Bewertung und Auswertung von Daten beschäftigen. Denn nützliches Know-how hat keine Nutzungsgrenzen – und Begeisterung steckt an.

Process-Mining: Es werde Licht

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Nur wer seine Prozesse kennt, kann sie optimieren

Gewachsene und in verschiedenen Systemen umgesetzte Prozesse sind meist nicht definiert und dokumentiert. Wer hat einen Prozess wann, warum und wofür angelegt? Nach welchem Schema verläuft er? Gibt es verschiedene Prozessvarianten, die durch unterschiedliche Parameter gesteuert sind? Diese Fragen können viele Unternehmen nicht beantworten und ihre betrieblichen Abläufe nicht optimieren – mit der Folge, dass sie weder ihre Transparenz steigern noch die Kosten senken und von Wettbewerbsvorteilen profitieren können.

Ohne transparente, aktuelle und einheitliche Prozessdokumentation ist der Aufwand zur Aneignung des Prozesswissens unnötig hoch – zumal die Intransparenz sehr teuer ist. Insbesondere für Unternehmen im Finance-Umfeld ist eine transparente, aktuelle Dokumentation Pflicht. Nur so können Wirtschaftsprüfer oder Revisionsabteilungen Unregelmäßigkeiten und Verstöße gegen Compliance-Richtlinien in Prozessen identifizieren und nachweisen, dass Firmen normative Vorgaben wie die Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk) der BaFin (Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht) einhalten.

Prozesse sichtbar machen

Durchblick gewährt das Process-Mining. Es macht die in Technik verborgenen Prozesse sichtbar. Als Bestandteil des Business-Process-Managements (BPM) ermöglicht es, Prozesse aus ihren digitalen Spuren in ERP-, CRM- oder proprietären Systemen zu rekonstruieren und auszuwerten. Viele Unternehmen wissen nicht, wie viele digitale Abläufe es gibt, wie sie chronologisch vonstattengehen, wie sie zusammenhängen, welche Prozessvariante wie viele Anwender wie häufig durchlaufen – und was das kostet. Ausgangspunkt des Process-Minings ist eine Sammlung der Prozessschritte. Mit statistischen Modellen lässt sich dann der Kernprozess ermitteln, der als Basis für alle Prozessabläufe Abweichungen offenbart.

Beispiel: Bestellanforderung in SAP anlegen

Der Standardprozess ist einfach: Bestellanforderung ins SAP-System eingeben, an Prozessfreigeber senden, von ihm prüfen und freigeben lassen. Die Realität könnte aber so sein: Mitarbeiter A bittet Mitarbeiter B per E-Mail, den Prozess einer Bestellanforderung in SAP anzulegen. Also sammelt Mitarbeiter B Informationen in einer Excel-Liste und legt sie auf dem Server ab – und weicht damit vom Standard ab. Da Mitarbeiter B die Freigabe des Vorgesetzten von A benötigt, fragt er ihn per E-Mail, ob er die Bestellung auslösen darf – eine weitere Abweichung. Nach Freigabe schickt Mitarbeiter B die Bestellung an den Lieferanten, ohne den Prozess in SAP anzulegen – schließlich drängt die Zeit. Die Folge: Im ERP-System fehlen Bestellanforderung und Freigabe. Wieso und warum, ist im Nachhinein nicht mehr nachvollziehbar.

Prozesse visualisieren und modellieren

Licht ins Dunkel bringt die Prozessvisualisierung. Sind Prozesse in Dashboards, Diagrammen, Tabellen und Tachoelementen dargestellt, können Unternehmen einfach nachvollziehen, wie Prozesse samt Varianten ablaufen und wie sie verknüpft sind. Auf Basis der Visualisierung ist es möglich, einzelne Abläufe zu modellieren: Man überträgt Prozessabläufe in ein standardisiertes Modell, das Prozessinformationen wie In- und Outputs, beteiligte Rollen, Dokumente und IT-Systeme beinhaltet. Umfangreiche Analysen und Simulationen erlauben dann, Prozesse zu bewerten und Optimierungspotenziale aufzudecken. Ist nachvollziehbar, wie ein Gesamtprozess mit allen Varianten abläuft, können Unternehmen Modifikationen abbauen und einen effizienten Prozess definieren.

Prozesse freigeben, versionieren und publizieren

Neben der Prozessvisualisierung sollte die Process-Mining-Lösung auch die Prozessfreigabe unter Berücksichtigung der Governance-Vorgaben unterstützen. Das erlaubt, Mitarbeitern Rollen wie Prozesseigner, -freigeber oder -prüfer zuzuweisen und eine automatisierte Freigabe zu etablieren. Sind die Daten sauber versioniert und zentral abgelegt, ist für eine lückenlose Dokumentation gesorgt. Um die Mitarbeiter entsprechend zu informieren, sollte das Tool eine einfache Publizierung unterstützen und Informationen zu Risiken, Kennzahlen und IT-Systemen bereitstellen. Außerdem sollten sich Mitarbeiter in die Prozessgestaltung einbringen können.

Informationen auslesen und auswerten – auch in der Cloud

Um eine Prozessdokumentation automatisiert zu erstellen, braucht es einen Algorithmus, der prozessrelevante Informationen aus allen IT-Systemen und Applikationen in das BPM-Tool einspielt. Über Konnektoren zu SAP ERP, Microsoft Dynamics CRM und proprietären IT-Lösungen lässt es sich an Bestandssysteme nahtlos anbinden. Das erlaubt, Informationen zielführend abzugleichen, bedarfsgerecht aufzubereiten und gewinnbringend zu nutzen. Idealerweise ist eine Process-Mining-Software fester Bestandteil eines BPM-Systems (BPMS), das die Prozessplanung, -ausführung, -analyse und -optimierung unterstützt. Eine Monitoring-Komponente sollte es gestatten, Kennzahlen zu erfassen, zu überwachen und auszuwerten. Für maximale Flexibilität ist gesorgt, wenn sich das BPM-System in der Cloud betreiben und bedarfsgerecht anpassen lässt. So können Anwender auf zyklische Lastspitzen mit einem individuellen Ressourcenmanagement reagieren.

Augen auf bei der Anbieter-Auswahl

Neben dem Funktionsumfang ist auch der IT-Dienstleister wichtig. Idealerweise bietet er eine BPM-Suite mit Process-Mining als Teilkomponente. Ein großer, internationaler IT-Systemintegrator mit Erfahrung in allen Branchen hat die nötige Manpower und Erfahrung für komplexe BPM-Projekte. Im Idealfall bietet er Unternehmen State-of-the-art-Technologie und stellt ihnen kompetente, erfahrene Prozessberater zur Seite, die sie in technischen Belangen wie Setup, Integration und Inbetriebnahme sowie dem Auslesen der Daten aus IT-Systemen unterstützen – für eine zielführende Prozessoptimierung und ein wirksames Change-Management. Wenn der Dienstleister über das BPM-Projekt hinaus wertvolle Hilfestellung leistet, können Unternehmen dank Process-Mining wettbewerbsfähiger, innovativer und damit langfristig erfolgreicher werden.