Business Intelligence für Controller - Was ist OLAP?

Controllers-Werkzeug Was ist OLAP? Seite 21 2 Was ist OLAP? 2.1 Das multidimensionale Datenmodell Die Erläuterung des Begriffs OLAP gehçrt im logischen Aufbau dieses Buchs zur Begriffs- klärung im nachfolgenden Kapitel 3, in dem Begriffe aus dem Umfeld von Business Intelligence erläutert werden. Mit dem Verständnis von OLAP erschließt sich ein großer Anwendungs- bereich analytischer Informationsverarbeitung, der das Segment „Business Intelligence“ aus- macht und der im ausführlichen Praxisteil des vorliegenden Buches vorgestellt wird. Das Prinzip der OLAP-Technologie, das sich mit wenigen zentralen Kategorien der OLAP- Welt erklären lässt, soll daher in diesem gesonderten Kapitel vorangestellt und detailliert erläutert werden – an Hand von anschaulichen Beispielen auch nachvollziehbar für Leser, die bisher nicht näher mit dem Thema befasst waren. OLAP steht für Online Analytical Processing und bezeichnet einen bestimmten Datenbanktyp bzw. eine Technologie, die speziell für Planung, Analyse und Reporting konzipiert wurde. E.F. Codd, der mit seinen zwçlf Regeln das OLAP-Prinzip erstmals definiert hat, beschreibt vor allem die Anforderungen, die eine Software erfüllen muss, um für analytisches Arbeiten geeignet zu sein (vgl. Codd, E.F. (1993)). Zu Grunde liegt dieser von Codd in den 90er Jahren geprägten Technologie eine spezielle Art der Datenhaltung bzw. Datenverwaltung mit mehr- dimensionaler Datenmodellierung. Symbolhaft kann eine solche mehrdimensionale Daten- haltung mit einem Würfel dargestellt werden. 2.2 Dimension Der Begriff Dimension ist ein Schlüsselbegriff. Eine Dimension ist definiert als Liste gleich- artiger Elemente – in der Unternehmenspraxis meist die betriebswirtschaftlichen Eckpunkte, mit denen die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens abgebildet werden kann. Typische Dimensionen sind z. B. Kunden, Produkte, Zeit, Währungen, Konten, Kostenstellen, etc. In einem OLAP-Projekt ist die Erstellung der notwendigen Dimensionen der erste Projekt- schritt. Ausgangspunkt für die Identifizierung dieser Dimensionen sind die Kennzahlen, die analysiert werden sollen. Eine Vertriebszahl beispielsweise zeichnet sich durch mehrere spezifische Merkmale aus: Sie bezieht sich auf einen bestimmten Kunden, ein Produkt und einen Vertriebsbeauftragten. Sie gehçrt außerdem zu einem bestimmten Konto, z. B. Umsatz oder Menge, und stellt eine Plan- oder Ist-Zahl dar, usw. Aus diesen Merkmalen leiten sich die Dimensionen ab – z. B. Kunden, Produkte und Zeit. Dimensionen kçnnen in diesem Sinne als Analysemerkmale bezeichnet werden. Innerhalb einer Dimension kçnnen Hierarchien gebildet werden. In einer Produktdimension beispielsweise bilden die einzelnen Produkte die Basiselemente. Die Produktgruppen oder die Gesamtheit der Produkte sind verdichtete Elemente. Auf diese Weise kçnnen die im Unternehmen existierenden realen Strukturen einfach und überschaubar in Form von Di- mensionen abgebildet werden. C © VERLAG FÜR CONTROLLINGWISSEN AG V W Controllers-Werkzeug Seite 22 Was ist OLAP? Abbildung 2: Beispiel Dimension – Produkthierarchie mit Basiselementen und verdichteten Ele- menten 2.3 Datenwürfel oder Cube Sind die Dimensionen einer Organisation erstellt, werden sie in einem Würfel-Modell (engl. Cube) kombiniert. Das einfachste Bild zur Veranschaulichung dieses Modells ist die Vor- stellung vom Würfel als einem „Regal für Werte“. Der Würfel wird durch die Dimensionen bestimmt. Geht es beispielsweise um die Analyse von Umsatzzahlen, dann kçnnte ein Würfel aus den Dimensionen Kunden, Produkte und Zeit bestehen. · Die Dimension Kunden besteht in diesem Beispiel aus den Elementen Kunde 1, Kunde 2, Kunde 3, Kunde 4 und Kunde 5. · Die Dimension Produkte besteht aus den Elementen Produkt 1 bis Produkt 5. · Die Dimension Monate besteht aus den Elementen Januar, Februar, März und April. Abbildung 3: Umsatz, definiert über die Dimensionen Kunden, Produkte und Zeit C © VERLAG FÜR CONTROLLINGWISSEN AG V W Controllers-Werkzeug Was ist OLAP? Seite 23 Im Bild des Würfels als Werte-Regal soll der „Lagerverwalter“ von Umsatzzahlen nun einen Umsatzwert in Hçhe von 100.000 EUR an der richtigen Stelle „einlagern“. Dazu bençtigt er folgende Informationen: Zu welchem Kunden, zu welchem Produkt und zu welchem Monat gehçrt dieser Umsatz? Mit diesen Fragestellungen werden die Elemente ihren jeweiligen Dimensionen zugeordnet. Gehçrt im angeführten Würfel-Bild der Umsatz z. B. zu Kunde 5, Produkt 5 und Januar, so wird der Wert rechts unten im Regal abgelegt. Sind alle weiteren Umsatzwerte dementsprechend einsortiert, kann man mit dem Würfel und seinen Dimensionen analytisch arbeiten. Dabei spielen die Begriffe „Slice“ und „Dice“, eine wichtige Rolle. Es handelt sich dabei um typische Auswertungsfunktionalitäten im OLAP- Modell. Slice bedeutet Schnitt. Da der Monitor nur eine zweidimensionale Sichtweise (nämlich Zeilen und Spalten) darstellen kann, schneidet sich der Anwender zur Ansicht quasi eine Scheibe aus dem Würfel. Das Ergebnis ist die in Abbildung 4 dargestellt Analyse. Abbildung 4: Slice – Würfelschnitt als Analyse-Mçglichkeit C © VERLAG FÜR CONTROLLINGWISSEN AG V W Controllers-Werkzeug Seite 24 Was ist OLAP? Ein Controller kann an Hand dieser Analyse bereits weitreichende Informationen zu den dargestellten Umsätzen gewinnen: Entsprechen beispielsweise die Januar-Zahlen im Produkt 1 nicht den Erwartungen, kann der Controller im OLAP-Würfel sehr einfach einen anderen Monat statt den Januar auswählen und darstellen, z. B. mit Doppelklick auf Januar. Hier wird die komplette Zeitdimension mit allen Monaten, Quartalen und Jahreswerten angeboten. Je nach Modellierung der Dimension sind auch Tageswerte denkbar. Im nächsten Schritt kann nun die Auswertung auf Februar umgestellt werden, um die Februarzahlen zu betrachten, ebenso die März-Zahlen, die April-Zahlen, usw. Will der Controller jedoch Produkt 1 über einen monatlichen Zeitverlauf genauer betrachten, ist diese Vorgehensweise nicht der ideale Weg. In diesem Falle empfiehlt es sich, Produkt 1 per Mausklick in den Kopfbereich zu ziehen und stattdessen die Monate in den Spalten abzubilden. Dieses Vorgehen wird als Dice (Drehen) bezeichnet. Es kann innerhalb der OLAP-Technolo- gie einfach (meist per Drag und Drop) bewerkstelligt werden. Mit dem Dice-Verfahren wird der Würfel wiederum aus einer anderen Perspektive betrachtet. Der Controller in unserem Beispiel erhält nun die in Abbildung 5 gezeigte Auswertung. Abbildung 5: Dice – Drehen des Würfels als Analyse-Mçglichkeit Auf Grund der Anordnung der Daten in Dimensionen ist es darüber hinaus mçglich, andere Produkte als Produkt 1 auszuwählen. Die Hierarchie in den Dimensionen ermçglicht es außerdem, Produktgruppenanalysen durchzuführen oder die Gesamtheit der Produkte zu C © VERLAG FÜR CONTROLLINGWISSEN AG V W Controllers-Werkzeug Was ist OLAP? Seite 25 betrachten. Das Gleiche gilt für die Kunden- und Monatsdimension; beide kçnnen über die definierten Dimensionshierarchien verdichtet werden. Das vorliegende Beispiel zeigt, dass schon der einfache dreidimensionale Würfel vielfache Analysemçglichkeiten bietet. Für eine vollständige Analyse der Daten aus der Vertriebs-Per- spektive fehlen jedoch noch weitere wesentliche Analysemerkmale. Die vorher getroffene Feststellung, dass der Umsatz mit Produkt 1 im Monat Januar nicht den Erwartungen entspricht, kann nur auf Basis eines Vergleichs zwischen Ist- und Plan-Wert, d. h. einer negativen Abweichung, getroffen werden. Aus dem bisherigen Würfel ist diese Abweichung noch nicht ersichtlich, da hier nur Ist-Werte dargestellt sind. Um neben diesen Ist-Werten auch Plan-Werte im Würfel speichern zu kçnnen, wird eine weitere Dimension bençtigt, die Dimension Plan/Ist. Diese enthält die Elemente Ist und Plan. Im OLAP-Modell kann ein Würfel mehr als drei Dimensionen haben. Bei der modellhaften Darstellung auf Papier ist man auf drei Dimensionen beschränkt, dies gilt nicht für die OLAP-Technologie. Zehn bis fünfzehn Dimensionen in einem Daten-Würfel stellen für die meisten am Markt üblichen OLAP-Programme kein Problem dar. Man spricht weiterhin von einem Würfel, auch wenn das Überschreiten der dritten Dimensionen das räumliche Bild sprengt. Das Prinzip der „Einlagerung“ des Wertes in den Würfel bleibt weiterhin das gleiche. Der „Lagerverwalter“ erweitert lediglich seine Fragestellung bezüglich der Daten-Merkmale: Welcher Kunde, welches Produkt, welches Monat, Ist oder Plan? Um einen Würfel für aussagekräftige Vertriebsanalysen zu erhalten, sind in unserem Beispiel weitere Dimensionen vorstellbar. So z. B. die Dimension Konzern, in der dargestellt wird, in welchem Konzernbereich dieser Umsatz erzielt wurde. Eventuell hat diese Dimension eine Hierarchie, die bis auf den einzelnen Vertriebsbeauftragten „aufgeklappt“ werden kann. Die Bezeichnung für diese Vorgehensweise ist Drill Down, der Anwender verfolgt hier je nach Hierarchiestruktur aggregierte Daten über mehrere Ebenen bis in ihre Einzelbestandteile. Roll Up beschreitet den umgekehrten Weg in immer hçher verdichtete Summen. Im Vertriebs-Würfel wäre außerdem eine mehrstufige Deckungsbeitragsrechnung sinnvoll. Neben Umsatzzahlen sollten also auch Mengen und produktspezifische Kosten (z. B. die direkten Herstellkosten, Provisionen, etc.) mit in den Würfel aufgenommen werden.