Übung zur Einführung in die Wirtschaftsinformatik Cognos Powerplay als Beispiel für ein DSS

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1 Übung zur Einführung in die Wirtschaftsinformatik Cognos Powerplay als Beispiel für ein DSS 1

2 Entscheidungsunterstützungssysteme (EUS) Decision Support Systems (DSS) EUS sollen das gemeinsame Problemlösen zwischen Mensch und Maschine erleichtern Bereitstellung von Daten, Methoden und Modellen zum Problemlösen über eine benutzerfreundliche Schnittstelle Anbieter von DSS-Software Business Objects Cognos Crystal Decisions Hyperion Information Builders MicroStrategy Pilot SAS Institute... 2

3 Cognos Powerplay Das System umfasst eine Reihe von Tools, mit denen Daten auf mehreren Detailebenen betrachtet und nach verschiedenen Gesichtspunkten aufgeschlüsselt und zusammengestellt werden können. Powerplay bietet intuitiv verständliche Tabellen, Grafiken und Darstellungen zur Steuerung und zum Verständnis der Daten. Online Analytical Processing (OLAP) Beim Online Analytical Processing (OLAP) handelt es sich um Softwaretechnologien, die auf die Analyse dynamischer, multidimensionaler Daten ausgerichtet sind. Ziel ist die schnelle, flexible und interaktive Versorgung von Führungskräften mit den von ihnen benötigten Informationen. 6 3

4 Die OLAP-Funktionalität kann als dynamische, multidimensionale Analyse von konsolidierten Unternehmensdaten charakterisiert werden, die folgende Komponenten umfaßt: Kalkulationen von Kennzahlen über verschiedene Dimensionen und Aggregationsstufen Trendanalyse über festlegbare Zeitintervalle "Was wäre wenn"-analysen Multidimensionale graphische Darstellungsverfahren Datenfluss beim ETL Data Warehouse / Cube Extraction, Transformation, Loading OLTP-Daten 4

5 Anfrage- und Analysewerkzeuge Zugriff Benutzerschnittstelle (Verteiler) Data Warehouse Archivierungssystem Metadatenbanksystem Daten Verwaltung Datenschnittstelle (Integrator) Import Interne Datenquellen Externe Datenquellen Abb. 12.4: Architektur des Data Warehouse [Groffmann 1997, S. 13] Multidimensionale Darstellung von Datenstrukturen Dimension Artikel Festplatte Monitor Tastatur Dimension Region Dimension Zeit Quartal 1 / 1996 Februar 1996 Jahr 1996 März 1996 Januar 1996 Europa Übersee Sachsen NRW Bayern Deutschland Artikel Zeit Absatzmenge Region 1 0 5

6 Vergleich einer relationalen und einer multidimensionalen Datenstruktur Relation Erlös Kunde Provisionszahlungen Lieferant Kunde Zeit Provisions zahlungen /96 01/96 01/96 01/ Lieferant /96 Zeit 1 1 Mehrdimensionales Datenmodell Mehrdimensionale Datenbankdatei aus mehreren Tabellen oder Dateien. In dem Modell werden die Beziehungen der Daten untereinander festgehalten und zwar in einer Weise, die der natürlichen Betrachtungsweise im Unternehmen entspricht. 6

7 Drill-Down und Roll-Up Navigation in den Konsolidierungspfaden Roll Up = Aggregation der Daten eines Konsolidierungspfades Drill Down = Rückdifferenzierung dieser Daten Slicing und Dicing Um spezifische Sichten aus dem multidimensionalen Datenmodell abzuleiten, sind die Techniken des Slicing und Dicing anzuwenden. Diese Techniken stellen Sichten in Scheiben bzw. Würfeln dar. Dicing West Süd Ost Nord Bier Wasser Saft Limonade Quartal 1 Quartal 2 Quartal 3 Quartal 4 Süd Saft Quartal 4 7

8 Slicing Produkt Absatzzahlen Quartal Region Alle Produkte und Regionen für ein Quartal Alle Regionen und Quartale für ein Produkt Alle Produkte und Quartale für eine Region Arten von IKS 8

9 Klassen von IKS In den verschiedenen Unternehmensebenen bestehen verschiedene Anwendungs- und Informationsbedürfnisse. råíéêåéüãéåëéäéåéå ëíê~íéöáëåü iéáíìåöëéäéåéå í~âíáëåü çééê~íáî ^ìëñωüêìåöëéäéåé Unternehmensszenario In diesem Szenario sind Sie der Marketingleiter eines großen Herstellers alkoholfreier Getränke. Das Unternehmen produziert eine Reihe von Fruchtsäften, die durch Ihre Kunden verkauft werden - im wesentlichen Lebensmittelketten wie 7 Eleven und Costco. Ihre Kunden sitzen in drei allgemeinen Regionen und verkaufen eine Vielzahl Ihrer Getränkeprodukte, entweder über direkte Vertriebswege oder über Distributoren. 9

10 Mehrdimensionales Datenmodell II Dimensionen Aufbau der Dimension Produkt 10

11 Aufbau der Dimension Kunde Transaktionsdaten Fakten: Costs Sales Units Margin = Sales Costs 11

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