good. better. outperform.

Transkript

1 good. better. outperform. Analytic mit Oracle BI relational oder besser multidimensional? 8. Oracle BI & DWH Konferenz, Dirk Fleischmann Director Business Intelligence & DWH Business Intelligence Solutions

2 Dirk Fleischmann Oracle Certified Specialist für Business Intelligence 21 Jahre Erfahrungen mit Oracle Technologie langjährige Beratung im ERP-Mittelstand 2006 XML-Publisher-Projekt als erster Partner in Deutschland 2011 Director Business Unit "Business Intelligence & DWH"

3 cubus Oracle Essbase, BI & DWH 20 Jahre am Markt Erstes Essbase Projekt 1995 Hyperion Partner Awards in 2000 und 2007 Mitglied im Hyperion EMEA Advisory Board Mitglied im Oracle ISV Leaders Club Über 200 erfolgreiche Essbase-Projekte Mitglied der Oracle Solution Partner Community BI Weltweit erster Oracle Essbase Specialized Partner Oracle BI & Essbase Gold Partner Business Unit für Oracle Business Intelligence & Data Warehousing

4 Business Intelligence ist Priorität 1! the most important technology in 2007 is business intelligence Quelle: CIO Insight, The Future of I.T.: What's on Top for 2007 and Beyond, 16. Januar 2007

5 Business Intelligence und/oder Data Warehouse Business Intelligence wörtlich: keine Analogie zu "Intelligenz", sondern zum "Sammeln und Aufbereiten unternehmensrelevanter Informationen" übertragen: Wie gut kennen Sie Ihre Kunden? Wer kauft Ihre profitabelsten Produkte? Wer zahlt am spätesten die Rechnung? Data Warehouse Datenbank, die Daten unterschiedlicher Quellen in einheitlichem Format darstellt, ggf. aggregiert und so die Basis für OLAP darstellt -

6 Auslöser für BI Projekte Wunsch nach Visualisierung von Kennzahlen heterogene Datenquellen nicht konsolidiert kein automatisierter Refresh keine Historisierung fehlende Visualisierung manuelles BI kein "Single-Point-of-Truth"

7 relational vs. multidimensional Zitat aus dem 18 Jhd. "Die Schönheit liegt im Auge des Betrachters" von David Hume 2 Betrachtungsweisen 1) multidimensionale Betrachtungsweise Unternehmen, die bereits MOLAP (Essbase) einsetzen 2) relationale Betrachtungsweise Unternehmen, ohne OLAP- oder aber mit ROLAP-Erfahrung "Die Entscheidung für eine OLAP-Technologie begründet sich oftmals aus den bisherigen Erfahrung des Anwenders"

8 next step Bereitstellung der Daten 3NF-Projekt keine oder marginale Aufbereitung komplettes Star-Design erfolgt im BI-Server logisches Modell im BI-Server ERP, CRM, Excel

9 next step Bereitstellung der Daten ROLAP-Projekt Realisierung über ein Data Warehouse Definition der Datenquellen Vorsysteme Definition der Staging und/oder Cleansing Area Definition des Core Definition der DataMarts Stage ERP, CRM, Excel Core ETL-Strecken im DWH Mart Star Schema

10 next step Bereitstellung der Daten MOLAP-Projekt Definition der Datenquelle Aufbereitung der Daten in Ladetabellen Laden der Cubes via Ladescript Ladetabelle ERP, CRM, Excel Ladescript Essbase-Cube

11 Common Enterprise Information Model 3-Layer-BI Server Physical Layer Mapping aller Quelldaten Logical oder Business Layer Vereinfachung in das logische Business model über alle Quellen Presentation Layer Definition der End-User Umgebgung

12 next step Konfiguration BI Server relational 3NF/ROLAP physischer Layer Import der Datentabellen Aliases für alle Tabellen... "Fact -... " bzw. "Dim-..." Fremdschlüssel zwischen Aliases Business Layer logische Fact-Tabellen definieren Kennzahlen,"level-based measures", "time-series measures" logische Dimensionen definieren, Hierarchien basteln logisches Star-Schema Anwender Layer Zuordnung der Fakten und Dimensionen, Berechtigungen

13 next step Konfiguration BI Server MOLAP physischer Layer Import der Cubes Aliastabellen generieren, UDA, Kennzahlen-Hierarchie "flachklopfen" Business Layer "flache" Kennzahlen,"level-based measures" Anwender Layer Zuordnung der Fakten und Dimensionen, Berechtigungen

14 Unterschiede ROLAP OLAP für BI Server relational 3NF/ROLAP - manuell: Aliase anlegen, - Foreign Keys Physical Layer MOLAP Aliastabellen Berechtigungen Business Layer - logische Tabellen - logischer Star - Hierarchien, - berechnete Kennzahlen evtl. berechnete Kennzahlen Presentation Layer Berechtigungen

15 Funktionalität für den Anwender grundsätzlich stehen beiden Modellen alle Funktionen zur Verfügung Analytic Pivot, Grafiken, Tabellen, weitere Kalkulationen interactive Dashboards Maps, ScoreCards, Mobile BI Action-Framework Standard-Reporting mit BI Publisher... dennoch gibt es sowohl technisch als auch inhaltlich große Unterschiede

16 Funktionalität für den Anwender relational 3NF/ROLAP "Ursprung" der OBI-Suites Pro's alle Kennzahlen auf einem Level Vergleichbarkeit untereinander detaillierte Sicht auf Daten feinster Granularität problemloser Einsatz der Selection-Step-Technologie uneingeschränkter Einsatz der interaktiven Dashboards Einschränkungen bei hierarchischer Darstellung von Kennzahlen klassischen Finanzreports GuV/P&L Planungsthemen Top-Down-Kalkulationen aufwändigere Aggregationsmechanismen für Performancesteigerung bei großen Datenmengen

17 Funktionalität für den Anwender multidimensional/molap Pro's hierarchische Darstellung von Kennzahlen Erstellung von Finance-Analysen (P&L) rechte Maustaste für Selection-Steps im Dashboard MemberSelect Keep, Remove, Children/Ancester of.. multiple Hierarchien einfache Auswertung von Planungsapplikationen Einschränkungen meist "nur" aggregierte Kennzahlen (Monatswerte) historisierte Daten Changing Dimensions - schwierig komplexe Finance-Reports lassen sich nicht adäquat darstellen -> Verwendung von Financal Reporting!

18 Funktionalität für den Anwender multidimensional/molap "Challenges - Issues" für den erfahrenen Essbase-Anwender... viele Selection-Steps erzeugen viele MDX-Queries "offgrid" Dimensionen via Pivot-Tableprompts -> Performanceeinbußen kein Support von Hierarchie-Spalten für BI-Publisher und Office-Plugin "time-series"-funktionen nicht im BI Server, besser in der outline keine asymmetrische Selection Alternativ-Ansätze Finance-Reports mit Financial Reports erstellen, statt Answers bzw. Publisher PowerAnalytic mit cubus Executive Viewer, SmartView oder Excel-Addin

19 cubus EV Analytics basiert auf dem IBM Produkt Executive Viewer ist das beste Werkzeug für Self-Service-Analyse und Reporting für Essbase (auch für MSAS oder IBM TM1) unterstützt Essbase Versionen von 7.x bis 11 (inklusive dem neuesten Release) Essbase-Zugang für Nicht-Excel-Anwender von cubus in Oracle BI Suite integriert

20 in Bildern Member Selection

21 in Bildern Alias-Spalten

22 in Bildern P&L bzw. GuV Report

23 Fazit grundsätzlich hängt der Einsatz stark vom Business Case ab MOLAP oft durch den Fachbereich getrieben ROLAP meist nur mit IT-Support aus der Erfahrung: MOLAP-Anwender erweitern eher relational als umgekehrt getreu dem Motto: "Was der Bauer nicht kennt... aus performance-technischen Gründen kann der Einsatz von MOLAP- Datenquellen auch ohne "Business Case" sinnvoll sein für unternehmensweite, strategische BI-Lösung ist MOLAP eine notwendige Komponente daher die Empfehlung - typisch deutsch: "FÖDERATION"

24 Bereitstellung der Daten - Federation ROLAP + MOLAP Realisierung über ein Data Warehouse Definition der Datenquellen Definition der Staging und/oder Cleansing Area Definition des Core Definition der DataMarts Laden der Cubes via Ladescript aus den DataMarts Stage ERP, CRM, Excel Core Mart Ladescript

25 in Bildern Federation

26 Funktionalität für den Anwender Federation ROLAP - MOLAP Pro's hierarchische Darstellung von Kennzahlen Erstellung von Finance-Analysen (P&L) rechte Maustaste für Selection-Steps beim Endanwender multiple Hierarchien (Alternativ-) einfache Auswertung bei Planungsapplikationen Drill through von MOLAP auf ROLAP-Daten hohe Performance auf aggregierte Daten detaillierte Sicht auf Daten feinster Granularität

27 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Dirk Fleischmann cubus Business Intelligence Solutions mobil: tel: