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Data Ware House

Mit dem Data Ware House werden Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen konsolidiert, verdichtet, analysiert und dem Anwender bedarfsgerecht und interaktiv zur Verfügung stellt. Eine umfassende Sicht auf aktuelle und historische Geschäftsdaten erlaubt schnelle und zuverlässige Geschäftsentscheidungen und eine gezielte Umsetzung neuer Marktanforderungen.

Ausgangsbasis sind SQL-Datenbanken, welche auf unterschiedlichen Faktentabellen des Navision-Grosso-Systems basieren und täglich aktualisiert werden.

Die Aufbereitung erfolgt in mehreren mehrdimensionalen OLAP-Würfeln nach verschiedensten thematischen Kriterien. Die Tabelle Warenposten mit jeder einzelnen Geschäfts-Warenbewegung und die Tabelle Ware-Daten bilden die Grundlage für den Verkaufs-Cube. Der Financial-Cube basiert auf den Postentabellen für den Kreditor, den Debitor, den Mehrwertsteuerposten und den Anlageposten.

Diese Daten werden mit verschiedenen Stammdaten, Kalenderdaten, zeitlichen Dimensionen, soziodemographische Daten, Logistikdaten und natürlich auch Statistikdaten, wie zum Beispiel aus dem VMP-Datenpanel oder dem Grosso-DWH, verknüpft.

Das Datenmodell bietet die Basis für verschiedene Basisanalysen, periodische und individuelle Auswertungen. Für nahezu alle wichtigen Stammdaten sind Dimensionen definiert, teilweise in mehreren Aggregationsstufen.

Objektgruppen und -untergruppen, Vertriebslinien, FAS-Kennzeichen und Gemeindestrukturen sind einige Beispiele dafür. Hinzu kommen die zeitlichen Dimensionen Buchungsdatum und EVT. Kennzahlen wie Roherträge, Verkaufswerte, Durchschnittswerte und Quoten gestatten umfangreiche betriebliche Analysen. Eine Auswahl ist:

  • Vertriebsanalysen
  • Rohertragsstatistiken
  • Null- und Ausverkaufsanalysen
  • TOP- und FLOP-Listen
  • Frühremissionsanalysen
  • Signallisten
  • Rankings
  • Zeitraumvergleiche
  • Stichtagsanalysen
  • Soziodemographische Auswertungen
  • Betriebswirtschaftliche Auswertungen
  • Auswertungen zum Qualitätsmanagement
  • Außendienst-Besuchsstatistiken
  • und viele mehr

Die Ergebnisse können mit jedem beliebigen OLAP-Viewer dargestellt werden, z. B. mit dem aus dem Grosso-DWH bekannte Nova View oder auch mit der Pivot-Tabellen-Funktionen in Microsoft Excel. Beide bieten umfangreiche Möglichkeiten zur Präsentation der Ergebnisse in Kreuztabellen oder als graphische Darstellungen. Vordefinierte Auswertungen und Darstellungen zu festgelegten Zeitpunkten können automatisch oder Ad hoc erzeugt werden.