Betriebswirtschaftliche Kennzahlen und Kennzahlen-Systeme PDF

Der Einsatz eines Data-Warehouse verhindert, dass die Analysedaten mit den transaktionsorientierten Datenbeständen betriebswirtschaftliche Kennzahlen und Kennzahlen-Systeme PDF Kontakt kommen und die Leistungsfähigkeit beeinträchtigt wird. Durchführung komplexer Analysevorhaben im Vordergrund, welche ein sehr hohes Datenaufkommen verursachen. Das Ziel ist, durch multidimensionale Betrachtung dieser Daten ein entscheidungsunterstützendes Analyseergebnis zu gewinnen.


Författare: Claus Meyer.
Kennzahlen und Kennzahlen-Systeme gehören zu den unverzichtbaren Instrumenten zur Steuerung, d.h. zur Planung und Kontrolle von Betrieben. Jedes Management benötigt Informationen, die den Stand und die Entwicklung von Betrieben kennzeichnen.
Diese grundlegende Einführung zeigt
– die Einsatzmöglichkeiten,
– den Bedarf,
– die Kriterien für die Bildung und Ermittlung sowie
– die Auswertung und Darstellung
von Kennzahlen und Kennzahlen-Systemen auf.
Ausgewählte Kennzahlen aus der Praxis zu allen betrieblichen Funktionen werden beschrieben. Es folgt eine Erläuterung be-währter und erprobter Kennzahlen-Systeme. Das Kapitel „Wertorientierte Unternehmensführung“ schließt die Einführung ab.

Dieser folgt einer multidimensionalen, datenpunktorientierten Logik im Gegensatz zur zeilenorientierten Logik beim OLTP. Jeder Typ hat Vor- und Nachteile. MOLAP speichert Zahlen in Form von Datenpunkten. Dadurch hat MOLAP einen Performance-Vorteil gegenüber ROLAP-Systemen, die Daten auf relationaler Basis als Datensätze speichern. Vorausberechnete OLAP-Systeme weisen eine bessere Performance auf als OLAP-Systeme, die zur Laufzeit rechnen. In-Memory-Systeme weisen eine bessere Performance auf als festplattenbasierte Systeme, müssen jedoch mit dem Speicher sorgfältig haushalten. ROLAP skaliert besser, ist dafür aber je nach Performance der eingesetzten relationalen Quellen langsamer als MOLAP.

Dies liegt bei ROLAP daran, dass die Daten neben den teils vielleicht schon vorausberechneten Aggregationen in einer vielseitigen, aber eventuell langsameren relationalen Datenbank gespeichert vorliegen, während diese Daten bei MOLAP in geeigneter, schnell zugänglicher Form als Datenpunkt vorliegen. HOLAP bietet oft einen guten Kompromiss aus ROLAP und MOLAP. Hierbei werden die Basisdaten zunächst lokal in den Analyseclient importiert, um eine lokale Analyse vollziehen zu können. Als Nachteil kann hier allerdings eine eventuell zu schwache Hardwareauslegung gesehen werden. Zeitintensiv bei DOLAP ist nicht die Auswertung der Daten, sondern die Erstellung und Auffrischung der angelegten Cubes. Einen weiteren, immer populäreren Typ stellt memory-based OLAP dar.

Hier werden alle Daten im RAM gehalten und alle Werte in Echtzeit berechnet. Diese Technik war in der Vergangenheit hinsichtlich der Datenmengen limitiert. Datenmengen mit memory-based OLAP analysiert werden. OLAP-Werkzeuge werden häufig durch Multidimensionalität charakterisiert. Der OLAP-Begriff wurde 1993 von Edgar F. Er formulierte zunächst 12 Regeln, die er bis zuletzt auf 18 Regeln erweitert hat. Diese Evaluierungsregeln stellten die erste Anforderungsliste an ein OLAP-System dar.

Die Bedeutung der Regeln für die Bewertung eines OLAP-Systems kann heute nicht mehr als besonders hoch eingestuft werden. Akronym FASMI fünf herstellerunabhängige Evaluierungsregeln auf, um damit das OLAP-Konzept zu beschreiben. Fast: Abfragen sollen durchschnittlich fünf Sekunden dauern dürfen. Dabei sollen einfache Abfragen nicht länger als eine Sekunde und nur wenige, komplexere Abfragen bis zu 20 Sekunden Verarbeitungszeit beanspruchen.