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< Beitrag von Götz Gleitsmann

Update für ein Reporting-System mit Qlik

Im Rahmen einer Modernisierung der Systemlandschaft stand auch ein Update für das Reporting-System auf der Agenda eines mittelständischen Unternehmens. Da viele Berichte auf alte Datenstrukturen zugreifen, wurde das neue Data Warehouse (DWH) auf Basis dieser alten Strukturen errichtet. Die aktuellen Berichte nutzen also die bekannten Datenstrukturen und Kennzahlen, die immer noch in den gleichen Tabellen und Spalten liegen.

Architektur-Entscheidungen

Die gleich gebliebene Schnittstelle zwischen den Berichten und den zugrundeliegenden Daten ermöglichte eine einfache Anpassung, da sich auch das Reporting-Tool ändern sollte. Diese 3 technischen Lösungen standen für das neue Reporting-System zur Auswahl:

  • SAP Business Objects
  • MS Power BI
  • Qlik

Schon während der ersten Überlegungen schied die SAP-Lösung aus: Die Lizensierungskosten sprengten den finanziellen Rahmen.

Für die Microsoft-Lösung sprachen zunächst das moderne Look & Feel der Visualisierung und die Integrierbarkeit in SharePoint. Im Verlauf einer gründlichen Machbarkeitsstudie zeigten sich jedoch Akzeptanzprobleme auf Seiten der Anwender. Die User bewerteten die SharePoint-Integration als unpraktisch. Hinzu kamen personelle Engpässe im Hinblick auf die Administration.

Letztlich fiel die Entscheidung zugunsten von Qlik, und zwar aufgrund dieser Vorteile:

  •  Die Anbindung an die Datenquellen über ODBC bzw. OLEDB ist unkompliziert.
  •  Der Kunde kann eine schon vorhandene Lizenz endlich nutzen.

Die fehlende native Navision-Anbindung wurde dagegen als geringfügiger Nachteil identifiziert.

Reporting-System: Aufbau

Durch die Entscheidung, die bestehenden Strukturen beizubehalten, konnten die neuen Berichte parallel zur neuen Datenbank entwickelt werden. Die Berichte basieren nach wie vor auf der alten Datenbank und nutzten bis zum Ende der Testphase die aktiven Daten des Altsystems. Nachdem die Entwicklung der neuen Datenbank abgeschlossen war, wurden die neuen Berichte lediglich auf die neue Datenbank verlinkt.
Das DWH läuft auf dem Microsoft SQL Server 2016 und stellt alle Daten dar: sowohl die neu erzeugten als auch die Daten aus den Altsystemen. Abbildung 1 zeigt die Datenstruktur des neuen DWH:

Abbildung 1: Tabellenstruktur des Data Warehouse

Insgesamt gibt es im Reporting-System diese 8 Dimensionen:

  • Kunde
  • Belegart
  • Warengruppe
  • Bereich
  • Status
  • Zeit
  • Accounter
  • Accounter Team

Hinzu kommen 2 Fakt-Tabellen: FAKT_Ziele_Accounter und FAKT_Vertrieb.

Schließlich gibt es noch 3 Brücken-Tabellen für die Abbildung von m:n-Beziehungen:

  • BRIDGE_ACCID_AccTeamID_Zeit
  • BRIDGE_ACCID_AccTeamID_Ziel
  • BRIDGE_Account_Position

Daten-Harmonisierung

Bevor die aus den Altsystemen übernommenen Daten in das Data Warehouse gelangen, müssen sie bezüglich der neuen Datenquellen harmonisiert werden. Die Daten aus den neuen Systemen werden hingegen an die übernommenen Altdaten angepasst.

Die Verwendung von Codes und Status blieb in der gleichen Form wie bei den Altdaten und bildet die Grundlage für die integrierte Darstellung. In den einschlägigen DWH-Tabellen, die Kennzeichen und Codes des Altsystems repräsentieren, werden neue Datensätze eingefügt.

Befüllung des DWH

Das DWH wird täglich mit aktuellen Daten befüllt. Hierbei kommen die Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) in der Version 2016 zum Einsatz. Jeder Tabelle entsprechen grob gesagt 2 SSIS-Packages für die beiden ETL-Strecken

  • Quelle → Staging-Bereich (Extract)
  • Staging-Bereich → DWH (Transform & Load)

Diese weithin als optimale Lösung angesehene 2-Stufigkeit gewährleistet die Sicherung der neuen Daten aus den Quellsystemen, wobei bereits erste Bereinigungen erfolgen können. Erst in der 2. Stufe erfolgt die Integration der Staging-Daten in das DWH und anschließend ihre Löschung. Jedes SSIS-Package übernimmt folgende Aufgaben:

  • Extraktion der Daten aus den Quellen mithilfe hinterlegter SQL-Statements
  • Vorbelegung der für technische Zwecke benötigten Spalten (z. B. Zeitpunkt des ETL-Laufs)
  • Einfügen der neuen Datensätze in die Zieltabelle

Abstraktionsebene


Abbildung 2: Abstraktion der in Abbildung 1 gezeigten Daten. Hierauf greifen die Berichte zu.

Ergebnis

Abbildung 3 zeigt ein typisches mit Qlik erzeugtes Dashboard. Der Einsatz vorgefertigter Chart-Typen ermöglicht eine schnelle und übersichtliche Darstellung der wesentlichen Kennzahlen. Dabei wird auf die in Abbildung 2 gezeigten logischen Tabellen und Felder zugegriffen.
Reporting-System
Abbildung 3: Beispiel für ein Qlik-Dashboard

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