Mit frischem Input von der MicroStrategy World 2022 teilen unsere Business Intelligence-Experten hier ihr Know-How zum MicroStrategy Schema und Best Practices mit euch.
Wie funktioniert das MicroStrategy Schema?
Grundsätzlich “erfindet” eine BI-Software keine Daten, sondern liest diese aus einer Datenbank. Damit dieser Schritt auch den Business-Anwendern einfach möglich ist, “übersetzt” die Software einfaches “Drag and Drop“ der Berichtsobjekte in Datenbank-SQL.
MicroStrategy hat hierfür die Schema-Objekte.
Schritt 1) Tabellen im Warehouse-Katalog selektieren:
Hier werden die Datenbank-Tabellen ausgewählt und im Ordner “Schema Objects>Tables” zur Verfügung gestellt. Basierend auf diesen Datenbank-Tabellen werden die Berichtsobjekte erstellt.
Schritt 2) Schema-Objekte erstellen:
1. Attribute – die Attribute sind die Dimensionen wie Tag, Woche, Monat, Kunde, Artikel, Region, Land, Stadt, Markt.
Jedes Attribut hat eine separate Dimensionstabelle mit der ID und weiteren Informationen zur Dimension. Für die TagID 19800116 können der Monat 198001 und der Wochentag (Mittwoch) hinterlegt sein. Zur KundenID 4712 können der Name und die Adresse hinterlegt sein. Attribute haben immer einen einzelnen (oder zusammengesetzten) Schlüssel (ID) und weitere Attributformen mit den zusätzlichen Informationen.
2. Fakten – die Fakten sind die Kennzahlen wie Umsatz, Kosten, Stückzahl.
Diese werden stets in Fakttabellen gespeichert, die mit den DimensionsIDs in Beziehung gesetzt werden. Exemplarisch kann am Tag 19800116 für die KundenID 4712 ein Umsatz von 300€ mit Kosten von 200€ für eine Stückzahl von 10 gespeichert sein.
3. Hierarchien – Aus den Attributen werden Hierarchien aufgebaut – die Attribute werden in Beziehungen gesetzt wie Tag zu Monat oder Stadt zu Region.
Somit können die Informationen auf höheren Ebenen (Monatsbericht, Länderstatistik) erzeugt werden.
Schritt 3) Öffentliche Objekte erstellen:
4. Metriken – Aus den Fakten werden Metriken erstellt.
Metriken sind entweder Fakten mit Berechnungsfunktionen wie SUM(Umsatz) oder AVG(Kosten) oder Berechnungen wie Stückkosten (Kosten/Stückzahl), um weitere Informationen generieren zu können.
5. Transformationen – Auch Transformationen sind nötig, um Vorjahreswerte oder auflaufende Summen umsetzen zu können.
In separaten Transformationstabellen werden in zwei Spalten die benötigten Beziehungsinformationen gespeichert, die wiederum in die Metrik übernommen wird und dann den Tag anstatt 16.01.1980 mit dem Wert 16.01.1979 ersetzt. Oder die Beziehung 16.01.1980 mit allen Werten vom 01.01.1980 bis 16.01.1980, damit die auflaufenden Funktionen stattfinden können.
6. Metrikfunktionen – Natürlich können in den Kennzahlen auch Anteil-Werte errechnet werden.
Die Metrik kann so eingestellt werden, dass ein Tageswert durch den Monatswert dividiert werden kann, um zu sehen, wie viel Umsatz an den einzelnen Tagen im Verhältnis zum Gesamtmonat erwirtschaftet wurde.
Schritt 4) Feinabstimmung zur Automatisierung:
Um das Schema wirklich optimal einzustellen, bedarf es anschließend noch weiterer Feinabstimmung-Schritte. Ziel ist, dass die Anwender lediglich die Objekte wie “Monat”, “Land”, “Umsatz IST”, “Umsatz VJ”, “Kosten IST” und “Kosten VJ” auf die Berichtsschablone ziehen können und das SQL automatisch generiert wird. Weitere Objekte wie Eingabeobjekte oder dynamische Filter sind ebenfalls noch zu erstellen. Somit kann der Anwender den Monat oder das Land selektieren oder den Bericht so einstellen, dass immer die letzten 4 Monate dynamisch gewählt werden.
Best Practice MicroStrategy
Als Best Practice hat sich herausgestellt, dass die Datenbank-Tabellen aus 1:1-Views erstellt werden, um gegenüber Datenbankschema-Änderungen unabhängiger zu sein. Auch wird die Objektübersetzung in den Objekten umgesetzt, die eine spezifische Struktur auf der Datenbank benötigt. Hierbei ist die Kommunikation zwischen BI-Experte und Datenbank-Architekt wichtig, um am Ende des Projekts performante Systeme bereitstellen zu können. Und auch das Thema Datenqualität kann eingearbeitet werden, sodass Vergleichsberichte zwischen den Quelldatentabellen und den durch ETL verarbeiteten Zieldatentabellen einfach erfolgen kann. Somit kann der Anwender ebenfalls die Plausibilität prüfen und ETL-Probleme werden für die Anwender transparent, um das Vertrauen in die Daten sicherzustellen.
Zusammenfassend: Das MicroStrategy-Schema hat einen initialen Aufwand beim Erstellen. Dieser einmalige Aufwand vereinfacht anschließend das Adhoc-Reporting enorm, sodass die Anwender selbständig alle Informationen ohne IT-Unterstützung erzeugen können. Selbst der regelmäßige Berichtsversand eigener Berichte oder die mobile Informationsverfügbarkeit in intuitiven Dashboards ist sehr einfach umsetzbar. Für weitere Details können Sie gerne unsere Experten kontaktieren.
