Unterschiedliche Granularitätsebenen
In der zweiten Datenquelle „Warenwirtschaft“ wird gezeigt, dass in vier Zeilen die Umsätze der jeweils verkauften Menge pro Quartal stehen. Demnach befinden sich „Finanzen“ und „Warenwirtschaft“ auf verschiedenen Granularitätsebenen.
Das zugehörige Feld für die Verbindung zwischen den beiden Tabellen, ist das Feld „Jahr“
Mithilfe der logischen Verknüpfung „Datenverschmelzung“, sollen nun die Daten beider Tabellen miteinander kombiniert werden.
Allerdings führen die unterschiedlichen Granularitätsebenen der Datenquellen, bei herkömmlichen Softwarelösungen häufig zu einem typischen Fehlverhalten: Die Kombination der Daten erfolgt nämlich in Form einer „Datenverknüpfung“ anstelle einer „Datenverschmelzung“:
Datenverschmelzung
In der Datenanalyse kommt es häufiger vor, dass die Datenverschmelzung und die Datenverknüpfung verwechselt werden. Solch eine Verwechselung führt bei Kennzahlen auf verschiedenen Granularitätsebenen (Zerlegungsgraden), zu verzerrten Ergebnissen und letztlich zu Fehlinterpretationen.
Beispiel:
Nehmen Sie an, dass Sie die Daten eines Handelsunternehmens analysieren und einfachheitshalber verfügt dieses Unternehmen nur über zwei Tabellen wie oben aufgeführt.
Die Datenquelle „Finanzen“ zeigt ein aggregiertes Ergebnis an, d.h. in einer einzigen Zeile steht die jeweilige Summe der Kreditlimits, offenen Forderungen, Zahlungseingänge und der Kundenanzahl für das gesamte Jahr 2017.
Ergebnis herkömmlicher Softwarelösungen
Die „Datenverknüpfung“ ist eine Methode, bei der die Daten in den zugehörigen Feldern (Spalten), miteinander kombiniert werden.
Daraus resultiert folgende Tabelle als Ergebnis:

Eine Datenverknüpfung ergibt hier wenig Sinn und führt zu fehlerhaften Ergebnissen. Grund dafür ist, dass die Kennzahlen (Limit, Offene Forderung, Zahlungseingang) je Jahr und Quartal verdoppelt wurden. Dementsprechend wurden deren Endsummen falsch berechnet.
Mit unserer intelligenten Softwarelösung werden derartige Fehler vermieden. Sehen wir uns das Beispiel mit der bimanu Cloud an.
Ergebnis der bimanu Cloud
Die “Datenverschmelzung” beschreibt eine Kombinationsmethode, bei der eine Datenquelle mit einer anderen Datenquelle ergänzt wird.
Durch die Datenverschmelzung erhält man nun folgende Tabelle als Ergebnis:

Unser bimanu Hub und das daraus erstellte bimanu Data Model stellen die richtige Darstellung der Kennzahlen auf allen Granularitätsebenen sicher und ermöglichen eine korrekte Berechnung der Kennzahlen in allen möglichen Stammdatenkombinationen.
Das gilt nicht nur für die klassischen Unternehmensdaten, sondern auch für weitere Datenbereiche aus IoT, Offene Daten oder die Anbindung von Social Media Kanälen.
Ihre Vorteile zusammengefasst, wenn Sie unsere Integrations- und Analyseplattform für Ihr Unternehmen einsetzen
- Steigerung der Datenqualität – Mithilfe unseres bimanu Ansatzes, werden Ihre Daten fehlerfrei miteinander kombiniert und Sie treffen immer die richtigen Entscheidungen
- Reduzierung von Berichtsaufwänden bis zu 80%
- Unsere Plattform vereinfacht Ihnen die Berichterstellung und Visualisierung, da alle Prozesse von der Datenaufbereitung bis zur Analyse in ihr vereinigt sind
- Schnelle und einfache Anbindung neuer Datenquellen – Durch uns ersparen Sie sich enormen Verwaltungs- und Projektaufwände, die bei der Integration von neuen Daten entstehen
- Kein Einsatz von Business Intelligence Experten erforderlich – Die bimanu Cloud weist eine hohe Benutzerfreundlichkeit auf, sodass keine Business Intelligence Fachkräfte – zur Implementierung und Pflege der Plattform, sowie Erstellung von Berichten – eingesetzt werden müssen
