IBM Planning Analytics ermöglicht flexible und effiziente Datenanalysen durch seine multidimensionale Struktur. Doch was sind die Grundlagen, die dieses System so leistungsstark machen? Dieser Artikel bietet einen kompakten Überblick über die Konzepte von Datenmodellen und Dimensionen – die Bausteine, mit denen TM1 Daten organisiert, speichert und analysierbar macht.
Hinweis: Der Begriff “TM1” wird aus historischen Gründen oft noch synonym für “IBM Planning Analytics” verwendet, bezieht sich heute aber offiziell nur noch auf die Datenbank-Engine.
Was ist ein Datenmodell in Planning Analytics?
Ein Datenmodell in Planning Analytics kann man sich als das Herzstück der Anwendung vorstellen. Es definiert, wie Daten organisiert, gespeichert und für Analysen bereitgestellt werden. Im Wesentlichen stellt ein Datenmodell in Planning Analytics eine Sammlung von Cubes (Würfeln) dar, die Daten in einer multidimensionalen Struktur speichern. Diese Cubes ermöglichen die Analyse von Daten aus verschiedenen Perspektiven und Kategorien.
Die multidimensionale Struktur von Planning Analytics bietet den Vorteil, dass Daten flexibel und in Echtzeit analysiert werden können. Datenmodelle sind für ihre Fähigkeit bekannt, große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten.
Beispiel: Angenommen, ein Unternehmen möchte den Umsatz für eine Produktkategorie in verschiedenen Regionen im Zeitverlauf analysieren. In Planning Analytics wird diese Analyse in einem Cube organisiert, der die Dimensionen Produkt, Region und Zeit enthält.
Was sind Dimensionen?
Dimensionen sind die grundlegenden Strukturelemente, die die Art und Weise bestimmen, wie Daten in Planning Analytics organisiert sind. Eine Dimension ist eine Sammlung von verwandten Elementen, die zusammen eine bestimmte Perspektive auf die Daten bieten. Im Kontext eines Cube sind Dimensionen die Achsen, entlang derer Daten analysiert werden.
Ein Beispiel eines einfachen Umsatz-Cubes:
- Produktdimension: Enthält eine Liste der Produkte, die das Unternehmen verkauft.
- Regiondimension: Enthält verschiedene Regionen, wie Länder oder Städte, in denen das Unternehmen tätig ist.
- Zeitdimension: Enthält die Jahre, Monate oder Tage, für die Umsatzdaten vorliegen.
Jede Dimension besteht aus sogenannten Elementen. Diese Elemente können auch in einer Hierarchie organisiert sein. So kann beispielsweise eine Produktdimension mehrere Hierarchieebenen besitzen: Produktkategorie, Produktgruppe und einzelnes Produkt. Diese Struktur ermöglicht es, Daten auf unterschiedlichen Aggregationsebenen zu analysieren – von einer Gesamtbetrachtung bis hin zur detaillierten Analyse einzelner Produkte.
Der Zusammenhang zwischen Cubes und Dimensionen
Ein Cube in Planning Analytics ist eine Kombination aus mehreren Dimensionen. Man kann sich einen Cube als einen mehrdimensionalen Datencontainer vorstellen, in dem jede Achse eine der Dimensionen repräsentiert. Wenn ein Cube zum Beispiel die Dimensionen Produkt, Region und Zeit verwendet, können die Umsatzdaten in diesem Cube entlang dieser Dimensionen gespeichert und analysiert werden.
Das Verständnis, wie Cubes und Dimensionen zusammenarbeiten, ist der Schlüssel zur Modellierung von Daten für eine Vielzahl von geschäftlichen Fragestellungen. Ein gut durchdachtes Datenmodell ermöglicht nicht nur schnelle Abfragen, sondern auch die Flexibilität, Daten auf unterschiedliche Arten zu betrachten und damit wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Best Practices: Wie sollte man Dimensionen und Datenmodelle in Planning Analytics aufbauen?
- Einfachheit ist Trumpf: Gerade für Einsteiger empfiehlt es sich, Dimensionen möglichst einfach und nachvollziehbar zu gestalten. Weniger, aber klar strukturierte Dimensionen sorgen dafür, dass das Modell übersichtlich bleibt.
- Hierarchien nutzen: Durch die geschickte Nutzung von Hierarchien innerhalb von Dimensionen können Analysen auf verschiedenen Detailebenen durchgeführt werden – vom Gesamtumsatz bis hin zum einzelnen Produkt.
- Wiederverwendung von Dimensionen: Dimensionen können in verschiedenen Cubes wiederverwendet werden. Das sorgt für Konsistenz und spart Zeit bei der Modellierung.
Fazit
IBM Planning Analytics ermöglicht durch die Kombination aus Cubes und Dimensionen eine flexible und effiziente Datenanalyse. Ein gut strukturiertes Datenmodell mit klaren Dimensionen und Hierarchien sorgt für schnelle Abfragen und wertvolle Erkenntnisse. So lassen sich Geschäftsentscheidungen fundiert und dynamisch treffen.
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