TM1 Tutorial: Die 5 wichtigsten Grundkonzepte in IBM Planning Analytics

Du öffnest IBM Planning Analytics, siehst eine Liste aus Cubes, Dimensionen und Hierarchien und weißt nicht, wo du anfangen sollst. Das kennen fast alle TM1-Einsteiger. Die gute Nachricht: Die Grundstruktur von Planning Analytics folgt einer Logik, die sich in wenigen Konzepten erklären lässt. Wer sie einmal verstanden hat, navigiert das System sicher.

Dieser Artikel erklärt die 5 fundamentalen Bausteine von TM1 / IBM Planning Analytics – ohne Fachchinesisch, ohne Umwege, direkt anwendbar.

Warum TM1 anders denkt als Excel

Excel arbeitet mit Tabellen: Zeilen, Spalten, Formeln in einzelnen Zellen. TM1 arbeitet mehrdimensional. Statt einer flachen Tabelle hast du einen Datenwürfel, in dem du Umsätze nach Produkt, Region, Monat, Version und Kostenstelle gleichzeitig analysieren kannst – ohne Copy-Paste, ohne Pivot-Tabellen-Gefrickel, ohne Formelketten, die niemand mehr versteht.

Dieser Unterschied ist der Schlüssel. TM1 ist kein besseres Excel. Es ist ein anderes Werkzeug, das andere Konzepte braucht. Hier sind die fünf, die du kennen musst.

1. Der Cube: dein mehrdimensionaler Datenspeicher

Ein Cube ist die zentrale Datenstruktur in TM1. Stell dir ein Hochregallager vor: Um eine bestimmte Palette zu finden, brauchst du mehrere Koordinaten gleichzeitig – den Gang, das Regal, die Ebene und den Lagerplatz. Genauso funktioniert ein TM1-Cube. Er ist kein Excel-Blatt mit nur zwei Achsen aus Zeilen und Spalten, sondern ein Datenwürfel mit beliebig vielen Achsen gleichzeitig.

Jede eindeutige Kombination dieser Achsen ergibt eine Datenzelle – so wie jede Kombination aus Gang, Regal, Ebene und Platz genau einen Lagerplatz ergibt. Wenn du weißt, in welchem Cube deine Daten gespeichert sind, hast du den ersten wichtigen Schritt gemacht.

In der Regel hat ein Unternehmen mehrere Cubes: einen für die Kostenplanung, einen für die Absatzplanung, einen für das Personalcontrolling – so wie ein Unternehmen auch mehrere Lager für unterschiedliche Zwecke betreiben kann. Jeder Cube hat seine eigene Dimensionsstruktur, zugeschnitten auf die jeweiligen Anforderungen.

2. Dimensionen: die Achsen deines Würfels

Jede Dimension ist eine Achse deines Cubes – im Lager wäre das der Gang, das Regal oder die Ebene. Sie legt fest, nach welchen Kriterien du Daten analysieren, eingeben und planen kannst. Dimensionen sind der Kern der Struktur und sie sind in TM1 eigenständige Objekte. Das bedeutet: Eine Dimension kann in mehreren Cubes gleichzeitig verwendet werden – so wie derselbe Gang in mehreren Lagerbereichen genutzt werden kann.

Ein typischer Planungs-Cube hat zum Beispiel diese sechs Dimensionen:

• Dimension 1: Kostenarten
• Dimension 2: Kostenstellen
• Dimension 3: Monate
• Dimension 4: Jahr
• Dimension 5: Version (Plan, Forecast, Ist)
• Dimension 6: Gesellschaft

Ein Beispiel aus der Praxis: Die Dimension ‚Kostenarten‘ wird sowohl im Personalkosten-Cube als auch im Sachkosten-Cube genutzt. Änderst du die Struktur der Kostenarten-Dimension, wirkt sich das automatisch auf alle Cubes aus, die sie verwenden.

Warum lohnt es sich, vorab gründlich über deine Dimensionen nachzudenken? Bleiben wir beim Lager: Ist der Boden erst einmal gegossen und stehen die Regalreihen, lässt sich nicht einfach ein zusätzlicher Gang einfügen. Du müsstest den Boden aufreißen und Regale versetzen.

Genauso ist es mit Dimensionen in TM1: Fehlt später eine wichtige Achse oder ist sie falsch zugeschnitten, lässt sich das nur mit hohem Aufwand nachrüsten. Deshalb ist die Wahl und Benennung der Dimensionen eine der wichtigsten Architekturentscheidungen beim Aufbau eines Planning-Analytics-Systems.

3. Elemente: die Einträge in deinen Dimensionen

Jede Dimension besteht aus Elementen. In der Dimension ‚Zeit‘ sind das zum Beispiel Jan, Feb, März, Q1, Q2, HJ1 und Gesamtjahr. In der Dimension ‚Kostenstellen‘ könnten das KST-100, KST-200 oder ‚Vertrieb Süd‘ sein – im Lagerbild wären das einzelne Lagerplätze.

TM1 kennt drei Elementtypen, die du kennen musst:

N-Elemente (Numerisch): Basiselemente, in die du direkt eine Zahl einträgst – so wie du eine Palette direkt auf einen einzelnen Lagerplatz stellst. Zum Beispiel der Umsatz für Januar. Jan, Feb, März sind typische N-Elemente. Hier gibst du Werte ein.

C-Elemente (Konsolidiert): Aggregierte Elemente, die aus anderen Elementen berechnet werden – vergleichbar mit der Palettenzahl eines ganzen Regals, die sich automatisch aus allen einzelnen Plätzen ergibt. Q1 = Jan + Feb + März. TM1 berechnet C-Elemente automatisch und in Echtzeit – du musst nie eine Summenformel schreiben.

S-Elemente (String): Textelemente für Kommentare, Statusangaben oder Freitexte. Seltener genutzt, aber praktisch für qualitative Planannahmen.

Ein Beispiel macht den Unterschied greifbar: Du trägst für Januar 50.000 Euro, für Februar 52.000 Euro und für März 48.000 Euro ein – das sind drei N-Elemente, drei einzelne Lagerplätze.

Q1 ist ein C-Element und ergibt sich automatisch als Summe: 150.000 Euro, so wie sich die Palettenzahl eines Regals aus allen einzelnen Plätzen ergibt. Änderst du im Februar den Wert, weil sich dein Forecast ändert, aktualisiert TM1 den Wert für Q1 sofort – ohne dass du irgendetwas manuell nachrechnest.

4. Hierarchien und Konsolidierungen: wie TM1 automatisch aggregiert

Das vielleicht mächtigste Konzept von TM1 ist die Hierarchie. In Excel erstellst du Summen manuell, und wenn jemand eine neue Zeile einträgt, musst du die Formel anpassen. In TM1 ist die Aggregationslogik direkt in der Dimensionsstruktur hinterlegt.

Das Beispiel aus dem letzten Abschnitt zeigt, wie das in der Praxis aussieht: Jan, Feb und März ergeben zusammen Q1 mit 150.000 Euro. Kommt für April, Mai und Juni ein Q2 von 160.000 Euro hinzu, konsolidiert TM1 daraus automatisch HJ1 mit 310.000 Euro – so wie sich mehrere Regale zu einem Gang zusammenfassen lassen.

Genauso entsteht aus HJ1 und HJ2 automatisch das Gesamtjahr, so wie sich mehrere Gänge zum gesamten Lager zusammenfassen lassen. Trägst du im Januar eine neue Zahl ein, aktualisiert TM1 sofort Q1, HJ1 und das Gesamtjahr neu.

Noch mächtiger: In einer Dimension können mehrere Hierarchien gleichzeitig existieren. In der Kostenarten-Dimension könntest du eine Hierarchie nach GuV-Struktur haben und eine zweite nach Verantwortungsbereichen. Beide laufen parallel – kein doppelter Pflegeaufwand, kein Inkonsistenzrisiko.

Diese Flexibilität ist in Excel schlicht nicht darstellbar. Und sie ist einer der Hauptgründe, warum Unternehmen ab einer gewissen Komplexität von Excel auf Planning Analytics wechseln.

5. Views und Subsets: wie du deine Daten sichtbar machst

Du hast einen Cube mit sechs Dimensionen. Aber eine Tabelle auf deinem Bildschirm hat nur zwei Achsen: Zeilen und Spalten. Die übrigen Dimensionen, die weder in den Zeilen noch in den Spalten vorkommen, musst du trotzdem sinnvoll eingrenzen und anzeigen können.

Um diese Tabelle (View) personalisiert zu gestalten stehen dir die Subsets zur Verfügung.

Subsets

Ein Subset ist eine Auswahl von Elementen aus einer Dimension – so wie du dir im Lager nicht alle 80 Gänge ansiehst, sondern nur die drei, die zu deinem Bereich gehören. Statt alle 80 Kostenstellen zu sehen, zeigt dir ein Subset nur die 12 deines Verantwortungsbereichs. Statt aller 12 Monate siehst du vielleicht nur die ersten drei Quartale. Subsets können statisch (feste Liste) oder dynamisch (regelbasiert) sein.

Views

Eine View kombiniert alles: Sie legt fest, welche Dimensionen in den Zeilen liegen, welche in den Spalten und welche Subsets für jede Dimension gelten. Eine View ist im Prinzip deine gespeicherte Perspektive auf den Cube – eine Art Kommissionierliste, die immer nur den Ausschnitt des Lagers zeigt, den du gerade brauchst.

Beispiel: Du baust eine View ‚Kostenplanung Q1‘ mit Kostenarten in den Zeilen, Kostenstellen in den Spalten, gefiltert auf Q1 und die Version ‚Plan 2026‘. Diese View speicherst du und öffnest sie jederzeit wieder – in der Weboberfläche von Planning Analytics oder direkt in Excel über Planning Analytics for Excel (PAfE).

Wenn du Views verstehst und selbst bauen kannst, löst du dich von fertigen Reports und kannst deine Auswertungen flexibel anpassen. Das ist der Moment, an dem TM1 wirklich produktiv wird.

Fazit: Die Logik hinter dem System

IBM Planning Analytics denkt in Würfeln, nicht in Tabellen – wie ein gut organisiertes Lager, in dem du über die richtigen Koordinaten sofort findest, was du suchst. Sobald du die fünf Grundkonzepte verinnerlicht hast – Cubes als Datenspeicher, Dimensionen als Achsen, Elemente als Einträge, Hierarchien für automatische Aggregation und Views für flexible Auswertungen – erschließt sich der Rest des Systems fast von selbst.

Der nächste Schritt: Wer versteht, wie Cubes und Dimensionen aufgebaut sind, kann sich tiefer in die Berechnungslogik vorarbeiten. Unser Artikel zu Rules und Feeders in Planning Analytics zeigt, wie TM1 Berechnungen direkt im Cube ausführt.