Vordefinierte Statistiken und Auswertungen wie die kurzfristige Erfolgsrechnung oder Renner-Penner-Listen stehen wie gewohnt im gleichnamigen Systembereich zur Verfügung. Auch der Statistik-Explorer wird weiterhin den für ihn vorgesehenen Zweck erfüllen und sukzessive erweitert. Kunden, die darüber hinaus Datenanalysen vornehmen möchten, empfehlen wir den Einsatz von speziellen BI-Tools (BI=Business Intelligence). Im einfachsten Fall werden die Pivot-Funktionen in Microsoft Excel dazu verwendet, umfangreichere Softwareprodukte wie IBM SPSS oder Tableau bieten dem Anwender im Vergleich noch mehr Möglichkeiten. Die Beispiele, die wir im Folgenden aufzeigen, wurden mit der Software Tableau erstellt.

Was ist BI?
Der Begriff Business Intelligence, Abkürzung BI, wurde ab Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in elektronischer Form.

Ziel ist die Gewinnung von Erkenntnissen, die in Hinsicht auf die Unternehmensziele bessere operative oder strategische Entscheidungen ermöglichen. Dies geschieht mit Hilfe analytischer Konzepte, entsprechender Software bzw. IT-Systeme, die Daten über das eigene Unternehmen, die Mitbewerber oder die Marktentwicklung im Hinblick auf den gewünschten Erkenntnisgewinn auswerten. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können Unternehmen ihre Geschäftsabläufe, sowie Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabler machen, Kosten senken, Risiken minimieren und die Wertschöpfung vergrößern. Der Begriff wird dem Fachgebiet der Wirtschaftsinformatik zugerechnet. Der englische Ausdruck „intelligence" (von lateinisch intellegere ‚verstehen' von lat. inter ‚zwischen' und legere ‚lesen', ‚wählen') bezeichnet die aus dem Sammeln und Aufbereiten erworbener Informationen gewonnenen Erkenntnisse.

Quelle: Wikipedia

Diese Funktionalität steht Ihnen ab Version 4.0 zur Verfügung.

Sie rufen unter Organisieren → Externe Datenanalyse auf und erhalten folgende (vorbelegte) Ansicht:

Legen Sie fest, welche Daten Sie für Ihre externe Datenanalyse benötigen und stellen Sie den Workflow wie gewohnt mit Hilfe der gleichnamigen Schaltfläche fertig. euro-Sales ermittelt alle relevanten Daten, verbinden diese miteinander und berechnet zusätzliche Werte, die Ihnen allesamt als CSV-Dateien im gewünschten Verzeichnis zur Verfügung gestellt werden.\nAnm.: CSV-Dateien sind Kommaseparierte Textdateien, die sowohl in Excel aus auch in anderen AnalyseSoftware sehr einfach importiert und weiterverarbeitet werden können.

Die Verkaufsdaten kennen Sie bereits aus dem Statistik-Explorer, hiermit sind Ihre Umsätze, Absätze und Roherträge gemeint sowie Detailinformationen zu den verkauften Produkten.\nLegen Sie im ersten Schritt fest, ob Sie für Ihre erweiterten Analysen die Verkaufsdaten benötigen. Sollte dies der Fall sein, legen Sie bitte auch fest, für welchen Betrachtungszeitraum Sie die Verkaufsdaten exportieren möchten.

Bei den Einkaufsdaten handelt es sich um die Daten, die im Zuge des Wareneingangs erfasst wurden: Welche Artikel von welchem Hersteller wurden in welcher Menge und zu welchem Preis eingekauft?\nLegen Sie auch für diesen Datenbereich fest, ob und für welchen Zeitraum Sie die Daten benötigen.

euro-Sales verwaltet Ihre Bestände nach dem FiFo-Prinzip (First In – First Out), das bedeutet, dass bei jedem Warenausgang die „ ältesten " Mengen aus dem ( virtuellen Software )Lager ausgebucht werden. Dadurch ist es uns möglich, Warenbestände zu einem bestimmten Zeitpunkt zu rekonstruieren. Sollten Sie für Ihre erweiterten Analysen die Warenbestände Ihrer Produkte benötigen, können Sie den Stichtag angeben und euro-Sales berechnet für Sie sowohl die damaligen Bestände als auch die Werte dieser Ware.

Bei manchen Analysen kann es sinnvoll sein, mehr als die typischen Gruppierungselemente wie Kundengruppe oder Warengruppe zu verwenden. Beispielsweise ist es für eine geographische Umsatzanalyse notwendig, die Postleitzahl, den Ort und das Land zu berücksichtigen, in dem Ihr Kunden lebt oder den Firmensitz hat. Um Ihnen möglichst viele Optionen zu bieten, können Sie die benötigten Stammdaten (Kunden, Lieferanten, Artikel) sowie die Verknüpfungen zu den Marketingkennzeichen, die Sie in euro-Sales pflegen exportieren lassen.

Zu Schluss legen Sie nur noch fest, in welches Verzeichnis auf Ihrer Festplatte die gewünschten Daten in Form von CSV-Dateien abgelegt werden sollen.

Zur Verdeutlichung der Möglichkeiten haben wir aus unserer kleinen Demonstrationsdatenbank Daten exportiert und dabei sämtliche Optionen ausgewählt. Bitte ignorieren Sie die im folgenden dargestellten Ergebnisse, weil wir bewusst keine reale Datenbank, sondern eine Test- und Demodatenbank zugrunde gelegt habe. Vergleichen Sie deshalb bitte nicht die Ergebnisse Ihrer Analysen mit den Ergebnissen in dieser Dokumentation.

Nachdem Sie den Workflow fertiggestellt haben werden die gewünschten Daten ermittelt und in CSV-Dateien in dem von Ihnen angegebenen Verzeichnis zur Verfügung gestellt.

LAGER.CSV Diese Datei enthält die Warenbestände und -werte zum Stichtag

LAGERKENNZAHLEN.CSV Diese Datei enthält einige von euro-Sales berechnete Kennzahlen

ARTIKEL.CSV Diese Datei enthält Ihre Artikelstammdaten

KUNDEN.CSV Diese Datei enthält Ihre Kundenstammdaten

LIEFERANTEN.CSV Diese Datei enthält Ihre Lieferantenstammdaten

MKZARTIKEL.CSV Diese Datei enthält die Verknüpfungen Marketingkennzeichen zu Artikel

MKZKUNDEN.CSV Diese Datei enthält die Verknüpfungen Marketingkennzeichen zu Kunden

Jede der vorstehenden Dateien kann mit Excel geöffnet werden und dort beispielsweise mit den Diagramm- oder Berechnungsfunktionen weiterverarbeitet werden.

Im Buchhandel wird viel Literatur zum Thema Datenanalyse mit Excel angeboten, für den 27.04.2017 ist der Titel „ Analyzing Data with Microsoft Power BI and Power Pivot for Excel " (Microsoft Press. 31,95 EUR) angekündigt, das schon im Titel ausdrückt, wie tief man in die Materie der Datenanalyse bereits mit Microsoft Excel einsteigen kann.

Im Folgenden finden Sie Informationen über die einzelnen Spalten der CSV-Dateien, wobei die meisten Spaltenbezeichnungen durchaus selbsterklärend sind.

VERKAUF.CSV

WARENEINGÄNGE.CSV\n

LAGER.CSV

LAGERKENNZAHLEN.CSV\n

Verwendete Formeln

D. Lagerbestand = (Anfangsbestand + @AnzahlMonate-Monatsbestände) / (@lAnzahlMonate + 1)

Umschlagshäufigkeit = Summe(MengeAbgang) / D. Lagerbestand

D. Lagerdauer = @lAnzahlMonate * 30 (Tage) / Umschlagshäufigkeit

ARTIKEL.CSV

KUNDEN.CSV

LIEFERANTEN.CSV

MKZARTIKEL.CSV

MKZKUNDE.CSV\n

Für eine erweiterte Verarbeitung der exportierten Daten ist es wichtig, das Konzept der Datenverknüpfung zu kennen. Die folgende Skizze verdeutlicht, was mit Verknüpfung gemeint ist:\nVERKAUF.CSV

KUNDEN.CSV

Die in der Verkaufsdatei gespeicherte Kundennummer kann dazu verwendet werden, eine Verknüpfung zur Datei herzustellen, in der die Kundendetails abgelegt werden. Das Bindeglied ist an dieser Stelle die Kundennummer. Hierdurch können nun zu den Verkaufsdaten auch Kundendetails ausgewertet werden, was für eine graphische Analyse zwingend notwendig ist, weil dafür die Anschrift benötigt wird.

Das Konzept der Datenverknüpfung ist Bestandteil der meisten Bücher zum Thema Datenanalyse und es ist empfehlenswert, dass Sie auch die verschiedenen Formen einer Datenverknüpfung (Innen, Links, Rechts oder vollständig) kennen.

Für die nachfolgenden Anwendungsbeispiele nutzen wir die Analysesoftware Tableau (weitere Informationen über die Internetseite des Herstellers (www.tableau.com/de-de). Die Beispiele in diesem Dokument sollen lediglich andeuten, welche Möglichkeiten sich unseren Kunden durch die in diesem Dokument beschriebene Funktionalitäten ergeben. Auswertungen dieser Art sind mit vielen Analysetools möglich, die Bandbreite ist – wie bereits erwähnt - hoch.

Sie wählen zunächst die Datei mit den gewünschten Informationen aus und laden diese in das Analysetool Ihrer Wahl. In Tableau stellt sich dieser Vorgang wie folgt dar:

Tableau kann verschiedene Arten von Rohdaten verarbeiten, in unserem Fall benötigen wir die Option Textdatei . Nachdem Sie auf diesen Menüpunkt geklickt haben öffnet sich eine Dateiauswahlbox. Navigieren Sie hier hin und wählen Sie die gewünschte CSV-Datei aus:

Wir öffnen beispielsweise die Datei VERKAUF.CSV …

Die mit „3" gekennzeichnete Liste stellt alle in der Datei enthaltenen Datensätze dar. Bitte beachten Sie die Spaltenüberschriften, deren Bedeutung Sie im Bereich Datensatzbeschreibung finden.

Beachten Sie bitte, dass auch die anderen im ausgewählten Verzeichnis befindlichen Dateien hier zur Verfügung gestellt werden (die mit „2" gekennzeichnete Stelle im Screenshot). Um Daten aus mehreren Dateien gleichzeitig zu analysieren oder zu visualisieren (Stichwort Verknüpfung) ziehen Sie mit der Maus die gewünschten Dateien an die mit „1" gekennzeichneten Stelle. Aktuell wird dort nur die soeben ausgewählte Datei „verkauf.csv" angezeigt.\nIn der Verknüpfung mehrerer Datenquellen liegt aus unserer Sicht eine der wichtigsten Stärken von Tableau:

Zum einen werden zusätzliche Datendateien einfach per Drag-And-Drop ausgewählt und zum anderen kann die benötigte Verknüpfungsart (Innen, Links, Rechts, Vollständig) mit zwei Mausklicks festgelegt werden. Im Screenshot sehen Sie, dass wir in diesem Beispiel nicht nur die reinen Verkaufsdaten analysieren möchten, sondern dabei auch Detailinformationen zum Artikel und zum Kunden benötigen. Entsprechend erweitert sich die Bildschirmliste, da hier weitere Spalten dazugekommen sind.

Von Messdaten, Dimensionen, Spalten und Zeilen

Der Kern von Business Intelligence ist es bestimmte Messdaten auf unterschiedlichen Dimensionen zu analysieren.

Messdaten

Die Messdaten sind numerische Werte wie zum Beispiel Menge, Rohertrag, prozentualer Rohertrag, Wareneinsatz, Umsatz netto oder Umsatz brutto. Es sind die Werte, im Rahmen einer Datenanalyse im Vordergrund der Fragestellung stehen:\nWie viel Umsatz haben wir im Bereich XYZ und dem Zeitraum 123 gemacht? Wie viel Stück haben wir in diesem Jahr in der Warengruppe XYZ mehr verkauft? Wie hoch ist der Rohertrag in den verschiedenen Kundensparten? Korrelieren die Einkaufsmengen mit den verkauften Mengen auf Artikelebene? usw.

Dimensionen

In den vorstehenden Beispielen wurden bereits Dimensionen verwendet. Es sind in gewisser Weise die Eingrenzungen in den Fragestellungen. Sie möchten vermutlich nicht nur wissen, welchen Rohertrag Sie in einem Geschäftsjahr erwirtschaftet haben, sondern auch wie sich dieser auf die verschiedenen Kundengruppen, Warengruppen oder Monate verteilt.\nIn der Datei VERKAUF.CSV stehen eine Reihe von möglichen Dimensionen zur Verfügung, darunter:\n- Hersteller des verkauften Artikels - Artikelgruppe des Artikels - Belegart (Kasse, Rechnung, Gutschrift) - Kundengruppe - Erstkunde

Während die Messwerte in die Mitte des Blattes gezogen werden (die mit „3" gekennzeichnete Stelle im Screenshot) verwenden Sie die gewünschten Dimensionen als Zeilen und Spalten. Eine Auswertung des Nettoumsatzes nach Kundengruppen und Warengruppen würde sich wie folgt darstellen:

Die Daten können nach Belieben gefiltert und sortiert werden, außerdem ist es problemlos möglich, mehrere Dimensionen in die Spalten und Zeilen hineinzuziehen. Dadurch könnten Sie beispielsweise auch den Aspekt Zeit mit einbringen und die Umsatzanalyse nicht nur nach Kundengruppe sondern auch nach Umsatzmonat durchführen.

Darüber hinaus biete BI-Tools in aller Regel umfangreiche Möglichkeiten, das berechnete, gefilterte und gruppierte Zahlenwerk graphisch darzustellen. Tableau versucht anhand der vom Anwender festgelegten Einstellungen die sinnvollen Diagramme zu ermitteln und bietet es unter der Rubrik „Zeig es mir!" an. Die oben dargestellte Tabelle könnte somit mit einem Mausklick als Balkendiagramm umgewandelt werden.

\n

Die farbliche Kennzeichnung von Daten, zum Beispiel für die Visualisierung von Umsätzen mit besonders hohem Rohertrag (in unserem Beispiel: Zubehörsegment bei GastronomieKunden) ist ebenfalls mit wenigen Mausklicks möglich.

In unserem Beispiel möchten wir unsere Umsätze auf der Landkarte visualisieren und müssen dazu den Wohnort /Firmensitz unseres Kunden mit den Umsätzen verknüpfen. Während die Anschrift in der Datei KUNDEN.CSV gespeichert ist, finden wir die Umsatzinformationen in der VERKAUF.CSV.

Beide Dateien werden also miteinander verknüpft. Da uns für diese Analyse die kundenneutralen Kassenumsätze nicht interessieren, entscheiden wir uns für den so genannten INNER-JOIN (innen). Das Ergebnis ist, dass wir nun sowohl die Umsatzinformationen als auch die Detailinformationen zum jeweiligen Kunden in der Bildschirmliste sehen:

Außerdem stehen nun weitere Dimensionen zur Verfügung. Zusätzlich zu den Fragestellungen, wie wir sie im vorherigen Kapitel angedeutet haben …

… können wir diese Fragestellungen nun um Kundendetails erweitern:

\

Tableau genügt es, wenn Sie das Land und die PLZ Ihrer Kunden als Dimension verwenden. Der Längengrad sowie der Breitengrad werden automatisch generiert und die Darstellung Ihrer Messwerte auf der Landkarte funktioniert auf Knopfdruck. Auch hier können nun zusätzliche Messwerte genutzt werden, um entweder die Umsatzhöhe graphisch anzudeuten (typischer Weise kleine/große Kreise) oder um den durchschnittlichen Rohertrag farblich hervorzuheben (im Screenshot: je dunkler das Grün, desto höher der durchschnittliche Rohertrag in der jeweiligen Region).\nAuch kann es sinnvoll sein, Verhältnisse zwischen verschiedenen Dimensionen zu visualisieren; sind wir in bestimmten PLZ-Bereichen besonders umsatzstark?

euro-Sales bietet mit dem Statistik-Explorer und den verschiedenen Auswertungen eine Vielzahl von integrierten Analysemöglichkeiten an. Um unseren Kunden eine höchstmögliche Flexibilität in der Auswahl eines für ihre Zwecke optimalen BI-Tools zu bieten, haben wir eine umfangreiche Export-Funktionen für die externe Datenanalyse entwickelt und stellen diese unseren Kunden ab der Version euroBIS flow 4.0 kostenfrei zur Verfügung.\nDie benötigten euro-Sales Daten können mit wenigen Mausklicks auf die lokale Festplatte exportiert und mit Microsoft Excel, IBM SPSS, SAS, Tableau oder einem anderen BI-Tool analysiert und visualisiert werden.

Bitte überprüfen Sie noch einmal, ob alle Voraussetzungen, die Sie am Anfang dieses Artikels finden, erfüllt sind. Häufig liegt hier schon die Ursache für ein Nichtfunktionieren eines Ablaufs.