Mit Simulationen zu besseren Entscheidungen

Multidimensional und In-Memory

Technische Grundlage dafür sind multidimensionale Datenbanksysteme. Diese setzen häufig In-Memory-Verfahren ein, die Arbeitsspeicher statt Festplatten nutzen, um deutlich verkürzte Zugriffszeiten zu erzielen. Das ermöglicht komplexe Berechnungen in sehr hoher Geschwindigkeit. Die Ergebnisse stehen innerhalb von Sekunden zur Verfügung. Mögliche multidimensionale Cubes sind zum Beispiel "IBMIBM Cognos TM1", "SAP Hana" und "OracleOracle Essbase". Alles zu IBM auf CIO.de Alles zu Oracle auf CIO.de

Multidimensionale Datenbanksysteme betrachten Daten nach mehreren Dimensionen, zum Beispiel Produktbezeichnung, Kunde, Verkäufer, Verkaufsort, Vertriebsregion oder Zeitraum. Hinzu kommen verschiedene Hierarchien je Dimension, für den Zeitraum zum Beispiel Jahre, Halbjahre, Quartale, Monate, Wochen oder Tage. Der Vorteil ist, dass Benutzer die Daten nach allen erdenklichen Kombinationen von Dimensionen und Hierarchien beliebig darstellen und verarbeiten können. Damit ist es möglich, komplexe Szenarien mit vielfältigen Zusammenhängen zu erfassen und auszuwerten. Um die Performance hoch zu halten, sollten jedoch nicht mehr als sieben bis zehn Dimensionen zum Einsatz kommen.

Grenzen und Tücken von Excel

Eine Simulations-Lösung kann auf eine vorhandene integrierte Planungslösung aufsetzen, die auf das ERP-System und ein Datawarehouse zugreift. Kompakte Simulationslösungen wie "IBM Cognos Insight" eignen sich zudem, um losgelöst von den übrigen Unternehmensanwendungen zu arbeiten. Zumal, wenn es im Unternehmen bereits Simulationsmodelle etwa in Excel gibt, die sich auf die multidimensionale Basis von Cognos Insight übertragen lassen.

Multidimensionale Simulationssysteme unterscheiden sich grundlegend von Excel: Die Tabellenkalkulation arbeitet mit maximal vier Dimensionen, abgebildet in Zeilen, Spalten, Reitern und Dateien. Zudem wird den Anwendern in Excel schnell die eigene Flexibilität zum Verhängnis: Für jedes Feld lassen sich individuelle Formeln definieren. Sollen Excel-Dateien später jedoch aktualisiert werden, führt dies zu einem enormen Pflegeaufwand und hohem Fehlerrisiko. Pflegt ein Controller zum Beispiel für mehrere Niederlassungen je ein Excel-Sheet, muss er zahlreiche einzelne Formeln in allen Sheets nachziehen, sobald sich übergeordnete Prozesse, Abläufe oder Stammdaten ändern.