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MAD Framework

Self-Service-BI

Self-Service-BI ermöglicht verschiedenen Usern aus den Dateisystemen eigene Reports zu erstellen ohne die IT Abteilung damit zu beauftragen. Es können so flexibel Dashboards nach individueller Anforderung des Nutzers schnell und unkompliziert erstellt werden.1) Dabei ist allerdings zu beachten, dass es für verschiedene Nutzer verschiedene Self-Service-Bi Lösungen gibt. So ist es für einen power User wichtig, dass er auf Basisdaten in der Datenbank zugreifen kann während der casual User Reports erstellt, indem er nur, mit Hilfe von z.B. Reitern, zwischen den Parametern wechselt oder berechnete Daten verwendet. 2)

Definition MAD Framework

Ein MAD Framework bereitet den optimalen Weg für eine Self Service Bi Umgebung vor. Es dient dazu den analytischen Anforderungen von casual users gerecht zu werden. MAD bedeutet Monitor (überwachen), Analyze (analysieren) und Drill to Detail (auf Detail herunterbrechen).3)

Monitor

Diese Schicht besteht aus verschieden dargestellten Kennzahlen und kann den Entscheidungsträgern den aktuellen finanziellen Zustand des Unternehmens aufzeigen. Die Darstellung der Kennzahlen kann beispielsweise durch eine Ampelfunktion visualisiert werden, welche zeigt wie gut bzw. wie schlecht es um die Entwicklung des Unternehmens steht. 4)

Analyze

Sollte sich eines der Kennzahlen negativ entwickelt haben bzw. die Ampel auf Gelb oder Rot steht, so ermöglicht MAD Framework durch die Analyze-Schicht, den Ursprung des Problems zu finden. Dem Nutzer wird es ermöglicht aus verschiedenen Dimensions- oder Faktentabellen die Kennzahl zu analysieren.5) Dabei stellt das Tool diverse Filter zur Verfügung. Ein Grund für eine negative Kennzahl könnte ein Ausreißer sein. Dieser beeinflusst beispielsweise einen Durchschnittswert so stark, dass der Nutzen der Kennzahl in Frage gestellt werden muss. 6)

Drill to Detail

Die Dritte und letzte Schicht des MAD Framework wird erreicht, sobald man den Ursprung des Problems für den negativen KPI gefunden hat. Nun werden durch queries oder anderen Maßnahmen, betroffene Kunden oder Produkte identifiziert und es können betriebswirtschaftliche Gegenmaßnahmen eingeleitet werden um die Kennzahl zu optimieren.7)

Ein MAD Framework schafft also ein breites Feld an, je nach Anforderung, relevanten Informationen. So können casual User, wie im eben genannten Beispiel, Probleme auf den Grund gehen oder Optimierungen durchführen. Die Größe einer MAD Framework Lösung steigt exponentiell durch jede der 3 Schichten. Im Durchschnitt sind sie ungefähr 20 Dimensionen und 12 Metriken groß. Dem ist hinzuzufügen, dass der Umfang einer Lösung bis zu 80% der Casual User in einem Unternehmen anspricht aber nicht zu groß ist, dass relevante Daten in der Menge verloren gehen.8)

1)
Inmon, Linstedt: „Data Architecture: A Primer for the Data Scientist“, S. 149ff
3)
download.101com.com/pub/tdwi/Files/Chapters/Pervasive%20BI%20-%20Toronto.pdf; aufgerufen am 07.04.2015
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konzepte/mad-framework.txt · Zuletzt geändert: 2015/04/09 13:37 (Externe Bearbeitung)