In dieser Trilogie der Blog-Posts diskutieren wir, wie Sie Ihre Druckdaten aus verschiedenen Quellen sammeln, melden und analysieren können. Der erste Blog behandelte die Datenerfassung und wie Sie schwarze Löcher in Ihren Druckdaten vermeiden können. Im Zweiten Teil sprachen wir über die Erstellung, Planung und Lieferung von Berichten für Prozesse, wie Rückerstattungen, Kostenzuordnungen und grundlegende Zusammenfassungen des Managements. In diesem letzten Teil zeigen wir, wie die Datenanalyse helfen kann, um Daten zu visualisieren und weitere Erkenntnisse zu gewinnen.
Bislang haben wir über die Erfassung und Berichterstattung von Druckdaten mit Methoden, die üblicherweise von Druckmanagementlösungen verwendet werden, diskutiert. Jedoch ohne zu berücksichtigen, wie diese Informationen gespeichert und verarbeitet werden. Solche Reporting-Lösungen basieren typischerweise auf SQL-Datenbanken, die sowohl für den operativen Betrieb als auch für die Berichtsfunktionen der Software verwendet werden. Dies kann zu einem potenziellen Konflikt zwischen Berichts- und Druckaktivitäten führen, insbesondere in großen Systemen, in denen die Ausführung der Berichte sehr lange dauern kann. Das Letzte, was Sie bei der Ausführung Ihrer Monatsberichte wollen, ist zu entdecken, dass der Druck verlangsamt oder gestoppt wurde!
Ein Unternehmen kann zig Millionen Druckereignisse pro Jahr erzeugen und zweihundert Millionen Druckereignisse oder mehr über einen Zeitraum von fünf Jahren speichern wollen. Um Berichtsdaten in dieser Größenordnung effektiv zu analysieren, muss man über die Optimierung des Datenbankdesigns und der Berichtsfunktionen nachdenken.
Zur Veranschaulichung des Leistungsunterschieds der verschiedenen verfügbaren Optionen zeigt die folgende Grafik die Verarbeitungs- und Renderingzeiten für den gleichen fünf Millionen Datensätze in drei verschiedenen Formaten. Der untere rote Balken zeigt die Daten, die in Standard-SQL-Tabellen gespeichert sind, der gelbe Balken zeigt ein Data Warehouse "Sternschema" und schließlich der obere grüne Balken zeigt die Daten, die in einem SQL Analysis " Würfel" verarbeitet wurden.
Diese eindrucksvolle Grafik stellt ein neues Konzept in unserer Diskussion vor: OLAP-Würfel. Ein OLAP (OnLine Analytical Processing) Würfel ist eine Datenstruktur, die eine sehr schnelle Analyse von Daten nach mehreren Dimensionen ermöglicht, die ein Geschäftsproblem darstellen. So kann beispielsweise ein multidimensionaler Würfel für die Auswertung von Druckdaten aus sechs Dimensionen bestehen: Benutzername, Abteilung, Standort, Drucktyp, Monat und Jahr gegen die Maße der Gesamtkosten und der gesamten Dokumentimpression.
Die Anordnung der Daten in Würfel vermeidet eine Einschränkung der relationalen Datenbanken, die sich nicht für eine nahezu sofortige Analyse und Darstellung großer Datenmengen eignen. Obwohl es viele Tools zum Schreiben von Berichten für relationale Datenbanken gibt, sind diese in der Regel langsam, wenn die gesamte Datenbank zusammengefasst werden muss. Sie stellen auch dann große Schwierigkeiten dar, wenn Benutzer Berichte neu ausrichten oder nach verschiedenen, mehrdimensionalen Perspektiven analysieren wollen, alias Slices. Die Verwendung von Würfel ermöglicht diese Art der schnellen Interaktion zwischen Endbenutzern und Daten.
OLAP-Würfel sind nicht nur ein schnelles Mittel, um aus Ihren tabellarischen Berichten zusammenfassende Informationen zu gewinnen. In Verbindung mit einem Excel PivotTable können sie eine extrem leistungsstarke und blitzschnelle Analyse Ihrer Daten für jeden mit fundierten Excel-Kenntnissen bereitstellen. Data Slicers, Filter und Pivot-Charts können verwendet werden, um die Darstellung dieser Daten innerhalb von Sekunden zu verbessern. Der Zugriff auf die Daten wird von der Analytics-Engine über Active Directory-Objekte gewährt und ist vollständig von den SQL-Server-Berechtigungen getrennt.
Die grafische Darstellung Ihrer Daten kann einen umfassenden Überblick über Ihre Daten auf einen Blick geben. In Kombination mit der Geschwindigkeit der OLAP-Würfelverarbeitung haben Sie die Möglichkeit, Ihre Druckanwendung mühelos und interaktiv zu erkunden. Das folgende Beispiel mit Power BI zeigt eine dynamisch generierte Karte, in der die Datenpunkte das gesamte Druckvolumen mit Filtern für Region, Land und Monat wiedergeben. Die Karte ermöglicht es dem Benutzer, zu zoomen und zu schwenken, während der Regions- und Länderwahlschalter die Ergebnisse nach den Interessen des Benutzers filtert. Wenn Sie mit der Maus über einen Wärmepunkt fahren, werden weitere Informationen angezeigt.
Die Power BI-Funktion ermöglicht die Erstellung dynamischer Dashboards mit einer Kombination von Komponenten, die für Ihr Unternehmen wichtige Daten anzeigen. Einzelne Kacheln können als Filter für das gesamte Set dienen.
Mit diesen Tools können Sie mit einer Vielzahl von "Visuals" maßgeschneiderte, für die Zielgruppe relevante Dashboards erstellen. Als zusätzlichen Bonus gibt es eine ganz neue Welt von benutzerdefinierten Visuals wie Infografik-Designer, Sparklines und Sankey-Charts zu entdecken. Das alte Sprichwort, dass ein Bild mehr als tausend Worte sagt, könnte leicht zu so etwas wie "ein Dashboard sagt mehr als tausend Tabellenberichte" geändert werden. Es sei denn, Sie sind ein Buchhalter. Microsoft hat es sich leicht gemacht, mit Power BI in die Welt der Business Intelligence einzutauchen, aber es gibt viele andere Tools (z.B. Tableau), die eine OLAP-Integration bieten.
Je nach Standpunkt sind wir entweder mit Bedauern oder Erleichterung am Ende dieser Serie von Blog-Posts angelangt. Hoffentlich haben diese Artikel Sie inspiriert, um herauszufinden, wie das Drucken in Ihrem Unternehmen wirklich funktioniert und Sie befähigt, maßgeschneiderte Berichte bereitzustellen, die einen echten Mehrwert und Einblicke bieten.
Standard tabellarische Berichte sind in Ordnung, aber für eine echte Analyse können Sie es viel besser machen. Fragen Sie LRS.... wir können helfen.