BUIBID

Hier werden Berichte zur Entscheidungsvorbereitung bzw. -unterstützung eingesetzt. Sie sollen den Entscheidungsträgern als unterstützende Massnahme zur Entscheidungsfindung helfen.

Ein weiterer Zweck eines Berichts ist die Kontrolle. Bei Abweichungen können Ergebnisse aus der Kontrolle in direkte Massnahmen münden. 

Der Bedarf zur Dokumentation folgt aus den Regelungen des externen Finanz- und Rechnungswesens, das Aufbewahrungspflichten und –fristen für bestimmte Bilanz- und Finanzdaten vorsieht.

Des Weiteren werden solche Berichte auch im internen Gebrauch verwendet, um z.B. Auswertungen auf Basis von historisierten Daten mit Referenzständen durchzuführen.

Standardbericht:

Die Standardberichte lassen sich dadurch kennzeichnen, dass wesentliche Elemente wie Inhalt, Form und Erscheinungstermin fest standardisiert sind. Da ein Standardbericht einen hohen Stellenwert in der Unternehmenspraxis einnimmt, sollte bei der Gestaltung feste Konventionen zur Analyse und Erstellung angewendet werden.

Bedarfsberichte:

Die Bedarfsberichte werden angefordert, wenn der Informationsbedarf des Managements über den Informationsgehalt von Standardberichte hinausgeht. Der Umfang und Informationsgehalt eines Bedarfsberichts hängt vom Analyse- und Informationsbedarf des Empfängers ab. Eine besondere Form solcher Berichte ist der Adhoc-Bericht. Sie werden häufig und kurzfristig nachgefragt. Das hat zur Folge, dass sowohl Empfänger als auch Träger dieser Berichte nicht mehr zwischen der Vielfalt eines Berichts unterscheiden können und dadurch viele Berichte im Berichtswesen untergehen.

Abweichungsberichte:

Die Abweichungsberichte werden nicht nach einem festen Zyklus erstellt. Sie werden meistens automatisiert erstellt und dem Management vorgelegt, wenn bestimmte Grenzwerte von bestimmten Kennzahlen unter- bzw. überschritten werden. Die Abweichungsberichte werden zur Kontrolle von bestimmten Schwellenwerten verwendet.

Der OLAP-Cube (Würfel) dient zur Grundlage für multidimensionale Analysen. Die Dimensionen werden durch die Kanten des Würfels repräsentiert. Die Länge der Kanten wird durch die Anzahl der Merkmale bestimmt. Innerhalb der Würfelzellen werden ein oder mehrere Fakten hinterlegt. Damit wird jedes Faktum durch die jeweils in Relation stehende Dimension charakterisiert.

Die OLAP-Operationen Drill-Down und Roll-Up ermöglichen das Durchlaufen der Verdichtungsstufen, entlang der auf einer Dimension zugeordneten Merkmale in einem Würfel.

Mit der Funktion Drill-Down steigt man von einem aggregierten Merkmal auf ein Merkmal mit der nächsttieferen detaillierten Verdichtungsstufe ab.

Mit Hilfe der Operation Roll-Up aggregiert man von einer tieferen detaillierten Verdichtungsstufe zu einer nächsthöheren verallgemeinerten Verdichtungsstufe.

Die OLAP-Operation Slice gleicht dem Herausschneiden einer Scheibe aus einem dreidimensionalen Würfel. Das Ergebnis wird in einer zweidimensionalen Tabelle zurückgeliefert. Die OLAP-Operation Dice schneidet einen Teilwürfel aus einem OLAP-Cube heraus. Auf Basis des Teilwürfels können weitere Operationen, wie z.B. dem weiteren Herausschneiden (Slice) durchgeführt werden.

Die OLAP-Operation Rotate dreht einen OLAP-Cube um seine eigenen Achsen. Durch die Drehung erhält der Anwender unterschiedliche Sichten auf einen Datenwürfel.

Sie definiert, welche Aussage an den Empfänger kommuniziert wird. Die Information kann faktische, erklärende, normative und prognostische Aussagen beinhalten.

Ist ein Steuerungsinstrument für das Controlling. Sie beinhaltet die wichtigsten strategischen Ziele eines Unternehmens. Hierzu werden Kennzahlen, Zielvorgaben und Maßnahmen zugeordnet und in einer einheitlichen Ansicht zusammengefasst.

Der Informationsgegenstand charakterisiert die Perspektive auf die Informationsart. Es können Ausschnitte aus einem bestimmten Geschäftsbereich oder Vergleiche zwischen IST- oder SOLL-Werte sein. Oft werden solche Vergleiche auf historisierte Referenzstände durchgeführt.

Die Informationsstruktur besteht aus dem Inhaltsverzeichnis, einer Management Summary (bei sehr langen Berichten) und den wesentlichen, stark verdichteten Informationen.

Die Management Summary verfolgt eine pyramidenförmige Struktur, welche von der Kernaussage bis auf detaillierten Ausprägungen heruntergebrochen werden kann. Als Beispiel könnte ein Bericht dienen, der im Allgemeinen den Zustand des Unternehmens beschreibt und im Detail den Gewinn pro Einheit darstellt.

• Trennung operativer und analytischer Datenbanken: Vermeidung, dass Abfragen auf die Datenbank die Performance des operativen Systems beeinflussen.
• Zentrale Datenhaltung
• Integration verschiedener Datenquellen
• Historisierung der Daten

• Hadoop kümmert sich um die Verarbeitung von Big Data
• Basiet auf Map-Reduce Algorithmus von Google
• Open-Source Software
• 4 Bestandteile: Hadoop Common, HDFS, YARN, Map-Reduce

Vorteile:

• Verteile Speicherung (HDFS)
• Verteilte Verarbeitung (MapReduce)
• Open Source
• Grosses Ökosystem

Nachteile:

• Hohe Latenz bei Abfragen
• Machine Learning kaum möglich

HDFS ist ein Bestandteil vom Hadoop Framework. Seine Aufgabe ist es die Daten effizient zu verwalten und zu speichern. HDFS ist vor allem für grosse Files geeignet. Ein Vorteil von HDFS ist, dass es sehr fehlertolerant ist.

Vorteile:

• Möglichkeit große Datenmengen in einem verteilten Cluster zu speichern. Das ist in den meisten Fällen deutlich günstiger als die Informationen auf einer einzigen Maschine abzuspeichern.
• Hohe Fehlertoleranz und dadurch hochverfügbare Systeme
• Open Source

Nachteile:

• Daten sind nicht vor Hackern geschützt

• Ist das Hirn von Hadoop
• Schnittstelle zwischen Speichersystem und Verarbeitungsengine
• Dient zur Ausführung und Verarbeitung von in HDFS gespeicherten Daten

Vorteile:

• Bessere Ressourcennutzung
• Ausführung von Nicht-MapReduce-Anwendungen

Nachteile: 

• YARN greifft auf lokale Datenspeicherungen zurück. Dadurch besteht die Gefahr von Datalakes.

Map Reduce ist ein Verfahren, mit dem grosse strukturierte oder unstrukturieren Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit verarbeitet werden können. Urspünglich wurde es von Google für die Indexierung von Websites entwickelt.

Map stellt die Funktion dar, die Aufgaben an unterschiedliche Knoten zu verteilen. Dabei werden die Daten in einzelne Bestandteile zerlegt.

Wenn die Mapper ihre Aufgabe, die Daten in Einzelteile zu zerlegen, erfüllt haben, werden sie an die Reducer übertragen. Dieser Übertritt wird auch Shuffling genannt. Dabei werden alle Daten, die denselben Schlüssel haben, einem Reducer zugeordnet.

Sobald die Daten bei den Reducern ankommen, werden die Werte, die alle demselben Schlüssel zugehören, aggregiert und als gemeinsamer Output ausgegeben

- Yahoo verwendet MapReduce für den Index-Aufbau
- Viele E-Mail-Provider setzen MapReduce für die Spam-Erkennung ein
- Facebook nutzt MapReduce für Data Mining, Ad-Optimierung sowie die SpamErkennung