In dieser Dokumentation werden die Vorgehensweisen für den Umgang mit der Anwen­dung „Daten importieren“ bezogen auf den Import Vertriebsprognosen in eine OLAP-Datenbank beschrieben. Die Vorgehensweise enthält allgemeine Anleitungsschritte. Sie werden außerdem über mögliche Vorausset­zungen und Auswirkungen informiert.

Die Beschreibung der Anwendung „Daten importieren“, die unter ande­rem auch Feld- und Aktions-Beschreibungen enthält, finden Sie in der Doku­mentation Daten importieren.

1                     Allgemeines

Lesen Sie nachfolgend allgemeine Informationen zu den OLAP-Vertriebs­prognosen. Sie erfahren, wie die zu importierenden Datenobjekte aufgebaut sind.

In Multi-Site-Umgebungen haben Vertriebsprognosen als Organisationsbezug eine Vertriebsorganisation. Die Neuanlage, das Aktualisieren und das Löschen von Vertriebsprognosen werden unterstützt.

Der Import der Vertriebsprognosen basiert im Wesentlichen auf dem aktuellen Datenmodell, welches in der Repository-Datenbank hinterlegt ist. Diese Dokumentation erläutert Ihnen einige darüber hinausgehende Besonderheiten.

Generell gelten für die Vertriebsprognosen dieselben fachlichen Prüfungen wie in den jeweiligen Stammdaten-Ansichten der entsprechenden Anwendungen, z. B. für den Vertriebs-Artikel in der Anwendung „Artikel“, Ansicht „Vertrieb“.

Hinweis:
Wenn in der Anwendung „Customizing“ in der Hauptrubrik „Data Warehouse und Statistik“ unter „Vertrieb“ die Checkbox „OLTP-Daten in die OLAP-Statistik übertragen“ nicht aktiviert ist, dann ist der Import von Vertriebsprognosen in eine OLAP-Datenbank nicht möglich.

1.1               Aufbau der Vertriebsprognosen

Eine Vertriebsprognose besteht aus

• einem primären Schlüssel (guid), sowie
• einem mehrteiligen fachlichen Schlüsselbegriff, der die entsprechenden
  Identifikationen (IDs) der fachlichen Begriffe enthält und
• den Prognosedaten (Menge und Umsatz).

1.2               Datenherkunft

Die effektiven Prognosedaten (Faktentabelle) werden mittels externer Werkzeuge (z. B. Micosoft Excel) erstellt und bearbeitet. Anschließend können die Daten für die Vertriebsprognose in die OLAP-Datenbank importiert werden.

Die für die jeweiligen Vertriebsprognosen erforderlichen Stammdaten (Dimensionen) werden aus der OLTP-Datenbank in die OLAP-Datenbank übertragen, indem sie zunächst extrahiert und anschließend sofort in den Dimensionstabellen der OLAP-Datenbank gespeichert werden. Die Übertragung der Stammdaten erfolgt mit der Hintergrund-Anwendung „Statistik-Dimensionen aktualisieren“. Weiterführende Informationen finden Sie in der Dokumentation Einführung: Data Warehouse und Statistiken.

In Semiramis können beliebig viele Vertriebsprognosen mit unterschiedlichen oder gleichen Prognoseebenen für z. B. Vertriebs-Artikel und Kunde verwendet werden.

Hinweis:
Wenn die Vertriebsprognose zusammen mit der Vertriebstatistik als Soll-Ist-Analyse verwendet werden soll, dann achten Sie bitte darauf, dass die verwendete Kundenebene der Prognose mit der im Customizing eingestellten Kundenzuordnung der Statistik übereinstimmt, also z. B. Rechnungsempfänger – Lieferempfänger.

1.3               Dimensionen der Vertriebsprognose

Folgende Dimensionen sind vorgesehen:

• cisag.app.olap.obj.SalesForecastType
• cisag.app.olap.obj.Day
• cisag.app.olap.obj.Day FiscalDay
• cisag.app.olap.obj.OrganizationalUnit
• cisag.app.olap.obj.Customer
• cisag.app.olap.obj.SalesItem
• cisag.app.olap.obj.CustomerInvoiceType
• cisag.app.olap.obj.Classification
• cisag.app.olap.obj.SalesRepresentative

Fakten und Dimensionen für Vertriebsprognosen

Abhängig von dem bei der Vertriebs-Prognoseart angegebenen Detailgrad für die Ebene des Vertriebs-Artikels und der Ebene des Kunden sind Identifikationen wie folgt belegt:

2                     Vorgehensweisen

Lesen Sie nachfolgend, welche Voraussetzung Sie für den Import von Vertriebs­prognosen erfüllen müssen und wie Sie mit der Anwendung „Daten importieren“ arbeiten.

• Notwendige Attribute für den Import
• Vertriebsprognosen importieren
• Tipps für den Import

2.1               Notwendige Attribute für den Import

Geben Sie mindestens die Identifikationsattribute für den Import einer Vertriebs­prognose an. Ohne die erforderlichen Identifikationsattribute können die Vertriebsprognosen in Semiramis nicht angelegt, aktualisiert oder gelöscht werden.

Die Identifikationsattribute sind über Fremdschlüssel-Bezieh­ungen (erkennbar durch Kursivschrift im Filter) anzugeben. Dimensionen, die in den Prognosen mit Fremdschlüs­sel-Beziehungen referenziert werden, werden in der OLAP-Datenbank durch deren Iden­ti­fi­kations­attribute (IDs) identifiziert. Dimensionen können nicht durch den Import für Vertriebsprognosen importiert werden. Dimen­sionen müssen vor den Prognosen in der jeweiligen OLTP-Datenbank angelegt oder importiert worden sein. Die Identifikationsattribute sind im Abschnitt Identifikationsattribute tabellarisch zusammenfasst und erläutert.

In Multi-Site-Umgebungen werden Vertriebsprognosen organisationsabhängig gespeichert. Beim Import wird zunächst versucht, die Organisation aus der Datenquelle zu ermitteln und zu übernehmen. Die Organisation kann nur über den fachlichen Schlüssel (OrganizationalUnit) in der Datenquelle enthalten sein. Wenn in der Datenquelle keine Organisation gefunden wird, dann wird automatisch die Organisation herangezogen, die für das aktuelle Importsystem gültig ist.

Hinweis:
Bei der Auflösung der in der Repository-Datenbank hinterlegten Beziehungen ist zu beachten, dass aus Sicht des Imports in den relevanten Beziehungen (z. B. bei Day das Attribut date, bei SalesItem das Attribut number usw.) die fachlichen Schlüssel aktiviert sind. Der Import ist nur für den Import von fachlichen Schlüsseln ausgelegt, aber nicht für die Verarbeitung von technischen Schlüsseln.

Das Löschen von Vertriebsprognosen über die Importschnittstelle ist möglich. In einer XML-Datei kann der Modus für jedes Objekt durch das XML-Attribut „mode“ angegeben werden. Verwenden Sie die Einstellung „mode=delete“. Es gibt keine zusätzlichen Löschprüfungen (Nebenbedingungen), die ein Löschen wie bei den Stammdaten in der OLTP-Datenbank unterbinden.

Weiterführende Informationen finden Sie in der Dokumentation Einführung: Datenaustausch.

2.2               Vertriebsprognosen importieren

1. Öffnen Sie die Anwendung „Daten importieren“.
2. Lassen Sie sich den bzw. einen Filter für das Business Object „cisag.app.olap.obj.SalesForecast“ anzeigen. Falls noch kein Filter vorhanden ist, dann legen Sie einen an.

• Der Filter für den Import von Vertriebsprognosen wird angezeigt.

3. Die ausgewählten Attribute des Filters sind bereits markiert. Bei Bedarf kön­nen Sie die Attribute noch anpassen.
4. Drücken Sie in der Standard-Symbolleiste den Button „Daten importieren“.

• Das Dialogfester „Daten importieren“ wird geöffnet.

5. In diesem Dialogfenster können Sie Einstellungen für die Import-Datei vornehmen. Eine ausführliche Beschreibung der Felder finden Sie in der Dokumentation Daten importieren im gleichnamigen Abschnitt.
6. Durch Drücken des Buttons „Im Hintergrund“ oder „Sofort“ können Sie den Import durchführen.

2.3               Tipps für den Import

• Stellen Sie sicher, dass der jeweiligen OLTP-Datenbank eine OLAP-Daten­bank zugeordnet wurde.
• Stellen Sie auch sicher, dass alle erforderlichen Stammdaten (in der OLTP-Datenbank) korrekt angelegt bzw. importiert worden sind, und aktualisieren Sie die Statistik-Dimensionen, um eine möglichst hohe Importgeschwindigkeit zu gewährleisten. Folgende Stammdaten (Dimensionen) sind, abhängig von den Einstellungen in der Vertriebs-Prognoseart, erforderlich:
• Geschäftsjahre für die relevanten Firmen
• Vertriebsorganisationen
• Vertriebs-Artikel auf Mandantenebene
• Vertriebs-Artikel-Klassifikation 1 – 5 auf Mandantenebene
• Kunden auf Mandantenebene
• Kunden-Klassifikation 1 – 9 auf Mandantenebene
• Vertreter auf Mandantenebene
• Ausgangsrechnungsarten

Hinweis:
Die Daten für die Ausgangsrechnungsarten können nur dann importiert werden, wenn das Semiramis-4-System aus einem Semiramis Altsystem migriert wurde.

• Das Importformat der jeweiligen Vertriebsprognose ergibt sich aus dem bei den Prognosearten angegebenem Detailgrad. Prüfen Sie daher sorgfältig, ob die zu importierenden Daten zu dem Importformat passen.
• Die Prognosen sollten bei monatlicher Verwendung auf den jeweils 1. eines Monats datiert werden.

Jede andere Zuordnung, z. B. wochen- oder quartalsweise, ist auch möglich, muss aber in den jeweiligen Auswertungen (Cubes, Reports etc.) entsprechend eingebunden und berücksichtigt werden.

3                     Übersicht der Attribute

3.1               Identifikationsattribute

Im Folgenden sind die Identifikationsattribute aufgeführt und beschrieben. Die angegebenen Beziehungen sind im Namensraum „com.cisag.app.olap.obj“ angelegt und die jeweiligen Fremdschlüssel müssen vor dem Import der jeweiligen Prognosedaten in der OLAP-Datenbank als Dimension vorhanden sein.

Legende:
¹ M=Muss, K=Kann, N=Nicht (mehr) unterstützt.

² In der Spalte „Fremdschlüssel-Beziehung/Part/mögliche Werte“ ist in den
eckigen Klammern der fachliche Schlüsselname angegeben, der für den Import von Bedeutung ist.

3.2               Wertattribute

Im Folgenden sind die Datenattribute aufgeführt und beschrieben.

Legende:
¹ Die Wertefelder sind „Kann“-Felder.

3.3               Beispiel: Import-Datei

Im Folgenden wird der strukturelle Aufbau einer CSV-Import-Datei anhand eines einfachen Beispieles beschrieben. Die Überschriften in den Tabellen geben den anzugebenden Attributnamen an.

Beispiel einer Vertriebsprognose mit einem Detailgrad:

• Kundenebene
• Artikelebene und
• Vertreter (kein Pflichtfeld)

Somit ergibt sich folgender Satzaufbau:

• Datum
• Vertriebs-Prognoseart
• Kundennummer
• Vertriebsorganisationsnummer
• Vertriebs-Artikelnummer
• Vertreternummer
• Menge
• Nettoerlös
• Deckungsbeitrag

Hinweis:
Die Darstellung des Aufbaues erfolgt aus darstellungstechnischen Gründen in zwei getrennten Tabellen, die beim Import als eine Datei mit drei Zeilen realisiert ist.

Schlüsselfeld-Tabelle:

Wertefeld-Tabelle: