In einigen Ländern, wie z. B. Deutschland und Österreich, legen Verpackungsverordnungen fest, dass alle Unternehmen, die Verpackungen bzw. verpackte Waren in Verkehr setzen, zur unentgeltlichen Rücknahme und zur Wiederverwendung bzw. Verwertung verpflichtet sind. Die Verpackungsverordnung gilt für Unternehmen, die Verpackungen herstellen, Verpackungen importieren oder Waren in verpacktem Zustand an Wieder- oder Endverbraucher weitergeben.
Die Verpackungsstatistiken berechnen anhand der verpackungsrelevanten Ausgangsrechnungspositionen die pro Abrechnungsperiode eingesetzten Mengen an Verpackungsmaterial. Die Verpackungsstatistiken können als Grundlage einer sowohl manuellen als auch maschinellen Übertragung der abrechnungs-relevanten Daten an den jeweiligen Recycling-Gesellschaften dienen. Die Konvertierung und Aufbereitung der Daten sowie die Beschickung der Schnittstellen bzw. das Bedrucken von Formularen erfolgt nicht durch Semiramis. Das System stellt lediglich den Verpackungsverbrauch als Statistiken zur Verfügung. Berücksichtigt werden dabei sämtliche Ausgangsrechnungspositionen, bei denen das Attribut packagingRelevant wahr ist. Für die Berechnung des Verpackungsverbrauches wird die Basismenge der relevanten Ausgangsrechnungsposition, unter Berücksichtigung der hinterlegten Verpackungseigenschaftsmengen der zugeordneten Verpackungsgruppe, herangezogen.
Im Unterschied zu den anderen OLAP-Statistiken kann der Verpackungsverbrauch in einer eigens dafür vorgesehenen Anwendung abgefragt werden. Eine detaillierte Beschreibung der Abfragemöglichkeiten sowie die Bedienung der Anwendung finden Sie in der Dokumentation Verpackungsverbrauch abfragen.
In diesem Dokument werden die Verpackungsstatistiken erläutert. Erfahren Sie, wie die jeweiligen Star-Schemen aufgebaut sind und welche Dimensionen und Felder sie enthalten.
Die für die Verpackungsstatistiken relevanten Anwendungen und deren Felder, Aktionen und Vorgehensweisen sind in separaten Dokumentationen ausführlich beschrieben.
1 Begriffsbestimmung
Data Warehouse
Das Data Warehouse führt betriebswirtschaftlich relevante Daten aus verschiedenen Datenquellen zusammen. Die Daten werden zu aussagekräftigen Informationen verdichtet und in einer separaten OLAP-Datenbank in Fakten- und Dimensionstabellen gespeichert. Diese Informationen stehen anschließend für Auswertungen zur Verfügung. In Semiramis werden Stamm- und Bewegungsdaten aus z. B. den Frameworks Vertrieb und Beschaffung in die als Data Warehouse genutzte OLAP-Datenbank übertragen.
Dimensionstabellen
Die Dimensionstabellen in einem Data Warehouse enthalten qualitative Daten, die die quantitativen Daten der Faktentabelle klassifizieren. Beispiele für Dimensionen sind Tag, Vertriebs-Artikel, Kunde etc. Die Daten in Dimensionstabellen ändern sich vergleichsweise selten und enthalten im Vergleich zur Faktentabelle relativ wenige Datensätze.
Faktentabellen
Die Faktentabelle stellt das eigentliche Kernstück eines Data Warehouse dar. Sie enthält die quantitativen Daten des Data Warehouse, die aus den operativen Vorgängen entstanden sind, wie z. B. Umsatz, Stückzahlen etc. Diese Kennzahlen dienen als Datenbasis für die Auswertungen. Zur Klassifikation der Daten sind neben den Kennzahlen noch Verweise auf die Dimensionen in den Dimensionstabellen enthalten. Die Faktentabelle enthält im Vergleich zu den Dimensionstabellen größere Datenmengen und wird mit jeder Aktualisierung um weitere Datensätze ergänzt.
Klassifikationen
Eine Klassifikation stellt die über- und untergeordnete Beziehung zwischen Objekten dar. Sie bestimmt die Rangfolge im System. Eine Klassifikation kann aus einer oder mehreren Ebenen bestehen. Klassifikationen bestehen aus voneinander abhängigen Knoten. Der jeweils übergeordnete Knoten heißt „Ordner“. Der unterhalb des letzten Ordners liegende Knoten heißt jeweils „Blatt“.
Online Analytical Processing (OLAP)
Das Online Analytical Processing (OLAP) ist eine Methode zur zeitnahen Analyse von Geschäftsvorfällen auf einer aggregierten, verdichteten Ebene. Nicht der einzelne Geschäftsvorfall ist der primäre Betrachtungsgegenstand, sondern eine Menge von ähnlichen oder zusammenhängenden Geschäftsvorfällen. Dabei können verschiedene Aggregationsstufen je nach Bedarf genutzt werden. Diese Softwaretechnologie ermöglicht eine Analyse von großen Datenbeständen durch einen schnellen, konsistenten, interaktiven Zugriff auf unterschiedliche Sichten der Daten. Die Daten werden dabei in mehrdimensionalen Sichten aufbereitet, welche die Strukturen des analysierten Unternehmens aus Benutzersicht widerspiegeln. In Semiramis werden die für OLAP relevanten Daten aus der OLTP-Datenbank herausgezogen, welche die aktuellen Stamm- und Bewegungsdaten enthält. Anschließend werden diese OLAP-Daten nach dem Star-Schema in einer separaten OLAP-Datenbank in Fakten- und Dimensionstabellen gespeichert. Diese OLAP-Datenbank wird als Data Warehouse verwendet.
Online-Analytical-Processing-Datenbank (OLAP-Datenbank)
Eine Online-Analytical-Processing (OLAP)-Datenbank stellt die notwendigen Datenstrukturen für das OLAP bereit. In ihr werden im Unterschied zu OLTP-Datenbanken unter Verwendung denormalisierter Schemata in einer Transaktion sehr große Datenmengen bearbeitet.
Star-Schema
Das Star-Schema ist ein Datenmodell für relationale Datenbanken. Gewöhnlich wird ein Data Warehouse nach dem Star-Schema aufgebaut. Ein einfaches Star-Schema besteht aus einer zentralen Faktentabelle und mehreren Dimensionstabellen, die über Schlüssel mit der Faktentabelle verknüpft sind. Im Modell wird eine Faktentabelle in der Mitte abgebildet und die Dimensionstabellen sind um sie herum verteilt. Diese grafische Darstellung entspricht der Form eines Sterns.
Statistiken
Die Statistik befasst sich mit der zahlenmäßigen Erfassung, Untersuchung und Darstellung von Massenerscheinungen. Fakten aus der Vergangenheit werden mit bestimmten Methoden gesammelt, zusammengestellt und ausgewertet. Die Analyse dieser Daten hat den Zweck, Abweichungen und Fehler erkennen und daraus Verbesserungsmöglichkeiten entwickeln zu können.
Verpackungseigenschaften
Die Verpackungseigenschaften legen fest, aus welchem Material eine Verpackung besteht. Verpackungen können aus Pappe, Holz oder anderen Materialien bestehen. Zusätzlich kann ausgewählt werden, in welcher Einheit der Verbrauch der Verpackungen zu melden ist.
2 Dimensionstabellen
Außer den Basisdimensionen umfassen die Verpackungsstatistiken die Dimension „Verpackungseigenschaft“, die unten erläutert wird. Eine Beschreibung der Basisdimensionen entnehmen Sie bitte der Dokumentation OLAP: Basisdimensionen.
Verpackungseigenschaft
Die Verpackungseigenschaften legen fest, aus welchem Material eine Verpackung besteht. Verpackungen können aus Pappe, Holz oder anderen Materialien bestehen. Zusätzlich kann ausgewählt werden, in welcher Einheit der Verbrauch der Verpackungen zu melden ist.
Die Verpackungseigenschaften werden im Business Entity com.cisag.app.olap.obj.PackagingAttribute gespeichert. Über die Dimensionstabelle ist die Auswertung des Verpackungsverbrauchs nach der Verpackungseigenschaft möglich.
Vor der Übernahme der Ausgangsrechnungen in die Verpackungsstatistiken werden zuerst sämtliche seit der letzen Übertragung neu erfassten Verpackungseigenschaften in die OLAP-Datenbank übertragen. Diese Dimensionstabelle weicht somit vom üblichen Verhalten ab, wonach nur diejenigen Datensätze mit übernommen werden, die tatsächlich benötigt werden. Eine Aktualisierung der Verpackungseigenschaften findet aber nur dann statt, wenn auch Ausgangsrechnungen zum Übertragen vorliegen.
Im Folgenden werden die für die OLAP-Statistik relevanten Attribute der Dimensionstabelle erläutert:
| Attribut | Erläuterung |
| id | Das Attribut enthält die numerische Identifikation der Verpackungseigenschaft. Die Identifikation wird in der OLAP-Datenbank verwendet, um die Verpackungseigenschaft eindeutig zu referenzieren. |
| guid | Das Attribut enthält die Guid zur entsprechenden Verpackungseigenschaft in der OLTP-Datenbank. |
| code | Das Attribut enthält den Code der Verpackungseigenschaft. |
| description | Das Attribut enthält die Bezeichnung der Verpackungseigenschaft. |
| type | Das Attribut enthält den Typ der Verpackungseigenschaft als Zeichenfolge. Die folgenden Typen sind möglich:
· Fläche · Material · Volumen |
| uom | Das Attribut enthält die Einheit der Verpackungseigenschaft als Zeichenfolge. |
| countryCode | Das Attribut enthält das Länderkennzeichen der Verpackungseigenschaft. |
| countryDescription | Das Attribut enthält das Land der Verpackungseigenschaft. |
3 Faktentabellen
Das Data Warehouse umfasst die folgenden Verpackungsstatistiken:
- Verpackungsverbrauch
- Verpackungsverbrauch je Artikel und Kunde
Im Folgenden werden die Verpackungsstatistiken einzeln erläutert.
3.1 Verpackungsverbrauch
Grundlage der Verpackungsverbrauchs-Statistik sind die gebuchten und in die OLAP-Datenbank übertragenen Ausgangsrechnungspositionen (Business Object: com.cisag.app.sales.obj.CustomerInvoiceDetail) mit dem Wert „Wahr“ im Attribut packagingRelevant. Für die Berechnung des Verpackungsverbrauches wird das Attribut quantity der Ausgangsrechnungspositionen, unter Berücksichtigung der Verpackungseigenschaftsmengen der zugeordneten Verpackungsgruppen herangezogen:
Der Verpackungsverbrauch wird in die Faktentabelle com.cisag.app.olap.obj.PackagingAttributeFacts gespeichert. Der Verpackungsverbrauch wird über die folgenden Attribute kumuliert:
- Kalenderjahr
- Kalendermonat
- Organisation (Firma)
- Verpackungseigenschaft
Hinweis:
Für eine zielgerichtete Abfrage des Verpackungsverbrauchs ist überdies das betrachtete Meldeland der Verpackungseigenschaft und das Meldeintervall in der Auswertung zu berücksichtigen.
Das Kalenderjahr (Attribut: year) und der Kalendermonat (Attribut: month) werden direkt in die Faktentabelle gespeichert. Die restlichen Dimensionen sind als Fremdschlüssel in den jeweiligen Dimensionstabellen abgebildet:
Die Dimension „Organisation“ (OrganizationalUnit) besitzt weitere Beziehungen zur Dimension „Klassifikation„ (Classification). Der Übersicht halber sind diese Beziehungen in der Abbildung nicht mit aufgeführt. Eine Beschreibung, wie die Klassifikationen verwendet werden, entnehmen Sie bitte der Dokumentation OLAP: Basisdimensionen.
Im Folgenden werden die für die Verpackungsverbrauchs-Statistik relevanten Attribute der Faktentabelle erläutert:
| Attribut | Erläuterung |
| year | Das Attribut enthält das Kalenderjahr aus dem Belegdatum der Ausgangsrechnung als numerischen Wert. |
| month | Das Attribut enthält den Kalendermonat aus dem Belegdatum der Ausgangsrechnung als numerischen Wert. |
| organizationalUnitId | Das Attribut enthält die Identifikation der Firma aus der Ausgangsrechnung. |
| packagingAttributeId | Das Attribut enthält die Identifikation der Verpackungseigenschaft. |
| quantity | Das Attribut enthält die Mengen aus dem Attribut quantity der Ausgangsrechnungspositionen. |
3.2 Verpackungsverbrauch je Artikel und Kunde
Grundlage der Verpackungsverbrauchs-Statistik je Artikel und Kunde sind die gebuchten und in die OLAP-Datenbank übertragenen Ausgangsrechnungspositionen (Business Object: com.cisag.app.sales.obj.CustomerInvoiceDetail) mit dem Wert „Wahr“ im Attribut packagingRelevant. Für die Berechnung des Verpackungsverbrauches wird das Attribut quantity der Ausgangsrechnungspositionen, unter Berücksichtigung der Verpackungseigenschaftsmengen der zugeordneten Verpackungsgruppen herangezogen. Als „Kunde“ gilt unabhängig von der Zuordnung in der Anwendung „Customizing“ immer der Lieferempfänger.
Der Verpackungsverbrauch wird in die Faktentabelle com.cisag.app.olap.obj.ItemPackagingAttributeFacts gespeichert. Der Verpackungsverbrauch wird über die folgenden Attribute kumuliert:
- Tag
- Organisation (Firma)
- Vertriebs-Artikel
- Kunde
- Verpackungseigenschaft
Hinweis:
Für eine zielgerichtete Abfrage des Verpackungsverbrauchs ist überdies das betrachtete Meldeland der Verpackungseigenschaft und das Meldeintervall in der Auswertung zu berücksichtigen.
Die folgende Abbildung zeigt die in die Faktentabelle gespeicherten Kennzahlen sowie die Beziehungen zu den Dimensionstabellen:
Die Dimensionen „Vertriebs-Artikel“ (SalesItem), „Kunde“ (Customer) und „Organisation“ (OrganizationalUnit) besitzen weitere Beziehungen zur Dimension „Klassifikation“ (Classification). Der Übersicht halber sind diese Beziehungen in der Abbildung nicht mit aufgeführt. Eine Beschreibung, wie die Klassifikationen verwendet werden, entnehmen Sie bitte der Dokumentation OLAP: Basisdimensionen.
Im Folgenden werden die für die Verpackungsverbrauchs-Statistik je Artikel und Kunde relevanten Attribute der Faktentabelle erläutert:
| Attribut | Erläuterung |
| dayId | Das Attribut enthält die Identifikation zur Dimension „Tag“ aus dem Belegdatum der Ausgangsrechnung. |
| organizationalUnitId | Das Attribut enthält die Identifikation der Firma aus der Ausgangsrechnung. |
| salesItemId | Das Attribut enthält die Identifikation des Vertriebs-Artikels aus der Ausgangsrechnungsposition. |
| customerId | Das Attribut enthält die Identifikation des Kunden aus der Ausgangsrechnungsposition. Unabhängig von der Zuordnung im Customizing wird immer der Lieferempfänger für die Verpackungsverbrauchs-Statistik herangezogen. |
| packagingAtttributeId | Das Attribut enthält die Identifikation der Verpackungseigenschaft. |
| quantity | Das Attribut enthält die Mengen aus dem Attribut quantity der Ausgangsrechnungspositionen. |