Jörg Menker

Die Modellierung als Technik zur Abbildung von Modellen in der relationalen Welt ist schon nicht trivial, aber häufig wünscht man sich, dass man schon vor dem Problem der technischen Modellierung stünde. Viel schwieriger noch ist es nämlich im Regelfall die Informationen systematisch zu erfassen, die als Grundlage für ein späteres dimensionales Modell dienen. Hier fehlt es meist an einem erprobten Vorgehen, mit dem der Modellierungsprozess systematisch und planvoll gestaltet werden kann:

modellierungsumfeld

Klar ist nur, dass die Informationen von den Kunden in Workshops kommen müssen, aber das Problem fängt schon damit an, dass man nicht weiß mit wem man über was sprechen soll.

Klar sollte auch sein, dass es keine Stationen gibt, die man nur alle nacheinander abhaken muss um zum Ergebnis, dem dimensionalen Modell, zu kommen. Diese einzelnen Stationen gibt es zwar, aber sie werden nicht nur schrittweise abgehakt sondern in einem iterativen Prozess so lange wieder thematisiert bis das Modell schließlich fertig ist:

  • Bestimmung von Geschäftsvorfällen
  • Bestimmung von Kennzahlen
  • Bestimmung von Dimensionen

Nach dem bewährten Motto „Think big, start small“ fängt man mit einem fachlich abgrenzbaren Teilbereich des Geschäfts des Kunden an. Häufig kommt dieser Ansatz schon direkt vom Kunden, der ein BI-System für einen bestimmten Bereich konzipiert haben möchte:

  • Vertrieb
  • Controlling
  • Fertigung
  • Außendienst
  • Aufträge eines Küchenherstellers

Sollen mehrere solcher groben Geschäftsvorfälle abgebildet werden fängt man mit einem davon an und baut schrittweise die nächsten auf. Hier ist dann eine Priorisierung der Geschäftsvorfälle gefragt:

priorisierung_von_gf

Diese kann z.B. nach Dringlichkeit, Komplexität, erwartetem Nutzen, Anzahl der Datenquellen, Datenqualität und -verfügbarkeit und Sponsorship erfolgen. Welche Kriterien wie gewichtet werden muss natürlich für jeden Fall einzeln festgelegt werden.

Wenn man sich näher mit einem solchen Geschäftsvorfall beschäftigt stellt sich häufig heraus, dass man aus Modellsicht über mehrere, manchmal sogar viele (Sub-) Geschäftsvorfälle redet, weil sich im Verlauf der Diskussion Trennlinien ergeben, die zu unterschiedlichen Teilmodellen führen.

Ein Beispiel: Im Geschäftsvorfall Aufträge gibt es Kennzahlen, die sich direkt auf einen Auftrag beziehen und solche, die sich aus Positionen des Auftrags ergeben und in ihrer Summe auf den Auftrag aggregiert werden müssen. Hier deutet sich eine Trennung in ein Modell Auftrag und ein weiteres Modell (Geschäftsvorfall) Auftragspositionen an.

Generell kann man sagen, dass es sich immer dann um einen neuen Geschäftsvorfall handelt, wenn es unterschiedliche Kennzahlen in Bezug auf die Dimensionen gibt. D.h. auch ein vorher scheinbar monolithischer Geschäfts­vorfall kann in beliebig viele Teilgeschäftsvorfälle auseinanderfallen. Daher weiß man im Vorhinein auch nie genau wie lange ein Modellierungsworkshop dauern bzw. wie viele man davon benötigen wird. Entsprechend unmöglich ist es deshalb auch ohne genaue Kenntnis der sich ergebenden Modelle eine Abschätzung über den Gesamtaufwand abzugeben, denn es macht einen großen Unterschied ob nur ein Modell oder ein Dutzend abgebildet und realisiert werden muss. Dass sich ein aus Kundensicht monolithischer Geschäftsvorfall aus Modellsicht in mehrere bis viele Geschäftsvorfälle aufteilt ist aber die Regel und nicht die Ausnahme.

Die Bestimmung der Geschäftsvorfälle ermöglicht

  • Die Festlegung der ersten Realisierungseinheit und ggf. weiterer Einheiten
  • Die Abgrenzung des Projektumfangs und das Setzen von Zielen
  • Die Priorisierung der Geschäftsvorfälle
  • Die Abschätzung des Realisierungsaufwands.

Nach der Bestimmung des ersten Geschäftsvorfalls kann man mit dem nächsten Schritt, der Bestimmung der Kennzahlen, beginnen. In den weiteren Schritten kann sich dann herausstellen, dass der Geschäftsvorfall in Wirklichkeit eine Obermenge mehrerer Geschäftsvorfälle ist. Trotzdem ist der Geschäftsvorfall ein guter Startpunkt für die weiteren Schritte.

Mehr zur Bestimmung von Kennzahlen im nächsten Blogbeitrag.