BI – We staan voor voldongen feiten

Oracle BI – Overpeinzingen (3) – Cadran publiceert een reeks artikelen over het gedachtegoed rondom Oracle Business Intelligence in combinatie met Oracle JD Edwards. In deze artikelen komen diverse overwegingen en overpeinzingen aan bod, die behulpzaam kunnen zijn in het maken van de juiste beslissingen bij de implementatie en toepassing van beide systemen. In het vorige artikel is ingegaan op het sterschema en de definitie van feiten en dimensies. In dit derde artikel wordt gekeken naar het samenspel tussen deze twee.

Feit

Wanneer binnen Oracle BI een losstaand feit wordt gebruikt, wordt de meetwaarde getoond, zoals deze door het logische informatiemodel (Common Enterprise Information Model) naar boven wordt gebracht uit de presentatielaag van de Repository. Dit is onderhevig aan alle definities die daar aan ten grondslag liggen en in het model zijn gerealiseerd. Maar er wordt verder op geen enkele manier gediscrimineerd, anders dan door mogelijk op security gebaseerde datafiltering. De hierboven getoonde Omzet is een sommering van alle bedragen van alle relevante onderliggende details (bijvoorbeeld gefactureerde verkooporderregels).

Dimensie

Zodra het woord per gaat spelen, spreken we van een dimensie, die hier tegenaan kan worden gezet. In dit voorbeeld wordt de Omzet per Jaar gegeven. Hier wordt een zeer essentieel uitgangspunt van Oracle BI aangesneden. Dit luidt dat een feit altijd aan een bijbehorende dimensie te relateren moet zijn en andersom. Dit wordt duidelijker wanneer de component Brand uit de dimensie Products erbij wordt gehaald. De totale omzet blijft gelijk. Dit impliceert dat elk bedrag, dat meetelt in de Omzet, gerelateerd kan worden aan de dimensie Product en aan de dimensie Jaar, maar ook andersom. Bekijken we de dimensies los staand van feiten, dan tonen we dat aan:                 Dit laat zien dat er geen dimensies bestaan, zonder feiten.

Vraagstukken

Dit roept een aantal interessante vraagstukken op:
  • Wat als van een bepaald artikel in een bepaald jaar geen omzet is gemaakt?
  • Wat zegt dit over de kwaliteit van stamdata?
  • Wat zegt dit over de kwaliteit van transactiedata?
Wederom valt of staat alles met definitie en de manier waarop Oracle BI de eenduidige waarheid presenteert. Dit leidt tot de volgende vraagstukken:
  • Hoe kan Oracle BI getest en vertrouwd worden?
  • Hoe kan Oracle BI de kwaliteit van stamdata bewaken?
  • Hoe kan Oracle BI de kwaliteit van transactiedata bewaken?
  • Hoe kan Oracle BI rapporteren over omzet, die niet aan producten te relateren is (zoals Omzet uit diensten)?
Vertalen we dit naar Oracle JD Edwards dan zou het attribuut Brand van de dimensie Product een categoriecode (bv SRP1) van de artikelstam (F4101) kunnen zijn. Daarin komen mogelijk meer waardes voor dan gerelateerd aan producten, laat staan gerelateerd aan gefactureerde orderregels in een bepaald jaar. Daarnaast kent Oracle JD Edwards de mogelijkheid van een blanco categoriecode, waarmee het mogelijk is artikelen niet in deze groepering op te nemen. Ook dit begint met definitie en de vertaling van de implementatievraagstukken van Oracle JD Edwards naar de interpretatie ervan in Oracle BI (zie eerdere artikelen in deze reeks). Binnen Oracle BI zouden feiten, die niet aan dimensies te relateren zijn, opgevangen kunnen worden onder de noemer unspecified (of via zogenoemde Non Conforming Dimensions, waarover in het volgende artikel meer).

Conclusies

In de praktijk komt het op de volgende conclusies neer:
  • Feiten moeten aan dimensies gerelateerd kunnen worden. Indien inzicht in de totale omzet gewenst is, ongeacht of dit over diensten dan wel over producten gaat, dan is dit mogelijk niet relevant met de dimensie Product. Is dit wel het geval, dan zal een vangnet nodig zijn, om diensten hier toch in onder te brengen. Er is dan sprake van Non Conforming Dimensions, hetgeen in de basis onwenselijk is (hierover meer in het volgende artikel). Als alternatief kunnen de resultaten van meerdere analyses in een enkel overzicht getoond worden, zodat wel degelijk dit gewenste resultaat gepresenteerd kan worden.
  • Dimensies moeten aan feiten gerelateerd kunnen worden. Vertaald naar JD Edwards zou de dimensie Customer gevoed kunnen worden door met het adresboek (F0101) gelimiteerd tot zoektype C. Het is echter zuiverder om uit te gaan van de klanten, die daadwerkelijk aan verkooporders gerelateerd zijn. Alleen deze kunnen klant-omzet-gerelateerde informatie verzorgen. Hiermee wordt uitgesloten dat een verkoop aan een persoon, die toevallig een ander adresboektype heeft, niet in beeld komt.
  • Oracle BI moet getest en gecontroleerd kunnen worden door losstaande feiten te kunnen aansluiten met de optelsom van dat feit tegen elke dimensie.
  • De kwaliteit van stam- en transactionele data wordt op deze manier eveneens aangetoond en kan op deze manier ook bewaakt worden.

Ja, maar…

En vanzelfsprekend volgt er dan een aantal ‘Ja Maar’-kwesties:
  • Wat als ik wil weten welke artikelgroepen in een bepaald jaar geen omzet hebben gehad?
  • Wat als ik alle omzet wil rapporteren en, waar van toepassing, de productgroep wil vermelden?
  • Wat als ik wil rapporteren over klanten, die in een bepaalde periode geen omzet hebben opgeleverd?
  • Wat als ik wil voorkomen dat bepaalde stamdata in bepaalde transacties kan voorkomen?
  • Wat als ik hierdoor geen aansluiting met mijn grootboek kan vinden?
Op deze vraagstukken zal in het volgende artikel in deze reeks worden ingegaan. De implementatie van een BI-oplossing is meer dan de implementatie van een softwareoplossing. De visie van Cadran is gericht op het bepalen van de juiste informatie, die op het juiste moment bij de juiste mensen in uw organisatie beschikbaar is. Daarbij is een gedegen projectaanpak zeer belangrijk om de valkuilen van een dergelijke implementatie te voorkomen. BI gaat namelijk niet over het ontwikkelen van rapporten of het creëren van mooie dashboards. BI gaat over het managen van uw organisatie en Cadran is uw partner als het gaat om Business Intelligence en JD Edwards. Neem contact op

Advies op maat over onze oplossingen?

Rick Brobbel, BI Consultant bij Cadran, praat u graag bij over de mogelijkheden voor uw organisatie.