Closed Loops

Die Bildung von Klassen wird üblicherweise als Aufgabe der Datenmodellierung gesehen. Einmal angelegte Klassen bleiben dann statisch. Klassifikationen, die auf der Basis heutiger Daten angelegt werden, können aber schon morgen falsch sein. Daher haben wir diesen Teil der Modellierung auch für die Analyse erschlossen. Modellierung und Analyse werden somit in einen Regelkreis gesetzt, weshalb wir etwas neudeutsch von Closed Loops sprechen. Unsere Anwender teilen diese Position:

"Analyse und Modellierung müssen einen Regelkreis bilden. Ich kenne kein anderes Werkzeug, das dieses wichtige Prinzip so mächtig unterstützt." Jens Ritterhoff, Swiss

Klassifikationen zur Laufzeit In unserem System können Sie jederzeit anhand aktueller Daten neue Klassen bilden - und diese in Ihre Datenbanken (in die OLAP-Datenbank und durch schreibenden SQL-Durchgriff selbst in die relationale Basis) zurückschreiben. Zur Klassenbildung stehen Ihnen beispielsweise statistische Verfahren, welche die Häufigkeitsverteilung zugrundelegen, eine ABC-Analyse (Konzentration z. B. des Umsatzes) oder die Portfolioanalyse zur Verfügung.

Multifokussierung Angenommen, Sie haben die Umsätze mit Kartoffelchips in jedem denkbaren Detail in Ihrer Datenbank und genauso verhält es sich den dazu passenden Saucen. Per Slice- und Dice klicken Sie sich mühelos durch alle Ebenen, sogar bis hinunter zum Absatz des "Best Choice Cheese Dip" am Tag vor Weihnachten und den Umsätzen der "Fort West Low Fat Chips" an den Tagen der Fußballweltmeisterschaft.

Leider ist das für Ihre Analyse aber nicht genug, denn heute interessieren Sie sich für den Umsatz aus Chips UND Dips, die beide zur Hierarchie "Snack Food" gehören, in die auch Cookies, Crackers und einiges andere mehr fallen.

In herkömmlichen Systemen wäre eine Änderung dieser Sichtweise eine Frage umständlicher Re-Modellierung, für die in aller Regel IT-Spezalisten nötig wären. Deswegen genügt es, wenn Sie die STRG-Taste gedrückt halten und so viele Objekte miteinander kombinieren, wie Sie wollen.

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