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OLAP-Analyse für einen pharmazeutischen Mittelständler
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Ihr erhaltet einen anonymisierten Auszug aus dem Data Warehouse mit fünf Jahren Verkaufsdaten (ca. 500.000 Datensätze) sowie ein Dokument mit zehn wiederkehrenden Analyseanforderungen der Fachbereiche. Eure Aufgaben: Erstens entwerft ihr einen OLAP-Cube mit mindestens vier Dimensionen und definiert dafür sinnvolle Kennzahlen (Key Performance Indicators — Leistungskennzahlen), darunter berechnete Elemente wie gleitende Durchschnitte und Periodenvergleiche. Zweitens implementiert ihr den Cube in einer geeigneten Software und erstellt daraus mindestens drei unterschiedliche Analyseansichten (zum Beispiel: Trendanalyse, ABC-Analyse — Klassifizierung nach Umsatzbedeutung — und geographische Verteilung). Drittens dokumentiert ihr ein Nutzerschulungskonzept, das typische OLAP-Operationen (Slice, Dice, Drill-down, Roll-up — Auswahl, Kombination, Detaillierung und Aggregation von Daten) verständlich erklärt.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie lässt sich ein bestehendes Data Warehouse durch OLAP-Funktionalität so erweitern, dass Fachanwender eigenständig komplexe multidimensionale Analysen durchführen können, ohne auf die IT-Abteilung angewiesen zu sein?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- OLAP-Konzepte (Cubes, Dimensionshierarchien, berechnete Elemente) praktisch umsetzen und gegenüber klassischen Berichten abgrenzen
- Multidimensionale Abfragesprachen (Multidimensional Expressions — MDX, oder Data Analysis Expressions — DAX) für analytische Berechnungen anwenden
- Kennzahlensysteme für unterschiedliche Analyseziele entwerfen und deren Geschäftsrelevanz begründen
- Nutzeradoption fördern durch verständliche Dokumentation und gezielte Schulungskonzepte
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Data Analyst
Die Fähigkeit, aus Rohdaten interaktive Analyseumgebungen zu schaffen und diese für Fachanwender verständlich zu machen, ist zentral für Data Analysts. Diese Challenge trainiert genau den Übersetzungsprozess zwischen technischer Datenstruktur und geschäftlicher Nutzung, der diese Rolle auszeichnet.
Dieses Projekt schärft
- olap-design
- data-visualization
- kpi-definition
BI Architect
Das Design komplexer OLAP-Strukturen und die Abwägung zwischen Nutzerflexibilität und Systemperformance sind Kernkompetenzen eines BI Architects. Die Challenge bietet praktische Erfahrung in einer Technologie, die in großen Unternehmen weiterhin weit verbreitet ist.
Dieses Projekt schärft
- olap-design
- cube-implementation
- kpi-definition
Marketing Data Analyst
Die segmentierte Betrachtung von Umsatzdaten nach Region, Produkt und Kundentyp ist direkt auf Marketing-Anwendungen übertragbar. Marketing Data Analysts nutzen ähnliche multidimensionale Strukturen für Kampagnenanalysen und Kundenwertberechnungen.
Dieses Projekt schärft
- data-visualization
- kpi-definition
- user-training-concept
Noch eine Sache