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OLAP

Analysemodell für schnelle Auswertungen nach Dimensionen (Zeit, Region, Produkt).

OLAP (Online Analytical Processing) ist ein Analysemodell, mit dem Unternehmen Daten sehr schnell entlang mehrerer Dimensionen (z. B. Zeit, Region, Produkt, Vertriebskanal) auswerten können. Statt einzelne Tabellenzeilen zu durchsuchen, werden Kennzahlen wie Umsatz, Marge oder Bestellmenge so vorbereitet, dass Sie sie im Reporting interaktiv „drehen“ und aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten können.

Was bedeutet OLAP?

OLAP steht für „Online Analytical Processing“. „Online“ bedeutet hier: interaktiv und mit kurzer Antwortzeit. „Analytical“ heißt: Fokus auf Auswertungen, Trends und Vergleiche (nicht auf das Buchen einzelner Vorgänge). „Processing“ beschreibt die Art, wie Abfragen auf vorbereiteten Strukturen (z. B. Cubes oder spaltenorientierten Aggregationen) ausgeführt werden.

Wie funktioniert OLAP?

OLAP organisiert Daten typischerweise in Fakten (Kennzahlen wie Umsatz, Anzahl Bestellungen) und Dimensionen (Analyseachsen wie Zeit, Region, Produkt). Daraus entstehen vordefinierte Sichten und Aggregationen, die schnelle Antworten ermöglichen.

  • 1) Daten sammeln: Daten kommen aus ERP, CRM, Shop, Buchhaltung oder Excel und werden in ein DWH/BI-Modell geladen.
  • 2) Modellieren: Kennzahlen werden definiert (z. B. Umsatz netto, Deckungsbeitrag) und Dimensionen strukturiert (z. B. Zeit: Jahr → Quartal → Monat → Tag).
  • 3) Aggregieren: Häufige Summen und Zwischensummen werden vorab berechnet oder effizient gespeichert.
  • 4) Interaktiv analysieren: Nutzer filtern, gruppieren und drillen in Berichten/Dashboards.
  • 5) Governance & Konsistenz: Einheitliche KPI-Definitionen sorgen dafür, dass Vertrieb und Finance dieselben Zahlen sehen.

Typische OLAP-Operationen (einfach erklärt)

  • Slice: Einen Ausschnitt betrachten (z. B. nur Region „DACH“).
  • Dice: Mehrere Filter kombinieren (z. B. DACH + Produktgruppe „A“ + Q4).
  • Drill-down / Drill-up: Von grob nach detailliert (Jahr → Monat → Woche) bzw. zurück.
  • Pivot (Rotate): Achsen tauschen (z. B. Produkte in Zeilen statt Regionen).

Wofür brauchen KMU OLAP?

Für Geschäftsführer ist OLAP vor allem dann wertvoll, wenn Entscheidungen schnell und nachvollziehbar getroffen werden müssen: Welche Produktlinie wächst? Welche Region verliert Marge? Welcher Kanal liefert profitablen Umsatz? OLAP unterstützt das, indem es schnelle, wiederholbare Analysen ermöglicht – ohne jedes Mal neue SQL-Abfragen zu bauen oder auf die IT zu warten.

Beispiel: Sie sehen im Dashboard einen Umsatzrückgang. Mit OLAP drillen Sie von „Gesamtumsatz“ → „Region“ → „Kundensegment“ → „Produktgruppe“ und erkennen: Rückgang nur im Segment B in Region Süd, verursacht durch eine einzelne Produktgruppe. Das ist eine andere Handlungsempfehlung, als wenn der Rückgang breit über alle Regionen verteilt wäre.

OLAP vs. OLTP (kurzer Unterschied)

  • OLTP: Operative Systeme (Bestellungen erfassen, Rechnungen schreiben) – viele kleine Transaktionen, höchste Datenkonsistenz.
  • OLAP: Analyse/Reporting – weniger, aber komplexere Abfragen, Fokus auf Geschwindigkeit bei Auswertungen.

Was kostet OLAP?

Die Kosten hängen weniger vom Begriff „OLAP“ ab, sondern von Ihrer BI-/DWH-Lösung, Datenmenge und Modellierungsaufwand. Treiber sind: Anzahl Datenquellen, Aktualisierungsfrequenz (täglich vs. stündlich), Anzahl KPIs/Dimensionen, Nutzerlizenzen und ob ein semantisches Modell gepflegt wird (siehe Semantic Layer). Für KMU ist oft ein pragmatischer Start sinnvoll: wenige Kern-KPIs, 2–4 Dimensionen, klare Definitionen – dann schrittweise ausbauen.