Wenn es darum geht, Daten in IBM Planning Analytics Workspace (PAW) zu vergleichen, gehören Ansichten zu den zentralen Werkzeugen. Besonders zu Beginn bieten klassische Ansichten eine schnelle und einfache Möglichkeit, Berichte zu erstellen und Informationen gegenüberzustellen.
In vielen Unternehmen werden Ansichten täglich genutzt, um operative Kennzahlen, Forecasts oder Plan-Ist-Abgleiche darzustellen. Dabei spielen schnelle Anpassbarkeit und einfache Navigation eine große Rolle – insbesondere, wenn dieselben Strukturen von verschiedenen Fachbereichen verwendet werden. Doch je komplexer die Analyseanforderungen werden, desto deutlicher zeigt sich die Notwendigkeit nach flexibleren Darstellungsformen.
Mit wachsendem Analysebedarf lässt sich allerdings schnell eine Einschränkung erkennen: Standardansichten sind statisch. Wer regelmäßig mit unterschiedlichen Anforderungen oder wechselnden Dimensionselementen arbeitet, merkt bald, dass jede neue Kombination manuell angepasst oder neu erstellt werden muss. Der Pflegeaufwand steigt, die Flexibilität bleibt auf der Strecke.
Parametrisierte MDX-Abfragen schaffen hier Abhilfe – und heben die Arbeit mit Ansichten auf ein neues Level. In diesem Blogbeitrag findest du verschiedene Möglichkeiten parametrisierte MDX-Abfragen in deinen Views zu nutzten, egal ob mit Selektorkacheln, Selektorlisten oder Berechnungsoptionen.
Individuelle Auswahl über mehrteilige Selektorkacheln
Jeder Ansicht in PAW liegt eine MDX-Definition (Multidimensional Expressions) zugrunde, die ihren strukturellen Aufbau bestimmt. Durch die Integration von Parametern in diese Definition wird die Ansicht dynamisch: Die Parameter fungieren als Platzhalter, die während der Nutzung über Selektorkacheln mit Werten befüllt werden – je nach individueller Benutzerauswahl.
So lassen sich beispielsweise sowohl die Version als auch der Zeitraum innerhalb der Spalten ganz individuell und flexibel auswählen. Die Logik der Ansicht bleibt dabei unangetastet, während sich die dargestellten Inhalte dynamisch anpassen.
Wird die MDX-Definition der View mit einer ausreichend großen Anzahl an Parametern ausgestattet, kann eine Selektorkachel bis zu vier Elemente gleichzeitig abbilden. Die Ansicht generiert daraufhin automatisch vier Spalten – ideal, um etwa die ersten beiden Quartale zweier Geschäftsjahre direkt miteinander zu vergleichen.
Mehrwert durch Selektorlisten mit Mehrfachauswahl
Für noch komplexere Szenarien – etwa den gleichzeitigen Vergleich vieler Elemente – bieten sich Selektorlisten mit Mehrfachauswahl an. Auch hier bilden die im MDX hinterlegten Parameter die Basis. Nutzer können eine deutlich größere Anzahl an Werten auswählen, die dann jeweils als Spalte in der Ansicht dargestellt werden.
Ein wichtiger Punkt: Die Reihenfolge der Auswahl ist entscheidend. Wird beispielsweise zunächst „FY 2004 Forecast“ und danach „FY 2004 Budget“ gewählt, spiegelt sich diese Reihenfolge auch in der Belegung der Parameter wider – und entsprechend in der Darstellung der Ansicht.
Dynamische Berechnungsoptionen durch parametrisierte MDX
Die Vorteile parametrischer Ansichten gehen über reine Auswahlmöglichkeiten hinaus. Sie eröffnen auch neue Wege für dynamische Berechnungen. Ein typisches Beispiel ist eine „Delta“-Spalte, die die Differenz zwischen zwei ausgewählten Werten zeigt.
Anders als bei festen Berechnungen wird hier nicht auf statisch hinterlegte Werte zurückgegriffen. Stattdessen basieren die Berechnungen auf den aktuell gewählten Parametern. Werden über Selektorkacheln oder Selektorlisten andere Elemente ausgewählt, passt sich die Berechnung automatisch an – und liefert stets die richtigen Ergebnisse für den aktuellen Vergleich.
Wichtige Hinweise für den Einsatz
Auch wenn parametrische Ansichten viele Vorteile bieten, sollten sie mit Bedacht eingesetzt werden. Eine zu hohe Anzahl an Parametern oder komplexe Verschachtelungen können schnell zu unübersichtlichen Strukturen führen – sowohl in der MDX-Definition als auch in der Bedienung. Eine klare Benennung und logische Gruppierung der Selektoren hilft, die Benutzerfreundlichkeit hochzuhalten. Ebenso sollten Berechnungen ausführlich getestet werden, damit sichergestellt ist, dass sie auch bei wechselnden Eingaben korrekt funktionieren.
Fazit: Mehr Flexibilität, weniger Aufwand
Parametrisierte Ansichten machen PAW nicht nur benutzerfreundlicher, sondern auch deutlich leistungsfähiger. Sie bringen eine neue Ebene der Flexibilität in die Analyse – individuell, dynamisch und effizient.
Anstatt für jede neue Fragestellung separate Berichte zu erstellen, lassen sich mit wenigen Vorlagen vielseitige und interaktive Ansichten gestalten. Damit steht einer schnellen und zielgerichteten Auswertung unterschiedlichster Perspektiven nichts mehr im Weg.
Besonders in dynamischen Organisationen, in denen sich Anforderungen häufig ändern, helfen parametrisierte Ansichten dabei, Berichtswesen und Planung nachhaltig zu vereinfachen. Sie unterstützen eine konsistente Datenbasis und erleichtern zugleich individuelle Sichten – ein echter Mehrwert für alle, die flexibel mit wechselnden Analyseanforderungen arbeiten.
Falls du Fragen zu parametrisierten Ansichten hast oder Dich einfach austauschen möchtest, melde dich gerne bei uns unter info@squared-force.de.
Hast du schon unseren letzten Beitrag zu den unterschiedlichen Rollen in PAW gelesen? Hier kannst du direkt reinlesen.
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