Data Warehouse Forum

Im Category Controlling betreue ich mehrere Warengruppen mit stark saisonalem Verlauf und häufigen Aktionswechseln. Unser DWH liefert Tagesumsätze je Filiale und Artikel, aber der reine Vorjahresvergleich verzerrt durch Feiertagsverschiebungen, große Umbauten und unterschiedliche Sonntagsöffnungen. Ich bereinige aktuell manuell in Excel um Kalendereffekte und Sondereinflüsse, was zeitaufwändig und fehleranfällig ist. Mich interessiert, wie ihr Vergleichbarkeit herstellt: Arbeitet ihr mit bereinigten Verkaufstagen, Clustern vergleichbarer Filialen oder Indexkennzahlen im DWH? Werden Kalendereffekte zentral modelliert oder dezentral in den Fachbereichen korrigiert?

Ursache ist die Vermischung von Kalender-, Struktur- und Preiseffekten in einer einzigen Vorjahresdifferenz. Manuelle Excel-Bereinigung ist deshalb weder reproduzierbar noch revisionssicher. Bewährt hat sich eine zentrale Modellierung im DWH: eine Kalenderdimension mit Verkaufstagstyp, Feiertag, Brückentag, Sonntagsöffnung und Osterverschiebung sowie eine Filialdimension als Slowly Changing Dimension mit Umbauflag, Verkaufsfläche und Cluster für Lage und Größe. Darauf definieren wir zwei Standardkennzahlen: Umsatz je normiertem Verkaufstag und Like-for-like-Umsatz nur für flächenbereinigte, nicht umgebaute Filialen, ergänzt um einen Saisonindex je Warengruppe. Per SQL wird die Faktentabelle Tagesumsatz auf diese Dimensionen gejoint und über Flags gefiltert, Umbauten werden ausgeschlossen oder separat ausgewiesen. Prüfschritte sind eine Brückenrechnung von roh auf bereinigt, Abstimmung der Verkaufstagesummen und ein Aktionsabgleich mit Promo-Kalender. So entfallen dezentrale Korrekturen und alle Bereiche arbeiten mit identischer Definition.