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Dokumentation

SAPFKCBD - Data-Mining-Prozessor

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Dokumentation des "Data Mining"

Vorbemerkung

Sämtliche nachfolgend beschriebenen Transaktionen sind noch nicht in die entsprechenden Menüs aufgenommen, sondern können ausschließlich über die jeweils aufgeführten Transaktionscodes aufgerufen

Konzept

Das Data-Mining-Tool analysiert die Daten des EIS und der Ergebnisrechnung automatisch. Es sucht, ohne daß der Benutzer wie in der "normalen" interaktiven Recherche die einzelnen Rechercheschritte eingeben muß, selbständig nach auffälligen Berichtsobjekten. Grundidee bei der Konzeption des Verfahrens war, das menschliche Vorgehen während einer interaktiven Recherche nachzubilden. Die Data-Mining-Komponente "simuliert" eine möglicherweise vielstufige Recherchesitzung und gibt anschließend die als "interessant" eingestuften Berichtsobjekte in einer Liste aus.

Die Data-Mining-Komponente basiert weitgehend auf den Funktionen der normalen Recherche. Um die Data-Mining-Funktionalität zu nutzen, ist daher, kurz zusammengefaßt, wie folgt vorzugehen: Im ersten Schritt legt der Anwender ein sog. Data-Mining-Formular an. Auf Basis dieses Formulars definiert man anschließend einen Data-Mining-Bericht. Ferner muß eine sog. Data-Mining-Methode zur Steuerung der Analyse angelegt werden. Startet man nun den Data-Mining-Bericht, so wird der zugrundeliegende Datenbestand gewissermaßen im Batch-Modus nach Auffälligkeiten durchsucht und die als interessant eingestuften Controlling-Objekte anschließend in einer Liste dem Anwender präsentiert.

Die folgende Abschnitte beschreiben die für das Data Mining relevanten Objekte und Funktionen im einzelnen.

Data-Mining-Formular

Im Data-Mining-Formular sind die Kennzahlen vorzugeben, die Grundlage der automatischen Analyse sein sollen. Dazu muß der Anwender beim Anlegen eines Data-Mining-Formulars eine Controlling-Größe und eine Gewichtskennzahl auswählen. Die Controlling-Größe ist die betriebswirtschaftliche Kennzahl, die in der automatischen Analyse untersucht werden soll. Typischerweise handelt es sich um eine relative Größe, wie beispielsweise eine relative Plan-Ist-Abweichung des Deckungsbeitrags oder des Erlöses. Die absolute Bedeutung einer relativen Kennzahl kann aber in Abhängigkeit vom Basiswert sehr unterschiedlich sein. Daher berücksichtigt das Data Mining zusätzlich eine absolute Größe. Diese bestimmt der Anwender durch Auswahl der Gewichtskennzahl.

Zur Selektion von Controlling-Größe und Gewicht ist auf dem Bild zum Editieren von Formular-Elementen der Cursor auf die Spalte mit der gewünschten Kennzahl zu positionieren und anschließend die Drucktaste "Controlling-Größe" bzw. "Gewicht" zu betätigen. Die ausgezeichneten Spalten erscheinen daraufhin farbig.

Transaktionen:
- KCD5: Data-Mining-Formular anlegen
- KCD6: Data-Mining-Formular ändern
- KCD7: Data-Mining-Formular anzeigen

Data-Mining-Bericht

Das Anlegen/Ändern/Anzeigen von Data-Mining-Berichten stimmt weitgehend mit den entsprechenden Transaktionen für "normale" Formularberichte überein. Davon abweichend ist allerdings beim Anlegen unbedingt ein Data-Mining-Formular auszuwählen.

Das Ausführen eines Data-Mining-Berichts hingegen zieht die Auswahl einer Data-Mining-Methode nach sich. Daher erscheint nach Start eines Berichts zunächst ein Popup, das den Anwender zur Eingabe einer Data-Mining-Methode auffordert. Durch Betätigen der Drucktaste "Data-Mining-Methode" kann er sich die Parameterwerte der Methode anzeigen lassen und gegebenenfalls modifizieren. Über die Drucktaste "Weiter" auf dem Popup startet man den eigentlichen Data-Mining-Prozeß, der ausschließlich intern abläuft. Abschließend präsentiert das System eine Liste mit den auffälligen Berichtsobjekten.

Transaktionen im EIS:
- KCD1: Data-Mining-Bericht ausführen
- KCD2: Data-Mining-Bericht anlegen
- KCD3: Data-Mining-Bericht ändern
- KCD4: Data-Mining-Bericht anzeigen

Transaktionen in der Ergebnisrechnung (CO-PA):
- KED1: Data-Mining-Bericht ausführen
- KED2: Data-Mining-Bericht anlegen
- KED3: Data-Mining-Bericht ändern
- KED4: Data-Mining-Bericht anzeigen

Data-Mining-Methode

Die Data-Mining-Methode enthält sämtliche Parameter zur Steuerung des hneAnalyseprozesses. Die Transaktionen zum Anlegen/Ändern/Anzeigen einer Data-Mining-Methode umfassen jeweils ein Einstiegsbild, auf dem die Data-Mining-Methode einzugeben ist, und ein Nachfolgebild, die die Parameterwerte im einzelnen zeigt. Beim Anlegen einer Data-Mining-Methode kann eine Referenzmethode eingegeben werden, deren Einstellungen als Vorschlagswerte für die neu anzulegende Methode fungieren.

Eine Data-Mining-Methode enthält im einzelnen folgende Parameter und Parametergruppen:

Max. Laufzeit
Die maximale Laufzeit erzwingt einen definierten Abbruch der Analyse nach Ablauf der hier spezifizierten Zeitspanne. Gibt man keinen Wert vor, so führt das System die Auswertung vollständig durch. Bricht die Analyse wegen der Zeitüberschreitung ab, so werden dem Anwender die bis dahin gefundenen, auffälligen Berichtsobjekte präsentiert.

Objektfilter
Der Objektfilter grenzt jeden Aufriß auf die im Sinne des Verfahrens interessanten Objekte ein. Dazu wirken zwei Mechanismen zusammen. Zunächst läßt sich die Größe des Aufrisses durch die Hitlistenoperatoren grundsätzlich eingrenzen. Zu diesem Zweck ist die Art (Last N, Top N, Last %, Top %) und die Größe der Hitliste (absolut oder prozentual) einzustellen. Darüber hinaus ist der Max. Abstand zum Nachbarobjekt einzugeben. Mit diesem Feld wird die maximal zulässige Differenz zum Nachbarobjekt des Aufrisses festgelegt, so daß dieses im Data Mining noch behandelt wird. Übersteigt der Abstand gemessen an der Relvanzkennzahl (die intern automatisch aus Controlling-Größe und Gewicht berechnet wird) diesen prozentualen Wert, so wird die Liste mit den für das Data Mining relevanten Berichtsobjekten abgeschnitten. Grundsätlich gilt: Je stärker die hier spezifizierten Bedingungen sind, um so geringer ist der Rechenzeitbedarf, aber auch die "Breite" der Analyse.

Aufspaltungsfilter

Ausgabefilter

Gewichtungen
Auf Basis der Controlling-Größe und dem Gewicht berechnet das Data Mining-Modul intern die sog. Relevanz. Sie ist die zentrale Untersuchungsgröße der Analyse. Über die Gewichtungen kann der Anwender einstellen, wie stark die Controlling-Größe und das Gewicht die Relevanz und damit auch den Analysepfad beeinflussen.

Wertefilter
Hier besteht die Möglichkeit, bestimmte Werte der Controlling-Größe und des Gewichtes zu "stigmatisieren". Objekte, die einen dieser Werte aufweisen, schließt das System von der Analyse aus. Auf diese Weise verhindert man, daß das Analysergebnis vor allem "verunreinigte" und deshalb auffällige Controlling-Objekte enthält.

Transaktionen:
- TKCM1: Data-Mining-Methode anlegen
- TKCM2: Data-Mining-Methode anzeigen
- TKCM3: Data-Mining-Methode ändern

Ergebnispräsentation

Die Analyseergebnisse werden in unmittelbarem Anschluß an die Auswertung in einer Liste ausgegeben. Diese zeigt einen Überblick über die als interessant eingestuften Controllingt-Objekte. Bei Doppelklick mit der Maus oder F2 auf eine bestimmte Zeile erzeugt das Ausgabemodul eine Detailliste mit sämtlichen Kennzahlen des betreffenden Objekts. Ferner können deie aktuelle Ergebnisse auf der Datenbank gesichert werden. Eine eigene Transaktion dient zur Verwaltung der archivierten Auswertungsergebnisse. Zunächst baut sie ein Verzeichnis aller abgespeicherten Auswertungsläufe auf. Durch Doppelklick auf eine Zeile gelangt man auf die oben angesprochene Übersicht der interessanten Controlling-Objkete dieses Laufes. Zu diesen kann man dann wieder die zugehörigen Detailinformationen einholen. Insgesamt entsteht so eine dreistufige Liste. Neben der Anzeige der historischen Auswertungen erlaubt die Transaktion auch das Löschen archivierter, aber nicht mehr interessanter Ergebnisse. Sie werden von der Datenbank entfernt.
Transaktion:
- TKCD8: Data-Mining-Ergebnisse anzeigen (und löschen)

Voraussetzungen

Ausgabe

Beispiel

General Data in Customer Master   CPI1466 during Backup  
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Length: 9340 Date: 20240520 Time: 095109     sap01-206 ( 228 ms )