Seit 1932 vertreibt die Basler AG für Fruchthandel Früchte und Gemüse en gros. Sie beschäftigt heute rund 80 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. AG für Fruchthandel steht nicht nur für qualitativ hochstehende Produkte, sondern auch für Sozialverträglichkeit und Erhalt von Arbeitsplätzen in einem hart umkämpften Markt.

itsystems bietet Informatikdienstleistungen an. Das 1999 gegründete Jungunternehmen mit Sitz in Basel zählt achtzehn Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter und schreibt seit seiner Gründung schwarze Zahlen. Die Stärke des Unternehmens liegt im gleichzeitigen strategischen Planen und operativen Umsetzen von komplexen Projekten. Zu den Kernkompetenzen gehören umfassende Informatikberatung, System Integration und Software-Development.

Statistikinformationssoftware

Ausgangslage - ein altes und ein neu zu programmierendes System:
Die AG für Fruchthandel generiert mit ihren Warentransaktionen jeden Tag eine grosse Datenmenge. Diese werden in einem Businesssystem erfasst, das Einkauf, Verkauf, Lager, Buchhaltung und Statistik miteinander verknüpft. Die Datenbank des unter Business Basic for Unix laufenden Businesssystems speichert die Daten mittels der Methode des normalisierten Datenmodells. Statistische Auswertungen können im Businesssystem nur anhand einiger weniger vordefinierter Sätze durchgeführt werden. Um die Verkaufsvorgänge optimal analysieren zu können, entsteht das Bedürfnis nach einer Lösung mit flexiblen und vielfältigen Auswertungen. Vorbereitend hat die AG für Fruchthandel die statistischen Detaildaten aus dem Businesssystem seit Dezember 2000 abgespeichert, um bei der Programmierung einer neuen Software auch auf History Daten zurückgreifen zu können. Das bestehende Businesssystem soll nicht abgelöst werden.

Projektziel - schnelle und vielfältige statistische Auswertungen:
Das Projektziel ist die Implementierung eines „Executive Information Systems“, das eine explorative Navigation durch die Daten erlaubt. Wichtige Anforderungen sind:

• eine intuitive Benutzung, die den Benutzer schnell zu den interessanten Fällen führt
• Exceptionary Reports zum Aufzeigen der kritischen Fälle
• die Analyse der Umsätze und Margen der Kunden und der Produkte
• die Schnelligkeit der statistischen Auswertungen

Mittelfristig setzt sich die AG für Fruchthandel das Ziel, die statistischen Auswertungen aus dem Businesssystem (also die tägliche Verkaufsstatistik, die Kundenstatistik, die Artikelstatistik und die Verkaufsstellenstatistik) vollständig zu ersetzen.

Projektierung - klare Vorstellungen seitens des Lösungsbetreibers:
Die AG für Fruchthandel hatt genaue Vorstellungen über die wünschenswerten Funktionen des neuen Informationssystems. Der konzeptionelle Aufbau, bestehend aus Formularen, Kriterienfeldern und frei wählbaren Perioden, steht seitens des Projektleiters der AG für Fruchthandel fest. Zusammen mit itsystems wird definiert, was wie umgesetzt werden kann.

Projektverlauf:
itsystems verwendet den Test First-Ansatzes und kurze Release-Zyklen um frühzeitig Fehlentwicklungen zu erkennen. In einer ersten Phase realisiert itsystems das Datenmodell und den Datenimport. Parallel dazu wird die Benutzerschnittstelle entworfen. In einer zweiten Phase erarbeitet man eine minimale Funktionalität des Abfragemoduls. Ein erstes Release bei der AG für Fruchthandel wird nach acht Wochen installiert und getestet. In weiteren Phasen erweitert itsystems die Funktionalität. Die enge Zusammenarbeit mit der AG für Fruchthandel und das frühe Testen auf Unit- und funktioneller Ebene garantiert beiden Seiten ein schnelles Erkennen von Fehlentwicklungen. Um einen hohen Qualitätsstandard zu sichern, legt man grossen Wert auf systematische Unit Tests bei der Programmentwicklung. Zusätzlich werden Techniken aus dem eXtreme-Programming angewendet.

Konzept und Funktionalitäten - die Benutzerschnittstelle:
Die von itsystems implementierte Lösung gliedert sich in zwei Teile: Ein Import-Modul, das die Daten aus dem Produktionssystem in ein analytisches Datenmodell überführt, und ein Reporting Tool, das den bequemen Zugriff auf die Daten in der analytischen Datenbank erlaubt. Der Datenimport in die Datenbank läuft täglich ab. Das Datenmodell der SQL Server-basierten Importdatenbank entspricht ungefähr dem normalisierten Modell der Datenbank des Businesssystems. Die Daten werden dann in ein analytisches Datenmodell (Sternschema) transformiert. Diese Analysedatenbank ermöglicht einfache und effiziente Auswertungen der Verkaufsdaten der AG für Fruchthandel.

Die Benutzerschnittstelle des Abfragemoduls erlaubt dem Benutzer, auf den Daten gleichsam zu „surfen“. Es stehen sechs Formulare zur Verfügung, die die Daten nach sechs Masszahlen aufbereiten. Die Masszahlen sind der Umsatz, Einkaufspreis, Detail/Verderb/Manko, Bruttogewinn, Marge und Absatz. Der Benutzer kann nach zwölf Kriterien innerhalb von jedem Formular Filter setzen. Frei wählen kann er die Zeitperiode, während der die Daten zusammengestellt werden.

Die sechs Formulare:

• Formular 1: Umsatz (CHF), Einkaufspreis, Detail/Verderb/Manko, Bruttogewinn, Marge (2 Perioden)
• Formular 2: Absatz (Menge/Colis), Detail/Verderb/Manko (2 Perioden
• Formular 3: Umsatz (CHF/kg), Bruttogewinn, Marge (2 Perioden
• Formular 4: Umsatz (CHF) (5 Perioden)
• Formular 5: Absatz (kg) (5 Perioden)
• Formular 6: Umsatz (CHF, Colis, kg, Stk.), Einkaufspreis, Bruttogewinn (1 Periode)

Die zwölf Kriterien:

1. Hauptwarengruppe: z. B. Agrumen
2. Warengruppe: z. B. Mandarinen
3. Artikelgruppe: z. B. Clementinen
4. Artikel: z. B. 1 kg Mineolas aus Israel
5. Kundengruppe: z. B. Unternehmen X
6. Kunde: z. B. Filiale Basel des Unternehmens X
7. Auftrag: alle Aufträge der AG für Fruchthandel
8. Auftragszeile: Inhalt einer Auftragsposition der AG für Fruchthandel
9. Total Unternehmung: Masszahlen total bezogen auf die gesamte AG für Fruchthandel
10. Verkaufsstelle: Niederlassungen der AG für Fruchthandel
11. Provenienz: geografische Herkunft des Artikels
12. Verpackung: Art der Verpackung des Artikels

Das Statistikinformationssystem verzichtet also auf die übliche, volle Komplexität eines OLAP-Tools zugunsten einer einfacheren Handhabung und einer steileren Lernkurve der Benutzer.

Abbildung 3.1 Beispielansicht des Statistikinformationssystems

Abbildung 3.1 zeigt eine Beispielansicht des Statistikinformationssystems. Mit den zwölf grünen Kriterienfeldern trifft der Benutzer eine Gruppierungsauswahl. Die gesetzten Filter sind mit einem Pfeil (3) am Feld-Ende markiert . Im Beispiel werden die Daten nach Artikelgruppe zusammenstellt (gelbes Feld) und nach Hauptwarengruppe=Gemüse und Provenienz=Schweiz gefiltert. Neue Filter werden gesetzt, indem im Datenbereich auf eine Gruppenbezeichnung geklickt wird, zum Beispiel auf Eisbergsalat. Durch Anklicken der grünen Kriterienfelder kann eine andere Gruppierung gewählt werden, zum Beispiel Kunde, um zu zeigen, wie viel Eisbergsalat aus der Schweiz von welchem Kunden in der betrachteten Periode gekauft wurde. Der Benutzer kann so sehr intuitiv und schnell eine extrem genaue und komplexe Abfrage ausführen.

Technologie: Microsoft- und Java-Produkte
Als Datenbank setzt itsystems den Microsoft SQL Server 2000 ein. Das Importmodul realisiert man grösstenteils über die Data Transformation Services des SQL Servers. So kann die komplexe Datentransformation verhältnismässig einfach umgesetzt werden. Das Reporting-Tool ist eine Java Server-Applikation, die auf Apache Tomcat läuft. Tomcat wird in Microsoft IIS eingebunden, um die Benützer gegenüber Microsoft Active Directory zu authentifizieren. Client-Rechner müssen lediglich mit einem Web-Browser ausgerüstet sein.

Aufwand: 380 Stunden
itsystems beschäftigte für die Entwicklung des Statistikinformationssystems einen Projektmanager, zwei Programmierer und einen Grafiker. Für das Projekt wurden total ungefähr 380 Stunden eingesetzt. Seitens der AG für Fruchthandel war ein Projektmanager Ansprechpartner. Zeitlich erstreckte sich das Projekt über fünf Monate, wobei die ersten zwei Monate für die Projektierung und die folgenden drei für die Entwicklung und Implementierung verwendet wurden.

Neue Erkenntnisse:
Beim Projektstart setzte sich die AG für Fruchthandel mittelfristig das Ziel, die statistischen Auswertungen aus dem Businesssystem (also die tägliche Verkaufsstatistik, die Kundenstatistik, die Artikelstatistik und die Verkaufsstellenstatistik) vollständig zu ersetzen. In der Zwischenzeit hat sich herausgestellt, dass die tägliche Verkaufsstatistik nicht durch das Statistikinformationssystem ersetzt werden soll. Die Kundenstatistik wird aufgrund unterschiedlicher Auswertungsmöglichkeiten in beiden Programmen geführt (schneller Umsatzvergleich durch das Businesssystems, Analyse durch das Statistikinformationssystem), während die Artikel- und die Verkaufsstellenstatistik vollständig durch das Statistikinformationssystem ersetzt wurden.

A. Gutes Projektmanagement ist Gold wert
Wieder einmal hat sich gezeigt, wie viel eine gute Projektierung wert ist. Dazu zählen unter anderem ein klares Konzept, die Gesprächskultur, die eigene Erfahrung der Beteiligten, das verbindliche Festlegen eines Pflichtenhefts und das Spartenübergreifende Wissen der beiden Projektleiter. Zusätzlich war die enge Zusammenarbeit zwischen den Benutzern und dem Projektleiter der AG für Fruchthandel ausschlaggebend.

B. Rege Benutzung und keine Änderungen an der Software seit Projektabschluss
Der Test First-Ansatz und die kurzen Release-Zyklen haben sich sehr gut bewährt. Nach der Implementierung mussten fast keine Änderungen mehr vorgenommen werden. Das Statistikinformationssystem ist seit Projektabschluss konstant im Einsatz und wird tagtäglich rege benutzt.

„Mit dem Statistikinformationssystem werten wir unsere Verkaufsdaten gezielt aus. In einem Business mit derart kleinen Margen ist dies von elementarer Bedeutung.“