OLAP-Datenbanken wie Microsoft Analysis Services (MSAS) sind bekanntlich leistungsfähige Aggregationsmaschinen. Sofern man ihnen keine speziellen Anweisungen gibt, addieren sie die Werte sämtlicher Kennzahlen entlang aller Dimensionsachsen und deren Attribute und Hierarchien performant und flexibel. Nun sind zwar in betriebswirtschaftlichen Anwendungen die meisten Kennzahlen Flussgrößen und damit additiver Natur, doch gibt es regelmäßig auch Ausnahmen vor allem zweier Kategorien: Bestands- und Durchschnittswerte. Mit der effizienten Berechnung der letzteren beschäftigt sich dieser Blogbeitrag.
Den gesamten Blogbeitrag können Sie hier abrufen.
