Data Warehouse Forum

Bei uns bricht jedes Jahr im Mai alles durcheinander, wenn Grillwetter plötzlich losgeht und dann Pfingsten mit Feiertag und Brückentag dazwischenfunkt. Mal rennen uns die Leute wegen Würstchen und Kohle die Bude ein, dann ist wieder tote Hose. In den Zahlen sieht das für nächste Woche total zappelig aus. Wie trennt ihr Wetter und Feiertag sauber, damit man weiß, ob es wirklich gut lief? Ich schaue nur abends kurz rein.

Ursache ist die Überlagerung von drei Effekten: Pfingstmontag als beweglicher Feiertag verschiebt Umsatz in Samstag und Vorwoche, der Brückentag verändert Frequenz und Warenkorb, und der erste Grillimpuls erzeugt in Würstchen, Fleisch, Kohle und Bier einen großen, aber kurzen Wetterspike. Ein einfacher Vorwochen- oder Vorjahreswochenvergleich misst deshalb Kalenderlage statt Leistung. Lege im DWH eine saubere Kalenderdimension mit Feiertag, Brückentag, Öffnungsstunden und Schulferien an und joine pro Filiale und Tag Wetterdaten mit Temperatur, Niederschlag und einem Grillwetter-Flag, etwa trocken und über zwanzig Grad. Definiere zwei Kennzahlen: Umsatz je Öffnungsstunde roh und Umsatz je Öffnungsstunde kalender- und wetterbereinigt. In SQL geht das pragmatisch über CASE-WHEN für das Pfingstfenster drei Tage davor bis einen Tag danach plus einen Korrekturfaktor aus vergleichbaren Grilltagen ohne Feiertag. Für deinen Abendblick reichen drei Prüfschritte: Rohumsatz gegen Pfingstwoche des Vorjahres mit gleicher Feiertagslage, dann bereinigte Kennzahl gegen eine wetterähnliche Normalwoche, dann Abverkaufsquote und Out-of-Stock bei Grillartikeln, um echte Nachfrage von Lieferlücken zu trennen.