ökonomisches Analysemodell - Wirkzusammenhang-Explorer über Zeiträume

Interaktive Analyse von Kosten, Mengen, Erlösen und Ergebnissen über Jahre entlang Quelle → Buchungstyp → Kategorie → wirtschaftliches Resultat

Anwendung: Projektanalysen, Investitionsbewertungen, Kennzahlenvergleiche, Ergebnisorientierte Auswertungen, Betriebsmodell-Viewer. OLAP “light” für Menschen 😎

Abgrenzung zu klassischen BI-Tools:

• ✔ Strukturdisziplin: Trennung von Quelle, Typ und Kategorie erzwingt konsistente Modellbildung.
• ✔ Transparente Wirklogik: Ökonomische Bewegungen sind nachvollziehbar – nicht nur aggregiert.
• ✔ Themenraum-Vergleich: CSV-Dateien können als getrennte oder gemeinsame Modellräume analysiert werden.
• ✔ Niedrige technische Einstiegshürde: Keine Datenbank, keine ETL-Strecke durch robustes CSV-Format.
• ✔ Explorative Validierung: Strukturvisualisierung für eigene Clusterprüfung und Modellkonsistenz.

Datenmodell

Quelle × Zeitraum × Kategorie × Buchungstyp

Mehrere universelle CSV‑Datenquellen

• Mehrere generische CSV-Dateien bilden Themenbereiche ab. (z. B. Betrieb, Vermietung, Instandhaltung, Projekt X).
• Jede CSV ist paritätisch alles gleichzeitig: Datenquelle, semantischer Container und Deine eigene Analyse-Dimension ("= Quelle")

Analytisches Raster

Die Quelle (CSV) ist ein gleichwertiger Filter- und Aggregations-Treiber
(z. B. sichtbar in Legend, Filter und Aggregationen).

Erwartete CSV-Struktur: Beliebige zusätzliche Spalten sind erlaubt.

Semikolon-separiert:

Gegenpartei;Kostenart;Kategorie;Buchungstyp;Von;Bis;Jahr;Betrag;Menge;Einheit;Status;Memo

Minimal erforderlich pro Datensatz:

• Betrag
• Kategorie
• Buchungstyp
• mindestens eines der Datumsfelder: Jahr oder Von/Bis

(CSV-Dateien werden als Source geführt und im Network-Graph visualisiert)

Semantik: Eine CSV = ein Themenbereich

Beispielhafte Struktur:

• Betrieb.csv → laufende Kosten
• Vermietung.csv → Einnahmen & Leerstand
• Instandhaltung.csv → Maßnahmen & Material
• Projekt_X.csv → Sonderlogik

Getrennte Pflege, aber übergreifende Analyse im UI möglich
("Alle Quellen" vs. Einzelsource).

Erweiterbarkeit

Beliebige zusätzliche Spalten sind erlaubt.

Typische Nutzung:

• Single Source of Truth
• Vorstrukturierung in Tabellenkalkulation
• zusätzliche Dimensionen (Objekt, Vertrag, Konto, Steuer …)

Nicht benötigte Spalten werden ignoriert oder als Metadaten angezeigt.

Systemwirkung

Aus den CSV-Quellen entstehen automatisch:

1. Interaktive Balkengrafik
Aggregation: Quelle × Zeit × Kategorie × Typ

2. Force-Directed Network Graph
Visualisierung struktureller Beziehungen zwischen Kategorien, Typen und Quellen

Perfekte Skalierung für optimale Erfahrung

• 150.000 CSV-Zeilen insgesamt (<= 20MB Rohdaten)
• Pro Themenraum / CSV: <= 30 Kategorien, 10 Buchungstypen

Wenn es nicht reicht, sag Bescheid.

Installation

cd app
npm install
npm start
# http://localhost:3044