Schulung - Analytische Datenmodellierung

Datenmodelle und Historisierung

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54018

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4 Tage (28 Stunden)

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Der Kurs Analytische Datenmodellierung vermittelt Ihnen unterschiedlichste Modellierungstechniken und Notationen. Sie lernen, auf was Sie bei der Modellierung achten müssen und welche Schemata dabei genutzt werden. Dabei gehen Sie sowohl auf die Core- als auch die Data-Mart-Modellierung ein. Zudem werden Sie mit den Vorteilen von Historisierung und Metadaten vertraut gemacht.

Im Verlauf des Kurses werden Sie ER-Diagramme modellieren und auch andere Notationen wie die Krähenfußnotation kennenlernen. Dabei werden Sie auf die Normalformen achten und Daten nach dem Star-Schema, Snowflake-Schema und Data-Vault Schema modellieren. In welchen Fällen eine Historisierung der Daten sinnvoll ist und was alles aus Metadaten herausgelesen werden kann, wird ebenfalls im Kurs ausführlich besprochen.

Dabei arbeiten Sie mit praxisorientierten Beispielen, die es Ihnen ermöglichen sich nach diesem Kurs bestens in den eigenen Daten zurechtzufinden und aus diesen dann den für Sie größten Mehrwert zu generieren.

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Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

Alle, die Datenmodelle verstehen und selbst modellieren können wollen, um so mit den großen Datenmengen von „Big Data“ sicher und zielführend arbeiten zu können.

Zudem ist dieser Kurs Teil des Ausbildungsprogramms zum Data Analytics Professional.

Voraussetzungen

Für das Seminar Analytische Datenmodellierung, sollten Sie idealerweise entweder bereits das Seminar Einstieg Business Intelligence besucht haben oder ein ähnliches Vorwissen besitzen.

Trainingsprogramm

Trainingsprogramm

Modellierungstechniken & Normalformen

  • Wiederholung der Basics

    • Architekturschichten
    • Qualitätsprinzipien beim Systemdesign
    • Entity-Relationship-Diagramme
  • Datenmodellierung mit der Krähenfuß-Notation
  • 3 Normalformen

Data Mart-Modellierung

  • Kernaspekte der Data Mart-Schicht
  • Stamm- und Bewegungsdaten
  • Star Schema
  • Snowflake Schema

Core-Modellierung

  • Kernaspekte der Core-Schicht
  • Modellierung nach Data Vault
  • Vergleich Data Vault versus 3NF-Modellierung

Historisierung & Metadaten

  • Wofür Historisierung / Versionierung?
  • Slowly Changing Dimensions (0, 1, 2, 3)
  • Modellierung von Meta-Attributen

Schulungsmethode

Schulungsmethode

Vortrag, Diskussion, Übungen.

Hinweis

Hinweis

Sie lernen von erfahrenen Dozenten, arbeiten mit praxisorientierten Beispielen und schließen den Kurs mit einem fundierten Wissen über die verschiedensten Modellierungstechniken und Modellierungsschemata ab.

Weitere Informationen

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