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Schulung - Data Warehouse - Entwurf und Modellierung

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Im Seminar "Data Warehouse - Entwurf und Modellierung" lernen Sie, was Sie beim Entwurf und bei der Erstellung einer Data Warehouse Datenbank berücksichtigen sollten. Sie kennen Entwurfsmuster für DWH-Datenmodelle, können dimensionale Gesamtmodelle entwickeln und kennen die Vor- und Nachteile der Modell-Alternativen. Sie kennen die Schritte des ETL-Prozesses und die dafür zu erledigenden Entwurfsaufgaben. Sie verstehen das Mapping zwischen Datenstrukturen.

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Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

Das Seminar "Data Warehouse - Entwurf und Modellierung" richtet sich an Fach- und Führungskräfte, Projektleiter, Data Warehouse Architekten und Data Warehouse Systemingenieure, die eine Datenstruktur für ein Data Warehouse entwerfen oder prüfen müssen.

Voraussetzungen

Um dem Lernstoff leicht folgen zu können, sollten Sie das Sem. 05685 05685 besucht haben oder vergleichbare Kenntnisse haben. Anwender-Kenntnisse über IT-Systeme, Datenbanken und Applikationen und Grundkenntnisse im Datenmodellieren sollten Sie auch mitbringen.
Trainingsprogramm

Trainingsprogramm

Prinzipien und Architektur eines Data Warehouse (DWH):

  • Motivation eines DWH-Projekts
  • Eine DWH-Architektur
  • Konkurrierende Lösungstypen
  • Entwurfsaufgaben und Grundsatzentscheidungen

 

Dimensionale Modellierung:

  • Eigenschaften und Stärken des dimensionalen Modells
  • Unterschied zum ERM
  • Fakt- und Dimensionstabellen
  • Star-Schema, Snowflake-Diagramm
  • Dimensionenarten
  • Faktenarten
  • Entwurfsfälle und Musterlösungen
  • Entwurfsprinzipien

 

Aggregation und Kennzahlen:

  • Aggregations-Diagramme
  • Kennzahlen-Diagramme
  • Fact Constellation-Schema

 

Dimensionales Gesamtmodell:

  • Wertkette und Faktenverbund
  • Data Mart, Dimensionen und Daten-Fakten-Matrix (Datenbus)
  • Daten-Galaxie
  • Data Mart-Auffassungen
  • Stufen zum Aufbau des dimensionalen Gesamtmodells

 

Physische Datenhaltungsebene:

  • Konventionen
  • Physisches Modell
  • Mengenkalkulation
  • Indizierung und Indexplan
  • Planung der Speicherstruktur

 

Datenübernahmeentwurf:

  • Planung der Übernahmeschritte
  • Infrastrukturplan
  • Verteilungsmöglichkeiten von Data Marts
  • Quellen-Ziel-Mapping
  • Ladeschema
  • Ladeschritte
  • Kontrolle der Ergebnisse
Schulungsmethode

Schulungsmethode

Unsere praxiserfahrenen Trainer vermitteln Ihnen durch Vortrag, Fallbeispiele und Durchspielen von Musterentwürfen alle Lerninhalte.

Weitere Informationen

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