Agiles Data Warehouse Design
Allgemeines
Kurstitel
„Agiles Data Warehouse Design“
Sprache
Deutsch
Kursdauer
2 Tage
Ort
Je nach Wunsch wird der Kurs in Ihren oder auch unseren Räumlichkeiten durchgeführt. Sofern der Kurs in unseren Räumlichkeiten stattfindet benötigen Sie Ihren Laptop.
Lehrmethodik
Die theoretischen Grundlagen werden anhand praxisnaher Beispiele vermittelt und mit nachfolgenden Übungen gefestigt.
Zielgruppe
BI-Analysten, Projektmanager sowie IT-Beschäftigte (bspw. BI-Applikationsentwickler, Datenbankadministratoren, angehende DWH Architekten, Datenqualitätsbeauftragte), die im Business Intelligence und Data Warehouse Umfeld arbeiten oder den Einstieg in die Thematik suchen.
Voraussetzungen
Für den Kurs sind keine speziellen Vorkenntnisse erforderlich
Kursbeschreibung und Lernziel
Was sind Dimensionen und Fakten? Was ist ein Sternschema? Wie werden diese mittels agiler Methoden in der Praxis erstellt? Was ist ein Data Warehouse (DWH) und wieso sind diese Konzepte für IT-Abteilungen wie auch Fachanwender im BI-Umfeld gleichermaßen relevant?
Nach einer Einführung in die Bedeutung von Data Warehousing für Organisationen wird die Nutzung agiler Design-Prinzipien dargestellt und deren Vorteile herausgearbeitet. Am ersten Tag werden nachfolgend allgemeine Grundlagen und Verfahrensweisen der Dimensionsmodellierung vermittelt. Am zweiten Tag werden die erarbeiteten Konzepte zur agilen Modellierung erneut aufgegriffen und anhand geschäftsspezifischer Praxisbeispiele gefestigt und erweitert.
Teilnehmer werden nach dem Kurs in der Lage sein, die grundlegenden Probleme und Herausforderungen, die im Aufbau und Betrieb eines Data Warehouse entstehen, zu erkennen und mit den erlernten Konzepten der agilen Entwicklung zu lösen.
Teilnahmebescheinigung
Es wird keine Abschlussprüfung gestellt. Teilnehmer erhalten nach Absolvieren des Kurses ein Teilnahmezertifikat.
Curriculum
Einleitung: Die Bedeutung von Data Warehouse Design in Organisationen
1. Grundlagen agiler Dimensionsmodellierung
- Agiles Data Warehouse Design und Dimensionsmodellierung mit BEAM*
Data Warehouse Design, Business Event Analysis & Modelling (BEAM) und 7Ws - Modellierung von Business Dimensionen
Dimensionen, Attribute, Hierarchien, historische Werte - Modellierung von Prozessen
Agile Modellierung multipler Ereignisse und ‚Conformed Dimensions‘, Ereignis-Matrix, Data Warehouse Bus
2. Modellierung von Stern Schemata
Schlüssel und Dimensionsmodellierung, Slowly Changing Dimensions‘ (SCD), Zeitdimensionen, physische Schemata, Data Warehouse Matrix
- Dimensionsmodellierung in Organisationen mit 7Ws
- Modellierung von Geschäftsbereichen (Wer und Was?)
Kundendimensionen und Mini-Dimensionen, HR-Dimensionen und Hybride SCD, Produkt-/Servicedimensionen und Multi-Level Dimensionen - Modellierung von Zeitdimensionen (Wann und Wo?)
Kalenderdimensionen, Periodische Kalender, Year-To-Date Vergleiche - Modellierung von Kennzahlen (Wie viele?)
Typen von Fakten und Faktentabellen, Dynamische Ereignismodellierung, Granularität, Faktentabellen-Optimierung - Modellierung von kausalen Beziehungen (Wie und Warum?)
Gewichtete Faktoren, degenerierte Dimensionen
Zusammenfassung
