- Das Problem der Datenintegration
- EIS, MIS, Business Intelligence und DWH
- Kurze Historie der MIS-Konzepte
- Typische Eigenschaften eines DWH
- Begründung für ein DWH-Projekt und dessen Besonderheiten.
Komponenten eines Data Warehouse:
- Ein Architektur-Referenzmodell
- Die Datenquellen-Schicht und deren unterschiedliche Datenstrukturen
- Datenextraktion, Transformation und Laden, ETL
- DWH-Datenbank, Multidimensionale Datenbank, Metadaten, OLAP, ROLAP, MOLAP, Big Data-Ansatz
- Analyse-Werkzeuge
- Data Mining-Prinzip, Technologie-Komponenten
- Front-End-Datenzugangswerkzeuge
- Das DWH-Architekturkonzept.
Entwicklung eines Data Warehouse:
- Vorgehensmodell und Projektierung
- Anforderungserhebung, Besonderheiten der DWH-Anforderungen, Lösungskonzeption und Lastenheft
- Entwurfsaufgaben und OLAP-Struktur, Starschema
- Grundlegende Hardwarefragen
- Realisierungsaufgaben
- Rollen der DWH-Organisation, Aufbau einer DWH-Richtlinie.
Produkte und Evaluation:
- Evaluationsquellen
- Ausgewählte Produktkonzepte, Produkttypen ausgewählter Hersteller im Vergleich
- Evaluationsmethodik, Evaluationskriterien
- Beispiele integrierter BIS-Architekturen.
Planung und Kalkulation eines DWH-Projekts:
- DWH-Vorgehensmodell
- DWH-Projektleitlinie
- Kalkulationsschema für DWH-Projekte.
Betrieb und Service:
- Grundlegende Betriebsaufgaben
- Service Level und Service-Aufgaben
- ITIL-Integration und Trouble Ticketing für DWH.
MethodeUnsere praxiserfahrenen Trainer vermitteln Ihnen durch Vortrag, Diskussion und Durchspielen eines Fallbeispiels alle Lerninhalte.