Data Warehouse - Konzeption und Projektierung

• Data Warehouse (DHW) – Fundament zur Business Intelligence
  • 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

Methode

Unsere praxiserfahrenen Trainer:innen vermitteln Ihnen die Lerninhalte in Vorträgen, die durch Diskussionen mit anderen Teilnehmenden angereichert und anhand eines Fallbeispiels vertieft werden.

LernzieleEin durchdachtes Data Warehouse bildet die Grundlage für fundierte Entscheidungen im Rahmen moderner Business-Intelligence-Strategien. In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie eine Data-Warehouse-Lösung konzipieren, bewerten und erfolgreich in Ihrem Unternehmen umsetzen.Anhand eines praxisnahen Vorgehensmodells erfahren Sie, wie Sie Anforderungen erheben, ein Architekturkonzept entwickeln und ein Data-Warehouse-Projekt effizient planen und kalkulieren. Sie erhalten einen strukturierten Überblick über zentrale Komponenten wie Datenquellen, ETL-Prozesse, OLAP-Strukturen und Analysewerkzeuge. Darüber hinaus lernen Sie, verschiedene Produktlösungen am Markt zu vergleichen und geeignete Evaluationskriterien anzuwenden. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, ein Data-Warehouse-Projekt strukturiert zu konzipieren, wirtschaftlich zu kalkulieren und fundierte Entscheidungen zur Systemarchitektur und Produktauswahl zu treffen.Zielgruppen

• Fach- und Führungskräfte, die an der Gestaltung von Data Warehouse-Lösungen beteiligt sind
• Projektleiter:innen, die Data Warehouse-Projekte leiten oder begleiten
• Organisator:innen, die in der Planung und Umsetzung von Data Warehouse-Projekten involviert sind
• Data Warehouse Architekt:innen, die für die technische Konzeption verantwortlich sind
• Data Warehouse Key-User, die als Hauptnutzer:innen die Anforderungen definieren
• Anforderungsanalytiker:innen, die die Bedürfnisse und Spezifikationen für Data Warehouse-Projekte erheben