Data Warehouse - Entwurf und Modellierung

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

Hinweise

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Zielgruppen

Zielgruppe

Das Seminar ist ideal für Fach- und Führungskräfte, Projektleiter:innen, Data-Warehouse-Architekt:innen sowie Data-Warehouse-Systemingenieur:innen, die mit der Gestaltung oder Überprüfung von Datenstrukturen in einem Data Warehouse betraut sind.

Voraussetzungen

Um den Seminarinhalten problemlos folgen zu können, sollten Sie das Seminar 5685 Data Warehouse - Konzeption und Projektierung besucht haben oder über vergleichbare Kenntnisse verfügen. Zudem sind Anwender:innenkenntnisse in IT-Systemen, Datenbanken und Applikationen sowie Grundkenntnisse im Datenmodellieren empfehlenswert.