- Einführung in Data Warehousing
- Definition und Bedeutung von Data Warehousing
- Unterschiede zwischen operativen Systemen und Data Warehouses
- Vorteile und Herausforderungen von Data Warehousing
- Architektur eines Data Warehouses
- Komponenten eines Data Warehouses (Datenquellen, ETL-Prozess, Data Warehouse, Benutzerschnittstellen)
- Dimensionale Modellierung und Sternschema
- Data Warehouse-Architekturtypen (Kimball vs. Inmon)
- ETL-Prozess (Extract, Transform, Load)
- Datenextraktion aus verschiedenen Quellen
- Datenbereinigung und Transformation
- Datenladen in das Data Warehouse
- Datenmodellierung für Data Warehouses
- Star Schema und Snowflake Schema
- Faktentabellen und Dimensionstabellen
- Hierarchien und Aggregationen
- Datenqualität und Datenintegration
- Datenqualitätsmanagement im Data Warehouse
- Datenintegration und Master Data Management
- Data Profiling und Data Cleansing
- Abfrage und Berichterstattung
- SQL-Abfragen im Data Warehouse
- Erstellung von OLAP-Würfeln
- Berichterstattung und Dashboards
- Performance-Optimierung im Data Warehouse
- Indizes und Partitionierung
- Materialisierte Sichten
- Aggregationen und Index-Organized Tables (IOT)
- Datenanalyse und Business Intelligence
- Data Mining und Predictive Analytics
- Data Warehouse vs. Data Mart
- Big Data und Data Warehousing
- Trends im Data Warehousing
- Cloud-basiertes Data Warehousing
- Streaming-Daten und Echtzeit-Analyse
- Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Data Warehouse
Bei den verschiedenen Anbietern von Data-Warehouse-Lösungen gibt es einige gemeinsame Themen und Funktionen:
- Datenintegration: Alle Anbieter bieten Funktionen zur Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in das Data Warehouse.
- Datenmodellierung: Die meisten Anbieter unterstützen dimensionale Modellierungstechniken wie das Sternschema und das Snowflake-Schema.
- Abfrage und Berichterstattung: Alle Anbieter stellen Möglichkeiten zur Abfrage und Analyse von Daten im Data Warehouse zur Verfügung, z. B. durch SQL-Abfragen, OLAP-Würfel und Berichterstattungstools.
- Skalierbarkeit: Die Anbieter bieten skalierbare Lösungen an, um die Leistung und Kapazität des Data Warehouses je nach Bedarf zu erhöhen.
- Datenanalyse: Viele Anbieter integrieren Funktionen für Datenanalyse und Business Intelligence in ihre Data-Warehouse-Lösungen, wie Data Mining und Predictive Analytics.
- Sicherheit und Datenschutz: Die Anbieter bieten Sicherheitsfunktionen wie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Auditing an, um die Daten im Data Warehouse zu schützen.
- Administration und Wartung: Die Anbieter stellen Tools und Funktionen zur Verwaltung, Überwachung und Wartung des Data Warehouses bereit.
LernzieleZu den spezifischen Zielen für Unternehmen gehören:
- Verbesserung der Datenverwaltung: Das Seminar soll Unternehmen helfen, ihre Daten effizienter zu organisieren und zu verwalten. Dies umfasst Aspekte wie Datenintegration, Datenqualität, Datenmodellierung und Datenaktualisierung.
- Steigerung der Analysefähigkeiten: Unternehmen sollen in der Lage sein, Daten aus dem Data Warehouse zu analysieren, um Erkenntnisse und Trends zu gewinnen. Das Seminar soll den Mitarbeitern helfen, Abfrage- und Analysetechniken zu erlernen und fortgeschrittene Analysemethoden anzuwenden.
- Optimierung der Geschäftsprozesse: Durch den Einsatz von Data-Warehouse-Technologien können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren und effizienter gestalten. Das Seminar soll den Teilnehmern ermöglichen, die Vorteile von Data Warehousing für die Optimierung von Berichterstattung, Planung, Forecasting und anderen geschäftlichen Aktivitäten zu verstehen.
- Entscheidungsfindung unterstützen: Ein Data Warehouse ermöglicht es Unternehmen, aufgrund fundierter Datenanalysen fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Seminar soll den Teilnehmern helfen, Daten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln und die Nutzung von Business Intelligence-Tools für eine bessere Entscheidungsfindung zu erlernen.
ZielgruppenDas Data-Warehouse-Seminar richtet sich an IT- und Datenarchitekten, Datenbankadministratoren, Datenmanager, Business Analysten, Entscheidungsträger und Führungskräfte. Es ist für Einsteiger sowie Personen mit grundlegendem Wissen über Data Warehousing geeignet. Weitere Interessenten können Data Scientists, Business-Intelligence-Entwickler und Projektmanager sein.
