Data Warehouse - Konzeption und Projektierung in Frankfurt am Main

• 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.