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Webinar
Datenmodellierung im Data Warehouse (Grundlagen)
Inhalte
- Grundlagen der Datenmodellierung
- Einführung in die Datenmodellierung im Kontext eines Data Warehouses
- Unterschiede zwischen relationalem und multidimensionalem Datenmodell
- Vorstellung der wichtigsten Begriffe und Konzepte
- Entity-Relationship-Modellierung (ERM)
- Erklärung des Entity-Relationship-Modells und seiner Bestandteile
- Praktische Übungen zur Erstellung einfacher ERM-Diagramme
- Dimensionale Modellierung
- Konzepte der dimensionalen Modellierung verstehen
- Sternschema und Schneeflockenschema
- Best Practices für die dimensionale Modellierung
- Faktentabellen und Dimensionstabellen
- Bedeutung und Aufbau von Faktentabellen
- Rolle und Struktur von Dimensionstabellen
- Beispiele und Übungen zur Erstellung von Faktentabellen und Dimensionstabellen
- Normalisierung und Denormalisierung
- Konzepte der Normalisierung und Denormalisierung verstehen
- Vor- und Nachteile jeder Technik
- Praktische Anwendungsfälle und Beispiele
- Aggregatdesign und Indexierung
- Bedeutung von Aggregaten im Data Warehouse
- Strategien für die Aggregatbildung
- Indexierung von Data-Warehouse-Tabellen für Leistungsverbesserungen
- Modellierung von Zeitdimensionen
- Besonderheiten der Zeitdimensionen im Data Warehouse
- Aufbau und Struktur von Zeitdimensionstabellen
- Praktische Übungen zur Modellierung von Zeitdimensionen
- SCD (Slowly Changing Dimensions)
- Arten von SCDs und deren Anwendungsfälle
- Methoden zur Implementierung von SCDs in einem Datenmodell
- Best Practices für die Verwaltung von SCDs
- Datenmodellierung in der Praxis
- Praktische Aspekte der Datenmodellierung im Data Warehouse
- Fallstricke und Herausforderungen bei der Umsetzung
- Erfolgsfaktoren für eine effektive Datenmodellierung
- Fallstudien und Gruppenübungen
- Analyse von Fallstudien aus der Praxis
- Gruppenübungen zur Lösung von Datenmodellierungsproblemen
- Diskussion der Ergebnisse und Best Practices
- Datenqualität und Data Governance
- Bedeutung von Datenqualität im Data Warehouse
- Maßnahmen zur Sicherstellung von Datenqualität
- Rolle von Data Governance in der Datenmodellierung
- Zukunftstrends in der Datenmodellierung
- Überblick über aktuelle Entwicklungen und Trends in der Datenmodellierung
- Auswirkungen neuer Technologien auf die Datenmodellierung im Data Warehouse
- Empfehlungen für die zukünftige Weiterentwicklung
- Teilnehmer sollten über grundlegende Kenntnisse in Datenbanken und SQL verfügen.
- Teilnehmer sollten ein grundlegendes Verständnis von Data Warehousing haben.
- Interesse an Datenmodellierung und -architektur wird vorausgesetzt.
- Grundlagen der Datenmodellierung
- Einführung in die Datenmodellierung im Kontext eines Data Warehouses
- Unterschiede zwischen relationalem und multidimensionalem Datenmodell
- Vorstellung der wichtigsten Begr...
Termine und Orte
| Datum | Dauer | Preis | ||
|---|---|---|---|---|
| Webinar | ||||
| 21.09.2026 - 23.09.2026 21 h | 21 h | Details | Details Jetzt buchen | |
| 14.12.2026 - 16.12.2026 21 h | 21 h | Details | Details Jetzt buchen | |
| 15.03.2027 - 17.03.2027 21 h | 21 h | Details | Details Jetzt buchen | |
| 14.06.2027 - 16.06.2027 21 h | 21 h | Details | Details Jetzt buchen | |
| 13.09.2027 - 15.09.2027 21 h | 21 h | Details | Details Jetzt buchen | |
| Datum | Dauer | Preis | ||
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| Webinar | ||||
| 21.09.2026 - 23.09.2026 21 h | 21 h | Details | Details Jetzt buchen | |
| 14.12.2026 - 16.12.2026 21 h | 21 h | Details | Details Jetzt buchen | |
| 15.03.2027 - 17.03.2027 21 h | 21 h | Details | Details Jetzt buchen | |
| 14.06.2027 - 16.06.2027 21 h | 21 h | Details | Details Jetzt buchen | |
| 13.09.2027 - 15.09.2027 21 h | 21 h | Details | Details Jetzt buchen | |