Schulungsübersicht

Einführung

  • Die Unzulänglichkeiten bestehender Data-Warehouse-Datenmodellierungsarchitekturen
  • Vorteile der Data Vault-Modellierung

Überblick über die Data Vault-Architektur und Designprinzipien

  • SEI / CMM / Konformität

Data Vault-Anwendungen

  • Dynamisches Data Warehousing
  • Exploration Warehousing
  • In-Database Data Mining
  • Schnelle Verknüpfung von externen Informationen

Data Vault Komponenten

  • Knotenpunkte, Links, Satelliten

Aufbau eines Data Vault

Modellierung von Hubs, Links und Satelliten

Data Vault Referenzregeln

Wie Komponenten miteinander interagieren

Modellierung und Befüllung eines Data Vault

Umwandlung von 3NF OLTP in ein Data Vault Enterprise Data Warehouse (EDW)

Verstehen von Ladedaten, Enddaten und Join-Operationen

Business Schlüssel, Beziehungen, Verknüpfungstabellen und Verknüpfungstechniken

Abfragetechniken

Lastverarbeitung und Abfrageverarbeitung

Überblick über die Matrix Methodik

Abrufen von Daten in Datenentitäten

Laden von Hub-Entitäten

Laden von Link-Entitäten

Laden von Satelliten

Verwendung von SEI/CMM Level 5 Vorlagen, um wiederholbare, zuverlässige und quantifizierbare Ergebnisse zu erhalten

Entwicklung eines konsistenten und wiederholbaren ETL-Prozesses (Extrahieren, Transformieren, Laden)

Aufbau und Bereitstellung hoch skalierbarer und wiederholbarer Warehouses

Schlussbemerkungen

Voraussetzungen

  • Verständnis von Data-Warehousing-Konzepten
  • Verständnis von Datenbank- und Datenmodellierungskonzepten

Publikum

  • Datenmodellierer
  • Data-Warehousing-Spezialisten
  • Business-Intelligence-Spezialisten
  • Dateningenieure
  • Database Administratoren
  28 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (1)

Kombinierte Kurse

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