Zu 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.
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.
Zielgruppe:
Das 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.
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