Data Warehouse - Konzeption und Projektierung

Data Warehouse (DWH) - 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.