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Datenmodellierung im Data Warehouse (Grundlagen)

Webinar - GFU Cyrus AG

Sie erlernen die Grundlagen und Best Practices der Datenmodellierung im Data Warehouse. Dies umfasst das Verständnis und die Anwendung von Entity-Relationship-Modellen und dimensionalen Modellen sowie die Implementierung von Faktentabellen und Dimensionstabellen.
Termin Ort Preis*
21.07.2025- 23.07.2025 online 2.296,70 €
15.12.2025- 17.12.2025 online 2.296,70 €
23.03.2026- 25.03.2026 online 2.296,70 €
14.12.2026- 16.12.2026 online 2.296,70 €

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

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

Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
  • 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.
Seminarkennung:
R72040
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