Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 2-tägigen Seminar „Data Vault Datenmodellierung im Enterprise Data Warehouse“ lernen Sie die Grundprinzipien und Anwendungsbereiche von Data Vault im Enterprise Data Warehouse kennen. Sie erhalten Einblicke, wie Data Vault in der Architektur eingeordnet wird und wie es im Vergleich zu 3NF, Star Schema und BUS Matrix steht.

Das Seminar behandelt Themen wie Skalierbarkeit, Designprinzipien sowie die wesentlichen Komponenten HUB, LINK und SATELLITE. Sie erfahren mehr über Aggregation, Indexierung und asynchrone Datenlieferungen im EDW-Design. Zudem werden Lade-Schemata im mehrschichtigen Data Warehouse, Delta-Verarbeitung, Historienkettenbildung und Restart-Fähigkeiten erläutert.

Weiterhin enthält das Seminar Empfehlungen zum Entwurfsprozess, zur Modellierung, zur Verwendung von Surrogate Keys und zu Namenskonventionen. Nach Abschluss sind Sie in der Lage, Data Vault als effiziente Methode zur Datenmodellierung im Enterprise Data Warehouse einzusetzen und die Datenverarbeitung in einem hochwertigen Data Warehouse zu optimieren.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Business Intelligence / Data Warehouse Architekten
  • Datenmodellierer
  • Business Analysten
  • Berichtsentwickler
  • ETL-Entwickler
  • BI Projektleiter
  • BI Produktmanager
  • Berater

Kurs - Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse zum Data Warehouse Konzept sowie Datenmodellierung im Data Warehouse Umfeld
  • Kenntnisse multidimensionaler Modellierung von Star-Schemata und 3NF Modellierung sind von Vorteil

Seminardauer

  • 2 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Was ist Data Vault

  • Anwendungsszenarien im EDW
  • Architektur: Positionierung und Vergleich zu 3NF, Star Schema, BUS Matrix
  • Skalierbarkeit

Design-Prinzipien: Elemente und Regelwerk (Teil 1): HUB, LINK, SATELLITE

  • Aggregation und Indizierung
  • Realtime Warehousing, Data Mining Compliance, Data Quality, Error Handling, Asynchrone Datenlieferungen im EDW Design

Elemente und Regelwerk (Teil 2): User Grouping Data Sets, PIT Tables, Bridge Tables Query the Data Vault: Typische Anwendungsszenarien

  • JOIN Varianten
  • Empfehlungen
  • Kapselung

Beladungsstrategien (ETL): Loading all in parallel!

  • Lade-Schemata im mehrschichtigen Data Warehouse
  • Delta Verarbeitung
  • Historienketten Bildung, END Dates
  • Restart Fähigkeit

Zusammenfassung & Empfehlungen: Entwurfsprozess

  • Modellierung
  • Surrogate Keys
  • Namenskonventionen

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