Alle Jahre wieder…findet die „Leitmesse“ für Data-Warehouse und BI in München statt. Dieses Jahr bin ich wieder als „Speaker“ auf der tdwi vertreten – mit zwei Vorträgen.
- Vortrag 1: Datenmodellierung 2.0: Data-Warehouse-Automation und Data-Governance
- Vortrag 2: Beschleunigung durch Data-Warehouse-Automation: Erfolgreiche Einführung von Data-Vault und ETL-Generator
Weitere Informationen auf der tdwi-Konferenzseite: Link
Agenda Vortrag 1:
Abstract: Die Bedeutung der Datenmodellierung wird oftmals unterschätzt, obwohl sie maßgeblich den Erfolg von BI-Systemen bestimmt. Sie ist DAS Gestaltungsmerkmal zur Durchsetzung einer definierten Datenarchitektur und bestimmt somit auch die ETL-Architektur. Ein umfassendes Metadaten-Management ist der Schlüssel zur Durchsetzung einer Data-Governance. Will man Data-Warehouse-Prozesse automatisieren, so wird schnell klar, dass man die Datenmodellierung professionalisieren muss. Der Vortrag beleuchtet dies mit Beispielen aus der Praxis anhand der ERwin-Data-Governance-Plattform.
Stichpunkte:
- Die Hebelwirkung der Datenmodellierung auf den Erfolg von BI-Projekte
- Das Fundament ‚Datenarchitektur‘
- Generierung von Datenmodellen
- Generierung von ETL-Programmen
- Impact-Analysen in mehrschichtigen BI-Systemen
- Glossar und Datenmodell auf einer Plattform
Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Manager, Entscheider, CIO, Datenmodellierer, Business-Analysten
Voraussetzungen: Keine speziellen Vorkenntnisse notwendig
Schwierigkeitsgrad: Basic
Agenda Vortrag 2:
Gesetzliche Regularien, die fortschreitende Digitalisierung und steigender Kosten- und Wettbewerbsdruck erfordern eine schnellere Bereitstellung von integrierten Daten als bisher. Data-Vault stellt hierfür Konzepte bereit, diese entfalten jedoch erst mit einem Automatisierungsansatz die notwendige Hebelwirkung. Die Gothaer hat erfolgreich ein entsprechendes Projekt abgeschlossen – ein Erfahrungsbericht.
Zielpublikum: BI-Architekten, BI-Manager, BI-Projektleiter, BI-Datenmodellierer, Business-Analysten
Voraussetzungen: Keine speziellen Vorkenntnisse notwendig.
Schwierigkeitsgrad: Basic
Ausführlichere Beschreibung:
- Warum Data-Vault?
- Die Bedeutung von Design-Richtlinien
- Generierung von ETL-Programmen
- Technologie-Stack
- Metadaten-Management
- Workflow Entwicklungsprozess
- Kostenrechnung
- Veränderte Rollenbilder
- Übergabe in die Wartung