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tdwi 2016 – Speaker: DWH-Automation, Datenmodellierung, Metadaten-Management


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

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ERwin webcast: Data Warehouse und Business Intelligence

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CA ERwin r9, ein führendes Werkzeug für Datenmodellierung ermöglicht es Ihrem Unternehmen hochwertige Data Warehouse Systeme auf effektive Weise zu entwerfen, zu implementieren und zu verwalten.

Datum: 10. Juli 2013
Uhrzeit: 10:00 – 11:00 Uhr
Ort: Online

Gast-Redner: Markus Weber, Business Intelligence Architekt

Inhaltliche Beschreibung
Vom einzelnen Data Mart bis hin zum mehrschichtigen Enterprise Data Warehouse System – das Datenmodell Ihres Business Intelligence Systems ist ein entscheidendes Artefakt Ihres Entwicklungsprozesses. Auf dieser Grundlage baut die ETL- und Berichtsentwicklung auf. Der Modellierer kann die Datenanforderungen der Fachbereiche visualisieren und auf effiziente Weise definieren, um die Erreichung der Geschäftsziele sicherzustellen.

Der Webcast von heureka zeigt Ihnen, wie ERwin Data Modeler Sie bei typischen Anforderungen im Kontext von Data Warehouse bzw. Business Intelligence unterstützt.

Themenschwerpunkte
+ Multidimensionales Datenmodell einrichten (Star- oder Snowflake-Schema)
+ Organisation der Star-Schemas in einem Galaxy-Schema / BUS Matrix Design.
Dokumentation:
+ Tabellentypen: Dimensionen, Fakttabellen, Bridge-Tables , Outrigger (Snowflakes)
+ Dimensionstypen (Standard, Junk), Fakttabellen-Typen (Transaction, Snapshot)
+ Historisierungsverfahren (Slowly-Changing-Dim. Type 2, etc.)
+ Granularitäten, Business Keys, Dimensionshierarchien
+ Mengengerüste und Wachstumsprognosen
ETL-Spezifikation (Extract-Transform-Load)
+ Quellsystem und Star-Schema verlinken
+ Source-To-Target Mapping Generierung: Dokumentation der Data Lineage inkl. Transformationsregeln
+ Dokumentation der ETL-Bewirtschaftungsverfahren (Data Movement Rules)
+ Metadaten-Austausch mit ETL-Werkzeug (Bsp. Informatica) und BI-Reportingsystem (Bsp. Cognos)
+ Performance-Tuning im Data Warehouse Datenmodell
+ Definition / Dokumentation von Role-Playing Dimensions
Datenmodell Organisation im Enterprise Umfeld:
+ Organisation der Modelle bei mehrschichtigen BI Systemen
+ Schneidung und Einsatz von Subject Areas

Anmeldung
Anmeldung zum ERwin r9 Webcast über heureka.com Link

Zielgruppe
+ Business Analysten
+ Projektleiter
+ Entwickler von Reporting-Systemen sowie
+ Fachbereichsmitarbeiter in Business Intelligence / DWH Projekten

Erforderliche Vorkenntnisse
+ Basis-Kenntnisse zu ERwin Data Modeler empfohlen
+ Hintergrundkenntnisse zum Themenbereich multidimensionale Datenmodellierung und Data Warehouse von Vorteil

Ergänzung: Zum Nachschauen hier der Link auf YouTube: