Teilnahmeanfrage

Im Seminar „Data Warehouse - Konzeption und Projektierung“ werden alle Aspekte der Gestaltung einer Data Warehouse-Lösung behandelt. Sie kennen die Architektur und die Komponenten von Data Warehouse-Lösungen. Sie können ein Data Warehouse-Projekt planen und kalkulieren. Sie können Vorzüge und Nachteile verschiedener Lösungswege beurteilen. Sie gewinnen einen Marktüberblick über die wichtigsten Hersteller und ihre Produkte und kennen die wesentlichen Evaluationskriterien.

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.