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Im Seminar „Data Warehouse - Entwurf und Modellierung“ lernen Sie, was Sie beim Entwurf und bei der Erstellung einer Data Warehouse Datenbank berücksichtigen sollten. Sie kennen Entwurfsmuster für DWH-Datenmodelle, können dimensionale Gesamtmodelle entwickeln und kennen die Vor- und Nachteile der Modell-Alternativen. Sie kennen die Schritte des ETL-Prozesses und die dafür zu erledigenden Entwurfsaufgaben. Sie verstehen das Mapping zwischen Datenstrukturen.
Prinzipien und Architektur eines Data Warehouse (DWH):
- Motivation eines DWH-Projekts
- Eine DWH-Architektur
- Konkurrierende Lösungstypen
- Entwurfsaufgaben und Grundsatzentscheidungen
Dimensionale Modellierung:
- Eigenschaften und Stärken des dimensionalen Modells
- Unterschied zum ERM
- Fakt- und Dimensionstabellen
- Star-Schema, Snowflake-Diagramm
- Dimensionenarten
- Faktenarten
- Entwurfsfälle und Musterlösungen
- Entwurfsprinzipien
Aggregation und Kennzahlen:
- Aggregations-Diagramme
- Kennzahlen-Diagramme
- Fact Constellation-Schema
Dimensionales Gesamtmodell:
- Wertkette und Faktenverbund
- Data Mart, Dimensionen und Daten-Fakten-Matrix (Datenbus)
- Daten-Galaxie
- Data Mart-Auffassungen
- Stufen zum Aufbau des dimensionalen Gesamtmodells
Physische Datenhaltungsebene:
- Konventionen
- Physisches Modell
- Mengenkalkulation
- Indizierung und Indexplan
- Planung der Speicherstruktur
Datenübernahmeentwurf:
- Planung der Übernahmeschritte
- Infrastrukturplan
- Verteilungsmöglichkeiten von Data Marts
- Quellen-Ziel-Mapping
- Ladeschema
- Ladeschritte
- Kontrolle der Ergebnisse