Seminarkatalog

Ein durchdachtes Data Warehouse bildet die Grundlage für fundierte Entscheidungen im Rahmen moderner Business-Intelligence-Strategien. In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie eine Data-Warehouse-Lösung konzipieren, bewerten und erfolgreich in Ihrem Unternehmen umsetzen.
Anhand eines praxisnahen Vorgehensmodells erfahren Sie, wie Sie Anforderungen erheben, ein Architekturkonzept entwickeln und ein Data-Warehouse-Projekt effizient planen und kalkulieren. Sie erhalten einen strukturierten Überblick über zentrale Komponenten wie Datenquellen, ETL-Prozesse, OLAP-Strukturen und Analysewerkzeuge. Darüber hinaus lernen Sie, verschiedene Produktlösungen am Markt zu vergleichen und geeignete Evaluationskriterien anzuwenden.
Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, ein Data-Warehouse-Projekt strukturiert zu konzipieren, wirtschaftlich zu kalkulieren und fundierte Entscheidungen zur Systemarchitektur und Produktauswahl zu treffen.

Data Warehouse (DHW) - 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

Zielgruppe

• Fach- und Führungskräfte, die an der Gestaltung von Data Warehouse-Lösungen beteiligt sind
• Projektleiter:innen, die Data Warehouse-Projekte leiten oder begleiten
• Organisator:innen, die in der Planung und Umsetzung von Data Warehouse-Projekten involviert sind
• Data Warehouse Architekt:innen, die für die technische Konzeption verantwortlich sind
• Data Warehouse Key-User, die als Hauptnutzer:innen die Anforderungen definieren
• Anforderungsanalytiker:innen, die die Bedürfnisse und Spezifikationen für Data Warehouse-Projekte erheben

Voraussetzungen

• Anwenderkenntnisse über IT-Systeme
• Grundkenntnisse im Projektmanagement und in der Projektplanung
• Grundkenntnisse in der Anforderungsanalyse