Einführung in analytische Datenbanken

Datenstrukturierung mit Data Warehouse

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Veranstaltung Nr. 35850.00.001


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in Zusammenarbeit mit

Gesellschaft für Informatik (GI)

Beschreibung

In diesem Seminar werden Grundkonzepte von analytischen Datenbanken, Data Warehousing und Business Intelligence vorgestellt. Dabei werden fundamentale Techniken und Konzepte anhand von Theorie und Beispielen vermittelt. Die Beispiele stützen sich dabei auf den Azure Stack.

Ziel der Weiterbildung

Ziel dieses Seminars ist, bei den Teilnehmenden ein Grundverständnis für Business Intelligence und Analytics im Unternehmen zu vermitteln. Die Teilnehmenden werden in der Lage sein, ihre Daten in eine analytische Datenbank oder ein Data Warehouse zu laden und diese zu Fakt- und Dimensionstabelle zu transformieren und daraus ein Datenmodell für ihren Business-Case zu entwickeln.

Die Teilnehmenden lernen, was eine analytische Datenbank ist, welche Parameter je nach Use-Case zu beachten sind und wie sie sich von relationalen Datenbanken unterscheidet.
Des Weiteren werden Konzepte der Extraktion aus Quellsystemen, das Transformieren der Daten und dem Laden der Daten in eine analytische Datenbank behandelt.
Zusätzlich wird vermittelt, wie man Fakten- und Dimensionstabellen für ein analytisches Datenmodell entwickelt und wie ein solches Datenmodell aufgebaut werden kann.

Methodik
Lehrvortrag mit Beispielen aus der Praxis.

Sie erhalten Qualität
Das Qualitätsmanagementsystem der Technischen Akademie Esslingen ist nach DIN EN ISO 9001 und AZAV zertifiziert.

Teilnehmer:innenkreis

Das Seminar richtet sich an alle, die vor der Aufgabe stehen, analytische Datenbanken oder ein Data Warehouse zu konzipieren oder dies in Auftrag geben.

Inhalte

Stand der letzten Durchführung:

Mittwoch, 4. Mai 2022
9:00 bis 16:30 Uhr, inklusive Pausen

1. Einführung in das Thema
> allgemeine Ziele von analytischen Datenbanken
> strukturierte, unstrukturierte und semi-strukturierte Daten

2. Komponenten von analytischen Datenbanken und Data Warehouse
> zentrale Komponenten
> Unterschied von analytischen Datenbanken zu relationalen Datenbanken
> Tabellenverteilungen und Indizes
> Materialized Views
> Azure Synapse Analytics

3. ETL/ELT – Prozess
> Daten aus Quellsystemen extrahieren
> Daten transformieren
> Daten in Zielsysteme laden
> Daten Qualität
> Azure Data Factory

4. Analytisch fokusierte Datenmodellierung
> Fakten und Dimensionen
> Star Schema
> Galaxy Schema
> (De-)Normalisierung in analytischen Datenmodellen
> Datensicherheit und Zugriffsrechte
> Azure Analysis Services

Termine & Preise

Extras
Die Seminarteilnahme beinhaltet ausführliche Seminarunterlagen.

Die Teilnehmerzahl ist begrenzt, um den optimalen Lernerfolg zu garantieren.

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