Data Vault Datenmodellierung im Enterprise Data Warehouse

Ziele

In dieser 2-tägigen Schulung "Data Vault Datenmodellierung im Enterprise Data Warehouse" lernen Sie die Konzepte und Anwendungsszenarien von Data Vault im Enterprise Data Warehouse kennen. Sie erfahren, wie Data Vault in der Architektur positioniert ist und verglichen wird mit 3NF, Star Schema und BUS Matrix. Sie behandeln Skalierbarkeit, Design-Prinzipien und Elemente wie HUB, LINK und SATELLITE. Sie lernen Aggregation, Indizierung und Asynchrone Datenlieferungen im EDW Design kennen. Die Lade-Schemata im mehrschichtigen Data Warehouse und Delta Verarbeitung werden ebenso behandelt wie Historienkettenbildung und Restart Fähigkeit. Der Kurs beinhaltet Empfehlungen zum Entwurfsprozess, zur Modellierung, Surrogate Keys und Namenskonventionen. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, Data Vault als effiziente Datenmodellierungstechnik im Enterprise Data Warehouse einzusetzen und die Datenverarbeitung in einem hochwertigen Data Warehouse zu optimieren.

Zielgruppe

• Business Intelligence / Data Warehouse Architekten
• Datenmodellierer
• Business Analysten
• Berichtsentwickler
• ETL-Entwickler
• BI Projektleiter
• BI Produktmanager
• Berater

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse zum Data Warehouse Konzept sowie Datenmodellierung im Data Warehouse Umfeld
• Kenntnisse multidimensionaler Modellierung von Star-Schemata und 3NF Modellierung sind von Vorteil

Agenda

Was ist Data Vault

• Anwendungsszenarien im EDW
• Architektur: Positionierung und Vergleich zu 3NF, Star Schema, BUS Matrix
• Skalierbarkeit

Design-Prinzipien: Elemente und Regelwerk (Teil 1): HUB, LINK, SATELLITE

• Aggregation und Indizierung
• Realtime Warehousing, Data Mining Compliance, Data Quality, Error Handling, Asynchrone Datenlieferungen im EDW Design

Elemente und Regelwerk (Teil 2): User Grouping Data Sets, PIT Tables, Bridge Tables Query the Data Vault: Typische Anwendungsszenarien

• JOIN Varianten
• Empfehlungen
• Kapselung

Beladungsstrategien (ETL): Loading all in parallel!

• Lade-Schemata im mehrschichtigen Data Warehouse
• Delta Verarbeitung
• Historienketten Bildung, END Dates
• Restart Fähigkeit

Zusammenfassung & Empfehlungen: Entwurfsprozess

• Modellierung
• Surrogate Keys
• Namenskonventionen

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