Data Warehouse Management Schulungen & Inhouse Seminare
Aus der Management-Perspektive führen wir Sie ein in die Welt von Business Intelligence und Data Warehouse. Wir machen Sie vertraut mit den Begrifflichkeiten, vermitteln Ihnen einen Überblick über die Möglichkeiten und Einsatzgebiete von BI-/DWH-Lösungen. Sie lernen die kritischen Erfolgsfaktoren bei Business Intelligence-Projekten kennen und Lösungsansätze für das BI-Projektmanagement- und controlling. Wir zeigen Ihnen die Bedeutung von Data Quality und die Möglichkeiten eine BI-Governance im Unternehmen zu implementieren.
Offene Kurse - an vielen Standorten und Online
In unseren offenen Kursen profitieren Sie vom Wissen erfahrener Trainer und dem Austausch mit anderen Teilnehmenden. Unsere Kurse finden regelmäßig in unseren Schulungszentren in Nürnberg, Hamburg, München, Berlin, Köln und an weiteren 20 Standorten sowie online im Virtual Classroom statt.
Inhouse-Schulungen, Firmenseminare und Workshops
Unsere Experten besprechen im Vorfeld unverbindlich und kostenfrei maßgeschneiderte Inhalte und Anforderungen mit Ihnen.
Unsere Seminare zu Data Warehouse Management:
Business Intelligence Management
- Business Intelligence Management
- Grundlagenseminar zu Business Intelligence und Data Warehousing
- Aufbau einer Business-Intelligence / Data Warehouse-Lösung
BI-Projektmanagement
- Projektmanagement und -controlling von Business Intelligence- und Data Warehouse-Projekten
- Business Analyse / Anforderungsanalyse im Business Intelligence Projekt
Betrieb von Data Warehouse / Data Governance
Datenmodellierung
- Datenbank-Technologie für Data Warehousing
- Multidimensionale Datenmodellierung im Data Warehouse/Business Intelligence Projekt
- Data Vault Datenmodellierung im Enterprise Data Warehouse
- Datenmodellierung mit ERwin im Business Intelligence Projekt
Metadatenmanagement
DataQuality - Datenmanagement
Sie haben das passende Seminar nicht gefunden? Dann fragen Sie uns unverbindlich an.
Data Warehouse Management lernen: Wissenswertes für Einsteiger und Fortgeschrittene!
Als Data-Warehouse-Architekt spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung, Implementierung und Wartung von Data-Warehouse-Lösungen. Hier sind einige Schlüsselkompetenzen und Bereiche, die Sie lernen und beherrschen sollten:
1. Grundlagen des Data Warehousing
- Konzepte wie Stern-Schema, Schneeflocken-Schema, Fact-Tabellen und Dimensionstabellen
- ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation, Laden)
2. Datenbanktechnologien
- Relationale Datenbankmanagement-Systeme (RDBMS) wie SQL Server, Oracle, PostgreSQL usw.
- MPP (Massively Parallel Processing) Datenbanksysteme wie Amazon Redshift, Google BigQuery oder Snowflake
3. ETL und Datenintegration
- ETL-Tools wie Informatica, Talend, Microsoft SSIS oder Apache NiFi
- Datenqualitätsmanagement und -bereinigung
- Change Data Capture (CDC) und inkrementelles Laden
4. Big Data und Data Lakes
- Plattformen wie Hadoop und Spark
- Data-Lake-Architekturen und -Tools wie Amazon S3, Azure Data Lake oder Databricks
5. Datenmodellierung und -design
- Erweiterte Datenmodellierungstechniken wie Data Vault oder Anchor Modeling
- Normalisierung und Denormalisierung von Daten
- Performance-Optimierung durch Indizierung, Partitionierung und Aggregation
6. Business Intelligence und Reporting
- BI-Tools wie Power BI, Tableau oder QlikView
- OLAP-Konzepte und Tools wie SSAS oder Mondrian
- Erstellung von Dashboards und interaktiven Berichten
7. Cloud-Technologien
- Cloud-basierte Data-Warehouse-Lösungen wie Amazon Redshift, Snowflake oder Google BigQuery
- Integration von Cloud-Diensten und APIs
8. Sicherheit und Compliance
- Datenverschlüsselung, sowohl in Ruhe als auch in Transit
- Zugriffskontrolle und Rollenbasierte Zugriffskontrollsysteme (RBAC)
- Branchenspezifische Compliance-Standards wie GDPR, HIPAA oder CCPA
9. DevOps und Automatisierung
- Automatisierung von Data-Warehouse-Deployment und -Management
- Versionskontrolle und CI/CD für Datenmodelle und ETL-Prozesse
Als Data-Warehouse-Architekt müssen Sie nicht nur technische Fähigkeiten, sondern auch ein tiefes Verständnis für Geschäftsprozesse haben. Das kontinuierliche Lernen und die Anpassung an sich ändernde Technologielandschaften und Geschäftsanforderungen sind entscheidend für den Erfolg in dieser Rolle. .
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