Grundlagenseminar zu Business Intelligence und Data Warehousing

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "Grundlagenseminar zu Business Intelligence und Data Warehousing" lernen Sie die wesentlichen Begrifflichkeiten wie ETL, Data Warehouse, Data Mart, OLAP und Data Mining kennen. Sie erhalten einen Überblick über die Einsatzgebiete von Data Warehouse (DWH)- und Business Intelligence (BI)-Lösungen. Sie erwerben Kenntnisse zu Architektur und Komponenten von DWH- und BI-Lösungen sowie Unterschieden zwischen DWH-Datenbanken und relationalen Datenbanken. Sie lernen ETL-Technologien für den Datentransfer kennen und erfahren mehr über Data Warehouse, Data Marts und Operational Data Store. Zudem lernen Sie die multidimensionale Aufbereitung in Cubes und die Nutzung von OLAP-Clients. Sie erhalten Einblicke in verschiedene Reporting-Lösungen, einschließlich des Microsoft Power BI, Azure und SQL Server. Außerdem werden die Besonderheiten von BI-Projekten hinsichtlich Vor- und Nachteilen, Hardware- und Software-Anforderungen behandelt. Abschließend wird Ihnen anhand eines ausgewählten Systems eine Live-Präsentation gezeigt.

Zielgruppe Seminar

• Führungskräfte aus Controlling, Vertrieb, Marketing und Management
• Projektleiter und Projektmitarbeiter von Data Warehouse- und Business Intelligence-Projekten
• Mitarbeiter aus der IT-Abteilung

Voraussetzungen

• keine

Seminarinhalt

• Begrifflichkeiten
  (z.B. ETL, Data Warehouse, Data Mart, OLAP oder Data Mining)

• Vorstellung von Einsatzgebieten von DWH- und BI-Lösungen

• Architektur und Komponenten von DWH- und BI-Lösungen

  • Unterschiede zwischen DW Datenbanken und relationalen DBs

• ETL-Technologien für den Datentransfer

• Data Warehouse, Data Marts und Operational Data Store

• Multidimensionale Aufbereitung in Cubes

• OLAP-Clients

• Reporting-Lösung

  • Reporting-Service und andere Tools

• Übersicht Marktentwicklung von BI-Herstellern und BI-Technologien

  • Microsoft Technologie (Power BI, Azure, SQL Server)
  • Andere Software-Hersteller

• Besonderheiten bei BI-Projekten

  • Vor- und Nachteile
  • Hard- und Software Anforderungen

• Live-Präsentation anhand eines ausgewählten Systems

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