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Data Vault: Aufbau eines skalierbaren Data Warehouse

Data Vault: Aufbau eines skalierbaren Data Warehouse

Entdecken Sie die Methodik hinter der Data Vault-Modellierung, einer leistungsstarken Datenbankmodellierungstechnik, die sich auf die langfristige Speicherung historischer Daten aus verschiedenen Quellen konzentriert.

Dieser Kurs befasst sich mit der Architektur, den Designkonzepten und der harmonischen Integration mit Big Data, NoSQL und AI. Nutzen Sie das Potenzial von Data Vault, um eine einzige Version der Fakten zu erhalten und konsistente, skalierbare und anpassungsfähige Data-Warehousing-Lösungen zu gewährleisten.

Was werden Sie lernen?

Begeben Sie sich auf eine umfassende Reise durch Data Vault Modeling. Diese dynamische Datenbankmodellierungstechnik ist auf Fachleute zugeschnitten, die konsistente und skalierbare Data-Warehousing-Lösungen anstreben. Im Laufe dieses Kurses werden die Teilnehmer:

  • Erfassen der Kernkonzepte: Die Architektur und die Prinzipien von Data Vault 2.0 und seine Synergie mit Big Data, NoSQL und AI kennenlernen.
  • Datenintegrität priorisieren: Lernen Sie Data Vaulting-Techniken kennen, die das Auditing, Tracing und die Untersuchung historischer Daten in einem Warehouse erleichtern.
  • ETL-Prozesse rationalisieren: Entwickeln Sie konsistente und wiederholbare ETL-Methoden (Extract, Transform, Load).
  • Implementierung skalierbarer Lösungen: Beherrschen Sie die Strategien, um skalierbare und anpassungsfähige Warehouses problemlos zu entwerfen und einzusetzen.
  • ‍Die Effizienz des Data Warehousing steigern: Verstehen Sie die Feinheiten von Data Vault und seine Vorteile gegenüber herkömmlichen Data-Warehousing-Methoden.

Anforderungen:

  • Grundlegendes Verständnis von Data-Warehousing-Konzepten.
  • Vertrautheit mit Datenbank- und Datenmodellierungsprinzipien.

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Kursübersicht*:

*Wir wissen, dass jedes Team seine eigenen Bedürfnisse und Anforderungen hat. Deshalb können wir den Schulungsplan je nach Bedarf anpassen.

Einführung
  • Die Entwicklung von Data Warehousing: Von der traditionellen Modellierung zu Data Vault
  • Umfassender Überblick über die Designprinzipien und die Architektur von Data Vault
SEI / CMM / Compliance und Data Vault-Anwendungen
  • Vielfältige Anwendungen: Vom dynamischen Data Warehousing bis zum datenbankinternen Data Mining
  • Erreichen von Compliance und Einhaltung von Datenstandards
Vertiefung in Data Vault-Komponenten
  • Die Rolle von Hubs, Links und Satellites in einem Data Vault
  • Verstehen der Interaktion zwischen verschiedenen Komponenten
Aufbau und Modellierung eines Data Vault
  • Techniken zur Modellierung von Hubs, Links und Satellites
  • Übergang von 3NF OLTP zu einem Data Vault Enterprise Data Warehouse (EDW)
  • Effektive Abfragetechniken und Lastverarbeitung
Einbindung der Matrix-Methodik
  • Rationalisierung der Dateneingabe in bestimmte Entitäten
  • Einbeziehung von SEI/CMM Level 5 Vorlagen für konsistente Ergebnisse
Entwicklung eines robusten ETL-Prozesses
  • Standardisierung des Extrahier-, Transformier- und Ladeprozesses für Effizienz und Wiederholbarkeit
  • Strategien zum Aufbau und Einsatz skalierbarer Data Warehouses
Schlussfolgerung
  • Reflexion über die erlernten umfassenden Fähigkeiten und Techniken.

Praxisnahes Lernen mit erfahrenen Dozenten bei Ihnen vor Ort für Organisationen.

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Thanks for the numbers, they could be going to your emails. But they're going to mine... Thanks ;D
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