Name: Data Vault: Aufbau eines skalierbaren Data Warehouse
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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.

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.

Voraussetzungen:

• Grundlegendes Verständnis von Data-Warehousing-Konzepten.

• Vertrautheit mit Datenbank- und Datenmodellierungsprinzipien.

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Kursübersicht*:

*Wir wissen, dass jedes Team eigene Bedürfnisse und Spezifikationen hat. Deshalb können wir die Schulungsübersicht 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