Schulung - Data Warehouse - Entwurf und Modellierung

Zielgruppe

Das Seminar ist ideal für Fach- und Führungskräfte, Projektleiter:innen, Data-Warehouse-Architekt:innen sowie Data-Warehouse-Systemingenieur:innen, die mit der Gestaltung oder Überprüfung von Datenstrukturen in einem Data Warehouse betraut sind.

Voraussetzungen

Für wen ist dieses Seminar geeignet?  

Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte, Projektleiter:innen, Data-WarehouseArchitektinnen und -Architekten sowie Data-Warehouse-Systemingenieurinnen und -Systemingenieure, die eine Datenstruktur für ein Data Warehouse entwerfen oder prüfen müssen.

Welche Voraussetzungen sollten die Teilnehmenden mitbringen?  

Es wird empfohlen, das Seminar 5685 "Data Warehouse - Konzeption und Projektierung" besucht zu haben oder über vergleichbare Kenntnisse zu verfügen. Darüber hinaus sollten Anwender:innenkenntnisse über IT-Systeme, Datenbanken und Applikationen sowie Grundkenntnisse im Datenmodellieren vorhanden sein.

Wie läuft die Schulung methodisch ab?  

Unsere praxiserfahrenen Trainer:innen vermitteln Ihnen die Inhalte durch Vorträge, Fallbeispiele und das Durchspielen von Musterentwürfen. Dies gewährleistet ein praxisnahes und umfassendes Verständnis der Themen.

Welche Vorteile bringt die Teilnahme am Seminar?

Sie lernen, tragfähige Datenmodelle zu entwickeln, bestehende Data Warehouse Strukturen zu bewerten und den Aufbau eines Data Warehouses gezielt zu planen.

Was ist der Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake?

Ein Data Warehouse speichert strukturierte, geprüfte und historisierte Daten für Analysen. Ein Data Lake hingegen kann auch unstrukturierte Rohdaten speichern und eignet sich für explorative Analysen und Machine Learning.

Welche Vorteile bietet die dimensionale Modellierung im Vergleich zum Entity-Relationship-Modell (ERM)?

Die dimensionale Modellierung erleichtert die Analyse komplexer Daten durch klare Strukturen mit Fakten- und Dimensionstabellen. Sie ist intuitiver für Anwender:innen und ermöglicht schnellere Abfragen als klassische ER-Modelle.

Welche Best Practices gibt es beim Entwurf eines Data Warehouse?

Zu den Best Practices zählen die klare Definition von Kennzahlen, die Verwendung von Star- oder Snowflake-Schemata, eine saubere Trennung von Staging- und Analyseebene sowie die frühzeitige Planung von Performance-Optimierungen.

Welche Tools werden typischerweise für Data-Warehouse-Modellierung eingesetzt?

Häufig genutzt werden Tools wie ERwin, PowerDesigner, Oracle Data Modeler oder die Modellierungsfunktionen von Microsoft SQL Server. Diese unterstützen beim Design, der Dokumentation und der Optimierung von DWH-Strukturen.

Ist dieses Seminar auch für Projektleiter:innen ohne tiefgehende IT-Kenntnisse geeignet?

Ja. Grundkenntnisse im Datenmodellieren sind zwar hilfreich, aber das Seminar richtet sich auch an Projektleiter:innen, die den konzeptionellen Aufbau und die Planung von DWH-Projekten verstehen und steuern möchten.

Welche typischen Fehler sollten bei der Modellierung eines Data Warehouse vermieden werden?

Häufige Fehler sind unklare Anforderungen, zu komplexe Dimensionen, mangelnde Berücksichtigung von Performance-Aspekten und fehlende Standardisierung. Das Seminar zeigt Methoden, um diese Risiken zu vermeiden.

Kann man nach dem Seminar direkt ein Data-Warehouse-Modell im eigenen Unternehmen anwenden?

Ja. Sie erhalten praxisnahe Methoden und Vorlagen, die sich direkt in realen Projekten einsetzen lassen - von der Konzeption über die Modellierung bis hin zur Planung der Datenübernahme.