Aufbau einer Business-Intelligence / Data Warehouse-Lösung

Classroom Schulung | deutsch | Anspruch

Schulungsdauer: 1 Tag

Ziele

In diesem Kurs lernen Sie Daten mit einem ETL-Prozess (Extrahieren - Transformieren - Laden) in einem Data Warehouse zusammenzuführen. Außerdem beschäftigen Sie sich mit der multidimensionalen Aufbereitung der Daten in sog. Cubes und OLAP-Systemen, der Analyse und dem Reporting der Daten.

Zielgruppe

  • Führungskräfte aus
    • Controlling
    • Vertrieb
    • Marketing
    • Management
  • Projektleiter und -mitarbeiter von Data Warehouse und Business Intelligence Projekten

Voraussetzungen

keine

Agenda

  • Überblick Architektur und Komponenten
    • Data Warehouse- (DWH)
    • Business Intelligence-Lösungen (BI)
  • Vergleich Data Warehouse und Data Mart
  • Übernahme der Daten aus den Vorsystemen
  • Beladen des Data Warehouse mit ETL-Technologien (Extraktion, Transformation und Laden)
  • Konzeption eines Data Warehouse
  • Aufbau eines Data Warehouse
  • Multidimensionale Aufbereitung der Daten
  • Flexible Analysemöglichkeiten mit OLAP
    • Arten des Unternehmensreporting
      • Standard
      • Ad-hoc
    • OLAP am Beispiel von Excel-Pivot
  • Unternehmensreporting
    • Arten des Unternehmensreporting
      • Standard
      • Ad-hoc
    • Aussagekräftige Reports
  • Data Mining
    • Einführung
    • Möglichkeiten
    • Grenzen
  • Markt- und Technologie-Trends

Ziele

In diesem Kurs lernen Sie Daten mit einem ETL-Prozess (Extrahieren - Transformieren - Laden) in einem Data Warehouse zusammenzuführen. Außerdem beschäftigen Sie sich mit der multidimensionalen Aufbereitung der Daten in sog. Cubes und OLAP-Systemen, der Analyse und dem Reporting der Daten.

Zielgruppe

  • Führungskräfte aus
    • Controlling
    • Vertrieb
    • Marketing
    • Management
  • Projektleiter und -mitarbeiter von Data Warehouse und Business Intelligence Projekten

Voraussetzungen

keine

Agenda

  • Überblick Architektur und Komponenten
    • Data Warehouse- (DWH)
    • Business Intelligence-Lösungen (BI)
  • Vergleich Data Warehouse und Data Mart
  • Übernahme der Daten aus den Vorsystemen
  • Beladen des Data Warehouse mit ETL-Technologien (Extraktion, Transformation und Laden)
  • Konzeption eines Data Warehouse
  • Aufbau eines Data Warehouse
  • Multidimensionale Aufbereitung der Daten
  • Flexible Analysemöglichkeiten mit OLAP
    • Arten des Unternehmensreporting
      • Standard
      • Ad-hoc
    • OLAP am Beispiel von Excel-Pivot
  • Unternehmensreporting
    • Arten des Unternehmensreporting
      • Standard
      • Ad-hoc
    • Aussagekräftige Reports
  • Data Mining
    • Einführung
    • Möglichkeiten
    • Grenzen
  • Markt- und Technologie-Trends

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