Aufbau einer Business-Intelligence / Data Warehouse-Lösung
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
Schulungsdauer: 1 Tag Durchführung gesichert
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 über die Architektur und Komponenten von Data Warehouse- (DWH) und Business Intelligence-Lösungen (BI)
- Data Warehouse versus Data Mart
- Übernahme der Daten aus den Vorsystemen und Beladen des Data Warehouse mit ETL-Technologien (Extraktion, Transformation und Laden (ETL)
- Konzeption und 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 (sparklines, ...)
- Data Mining
- Einführung in Data Mining
- Möglichkeiten und Grenzen
- Aktuelle Markt- und Technologie-Trends im DWH- und BI-Bereich
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 über die Architektur und Komponenten von Data Warehouse- (DWH) und Business Intelligence-Lösungen (BI)
- Data Warehouse versus Data Mart
- Übernahme der Daten aus den Vorsystemen und Beladen des Data Warehouse mit ETL-Technologien (Extraktion, Transformation und Laden (ETL)
- Konzeption und 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 (sparklines, ...)
- Data Mining
- Einführung in Data Mining
- Möglichkeiten und Grenzen
- Aktuelle Markt- und Technologie-Trends im DWH- und BI-Bereich