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

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