Data Vault Datenmodellierung im Enterprise Data Warehouse

Ziele

In diesem Kurs lernen Sie das Data Vault Modellierungsparadigma kennen und können dessen Vorteile gegenüber anderen Design-Prinzipien bewerten.

Zielgruppe

• Business Intelligence/Data Warehouse Architekten
• Datenmodellierer
• Business Analysten
• Berichtsentwickler
• ETL-Entwickler
• BI Projektleiter
• BI Produktmanager
• Berater

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse zum Data Warehouse Konzept
• Erfahrung mit der Datenmodellierung im Data Warehouse Umfeld
• Kenntnisse multidimensionaler Modellierung von Star-Schemata und 3NF Modellierung sind vorteilhaft

Agenda

Data Vault

• Anwendungsszenarien im EDW
• Architektur
  • Positionierung und Vergleich zu 3NF
  • Star Schema
  • BUS Matrix
• Skalierbarkeit

HUB, LINK, SATELLITE

• Aggregation und Indizierung
• Realtime Warehousing
• Data Mining Compliance
• Data Quality
• Error Handling
• Asynchrone Datenlieferungen im EDW Design

Typische Anwendungsszenarien

• JOIN Varianten
• Empfehlungen
• Kapselung

ETL (Beladungsstrategien)

• Lade-Schemata im mehrschichtigen Data Warehouse
• Delta Verarbeitung
• Historienketten Bildung
• END Dates
• Restart Fähigkeit

Entwurfsprozess

• Modellierung
• Surrogate Keys
• Namenskonventionen