Multidimensionale Datenmodellierung im Data Warehouse / Business Intelligence Projekt

Ziele

In diesem Kurs lernen Sie das Modellierungsparadigma der multidimesionalen Modellierung und dessen Vorteile gegenüber anderen Design Prinzipien kennen.

Zielgruppe

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

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zum Data Warehouse Konzept sowie der allgemeinen Datenmodellierung (z.B. 3NF Modellierung).

Agenda

• Das dimensionale Prinzip
  • Fakten
  • Dimensionen
  • Beziehungen
• Der dimensionale Entwicklungsprozess
• Dimensionen
  • Struktur
  • Funktion
• Surrogate Keys
• Fakttabellen Typen
  • Transaction
  • Snapshot
  • Factless-fact
• Das BUS Matrix Prinzip
• Zeitdimension
• Historisierung
• Role-Playing Dimensionen
• Degenerierte Dimensionen
• Junk Dimensionen
• Multi Währungsfähigkeit
• Modellierungsbeispiele aus verschiedenen Branchen
• Performance Tuning
  • Indizierungsstrategie
  • Partitionierung
  • Handling BIG Dimensions
• Snow-Flakes
• Hierarchien: ausgewogen oder unausgewogen?
• Mehrwertige Dimensionen
• Zu viele oder zu wenig Dimensionen?