Database Design voor Data Warehouses & Business Intelligence

Niveau
Tijdsduur
Startdatum en plaats
Logo van AmbiStudie
Opleiderscore: starstarstarstarstar_border 8 AmbiStudie heeft een gemiddelde beoordeling van 8 (uit 9 ervaringen)

Tip: meer info over het programma, startdatum, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

Startdata en plaatsen

Almere
5 dec. 2019
Toon rooster
event 5 december 2019

Beschrijving

Kosten zijn inclusief training en catering. Er zijn extra bijkomende kosten voor studiematerialen, literatuur. Examens zijn optioneel.
Komt u met een ander, dan kan uw cursus altijd starten mits u zich direct inschrijft bij Ambistudie zelf, wel even bellen met Ambistudie zodat de startgarantieoptie niet nodig is.
Inschrijvingen via Springest kan ook maar betekent dat één extra deelnemer nodig is om te kunnen starten.

Bij analyse van grote hoeveelheden data is een operationel database niet toereikend.

We gebruiken dan een data warehoues waarbij we uit diverse bronnen gegevens extraheren (Extract), deze dan controleren op kwaliteit (Transform) en vervolgens in het data ware house opslaan (Load). Dat opslaan betekent de gegevens in een data model registreren dat genoeg flexibiliteit heeft om efficient te navigeren als we een zoekvraag (query) op de data warehouse willen uitvoeren.

Deze cursus gaat in database design voor operational databases omdat hiermee  de basic concepts en technieken voor data modeling worden behandeld. deze concepten en technieken gebruiken we bij het modelleren van data voor een data…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen.  

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Database ontwerp / design, Business intelligence, Datawarehouse, Database management en MySQL.

Kosten zijn inclusief training en catering. Er zijn extra bijkomende kosten voor studiematerialen, literatuur. Examens zijn optioneel.
Komt u met een ander, dan kan uw cursus altijd starten mits u zich direct inschrijft bij Ambistudie zelf, wel even bellen met Ambistudie zodat de startgarantieoptie niet nodig is.
Inschrijvingen via Springest kan ook maar betekent dat één extra deelnemer nodig is om te kunnen starten.

Bij analyse van grote hoeveelheden data is een operationel database niet toereikend.

We gebruiken dan een data warehoues waarbij we uit diverse bronnen gegevens extraheren (Extract), deze dan controleren op kwaliteit (Transform) en vervolgens in het data ware house opslaan (Load). Dat opslaan betekent de gegevens in een data model registreren dat genoeg flexibiliteit heeft om efficient te navigeren als we een zoekvraag (query) op de data warehouse willen uitvoeren.

Deze cursus gaat in database design voor operational databases omdat hiermee  de basic concepts en technieken voor data modeling worden behandeld. deze concepten en technieken gebruiken we bij het modelleren van data voor een data warehouse. 
Onderwerpen;;

- Conceptueel modelleren met ERD en UML Class Diagrams.
- Logisch modelleren met het relationele model.
- Business rules identificatie.
- Omzetten van busines rules in informatieregels voor het datamodel.
- Informatieregels implementatie in ERD.
- Informatieregels implementatie in logisch model met SQL.
- Definieren van feittypen met NIAM/FCOM.
- Conceptueel dat modelleren van een data warehouse met Data Fact Modeling.
- Transformatie van ERDd naar een Data Fact Model.
- Grafting/Pruning van data fact models.
- Modelleren van een Data Vault.
- No-SQL databases.
- Logisch /Conceptueel modelleren van Ster modellen en Snowflake modellen.
- Anchor modeling

Leerdoelen

  • De deelnemer kan feitenanalyse maken, de samenhang en regels vaststellen tussen entiteiten op verschillend detailniveau, waaronder conceptuele en logische modellen.
  • De deelnemer begrijpt data modelleren via Object Role Modeling (FCOM) en kan feittypen verwoorden, uniciteitsregels  en beperkingsregels begrijpen en de transformatie naar een relationeel model 
  • De deelnemer weet hoe een informatiestructuurdiagram (isd) of ERD te maken
  • De deelnemer weet hoe top-down en bottom-up benaderingen te gebruiken om ontwikkeling van een datamodel te initiëren en daarna middel-out uit te werken.
  • De deelnemer weet hoe meta data te specificeren.
  • De deelnmer kan masterdata en reference data identificeren.
  • De deelnemer kan datanormalisatie toe te passen in een E-R model en relationele database schema.
  • De deelnemer kent diverse technieken om additionele requirements te ontdekken en business rules te implementeren in het datamodel.
  • De deelnemer kan een datamodel ‘lezen’ en overbrengen naar materiedeskundigen, gebruikmakend van de bijbehorende terminologie.
  • De deelnemer snapt hoe Data Fact modeling en Data Vault modeling werkt.
  • De deelnemer heeft kennis van multi-dimensionale databases en hyper(cubes).
  • De deelnemer snapt hoe een work-load vanuit reporting behoefte voor data warehouse te bepalen.
  • De deelnemer snapt hoe qeuries voor rapportage te definieren passen in een multi-dimensionale database omgeving.
     

Startgarantie; met een startgarantie gaat uw cursus altijd door.
Doorloop 7 tot 8 weken, één lesdag in de 2 a 3 weken, actuele planning overleg met de groep. .
Niveau; HBO denkniveau wordt verwacht,
Voorkennis; geen.

Examen; dagelijks in overleg online af te leggen.

Start; bij voldoende deelnemers of individueel in overleg.

Blijf op de hoogte van nieuwe ervaringen

Er zijn nog geen ervaringen.

Deel je ervaring

Heb je ervaring met deze cursus? Deel je ervaring en help anderen kiezen. Als dank voor de moeite doneert Springest € 1,- aan Stichting Edukans.

Er zijn nog geen veelgestelde vragen.  

Download gratis en vrijblijvend de informatiebrochure

Aanhef
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
infoEr is een telefoonnummer vereist om deze informatieaanvraag in behandeling te nemen. (optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)

Heb je nog vragen?

(optioneel)
We slaan je gegevens op om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen.
Meer info vind je in ons privacybeleid.