BI & Data warehousing foundation.933

Hoe werkt een data warehouse? Hoe vindt je een geschikt datamodel? Welke dimensies zijn handig bij een data mart die een business proces kan ondersteunen? Welke bron gegevens zijn er al en welke missen we nog om een goede Business Intelligence te ondersteunen?

In deze cursus bekijken we de hoofdzaken en architectuur van data warehouses, hun gebruikers en hun informatiebehoeften en hoe business intelligence hierbij een rol speelt.

De deelnemer leert de prinicpes en de diverse datamodellen te begrijpen zo ook de architectuur van een data warehouse, We gaan in op type gebruikers en de processen om data warehouses te voorzien van hoge kwaliteit data die een "real truth " representeerd.
We bekijken hoe je een project kunt opzetten om een data mart te bouwen en zo een integraal datawarehouse incrementeel kunt realiseren.

Uitvoering:
3 dagen, klassikaal eens in de week een lesdag in beginsel. Online kan ook.

Voorkennis en niveau:
HBO/Post HBO niveau. Geen voorkennis nodig. 

Investering:
Zie kostenspecificatie. Niet inbegrepen zijn materialen, catering, examen en eventuele lunches. 

Onderwerpen:

• Data warehouse architecturen
• Operational data stores
• De soure systemen
• Data warehouse development
  • Inmom
  • Kimball
  • Lindstadt
• Wat is een Data Lake
• Wat is een Data Mesh
• wat is eenm Data lake house
• Data architectuur
  • Star model
  • Snow Flake model
  • Data Vault model
• Systems of Sources (SoS)
• Gebruikers van data warehouses
• BI usertypen
• Data profiling
• Data warehouse layer/Reconciled database 
• Data marts 
• Requirements voor data warehouses
• BEAM aanpak voor agile data warehouses 
• Domain modeling  
• Data Staging Design
• Extracting technieken
• Transform technieken
  • data cleasing
  • data enrichment
• Loading technieken & strategie
• Data change management
  • data capture
  • toevoegen van data
  • verwijderen van data
  • (late) update van data
• ETL Development strategy
• Projectmatige aanpak voor data warehouses