Data Warehouse Ontwerp; dimensions, ETL, Data Quality & BI Reporting-194

Data Warehouse Design & BI

Het relationele databasemodel is nog steeds de basis voor veel informatiesystemen, maar de enorme hoeveelheid data die organisaties tegenwoordig willen analyseren stelt hogere eisen aan opslag en verwerking. Traditionele databases lopen vaak vast bij complexe analyses met grote datasets.

Een relationeel data warehouse combineert de kracht van het relationele model met een architectuur die wél efficiënt grote hoeveelheden data kan benaderen, verwerken en analyseren.

In deze cursus leer je hoe je een data warehouse ontwerpt dat optimaal aansluit op Business Intelligence-behoeften, zowel met een requirements-driven als data-driven aanpak – en vaak een combinatie daarvan.

Voor de front en de BI-laag/BI-users zijn data marts van belang. Deze data marts zijn vaak gemodelleed als ster- of snowflake datamodellen om zoekvragen effectief te kunnen uitvoeren.

Cursuskenmerken

• 4 lesdagen (1 dag online vanwege duurzaamheid, maar 4 dagen klassikaal of online behoort tot de opties)

• Eventuele pre-course SQL & database basisdag beschikbaar

• Theorie en praktijk met ETL/ELT, datamodellering en optimalisatietechnieken

• Optie voor professional examen bij The Business & IT Exams Association

Onderwerpen

Architectuur & Componenten

• Conformed database layer (Operational Data Store)

• Data lake & staging area

• Metadata & datakwaliteitsregels

ETL/ELT-proces

• Extracten uit OLTP- en andere bronnen

• Transformeren & datakwaliteit verbeteren

• Laden van data marts

Datamodellering

• Identificeren van business facts & performance requirements

• Slowly Changing Dimensions (SCD-types)

• Stermodel & snowflake model ontwerpen

• Data Vault (hubs, satellites, links, PIT-tables)

• Anchor modeling & 6e normaalvorm

• Snapshot views & materialized views

BI & Multidimensionale Structuren

• OLAP-cubes & bewerkingen

• Metadata-typen

• Ontwikkelmethoden: Inmon, Kimball, Lindstedt, Rönnbach

• Introductie Data Mining

Optimalisatietechnieken

• Materialized views

• Lambda & Kappa-architecturen

• Cache databases

• Hierarchical Dwarfs

Doelgroep

Business- en informatieanalisten, functioneel beheerders, databaseontwerpers, BI-specialisten, architecten en ontwikkelaars die data warehouses en BI-oplossingen willen ontwerpen of verbeteren.

Niveau & Voorkennis

• HBO-niveau

• Basiskennis ERD/class-modellering en SQL gewenst

• Pre-course dag mogelijk voor deelnemers zonder SQL/DB-ervaring

Materialen

• Hoofdboek 1: Data Warehouse Design (Golfarelli & Rizzi)

• Hoofdboek 2: Multidimensional Databases & OLAP (Jensen)

• Aanbevolen: Modeling The Agile Data Warehouse with Data Vault (Hultgren)

Certificering / Examen

• Data Warehouses Design & BI Professional

• 30 meerkeuzevragen, open boek, 3 uur, slagen bij 17 juiste antwoorden

• Uitgevoerd door The Business & IT Exams Association