Data Warehouse Grundlagen

• Einführung in Data Warehousing
  
  • Definition und Bedeutung von Data Warehousing
  • Unterschiede zwischen operativen Systemen und Data Warehouses
  • Vorteile und Herausforderungen von Data Warehousing
  
  
• Architektur eines Data Warehouses
  
  • Komponenten eines Data Warehouses (Datenquellen, ETL-Prozess, Data Warehouse, Benutzerschnittstellen)
  • Dimensionale Modellierung und Sternschema
  • Data Warehouse-Architekturtypen (Kimball vs. Inmon)
  
  
• ETL-Prozess (Extract, Transform, Load)
  
  • Datenextraktion aus verschiedenen Quellen
  • Datenbereinigung und Transformation
  • Datenladen in das Data Warehouse
  
  
• Datenmodellierung für Data Warehouses
  
  • Star Schema und Snowflake Schema
  • Faktentabellen und Dimensionstabellen
  • Hierarchien und Aggregationen
  
  
• Datenqualität und Datenintegration
  
  • Datenqualitätsmanagement im Data Warehouse
  • Datenintegration und Master Data Management
  • Data Profiling und Data Cleansing
  
  
• Abfrage und Berichterstattung
  
  • SQL-Abfragen im Data Warehouse
  • Erstellung von OLAP-Würfeln
  • Berichterstattung und Dashboards
  
  
• Performance-Optimierung im Data Warehouse
  
  • Indizes und Partitionierung
  • Materialisierte Sichten
  • Aggregationen und Index-Organized Tables (IOT)
  
  
• Datenanalyse und Business Intelligence
  
  • Data Mining und Predictive Analytics
  • Data Warehouse vs. Data Mart
  • Big Data und Data Warehousing
  
  
• Trends im Data Warehousing
  
  • Cloud-basiertes Data Warehousing
  • Streaming-Daten und Echtzeit-Analyse
  • Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Data Warehouse
    
    
    
    
  
  

Bei den verschiedenen Anbietern von Data-Warehouse-Lösungen gibt es einige gemeinsame Themen und Funktionen:

• Datenintegration: Alle Anbieter bieten Funktionen zur Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in das Data Warehouse.
• Datenmodellierung: Die meisten Anbieter unterstützen dimensionale Modellierungstechniken wie das Sternschema und das Snowflake-Schema.
• Abfrage und Berichterstattung: Alle Anbieter stellen Möglichkeiten zur Abfrage und Analyse von Daten im Data Warehouse zur Verfügung, z. B. durch SQL-Abfragen, OLAP-Würfel und Berichterstattungstools.
• Skalierbarkeit: Die Anbieter bieten skalierbare Lösungen an, um die Leistung und Kapazität des Data Warehouses je nach Bedarf zu erhöhen.
• Datenanalyse: Viele Anbieter integrieren Funktionen für Datenanalyse und Business Intelligence in ihre Data-Warehouse-Lösungen, wie Data Mining und Predictive Analytics.
• Sicherheit und Datenschutz: Die Anbieter bieten Sicherheitsfunktionen wie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Auditing an, um die Daten im Data Warehouse zu schützen.
• Administration und Wartung: Die Anbieter stellen Tools und Funktionen zur Verwaltung, Überwachung und Wartung des Data Warehouses bereit.