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Data Warehouse - Konzeption und Projektierung

Seminar - Cegos Integrata GmbH

Ein durchdachtes Data Warehouse bildet die Grundlage für fundierte Entscheidungen im Rahmen moderner Business-Intelligence-Strategien. In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie eine Data-Warehouse-Lösung konzipieren, bewerten und erfolgreich in Ihrem Unternehmen umsetzen.

Anhand eines praxisnahen Vorgehensmodells erfahren Sie, wie Sie Anforderungen erheben, ein Architekturkonzept entwickeln und ein Data-Warehouse-Projekt effizient planen und kalkulieren. Sie erhalten einen strukturierten Überblick über zentrale Komponenten wie Datenquellen, ETL-Prozesse, OLAP-Strukturen und Analysewerkzeuge. Darüber hinaus lernen Sie, verschiedene Produktlösungen am Markt zu vergleichen und geeignete Evaluationskriterien anzuwenden. 

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, ein Data-Warehouse-Projekt strukturiert zu konzipieren, wirtschaftlich zu kalkulieren und fundierte Entscheidungen zur Systemarchitektur und Produktauswahl zu treffen.

Termin Ort Preis*
07.12.2026- 10.12.2026 Frankfurt am Main 2.368,10 €
07.12.2026- 10.12.2026 online 2.368,10 €
22.03.2027- 25.03.2027 online 2.368,10 €
18.05.2027- 21.05.2027 Hamburg 2.368,10 €
05.07.2027- 08.07.2027 online 2.368,10 €
30.08.2027- 02.09.2027 Frankfurt am Main 2.368,10 €
04.10.2027- 07.10.2027 online 2.368,10 €
22.11.2027- 25.11.2027 online 2.368,10 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Data Warehouse (DHW) - Fundament zur Business Intelligence

  • Das Problem der Datenintegration
  • EIS, MIS, Business Intelligence und DWH
  • Kurze Historie der MIS-Konzepte
  • Typische Eigenschaften eines DWH
  • Begründung für ein DWH-Projekt und dessen Besonderheiten

Komponenten eines Data Warehouse

  • Ein Architektur-Referenzmodell
  • Die Datenquellen-Schicht und deren unterschiedliche Datenstrukturen
  • Datenextraktion, Transformation und Laden, ETL
  • DWH-Datenbank, Multidimensionale Datenbank, Metadaten, OLAP, ROLAP, MOLAP, Big Data-Ansatz
  • Analyse-Werkzeuge
  • Data Mining-Prinzip, Technologie-Komponenten
  • Front-End-Datenzugangswerkzeuge
  • Das DWH-Architekturkonzept

Entwicklung eines Data Warehouse

  • Vorgehensmodell und Projektierung
  • Anforderungserhebung, Besonderheiten der DWH-Anforderungen, Lösungskonzeption und Lastenheft
  • Entwurfsaufgaben und OLAP-Struktur, Starschema
  • Grundlegende Hardwarefragen
  • Realisierungsaufgaben
  • Rollen der DWH-Organisation, Aufbau einer DWH-Richtlinie

Produkte und Evaluation

  • Evaluationsquellen
  • Ausgewählte Produktkonzepte, Produkttypen ausgewählter Hersteller im Vergleich
  • Evaluationsmethodik, Evaluationskriterien
  • Beispiele integrierter BIS-Architekturen

Planung und Kalkulation eines DWH-Projekts

  • DWH-Vorgehensmodell
  • DWH-Projektleitlinie
  • Kalkulationsschema für DWH-Projekte

Betrieb und Service

  • Grundlegende Betriebsaufgaben
  • Service Level und Service-Aufgaben
  • ITIL-Integration und Trouble Ticketing für DWH
Dauer/zeitlicher Ablauf:
4 Tage
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Anwenderkenntnisse über IT-Systeme
  • Grundkenntnisse im Projektmanagement und in der Projektplanung
  • Grundkenntnisse in der Anforderungsanalyse
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Unsere praxiserfahrenen Trainer:innen vermitteln Ihnen die Lerninhalte in Vorträgen, die durch Diskussionen mit anderen Teilnehmenden angereichert und anhand eines Fallbeispiels vertieft werden.
Zielgruppe:
  • Fach- und Führungskräfte, die an der Gestaltung von Data Warehouse-Lösungen beteiligt sind
  • Projektleiter:innen, die Data Warehouse-Projekte leiten oder begleiten
  • Organisator:innen, die in der Planung und Umsetzung von Data Warehouse-Projekten involviert sind
  • Data Warehouse Architekt:innen, die für die technische Konzeption verantwortlich sind
  • Data Warehouse Key-User, die als Hauptnutzer:innen die Anforderungen definieren
  • Anforderungsanalytiker:innen, die die Bedürfnisse und Spezifikationen für Data Warehouse-Projekte erheben
Seminarkennung:
5685
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