Datenmodellierung im Data Warehouse (Grundlagen)

Seminarziel

Sie erlernen die Grundlagen und Best Practices der Datenmodellierung im Data Warehouse. Dies umfasst das Verständnis und die Anwendung von Entity-Relationship-Modellen und dimensionalen Modellen sowie die Implementierung von Faktentabellen und Dimensionstabellen.

Inhalt

• Grundlagen der Datenmodellierung
  • Einführung in die Datenmodellierung im Kontext eines Data Warehouses
  • Unterschiede zwischen relationalem und multidimensionalem Datenmodell
  • Vorstellung der wichtigsten Begriffe und Konzepte
• Entity-Relationship-Modellierung (ERM)
  • Erklärung des Entity-Relationship-Modells und seiner Bestandteile
  • Praktische Übungen zur Erstellung einfacher ERM-Diagramme
• Dimensionale Modellierung
  • Konzepte der dimensionalen Modellierung verstehen
  • Sternschema und Schneeflockenschema
  • Best Practices für die dimensionale Modellierung
• Faktentabellen und Dimensionstabellen
  • Bedeutung und Aufbau von Faktentabellen
  • Rolle und Struktur von Dimensionstabellen
  • Beispiele und Übungen zur Erstellung von Faktentabellen und Dimensionstabellen
• Normalisierung und Denormalisierung
  • Konzepte der Normalisierung und Denormalisierung verstehen
  • Vor- und Nachteile jeder Technik
  • Praktische Anwendungsfälle und Beispiele
• Aggregatdesign und Indexierung
  • Bedeutung von Aggregaten im Data Warehouse
  • Strategien für die Aggregatbildung
  • Indexierung von Data-Warehouse-Tabellen für Leistungsverbesserungen
• Modellierung von Zeitdimensionen
  • Besonderheiten der Zeitdimensionen im Data Warehouse
  • Aufbau und Struktur von Zeitdimensionstabellen
  • Praktische Übungen zur Modellierung von Zeitdimensionen
• SCD (Slowly Changing Dimensions)
  • Arten von SCDs und deren Anwendungsfälle
  • Methoden zur Implementierung von SCDs in einem Datenmodell
  • Best Practices für die Verwaltung von SCDs
• Datenmodellierung in der Praxis
  • Praktische Aspekte der Datenmodellierung im Data Warehouse
  • Fallstricke und Herausforderungen bei der Umsetzung
  • Erfolgsfaktoren für eine effektive Datenmodellierung
• Fallstudien und Gruppenübungen
  • Analyse von Fallstudien aus der Praxis
  • Gruppenübungen zur Lösung von Datenmodellierungsproblemen
  • Diskussion der Ergebnisse und Best Practices
• Datenqualität und Data Governance
  • Bedeutung von Datenqualität im Data Warehouse
  • Maßnahmen zur Sicherstellung von Datenqualität
  • Rolle von Data Governance in der Datenmodellierung
• Zukunftstrends in der Datenmodellierung
  • Überblick über aktuelle Entwicklungen und Trends in der Datenmodellierung
  • Auswirkungen neuer Technologien auf die Datenmodellierung im Data Warehouse
  • Empfehlungen für die zukünftige Weiterentwicklung