Grundlagen von Data Warehouses – Kurs 44.500 Rubel. vom IBS Training Center, Schulung 24 Stunden, Datum 26. November 2023.
Verschiedenes / / November 30, 2023
Im Rahmen des Kurses lernen Sie die grundlegenden Konzepte und Herausforderungen kennen, die bei der Erstellung von Data Warehouses auftreten. Verstehen Sie, wie Ziele die Wahl der Architektur beeinflussen und welche Konsequenzen eine unzureichende Beachtung der Komponenten haben kann. Machen Sie sich ein Bild von den Rollen und dem Einfluss der Teammitglieder auf das Ergebnis. Das Kursprogramm beschreibt praktische Ansätze für den Entwurf und die Implementierung von Data Warehouses und ihren Komponenten. Sie befassen sich mit dem Life Cycle Management inklusive Stilllegung und Migration auf neue Systeme und behandeln Themen des Datenmanagements und der darauf aufbauenden Gebäudetechnik. Im praktischen Teil werden die Studierenden in zwei Teams aufgeteilt: Eines der Teams wird an einem Speichermigrationsprojekt arbeiten Daten unter Berücksichtigung der strategischen Entwicklungsziele des Unternehmens und der zweite bewertet sie im Hinblick auf Fähigkeiten, Ressourcen und Fristen.
Behandelten Themen:
1. Einführung (Theorie + Praxis 2,5 Stunden).
Das Konzept des „Data Warehouse“. Seine Fähigkeiten und Grenzen
Warum wird DWH gegründet, welches Geschäftsproblem löst es?
2. Komponenten und Architektur (Theorie + Praxis 3 Stunden).
Klassische Ansätze für das Data-Warehouse-Design
Typische beteiligte Komponenten und Prozesse
Inmon-, Kimball- und DataVault-Konzepte
Übersicht über die Hauptkomponenten (Stage, ods, dds, datamart, bi, metadata) und Prozesse (ETL, ELT, DQ, lineage)
3. Datenmanagement – Data Governance (Theorie + Praxis 2 Stunden).
Allgemeine und spezifische Fragen des Unternehmensdatenmanagements
Informationen werden als ein Vermögenswert angesehen, der einen Wert bringt und dessen Beschaffung Kosten verursacht.
Das Konzept der „Stammdaten“ und Systeme zu ihrer Verwaltung – MDM
4. Speicherdesigntechniken (Theorie + Praxis 5 Stunden).
Schritte zum Speicherdesign
Typische Techniken und Werkzeuge zum Erstellen
Fachwissen der Teilnehmer und Infrastruktur
5. Quelldatenspeicherbereich – Bühne (Theorie + Praxis 3 Stunden).
Die Notwendigkeit, Rohdaten aus dem Quellsystem zu speichern
Typische Fehler bei der Organisation dieses Bereichs und der Unterschied zu einem „Data Lake“
6. Permanente Lagerbereiche – ODS und DDS (Theorie + Praxis 3 Stunden).
Operative und mehrdimensionale Datenspeicherschichten
Prozesse der Extraktion, Reinigung, Kontrolle und Konservierung - ETL\ELT
Transformation zum Zielspeicherschema
7. Speicherdatenverbrauchende Systeme (Theorie + Praxis 3,5 Stunden).
Typische Szenarien für die Nutzung von Daten aus Speichern
Hauptverbraucher – Business-Intelligence-Systeme „BI“
Der Aufbau eines typischen BI-Systems und die Gründe für deren große Vielfalt
8. Neue Herausforderungen bei der Entwicklung von Data Warehouses (Theorie + Praxis 2 Stunden).
Ein Überblick über die wichtigsten Herausforderungen, denen sich Lagereinrichtungen bei ihrem Wachstum gegenübersehen
Neue Herausforderungen beim maschinellen Lernen
Das Data Mesh-Konzept als Alternative zur Weiterentwicklung.