CA ERwin Data Modeler Webcast: Data Warehouse und Business Intelligence - Aufzeichnung


Vielen herzlichen Dank für Ihre Teilnahme am CA ERwin Data Modeler Webcast mit dem Thema "Data Warehouse und Business Intelligence". Wir stellen Ihnen und allen Interessierten, die nicht live dabei sein konnten, nun eine vollständige Onlineversion des Webcasts zur Verfügung.








Vom einzelnen Data Mart bis hin zum mehrschichtigen Enterprise Data Warehouse System – das Datenmodell Ihres Business Intelligence Systems ist ein entscheidendes Artefakt Ihres Entwicklungsprozesses. Auf dieser Grundlage baut die ETL- und Berichtsentwicklung auf. Der Modellierer kann die Datenanforderungen der Fachbereiche visualisieren und auf effiziente Weise definieren, um die Erreichung der Geschäftsziele sicherzustellen.

Der Webcast zeigt Ihnen, wie ERwin Data Modeler Sie bei typischen Anforderungen im Kontext von Data Warehouse bzw. Business Intelligence unterstützt.



Themenschwerpunkte:
  • Multidimensionales Datenmodell einrichten (Star- oder Snowflake-Schema)
  • Organisation der Star-Schemas in einem Galaxy-Schema / BUS Matrix Design.
  • Dokumentation:
    • Tabellentypen: Dimensionen, Fakttabellen, Bridge-Tables , Outrigger (Snowflakes)
    • Dimensionstypen (Standard, Junk), Fakttabellen-Typen (Transaction, Snapshot)
    • Historisierungsverfahren (Slowly-Changing-Dim. Type 2, etc.)
    • Granularitäten, Business Keys, Dimensionshierarchien
    • Mengengerüste und Wachstumsprognosen
  • ETL-Spezifikation (Extract-Transform-Load)
    • Quellsystem und Star-Schema verlinken
    • Source-To-Target Mapping Generierung: Dokumentation der Data Lineage inkl. Transformationsregeln
    • Dokumentation der ETL-Bewirtschaftungsverfahren (Data Movement Rules)
  • Metadaten-Austausch mit ETL-Werkzeug (Bsp. Informatica) und BI-Reportingsystem (Bsp. Cognos)
  • Performance-Tuning im Data Warehouse Datenmodell
  • Definition / Dokumentation von Role-Playing Dimensions
  • Datenmodell Organisation im Enterprise Umfeld:
    • Organisation der Modelle bei mehrschichtigen BI Systemen
    • Schneidung und Einsatz von Subject Areas


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