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Datenmanagement
Grundlagenerwin Data Modeler Grundlagen
Professionelle Datenmodellierung, die bleibt.
Diese Schulung führt umfassend in Datenmodellierung mit erwin Data Modeler ein. Teilnehmende lernen theoretische Grundlagen und praktische Bedienung für logische und physische Modelle, Standards und Zusammenarbeit.
Dauer3 Tage
FormatVor Ort oder Remote
Max. Teilnehmende12
SprachenDeutsch, Englisch
Für wen ist diese Schulung?
- Data Analysts mit Einstieg in Modellierung
- Datenbankentwickler und Administratoren
- Business Analysts mit Datenanforderungen
- IT-Fachkräfte in Datenprojekten
Voraussetzungen
- Grundverständnis relationaler Datenbanken
- Vertrautheit mit SQL-Konzepten
- Keine erwin-Vorkenntnisse erforderlich
Was Sie lernen
Logische und physische Datenmodelle erstellen
Namensstandards und Domains anwenden
Forward und Reverse Engineering durchführen
Modelle auf Qualität und Konsistenz prüfen
Modelle verständlich dokumentieren
Schulungsinhalte
Schulungsmodule
20 Stundentrainergeführtes Training mit durchgehenden Praxisübungen.
1
Grundlagen der Datenmodellierung
4 Stunden
Konzeptionelle, logische und physische Modelle
Entity-Relationship-Grundlagen
Normalisierungsprinzipien
Überblick über die erwin Oberfläche
2
Modelle in erwin erstellen
6 Stunden
Entitäten und Attribute erstellen
Beziehungen und Kardinalitäten definieren
Domains und Namensstandards nutzen
Modelle mit Subject Areas strukturieren
3
Physisches Design & Generierung
5 Stunden
Transformation von logisch zu physisch
Datenbankspezifische Funktionen
DDL per Forward Engineering erzeugen
Bestehende Datenbanken per Reverse Engineering einlesen
4
Qualität & Dokumentation
5 Stunden
Validierungsregeln
Compare- und Merge-Funktionen
Modelldokumentation erzeugen
Best Practices für Zusammenarbeit
Was Sie erhalten
- Umfassende Schulungsunterlagen
- Modellvorlagen und Standardbibliothek
Schulungsunterlagen
- erwin Grundlagenheft
- Quick-Reference-Karte
- Standardvorlagen
- Best-Practice-Leitfaden
Praxisübungen
1Vollständiges logisches Modell aus Anforderungen erstellen
2Logisches Modell für ein DBMS physisch transformieren
3Bestehende Datenbank per Reverse Engineering einlesen
4Modell für Review dokumentieren und validieren
Ihr Trainer
Trainer mit praktischer Erfahrung in der Enterprise-Datenmodellierung.
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