Data Warehouse Design Patterns

"Für ein Data Warehouse haben wir keine Zeit"

... kommt Ihnen das bekannt vor?

Das Konzept des "Virtuellen Data Warehouse" wird seit 2014 von Data-Vault-Pionier Roelant Vos entwickelt. Es basiert auf einem persistenten Rohdatenspeicher (PSA) auf dessen Basis alternative Core-DWH Datenmodelle testweise rasch generiert werden können. Ein virtuelles Data Warehouse ermöglicht eine schnelle Daten-Bereitstellung und erlaubt die Umsetzung agiler Ansätze bei der Implementierung eines DWH. Lernen Sie Roelant Vos' bahnbrechendes Konzept kennen und virtualisieren auch Sie Ihr DWH.

• Vollautomatisierte Generierung der PSA-Schicht
• Agiles Testen alternativer Data Vault Datenmodelle durch Metadatenversionierung
• Umfangreiches Sammlung von Templates und Mustern zur DWH-Automation

Der Workshop vermittelt detailliert Architektur, Methoden und Techniken; alles, was Sie für die Implementierung einer virtuellen Data Warehouse Lösung benötigen - von der Datenquelle bis zum Datamart.

Ihr Trainer

Roelant Vos ist seit mehr als 20 Jahren im Bereich Data Warehousing und BI tätig und gilt seit vielen Jahren als erfahrener Experte in der Data Vault Community. Wann immer ihm seine Arbeit genug Zeit lässt, teilt er seine Ideen und Gedanken auf seinem Blog roelantvos.com.

Roelant ist General Manager - Enterprise Data Management bei Allianz Worldwide Partners in Brisbane, Australien. Dort arbeitet er an der Integration und Interpretation von Daten zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Seine Leidenschaft gilt der Verbesserung der Datenqualität und der Optimierung der Verarbeitungsgeschwindigkeit. Seit vielen Jahren ist er an der Spitze der modernen Modellierungs- und Entwicklungstechniken durch Prozessautomation und modeldriven Design unterwegs.

Sie wollen ...

• ETL-Prozesse effektiv generieren?
  Flexible Lösungen entwickeln?
• Eine eigene Automatisierunglösung entwickeln?
  Effizient Automatisierungssoftware einsetzen?

Der Workshop behandelt fortgeschrittene Modellierungs- und Implementierungstechniken und deckt ein breites Spektrum an Interessengebieten ab. Er ist daher nicht nur für BI- und ETL-Spezialisten geeignet sondern für BI-Architekten und Datenmodellierer.

Voraussetzungen

• Ausreichende Englischkenntnisse (Kurssprache ist Englisch)
• Grundlegende Kenntnisse in Data Warehousing und Datenintegration
• Gute SQL-Kenntnisse
• Grundsätzliches Verständnis von Programmierung und einfachen Skripten
• Erfahrung mit Data-Vault-Modellierung

Ein optionaler Hands-On-Workshop zur praktischen Vertiefung der gelernten Inhalte kann an den Workshop-Abenden besucht werden.

Ist der Kurs für mich relevant?

Durch die Verwendung von Data-Vault-Lademustern aus einer persistierten Stage-Schicht (PSA) können scheinbar einfache Muster und Prozesse zur Beladung von DWH-Tabellen genutzt werden. In der Praxis erweist sich nicht selten die Notwendigkeit weitreichender Überlegungen, die es sowohl auf technischer als auch auf konzeptioneller Ebene zu beachten gilt, um den Anforderungen gerecht zu werden.

Die Data-Vault-Modellierung bietet elegante Lösungen zur Verwaltung von komplexen Fragestellungen, der Erfolg einer Implementierung hängt indes stets von der korrekten Modellierung ab. Letztendlich ermöglicht die Nutzung von ETL-Generierungs- und Virtualisierungstechniken ein hohes Maß an Flexibilität, da verschiedene Modellierungsansätze rasch erzeugt und getestet können. So bleibt mehr Zeit für die Umsetzung komplexerer Fragestellungen.

Profitieren Sie von Roelants über 15-jährigen Data Vault Erfahrung. Der Workshop vermittelt sowohl komplexere Modellierungs- und Implementierungstechniken als auch fortgeschrittene Techniken von modellgetriebenem Design und musterbasierter Generierung. Ausgereifte Templates und ein umfangreiches Metadatenmodell werden detailliert behandelt.

Flexibles Design und Implementierung

Ziel des Workshops ist es, direkt zu fortgeschrittenen Techniken zur DWH-Automation übergehen zu können. Das Training befasst sich sowohl mit der Implementierung der wichtigsten Data-Vault-Modellierungskonzepte einschließlich ihrer verschiedenen Randaspekte, als auch mit den Mechanismen zur Bereitstellung von Informationen für die Endanwender. Behandelt werden auch aktuelle Techniken der Implementierung von Geschäftslogik zur Erzeugung der "korrekten" Informationen und moderne Methoden zum Handling eines "Continous Loadings".

Das Training bietet Tools und Konfigurationen, die Sie einfach nutzen können, um die Automatisierung Ihrer eigenen Entwicklung voranzutreiben - oder um Ansätze kommerzieller Automations-Software zu verstehen und effektiver nutzen zu können.

Trainingsinhalte und Zeitplan

Tag 1

• Grundlagen des modellgetriebenn Designs
• Grundlegendes DWH-Design & Architektur
• Voraussetzungen und Komponenten. Was muss vorhanden sein? Welche Konzepte sollten unterstützt werden?
• Konzepte, Implementierung und Ansätze für die Datenbereitstellung
• Kollaborativer Gruppenarbeitsteil zur Modellierung
• Überblick über die Lademuster und deren Metadatenanforderungen
• Detaillierte Überlegungen zum Hub-Lademuster und dessen Implementierungsansatz (Schlüssel)

Tag 2

• Detaillierte Betrachtung von Link-Lademustern und Implementierung (Beziehungen)
• Detaillierte Betrachtung von Satelliten-Lademustern und Implementierung (Attribute)
• Technische Aspekte (Indizierung, Partitionierung, Joins)
• Organisation von Workflows, Ablaufsteuerung und Parallelisierung
• Außnahmebehandlung
• Historien und kontinuierliches Laden

Tag 3

• Rohdaten und abgeleitete Tabellen
• Anwendung von Geschäftslogik
• Hilfskonstruktionen
• Dimensionen und Fakten
• Flexibilisierung des Entwicklungsprozesses (scale-up und scale-out)

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