Data Warehouse - Entwurf und Modellierung

Prinzipien und Architektur eines Data Warehouse (DWH):

• Motivation eines DWH-Projekts
• Eine DWH-Architektur
• Konkurrierende Lösungstypen
• Entwurfsaufgaben und Grundsatzentscheidungen.

Dimensionale Modellierung:

• Eigenschaften und Stärken des dimensionalen Modells
• Unterschied zum ERM
• Fakt- und Dimensionstabellen
• Star-Schema, Snowflake-Diagramm
• Dimensionenarten
• Faktenarten
• Entwurfsfälle und Musterlösungen
• Entwurfsprinzipien.

Aggregation und Kennzahlen:

• Aggregations-Diagramme
• Kennzahlen-Diagramme
• Fact Constellation-Schema.

Dimensionales Gesamtmodell:

• Wertkette und Faktenverbund
• Data Mart, Dimensionen und Daten-Fakten-Matrix (Datenbus)
• Daten-Galaxie
• Data Mart-Auffassungen
• Stufen zum Aufbau des dimensionalen Gesamtmodells.

Physische Datenhaltungsebene:

• Konventionen
• Physisches Modell
• Mengenkalkulation
• Indizierung und Indexplan
• Planung der Speicherstruktur.

Datenübernahmeentwurf:

• Planung der übernahmeschritte
• Infrastrukturplan
• Verteilungsmöglichkeiten von Data Marts
• Quellen-Ziel-Mapping
• Ladeschema
• Ladeschritte
• Kontrolle der Ergebnisse.