Data Warehouse - Konzeption und Projektierung

Data Warehouse (DWH) - Fundament zur Business Intelligence:Das Problem der DatenintegrationEIS, MIS, Business Intelligence und DWHKurze Historie der MIS-KonzepteTypische Eigenschaften eines DWHBegründung für ein DWH-Projekt und dessen Besonderheiten. Komponenten eines Data Warehouse:Ein Architektur-ReferenzmodellDie Datenquellen-Schicht und deren unterschiedliche DatenstrukturenDatenextraktion, Transformation und Laden, ETLDWH-Datenbank, Multidimensionale Datenbank, Metadaten, OLAP, ROLAP, MOLAP, Big Data-AnsatzAnalyse-WerkzeugeData Mining-Prinzip, Technologie-KomponentenFront-End-DatenzugangswerkzeugeDas DWH-Architekturkonzept. Entwicklung eines Data Warehouse:Vorgehensmodell und ProjektierungAnforderungserhebung, Besonderheiten der DWH-Anforderungen, Lösungskonzeption und LastenheftEntwurfsaufgaben und OLAP-Struktur, StarschemaGrundlegende HardwarefragenRealisierungsaufgabenRollen der DWH-Organisation, Aufbau einer DWH-Richtlinie. Produkte und Evaluation:EvaluationsquellenAusgewählte Produktkonzepte, Produkttypen ausgewählter Hersteller im VergleichEvaluationsmethodik, EvaluationskriterienBeispiele integrierter BIS-Architekturen. Planung und Kalkulation eines DWH-Projekts:DWH-VorgehensmodellDWH-ProjektleitlinieKalkulationsschema für DWH-Projekte. Betrieb und Service:Grundlegende BetriebsaufgabenService Level und Service-AufgabenITIL-Integration und Trouble Ticketing für DWH.