B: Erweiterte Techniken und Methoden der relationalen Datenmodellierung für Data Warehouses und Data Marts

An diesem 2. Tag der 3-teiligen Seminarreihe zum Thema Datenmodellierung vermittelt Ihnen der Referent erweiterte Techniken und Methoden der Modellierung multidimensionaler Datenräume mit Dimensions- und Faktentabellen. Neben der detaillierten Diskussion von Aspekten der Zeitabhängigkeit bzw. Historisierung werden zahlreiche typische Spezialfragen der Datenmodellierung vertiefend behandelt, die dem Praktiker unmittelbar als Implementierungsvorlage dienen können.

Seminarinhalt

• Erweiterte Historisierungskonzepte und Slowly Changing Dimensions
• Dimensionsmodellierung und komplexe unbalancierte Hierarchien
• Normalisierung und Snow-Flake-Schema
• m:n-Beziehungen in Dimensionen und Fakten
• Aggregate und abgeleitete Schemata
• Modellierungsmuster typischer Anwendungsszenarien

Warum Sie dieses Seminar besuchen sollten:

• Data Warehousing mit relationalen Datenbanken ist ohne Star Schemata kaum vorstellbar. Lernen Sie die relevanten Bestandteile und Varianten für eine erfolgreiche Implementierung kennen. 
• Der Umgang mit Zeitabhängigkeit bestimmt maßgeblich die Analysemöglichkeiten. Profitieren Sie von den Best Practices der Implementierung von Slowly Changing Dimensions.
• Die Qualität eines Datenmodells wird erst unter performance-kritischen Aspekten bei großen Datenvolumina vollends sichtbar. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Datenmodelle daraufhin optimieren können. 
• Für viele Geschäftsanforderungen reichen Standard-Modelle nicht mehr aus. Reizen Sie Star Schema Modelle durch interessante Varianten und neue Tricks noch weiter aus.