Data Warehousing (DWH), Data Modeling & ETL (CDAMA).

Gegevens gebruiken om rapportages te maken zodat vragen van het management en anderen kunnen worden beantwoord.

Dan is het belangrijk om te weten welke data objecten ik wil bewaren. Welke kenmerken van objecten zijn belangrijk voor de rapportage? Dus pas requirement analyse toe op de informatiebehoeften en rapportage wensen.
Daarnaast kan je data driven analyse toepassen om te kijken of business regels goed zijn toegepast of hoe nieuwe business regels vast te leggen in de database en database ontwerpen.

Business intellignece is een andere factor. In operationele databases betreft het voortgangsrapportage maar voor decision support willen we graag trend analyses en inzicht in de geregistreerde feiten en historie. We ontwerpen dan een multi-dimensional databases.
Hoe modelleer je een conceptueel schema voor een multi-dimensionale database, hoe weet je welke gegevens uit de verschillende bronnen, "de echte" waarheid vormen? Hoe zorg je dat er een eenduidige, conformed, databaseinhoud is? Welke regels zijn er om data kwaliteit te borgen en hoe vind ik deze? 

In deze cursus gaan we in op database design voor zowel operational databases als multi-dimensionale databases.

We behandelen zoal;

- Conceptueel modelleren met ERD en UML Class Diagrams.
- Logisch modelleren met het relationele model.
- Business rules identificatie.
- Omzetten van busines rules in informatieregels voor het datamodel.
- Informatieregels implementatie in ERD.
- Informatieregels implementatie in logisch model met SQL.
- Definieren van feittypen (facts).
- Conceptueel dat modelleren van een data warehouse met Data Fact Modeling.
- Conceptueel modelleren met Data Vault.
- Logisch/conceptueel modelleren van Ster modellen en Snowflake modellen.
- Anchor modeling en 6th normal form implementatie.

Leerdoelen;

• De deelnemer kan feitenanalyse maken, de samenhang en regels vaststellen tussen entiteiten op verschillend detailniveau, waaronder conceptuele en logische modellen.
• De deelnemer begrijpt data modelleren via Object Role Modeling (FCOM) en kan feittypen verwoorden, uniciteitsregels en beperkingsregels begrijpen en de transformatie naar een relationeel model. 
• De deelnemer weet hoe een informatiestructuurdiagram (isd) of ERD te maken.
• De deelnemer weet hoe top-down en bottom-up benaderingen te gebruiken om ontwikkeling van een datamodel te initiëren en daarna middel-out uit te werken.
• De deelnemer weet hoe meta data te specificeren.
• De deelnemer kan masterdata en reference data identificeren.
• De deelnemer kan datanormalisatie toe te passen in een E-R model en relationele database schema.
• De deelnemer kent diverse technieken om additionele requirements te ontdekken en business rules te implementeren in het datamodel.
• De deelnemer kan een datamodel ‘lezen’ en overbrengen naar materiedeskundigen, gebruikmakend van de bijbehorende terminologie.
• De deelnemer snapt hoe Data Fact modeling en Data Vault modeling werkt.
• De deelnemer heeft kennis van multi-dimensionale databases en hyper(cubes).
• De deelnemer snapt hoe een work-load vanuit reporting behoefte voor data warehouse te bepalen.
• De deelnemer snapt hoe qeuries voor rapportage te definieren passen in een multi-dimensionale database omgeving.
   

Investering training; zie kostenspecificatie, er zijn bijkomende materiaal kosten. Met een startgarantie gaat uw cursus altijd door.

Doorloop; 7 tot 8 weken, één lesdag in de 2 weken. Sneller kan ook.

Niveau; HBO denkniveau wordt verwacht.

Voorkennis; geen.

Enige onderwerpen; 
- Conceptueel model, 
- Logisch model,  
- Object analyse,
- Relationele model,
- Sleutels,
- Integriteit bewaking,
- Vinden van business rules,
- Identificeren van informatieregels,
- Implementeren van informatieregels,
- SQL basiskennis, analyse van een vraagstelling,
- SQL query-ontwerp op basis van een rapportage vraag,
- Kimball matrix,
- Slowly Changing Dimensions,
- Database structuren voor warehousing en data marts,
- Multi-dimensional databases,  
- Multi-dimensional SQL,
-(de)Normalisatie van de databases,
- Navigatiepaden, 
- Anchor modeling,
- NIAM,
- Data fact modeling,
- Data vault modeling.

Examen; dagelijks in overleg.

Start; deze cursus start minstens 4 keer per jaar. Bij meer animo vaker. Voor details over start en planning neem direct contact op met deze aanbieder; CAI-opleidingen uit Rijswijk.