Data Warehousing, BI architecturen & big data.c194

Veel data kunnen verzamelen en analyseren is wat men tegenwoordig wil. "data driven organisatie" is het toverwoord!

Deze cursus gaat in op;

• verzameling van data,
• mapping van data uit verschillende bronnen,
• het zuiver maken van de data (kwaliteit)
• het opslaan van data in een data warehouse (data model/data architectuur).
• verdelen van data met goede kwaliteit over verschillende data marts .
• allokeren van data marts aan de juiste business processen waarmee de BI specialisten de data ontsluiten en visueel beschilkaar stellen aan managers en andere beslissers of geinteresseerden.

Om Business Intelligence vraagstukken te kunnen beantwoorden is een goed logisch datamodel nodig en inzicht in het proces waarvoor je een feitentabel (fact table) gaat maken. We hebben het dan over ster-modellen, data vaults, of andere multidimensionale database schema's.

Op conceptueel niveau modelleren we welke business objects (dataklassen) we willen gebruiken op operationeel niveau en welke voor BI-vraagstukken. Deze twee modellen verschillen conceptueel omdat deze laatste vooral gaat over geaggregeerde data opslaan en ontsluiten in een data warehouse. Doel is eenvoudige query’s kunnen maken met hoge performance... snel dus!

Uitvoering: 4 dagen, 1 lesdag per 2 weken ongeveer, kan ook online in 4 x 3 sessies van 105 minuten.
Optioneel een 5e  pre-course introductie dag voor degene die weinig ervaring hebben met data en databases en verwerken van data.

Investering: zie kostenspecificatie. Let op, bijkomende materiaal en examenkosten. Heeft u een startgarantie dan start de cursus altijd voor u.

Literatuur: 
Multi-dimensional databases (Jense),
Agile/Evolutionair Data Modelling (Wambler),
Business Intelligence Guide book (Sherman)

Inhoud:

De training Informatieanalyse voor BI behandelt de volgende onderwerpen:

• Eenduidige informatieomgeving (1)
  • Architectuur (1)
  • Bronnen (1)
  • Datatransport
• Dimensions
  • Granularity
• Datamodellering / dimensional modeling
  • • Stermodelling
    • Snow-flake models
    • Data vault
    • PIT, snapshots
  • Slowly Changing Dimensions SCD1, SCD2, SCD3
  • Kubus- Multi-dimensional modeling
• Data Warehouse
  • fysieke data warehouse
• Meta data
  • soorten
  • ROI van metadata
  • decentrale meta data
  • Relational core modelling met Master data versions
• Business process en BI needs
• BI in de organisatie
• OLAP
• ETL proces.
• Organisatie
  • expertise groepen
  • stappenplan
• Datakwaliteit
  • data profiling
  • data management
  • data cleansing
• Effectief rapporteren van de bevindingen/resultaten van de informatieanalyse.
• Stakeholder analyse en bronnenonderzoek vanuit het perspectief van informatieanalyse
• Rapportage typen
• Het datawarehouse, de data Vault en de rol van de informatieanalist
• Testen van data warehouses
• Onderhoudsaspecten
• Agile Data Modelling (just enough upfront design).

Doelgroep: Business- en informatieanalisten, functioneel beheerders, database ontwerpers maar ook belanghebbenden uit de business die bezighouden met het vastleggen van de informatiebehoeften binnen een organisatie. Architecten, ontwikkelaars en gebruikers die betrokken zijn bij het specificeren van informatieverzamelingen en informatiesystemen voor gebruik in het business intelligence proces.

Niveau & voorkennis: basiskennis van SQL en databases wordt verwacht. Heb je dit niet, kies dan de introductiedag erbij.

Examen: 30 meerkeuzevragen, Certified Data WareHouse Design & BI Profesional, via examenorganisatie The Business & IT Exams Association.