Hoe ontwerp je een data warehouse? En kan dat ook op een agile manier?
Hoe voorzie je Business Intelligence-gebruikers (BI-gebruikers) van de juiste data om rapporten en analyses te maken? Welke architectuur, ETL-processen en datamodellen zet je in? Is Data Vault interessant, of kies je beter voor Anchor Modeling of Data Fact Modeling? Hoe versnel je zoekopdrachten en rapportages? Welke technieken verbeteren de performance? Heb je een staging area nodig?
Hoe achterhaal je de wensen en eisen van BI-gebruikers voor een data warehouse? En hoe gebruik je bestaande source-schema’s voor het ontwerpen van het datamodel?
Deze cursus behandelt moderne ontwerptechnieken voor data warehouses.
We onderzoeken de twee- en drie-lagenarchitectuur van een data warehouse en richten ons op de staging area, waar we data cleansen en verrijken. Zo zorgen we ervoor dat we alleen data van goede kwaliteit opslaan in het data warehouse.
Daarnaast passen we agile technieken toe, zoals user stories, workshops met business event analysis, TROPOS goal modeling, ETL-procesontwerp en het ontwerpen van data marts.
We duiken ook in Data Vault (3rd normal form data warehouse) en Anchor Modeling (6th normal form data warehouse).
Zodra je de technieken en methodes begrijpt, ontwerp je eenvoudig een data warehouse.
Stermodellen, sneeuwvlokmodellen, Data Vault en Anchor-modellen vormen conceptuele representaties van datamodellen. Deze modellen ondersteunen snelle performance bij zoekvragen op het data warehouse.
Met data profiling optimaliseren we ETL-processen en creëren we een data layer die BI-rapportages mogelijk maakt. Daarnaast gebruiken we technische oplossingen zoals Lambda- en Kappa-architecturen, B+-tree indexing en cleansing-technieken om de snelheid verder te verhogen.
Organisaties gebruiken bij hun normale verwerking databases die snel kleine transacties verwerken.
Een transactie of rapport maakt meestal gebruik van weinig data, waardoor de transactietijd kort blijft. Naarmate de beschikbare hoeveelheid data groeit, stijgt de behoefte aan diepere data-analyse. Hierbij analyseren we grotere datasets, wat leidt tot langere verwerkingstijden. Die vertraging mag normale transacties niet beïnvloeden.
Daarom creëren we een aparte database voor deze analysetransacties, die vooral BI-gebruikers gebruiken: het data warehouse.
Investering en uitvoering:
4 daagse Practitioner cursus ; 2150 euro. Practitioner Data Warehouse & BI examen 285 euro*.
5 daagse Professional cursus ; 2600 euro. Practitioner Data Warehouse & BI examen 285 euro*.
Precourse dag Databases & Vraagtalen ; 425 euro.
Bij online uitvoering 30 euro per dag reductie.
Prijzen excl. 21% BTW.
Eens per 1 a 3 weken is er een lesdag.
Leslocaties: Zuid-Holland, (meerprijs voor locaties door heel Nederland).
Literatuur:
– Data Warehouse Design (hoofdboek, Golfarelli, Rizzi)
– Multidimensional Databases & Data warehouses (Jense/Pederson).
– Data Vault Modeling
– Agile Data Warehouses Design
– Anchor modeling
– BI guide
Inhoud:
– Wat is business intelligence?
– Waarom een data warehouse?
– Wat is een data warehouse?
– Agile data warehouse technieken
– BEAM
– Analysis & Reconsiliation van data sources,
– User requirement analysis,
– Goal modeling/tropos,
– Conceptual modeling & design,
– ERD modeling,
– Data fact modeling,
– Cube-modeling,
– Workload & data volumes,
– Logical modelling & design,
– Data-staging design,
– Datatransport,
– Data vault modeling,
– Data kwaliteit,
– ETL of ELT,
– Operational data store
– key managment bij ETL
– Ontwerpen vanuit business processen,
– Opstellen van een datamart ontwerp,
– Metadata,
– Testen van een data warehouse,
– Onderhoud van een data warehouse,
– Big Data & Advanced analytics,
– De front-end /dash board.
– Verticale & horizontale segmentatie
– query time improvement technieken
Doelgroep:
Bestemd voor iedereen die diepte kennis wil opdoen over business intelligence en data warehousing, zoals: medewerkers in systeemontwikkelingsprojecten informatieanalist, database designers, business intelligence adviseurs, functioneel ontwerper, technisch ontwerper, database administrators, consultants en medewerkers in systeemontwikkelingsomgevingen.
Niveau & voorkennis:
HBO denkniveau verwacht. Basiskennis over het relationale model databases en SQL wordt verwacht en kennis over ERD of UML Class modeling. Mis je deze kennis, er is een precourse dag mogelijk om deze concepten vooraf te behandelen.
Examen*:
Na de cursus kan de deelnemer het examen Data Warehouse Design & BI afleggen. Examen; 30 meerkeuze vragen, open boek, 180 minuten maximaal.
Praktijkopdracht:
Betreft een opdracht voor een eigen casus, veelal vanuit de werkgever of klantorganisatie gedefinieerd. Deze opdracht kan worden gebruikt bij het toepassen van de theorie. Na de laatste les dag is er nog 10 à 14 weken begeleiding bij deze praktijkopdracht.
* the Certified Data Warehouse Design & BI assessment is fully owned & maintained by the Business & IT Exams Association.
Copyright 2025 - CAI-Advies B.V.