Gegevensanalyse (data analyse) & Database design

Gegevens gebruiken om rapportages te maken zodat vragen van het management en anderen kunnen worden beantwoord kan met BI front-end applications.  Men kan gegevensverzamelingen koppelen, maar weet vaak niet precies waarom of welke theorie over databases wordt toegepast.  Het is belangrijk om te weten van welke objecten ik gegevens wil bewaren. Weet welke kenmerken van objecten belangrijk zijn voor de rapportages. Analyseer de gebruikersbehoefte.. Weet je de samenhang van objecten en hoe ze te benaderen zijn met bijvoorbeeld SQL , dan kun je beter bepalen welke verbanden en views handig zijn om rapportages te optimaliseren.

Een ander ding om over na te denken bij data collection en data retrieval is; hoe wil ik mijn historie bewaren? Als kenmerken van objecten langzaam veranderen (bijvoorbeeld een medewerker die in een aantal jaar op verschillende afdelingen werkt). Hoe ga ik om met deze Slow Changing Dimensions? Heb ik een meerdimensional database nodig en moet ik multidimensionale SQL variant gebruiken voor mijn rapportage?

De cursus gaat in op informatie- & gegevensanalyse en hoe data vast te leggen in een informatiemodel dat een basis kan zijn informatieverstrekking voor de processen in de organisatie. We kijken naar navigatiepaden om door de database heen te manoeuvreren en gebruiken SQL om rapportages te kunnen maken. Het informatiemodel implementeren we als relationele database en eventueel in een meerdimensionale database structuur (star / snow flake,  data vault, etc).?

De deelnemer leert technieken voor gegevens analyse en database ontwerp.

  • Historie en typen van databases,
  • Ontwerpen van een database
  • Het gegevensmodel
  • Verzamelingenleer
  • Relationele database model,
  • Primaire en vreemde sleutels,
  • Cascade, Restricted en Nullify integriteitconstraints.
  • Gegevensmodel en transformatie naar relationeel model.
  • Bewaking van integriteit,
  • Herhaling basisbegrippen SQL,
  • Subqueries in SQL
  • Databaseontwerpen met SQL,
  • Database onderhoud met SQL,
  • Passing variables
  • Rapportage en verzamelingen
  • Optimaliseren van de database,
  • Normaliseren
  • Functionele afhankelijkheid
  • Denormaliseren.
  • Dimensies in databases
  • Time dimension
  • Relationele schema als basis voor MDDB modeling.
  • Ster modeling
  • Snowflake modeling
  • Extract, Transform, Load (ETL)
  • Data Warehouse & Data Marts

Studiebelasting: totaal, inclusief lessen; 24-30 uur.
Voorkennis:
basiskennis avn relationel model is een pré.
Niveau:
het is een advanced HBO niveau training.

 

Voor degene die wil leren hoe een informatiebehoeftevraag om te zetten in een gegevensmodel en onderliggend databaseontwerp.
Zoals;
– data managers,
– business intelligence medewerkers,
– business analisten, – requirement engineers,
– informatieanalisten, – database ontwerpers,
– functioneel ontwerpers,
– functioneel beheerders,
– systeemontwikkelaars,
en anderen die deze kennis willen gebruiken bij communicatie binnen projecten of het dagelijks werk.

Doelstelling: zelfstandig methoden en technieken te kunnen gebruiken om gegevens te analyseren en een database model te ontwerpen waarmee aan de informatie/rapportagevraag kan worden voldaan.

 

Onze docenten zijn gepokt en gemazeld op het gebied van databaseontwikkeling methoden en technieken. Hebben jarenlange ervaring op dit vakgebied, veelal zelf begonnen als database manager of database programmeur en zich ontwikkeld naar business analist of data manager en daarbij met een ‘drive’ om hun kennis over te brengen op anderen.

 

training 3 daagse, doorloop 3 tot 6 weken.

Bereidt voor op een meerkeuze examen (BITEXA)
Leslocaties: door heel Nederland.