Datawarehouse Optimierung - Seminare

Seminar-Ziel

In diesem Seminar erhalten Sie einen fundierten Überblick über die grundsätzlichen Möglichkeiten zur Datawarehouse-Konsolidierung bzw -Optimierung.

Weiterhin skizzieren wir anhand von eigenen Praxisbeispielen konkrete Projektschritte, die zur Erreichung der Optimierungsziele notwendig sind.

Warum entsteht der Bedarf an der Datawarehouse-Optimierung? 

• Es gibt Branchen in denen das deutlich steigende Datavolumina der DataWarehouses eine technologische Herausforderung für die am Anfang getroffene Plattformstrategie ist,
• Die Konsolidierung am Markt der BI Anbieter führt dazu, dass einzelne Softwaresuiten vom Markt verschwinden werden und Investitionsentscheidungen in neue Funktionalitäten vor diesem Hintergrund bewertert werden müssen
• Einst als Quick-Win Strategie aufgesetzte DataMart Projekte sind zu DataMart-Farmen geworden, deren architektonische Sinnhaftigkeit zu hinterfragen ist
• Ursprünglich als Stiefkind gestartetes BI-Engagement ist mittlerweile ein strategischer Bestandteil des Unternehmens mit 7x24 Anforderungen geworden und soll neu aufgestellt werden.

Teilnehmer Zielgruppe

Das Seminar richtet sich CIO, CFO, CTO, IT-Management Projektleiter, Projektmanager, BI Competence Center Manager

Kurs Voraussetzungen

Erfahrungen mit einer bestehenden Data Warehouse-Landschaft

Seminar-Inhalt

• Optimierung durch den Lebenszyklus von Business-Intelligence-Lösungen 
  • Zielgruppen
  • Einordnung statisches und dynamisches Reporting
  • Gegenüberstellung taktisches und strategisches Reporting
  • Kostentreiber Ihrer Datawarehouse-Landschaft
• Wann muss man ein Datawarehouse-System optimieren?
• Identifikation der Handlungsfelder der Optimierung - Beispiele -
  
  • Redesign Datenmanagement
  • Redesign Reporting Anwendungen
  • Unterschiedliche DWH Architekturen wie (Multi-)DataMart, HubAndSpoke, rein Relationale Lösungen
  • Bedingt durch neue Anforderungen an die Datenqualität müssen die Daten als Initial Load von DWH A nach DWH B transferiert werden
  • Anpassung der Organisationsstrukturen auf eine geplante Plattform
  • Security (IT-Sicherheit, Datenschutz) wird bei großen Systemen immer bedeutsamer (Bsp. aus der Praxis: Bankdaten müssen zusätzlich verschlüsselt werden. )
• Vorgehensmodell zur Entwicklung von Szenarien zur Optimierung
• Meta Daten oder Master Data Management (MDM)
  • Realität und Wunschvorstellungen
  • Erfahrungsberichte aus unseren Projekten
  • Beschreibung und Systematisierung
  • Kern-Problem mangelnder Datenqualität
  • Warum werden in der Praxis durchgängig keine einheitlichen Meta Daten verwendet? 
  • Warum gibt es Inseln, in denen sich Standards/Dialekte etablieren?

• Qualitätsmanagement im Data Warehouse-System
• Juristische Aspekte der Optimierung
• Technische Lösungsmöglichkeiten in der Praxis
• Migrationspfade, Automatisierungsmöglichkeiten
• Erfahrungsberichte aus unserer Praxis

Literatur

nach Absprache

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