tdwi 2016 – Speaker DWH-Automation

Speaker Markus Weber, tdwi 2016

Alle Jahre wieder…findet die „Leitmesse“ für Data-Warehouse und BI in München statt. Dieses Jahr bin ich wieder als „Speaker“ auf der tdwi vertreten – mit zwei Vorträgen.

  • Vortrag 1: Datenmodellierung 2.0: Data-Warehouse-Automation und Data-Governance
  • Vortrag 2: Beschleunigung durch Data-Warehouse-Automation: Erfolgreiche Einführung von Data-Vault und ETL-Generator

Weitere Informationen auf der tdwi-Konferenzseite: Link

Agenda Vortrag 1:

Abstract: Die Bedeutung der Datenmodellierung wird oftmals unterschätzt, obwohl sie maßgeblich den Erfolg von BI-Systemen bestimmt. Sie ist DAS Gestaltungsmerkmal zur Durchsetzung einer definierten Datenarchitektur und bestimmt somit auch die ETL-Architektur. Ein umfassendes Metadaten-Management ist der Schlüssel zur Durchsetzung einer Data-Governance. Will man Data-Warehouse-Prozesse automatisieren, so wird schnell klar, dass man die Datenmodellierung professionalisieren muss. Der Vortrag beleuchtet dies mit Beispielen aus der Praxis anhand der ERwin-Data-Governance-Plattform.

Stichpunkte:

  • Die Hebelwirkung der Datenmodellierung auf den Erfolg von BI-Projekte
  • Das Fundament ‚Datenarchitektur‘
  • Generierung von Datenmodellen
  • Generierung von ETL-Programmen
  • Impact-Analysen in mehrschichtigen BI-Systemen
  • Glossar und Datenmodell auf einer Plattform

Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Manager, Entscheider, CIO, Datenmodellierer, Business-Analysten

Voraussetzungen: Keine speziellen Vorkenntnisse notwendig

Schwierigkeitsgrad: Basic

Agenda Vortrag 2:

Gesetzliche Regularien, die fortschreitende Digitalisierung und steigender Kosten- und Wettbewerbsdruck erfordern eine schnellere Bereitstellung von integrierten Daten als bisher. Data-Vault stellt hierfür Konzepte bereit, diese entfalten jedoch erst mit einem Automatisierungsansatz die notwendige Hebelwirkung. Die Gothaer hat erfolgreich ein entsprechendes Projekt abgeschlossen – ein Erfahrungsbericht.

Zielpublikum: BI-Architekten, BI-Manager, BI-Projektleiter, BI-Datenmodellierer, Business-Analysten

Voraussetzungen: Keine speziellen Vorkenntnisse notwendig.

Schwierigkeitsgrad: Basic

Ausführlichere Beschreibung:

  • Warum Data-Vault?
  • Die Bedeutung von Design-Richtlinien
  • Generierung von ETL-Programmen
  • Technologie-Stack
  • Metadaten-Management
  • Workflow Entwicklungsprozess
  • Kostenrechnung
  • Veränderte Rollenbilder
  • Übergabe in die Wartung