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Dies ist der zweite Kurs der Spezialisierung Data Warehousing for Business Intelligence. Idealerweise sollten die Kurse nacheinander belegt werden. In diesem Kurs lernen Sie spannende Konzepte und F盲higkeiten 蹿眉谤 die Gestaltung von Data Warehouses und die Erstellung von Datenintegrations-Workflows. Dies sind grundlegende F盲higkeiten 蹿眉谤 Data Warehouse-Entwickler und -Administratoren. Sie werden praktische Erfahrungen bei der Gestaltung von Data Warehouses sammeln und Open Source-Produkte 蹿眉谤 die Bearbeitung von Pivot-Tabellen und die Erstellung von Datenintegrations-Workflows verwenden. Bei der Datenintegration k枚nnen Sie entweder Oracle-, MySQL- oder PostgreSQL-Datenbanken verwenden. Sie werden auch konzeptionelle Hintergr眉nde zu Reifegradmodellen, Architekturen, multidimensionalen Modellen und Managementpraktiken erlernen und so eine organisatorische Perspektive 蹿眉谤 die Entwicklung von Data Warehouses erhalten. Wenn Sie derzeit in der Wirtschaft oder in der Informationstechnologie t盲tig sind und Data Warehouse-Designer oder -Administrator werden m枚chten, vermittelt Ihnen dieser Kurs die da蹿眉谤 erforderlichen Kenntnisse und F盲higkeiten. Am Ende des Kurses werden Sie 眉ber die n枚tige Erfahrung im Bereich Design, Software und organisatorischen Kontext verf眉gen, um Data Warehouse-Entwicklungsprojekte erfolgreich durchf眉hren zu k枚nnen.

In diesem Kurs werden Sie Data-Warehouse-Designs und Datenintegrations-Workflows erstellen, die den Business-Intelligence-Bed眉rfnissen von Unternehmen entsprechen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage: * ein Unternehmen im Hinblick auf den Reifegrad des Data Warehouse und die Ausrichtung der Gesch盲ftsarchitektur zu bewerten; * ein Data Warehouse-Design zu erstellen und 眉ber alternative Designmethoden und Designziele nachzudenken; * Datenintegrations-Workflows unter Verwendung bekannter Open-Source-Software zu erstellen; * 眉ber die Rolle von 脛nderungsdaten, Aktualisierungseinschr盲nkungen, Kompromissen bei der Aktualisierungsh盲ufigkeit und 顿补迟别苍辩耻补濒颈迟盲迟szielen bei der Gestaltung von Datenintegrationsprozessen nachzudenken; und * Operationen mit Pivot-Tabellen durchzuf眉hren, um typische Gesch盲ftsanalyseanforderungen unter Verwendung bekannter Open-Source-Software zu erf眉llen

Relationale Datenbankunterst眉tzung 蹿眉谤 Data Warehouses ist der dritte Kurs der Spezialisierung Data Warehousing for Business Intelligence. In diesem Kurs werden Sie die analytischen Elemente von SQL zur Beantwortung von Business Intelligence-Fragen einsetzen. Sie lernen die Funktionen von relationalen Datenbankmanagementsystemen 蹿眉谤 die Verwaltung von zusammenfassenden Daten kennen, die 眉blicherweise in Business Intelligence-Berichten verwendet werden. Aufgrund der Wichtigkeit und Schwierigkeit der Implementierung von Data Warehouses werden wir uns auch mit Speicherarchitekturen, skalierbarer Parallelverarbeitung, Data Governance und den Auswirkungen von Big Data befassen. F眉r die Aufgaben in diesem Kurs k枚nnen Sie entweder Oracle oder PostgreSQL verwenden.

Dies ist der vierte Kurs der Spezialisierung Data Warehouse for Business Intelligence. Idealerweise sollten die Kurse nacheinander belegt werden. Die effektive und effiziente Auswertung von Daten ist das Herzst眉ck der Wettbewerbsstrategie eines jeden modernen Unternehmens, und ein Data Warehouse ist eine Kernkomponente dieser Datenauswertung. Die F盲higkeit, schnell auf fr眉here Trends zur眉ckzublicken und 眉ber die genauen Daten - richtig formatiert - zu verf眉gen, ist 蹿眉谤 eine gute Entscheidungsfindung unerl盲sslich. Durch diesen historischen 脺berblick erm枚glicht ein Data Warehouse den Entscheidungstr盲gern, aus vergangenen Trends und Herausforderungen zu lernen. Der Vorteil eines Data Warehouse ist im Wesentlichen die kontinuierliche Verbesserung.

Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, die Konformit盲t und Qualit盲t von Daten zu verbessern, indem Sie das Wissen und die F盲higkeiten zur Nutzung von Data Warehouses 蹿眉谤 Business Intelligence-Zwecke und 蹿眉谤 die Arbeit als Business Intelligence-Entwickler erwerben. Sie haben die M枚glichkeit, mit gro脽en Datens盲tzen in einer Data Warehouse-Umgebung zu arbeiten und lernen den Einsatz der Online Analytical Processing (OLAP)- und Visualisierungsfunktionen von MicroStrategy zur Erstellung von Visualisierungen und Dashboards. Der Kurs gibt einen 脺berblick dar眉ber, wie Business Intelligence-Technologien die Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Gesch盲ftsbereichen unterst眉tzen k枚nnen. Diese Technologien haben einen tiefgreifenden Einfluss auf die Strategie, die Leistung und die Wettbewerbsf盲higkeit von Unternehmen und umfassen im Wesentlichen Entscheidungsunterst眉tzungssysteme, Business Intelligence-Systeme und visuelle Analysen. Die Module befassen sich mit den Konzepten, Werkzeugen und Anwendungen von Business Intelligence sowie mit der Nutzung von Data Warehouses 蹿眉谤 骋别蝉肠丑盲蹿迟蝉产别谤颈肠丑迟别 und Online-Analysen, 蹿眉谤 die Erstellung von Visualisierungen und Dashboards sowie 蹿眉谤 das Business Performance Management und beschreibende Analysen. Dieser Kurs richtet sich an Studenten der Wirtschaftswissenschaften und der Informatik, IT-Fachleute, Programmmanager, Business-Analysten und alle, die sich 蹿眉谤 Business Intelligence interessieren. Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie entweder den Kurs 3 der Data Warehousing for Business Intelligence Specializations abgeschlossen haben oder bereits 眉ber Erfahrungen mit Datenvisualisierung und Dokumentenmanagement verf眉gen.

Der Abschlusskurs, Design and Build a Data Warehouse for Business Intelligence Implementation, beinhaltet eine reale Fallstudie, die Ihre Kenntnisse aus allen Kursen der Spezialisierung zusammenfasst. Als Reaktion auf die in einer Fallstudie dargestellten Gesch盲ftsanforderungen entwerfen und bauen Sie ein kleines Data Warehouse auf, erstellen Datenintegrations-Workflows zur Aktualisierung des Warehouse, schreiben SQL-Anweisungen zur Unterst眉tzung analytischer und zusammenfassender Abfragen und verwenden die MicroStrategy Business Intelligence-Plattform zur Erstellung von Dashboards und Visualisierungen. Im ersten Teil des Kurses lernen Sie ein mittelst盲ndisches Unternehmen kennen und erfahren mehr 眉ber dessen Data Warehouse- und Business Intelligence-Anforderungen sowie die vorhandenen Datenquellen. Sie werden zun盲chst ein Schema und ein Dimensionsmodell 蹿眉谤 ein kleines Data Warehouse erstellen. Anschlie脽end erstellen Sie Datenintegrations-Workflows mit Pentaho Data Integration, um Ihr Data Warehouse zu aktualisieren. Als N盲chstes schreiben Sie SQL-Anweisungen 蹿眉谤 analytische Abfragen und erstellen materialisierte Ansichten zur Unterst眉tzung der zusammenfassenden Datenverwaltung. F眉r Datenintegrations-Workflows und analytische Abfragen k枚nnen Sie entweder Oracle oder PostgreSQL verwenden. Schlie脽lich werden Sie die OLAP-Funktionen von MicroStrategy nutzen, um Einblicke in Ihr Data Warehouse zu erhalten. Nach Abschluss des Projekts werden Sie ein kleines Data Warehouse mit einem Schemaentwurf, Datenintegrationsworkflows, analytischen Abfragen, materialisierten Ansichten, Dashboards und Visualisierungen erstellt haben, das Sie mit Stolz Ihren derzeitigen und zuk眉nftigen Arbeitgebern zeigen k枚nnen.