BEAM - Agile Data Warehouse Design Kurs
Agile Entwicklung legt Wert auf die frühzeitige und regelmässige Bereitstellung funktionsfähiger Software, die Zusammenarbeit zwischen IT und Stakeholdern sowie die Reaktionsfähigkeit auf Veränderungen. In diesem dreitägigen Kurs werden BEAM und Data Modelstorming gelehrt: praktische Tools und Techniken zur Anwendung von Agilität beim Entwurf von Datenbankmodellen – das ist oft der erste Schritt für die Entwicklung von Business Intelligence und Analytiklösungen.
BEAM (Business Event Analysis & Modeling) hilft dabei, die Lücke zwischen den Anforderungen der Business-Fachleute und dem Design dimensionaler Data Warehouses zu schliessen. Mit BEAM können Gruppen aus Geschäfts- und IT-Fachleuten gemeinsam Daten modellieren und brainstormen, um nicht nur Business-Intelligence-Anforderungen zu sammeln und zu priorisieren, sondern auch ein gemeinsames Verständnis für Datenanalyse-Möglichkeiten zu schaffen und flexiblere BI-Lösungen zu entwickeln.
Zielgruppe
- Business- und IT-Fachleute, die effektiver zusammenarbeiten möchten, um bessere BI-Lösungen zu definieren und zu entwickeln. Der erste Tag des Kurses richtet sich sowohl an technische als auch an nicht-technische Mitarbeiter und konzentriert sich auf die Grundprinzipien von BEAM und die Teilnahme an Data Modelstorming-Workshops.
- Business-Analysten, Scrum-Master, Datenmodellierer/Architekten/Ingenieure, DBAs und Anwendungsentwickler, die neu im Bereich Analytik sind, profitieren von den fundierten Grundlagen der dimensionalen Modellierung, die im Laufe des Kurses vermittelt werden.
- Erfahrene DW/BI-Praktiker können in diesem Kurs ihre hart erarbeiteten Fähigkeiten mit den neuesten Ideen zu agiler Modellierung, Data-Warehouse-Designmustern und Geschäftsmodellinnovation auffrischen.
Lernziele
- Anwendung von BEAM (Business Event Analysis & Modeling): Ein agiler, ereignisgesteuerter Ansatz für die dimensionale Modellierung.
- Gemeinsame Modellierung von BI-Datenanforderungen unter Verwendung visueller Denktechniken anstelle von Fachjargon.
- Unterstützung von BI-Stakeholdern bei der Entwicklung leistungsfähiger mentaler Karten zur Erforschung ihrer Daten.
- Schnelle Umsetzung von BI-Anforderungen in effiziente, flexible und nutzbare dimensionale Datenbankmodelle.
- Identifizieren und lösen Sie häufige BI-Datenprobleme – bevor sie auftreten – mithilfe dimensionaler Designmuster.
Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, diese Techniken in umfangreichen Teamübungen zu vertiefen.
Material
Die Teilnehmer erhalten ein Kursarbeitsbuch, eine BEAM-Referenzkarte für agile dimensionale Modellierung, herunterladbare BEAM-Vorlagen und ein Exemplar von „Agile Data Warehouse Design” von Lawrence Corr und Jim Stagnitto sowohl als E-Book als auch als Taschenbuch. Für die Teamübungen werden Post-it-Notizzettel, Marker, statisches Whiteboard-Papier und A0-BEAM-Leinwände zur Verfügung gestellt.
Kursprogramm
Dauer: 3 Tage
Gebühr: CHF 2'000.00
Buchbar
Basis
Data Modelstorming
Agile Erfassung von BI-Datenanforderungen
- Anforderungen, Herausforderungen und Chancen beim BI/DW-Design: Die Notwendigkeit von Agilität
- Modellierung mit BI-Stakeholdern: Argumente für kollaborative Datenmodellierung
- Modellierung für Messungen: Argumente für dimensionale Modellierung, Sternschemata, Fakten und Dimensionen
- Dimensionales Denken mit den 7 W-Fragen (wer, was, wann, wo, wie viele, warum und wie)
- Business Event Analysis and Modeling (BEAM?): ein agiler Ansatz für die dimensionale Modellierung
- Business Model Canvas: Ausrichtung des DW/BI-Designs auf die Definition und Innovation des Geschäftsmodells
- BEAM Canvas: Ein BI-Modell-Canvas zur Visualisierung dimensionaler Datensätze
- BEAM Storyboard: Identifizierung und Priorisierung von Geschäftsereignissen und gängigen Geschäftsbegriffen
Buchbar
Basis
Agile Star Schema Design
- Datenberichte, Themen und BEAM?-Tabellen: Modellierung von BI-Datenanforderungen anhand von Beispielen
- Testgetriebenes Design: Agile Datenprofilierung zur Validierung und Verbesserung von Anforderungsmodellen
- Hierarchiediagramme: Modellierung dimensionaler Drilldowns und Rollups
- Änderungsberichte: Erfassung historischer Berichtsanforderungen (sich langsam ändernde Regeln für Geschäfts-Dimensionen)
- Ausgewogenes Verhältnis zwischen „Just Enough Design Up Front” (JEDUF) und „Just in Time” (JIT) bei der Datenmodellierung
- Entwurf flexibler, leistungsstarker Star Schema: Maximierung der Vorteile von Ersatzschlüsseln
- Definition von Fakten, Kennzahlen und KPIs (Key Performance Indicators)
- Arten von Faktentabellen: Transaktionen, periodische Snapshots, akkumulierende Snapshots
- Ereigniszeitachsen: Modellierung von Zeit- und Prozessmessungen
- Faktadditivität: additive, semi-additive und nicht-additive Masse
- Wiederverwendung von Data Warehouses: Identifizierung, Definition und Entwicklung konformer Dimensionen und Fakten
- Schlanke DW-Design-Dokumentation: erweiterte Star Schema und DW-Matrix
- Refactoring von Star Schema: Reaktion auf Veränderungen, Umgang mit Datenschulden
Buchbar
Basis
Dimensional Design Patterns
Wer und was: Kunden, Mitarbeiter, Produkte und Dienstleistungen
- Grosse Populationen mit sich schnell ändernden Dimensionsattributen: Mini-Dimensionen und Kundenfakten
- Kundensegmentierung: Business-to-Business (B2B), Business-to-Consumer (B2C) Dimensionen
- Rekursive Kundenbeziehungen und Organisationsstrukturen: Hierarchiekarten mit variabler Tiefe
- Aktuelle und historische Berichtsperspektiven: hybride, sich langsam verändernde Dimensionen
- Gemischte Geschäftsmodelle: heterogene Produkte/Dienstleistungen, vielfältige Zuordnung, unregelmässige Hierarchien
- Produkt- und Dienstleistungszerlegung: Komponenten- (Stückliste) und Produktentflechtungsanalyse
- Messung von Geschäftsereignissen mit variablen Detailstufen: mehrstufige Dimensionen
Wann und wo: Daten, Zeiten und Orte
- Flexible Datumsverarbeitung, Ad-hoc-Datumsbereiche und Jahres-zu-Jahres-Analyse
- Modellierung von Zeit als Dimensionen und Fakten
- Multinationale BI: Berichterstattung in Landessprachen, mehrere Währungen, Zeitzonen und internationale Kalender
- Verständnis von Reisen und Verläufen: Modellierung von Ereignissen mit mehreren geografischen Regionen
Warum und wie: Ursache und Wirkung
- Kausale Faktoren: auslösende Ereignisse, Empfehlungen, Werbeaktionen, Wetter und Ausnahmegründe
- Faktenbezogene Dimensionen: Beschreibungen von Transaktions- und Ereignisstatus
- Mehrwertige Dimensionen: Brückentabellen, Gewichtungsfaktoren, Auswirkungen und „korrekt gewichtete” Analysen
- Verhaltens-Tagging: Modellierung von Ursachen und Ergebnissen, Dimensionsanreicherung, Schrittdimensionen
- Agile Prozessmessung: abgeleitete Faktentabellen für die Analyse mehrerer Verben/Ereignisse
Dauer: 3 Tage
Gebühr: CHF 2'000.00
