Training Dimensioneel Modelleren - Stermodelleren - Kimball

Dimensioneel modelleren

Met de grote hoeveelheden data en de mogelijke complexiteit daarvan in data analyse en BI rapportages voldoen de traditionele data modellen niet meer. Met het oog op gebruiksvriendelijkheid, eenvoud van modelleren en performance is het dimensionele model, of stermodel de standaard geworden om gegevens te ontsluiten in data warehouses.

Tijdens de training Dimensioneel Modelleren

In de training Dimensioneel Modelleren hoe je dimensionele modellen maakt op basis van grote datasets. Je leert om een stermodel te ontwerpen, vanuit user- en business requirements en deze toe te passen in data warehouses.

Je gaat deze technieken toepassen in de praktijk. Je ontwerpt zelf stermodellen op basis van aansprekende praktijkcases, of indien beschikbaar, je eigen praktijkcase. Daarnaast is er veel aandacht voor mogelijke architectuur, praktische valkuilen en best practices.

De volgende onderwerpen worden tijdens de training Dimensioneel Modelleren behandeld:

• Introductie in dimensioneel modelleren
• Verschillen tussen multidimensionele modellen en relationele modellen
• Overzicht van architectuur voor dimensionele modellen
• • Data warehouse
  • Data Mart
  • Data Vault
  • OLAP tools
  • Rapportage tools
• (De)normalisatie in sneeuwvlok- of sterschema's
• Werken met feiten- en dimensietabellen
• Werken met dimensies
• • Causaal
  • Heterogeen
  • Monster
  • Mini
  • Gedegenereerd
• Werken met attributen
• OLAP technieken en ontwerp
• Historie in een data warehouse
• • Mutaties in dimensies
  • Minidimensies en historie
  • Join navigatie, aggregaat navigatie
• ETL processen
• • Werken met meta-data
  • Staging
• Praktijk: Ontwerpen van een stermodel vanuit user requirements
• Tips en trucs