Ontwerpen van de Nieuwe Generatie Datawarehouses, 3-4 October 2006

This event is history, please check out our future events !

Over dit Seminar: Waarom mag u dit seminar niet missen ? | Wat is de agenda ? | Wie presenteert er ?

1. Inleiding

• Overzicht van de status van datawarehousing
• Introductie terminologie
• Van statische naar online datawarehouses

2. De Levenscyclus van het datawarehouseproject

• Bepalen van een implementatiestrategie: top down of bottom up
• Analyseren van de bedrijfsdoelstellingen
• In kaart brengen van de huidige situatie
• Selecteren van een datawarehouse-architectuur: één groot centraal datawarehouse, verscheidene werkgroep warehouses (datamarts), vele private datawarehouses, of een combinatie
• Kan Extreme Programming ingezet worden bij datawarehousing projecten ?

3. Selecteren van Business Intelligence tools

• Zes groepen BI-tools: executive reporting, managed query, OLAP, data mining, BAM en spreadsheets
• De terugkeer van executive reporting met tools van o.a. Business Objects, Cognos, Information Builders, Hyperion, Microsoft en SAS
• Marktoverzicht van OLAP tools, inclusief Applix TM/1, BusinessObjects, Cognos ReportNet en PowerPlay, Hyperion BrioQuery en Essbase, Information Builder WebFocus, Microsoft Analysis Services, MicroStrategy, Oracle Discoverer en ProClarity
• Criteria voor het selecteren van OLAP tools
• De opkomst van analytic applications; ofwel "BI out-of-the-box"
• De rol van de Enterprise Information Portal in een datawarehouse, inclusief marktoverzicht

4. Selecteren van Databaseservers

• Hoe geschikt zijn de klassieke relationele databaseservers, waaronder DB2, Informix, Oracle, SQL Server, Sybase en Teradata
• Wat is een in-memory database server ?
• Overzicht van OLAP technologie geïmplementeerd in relationele databaseservers, zoals DB2, Oracle10g en SQL Server
• Speciale database interfaces: MDX, XML for Analysis en OLE DB for OLAP
• OLAP- en datamining-functionaliteit in een relationele databaseserver

Hier ongeveer eindigt het programma voor de eerste dag, en begint het programma voor de tweede dag

5. Logisch ontwerp van datawarehouses

• Verhogen van de flexibiliteit van een informatiemodel
• De vraag- versus de aanbodgedreven analyse-aanpak
• Omgaan met feiten en dimensionale gegevens: fact-dimension diagramma's
• Identificeren van detailniveau's binnen dimensies
• Modelleren van historische gegevens: van statische naar dynamische databases
• Het star schema- en snowflake-ontwerp
• Ontwerpen vanuit universele gegevensmodellen
• De invloed van analytic applications op logisch ontwerp

6. Fysiek ontwerp van datawarehouses

• Normalisatie of denormalisatie?
• Introduceren van kunstmatige sleutels (surrogaten) - uniek binnen de database
• Hoe om te gaan met afgeleide ofwel geaggregeerde gegevens?
• Brugtabellen om hiërarchieën "plat te slaan"
• Het nut van mini- en macro-dimensionale tabellen
• Implementeren van historie door het decomponeren van tabellen
• De voordelen van nieuwe indextypes, zoals de bitmap- en multi-table-index

7. De Kwaliteit van gegevens

• Hoe en waar dienen gegevens te worden opgeschoond ?
• Hoe goed zijn data-profiling tools voor het signaleren van vervuilde gegevens ?
• Overzicht van de markt van data-profiling tools, waaronder Ascential (IBM), Human Inference, Trillium Discovery, Evoke Axio, FirstLogic IQ Insight en Business Data Quality
• Verschillen tussen data-cleaning en data-profiling tools
• Mogelijkheden en onmogelijkheden van data-cleaning tools

8. Kopiëren van Gegevens - ETL (Extraction, Transformation, and Loading)

• XML als taal om gegevens te kopiëren
• Marktoverzicht van ETL-tools, inclusief Ab Initio, Ascential (IBM), Business Objects, Cognos, Informatica, iWay, Microsoft en SAS
• Aspecten van kopiëren: extraheren, verplaatsen, filteren, opschonen, consolideren en laden
• Het synchroon houden van het centrale datawarehouse en de datamarts
• ETL versus EAI-tools: wanneer dient welk tool ingezet te worden ?
• Webservices voor het binnenhalen van externe gegevens

9. Metadata in het Datawarehouse

• Het belang van metadata voor gebruikers
• Het verschil tussen technische en bedrijfsmatige metadata
• Integratie van metagegevens in de datawarehouse-architectuur
• Standaarden voor metagegevens, zoals CWM en XMI
• Tools voor het beheer van metadata, o.a. DAG's MetaCenter, Informatica's SuperGlue en SAS

10. Samenvatting, Conclusies en Trends voor de Toekomst

• Werken met ongestructureerde gegevens: datamining op en analyses van tekst en beelden
• Webservices voor het importeren van externe gegevens
• Datawarehouses als informatiebron voor de buitenwereld