Datenmanagement, Data Warehouse & BI
Daniela verbindet Datenmodell, ETL, Qualität, Historisierung und Kennzahlen zu einer verständlichen Daten- und BI-Landschaft.
Du baust aus verteilten Daten eine nachvollziehbare Informationsbasis mit klaren Regeln für Qualität, Transformation und Kennzahlen.
Vorlagen & Downloads
Passende Arbeitsunterlagen direkt zu Datenmanagement, Data Warehouse & BI. Jedes PDF ist einzeln erhältlich und bleibt nach dem Kauf in deinem Konto freigeschaltet.
Basiswissen
Die wichtigsten Grundlagen dieser Welt. Kurz genug, um dranzubleiben.
Daten, Information und Datenorganisation
Daten gewinnen ihren Wert erst durch Kontext, Struktur, Semantik und verlässliche Verantwortlichkeit.
Lesen →02 · 9 Min.Data Warehouse und analytische Architektur
Ein Data Warehouse integriert Daten aus verteilten Quellen und trennt analytische Auswertungen vom operativen Geschäft.
Lesen →03 · 9 Min.ETL: Extract, Transform, Load
ETL verbindet Quellsysteme mit einem konsistenten analytischen Datenbestand.
Lesen →Mehr wissen
10 ausführliche Praxis-Dossiers plus World-Playbook, Frameworks, Checklisten, Beispiele, Arbeitsblätter, Messgrössen und persönliche Hinweise aus deinem Profil.
Datenprofiling und Datenqualität
Vor Migration und Integration muss bekannt sein, wie vollständig, korrekt und konsistent die Quelldaten wirklich sind.
Datenmapping und Transformationsregeln
Mapping beschreibt nachvollziehbar, wie Quellfelder, Codes, Schlüssel und Geschäftslogik in die Zielwelt überführt werden.
Historisierung und zeitliche Gültigkeit
Analysen brauchen nicht nur den aktuellen Zustand, sondern häufig auch frühere Werte und Gültigkeitszeiträume.
KPI, Balanced Scorecard und Messbarkeit
Die DWH-Unterlagen verknüpfen Stakeholder, Präferenzen und strategische Erfolgsfaktoren mit messbaren KPI.
BI-Betrieb, Metadaten und Governance
Ein analytisches System bleibt nur verlässlich, wenn Regeln, Metadaten, Ladeprozesse und Kennzahlen kontrolliert betrieben werden.
Informationsbedarf und Management-Support-Systeme
Operative Geschäftsdaten und Managementinformationen verfolgen unterschiedliche Ziele. Management-Support-Systeme verdichten interne und externe Info…
Data-Warehouse-Architekturen und Data Marts
Data-Warehouse-Landschaften können zentral, verteilt, mehrschichtig oder mit thematischen Data Marts organisiert sein.
Fakten, Dimensionen und multidimensionale Modellierung
Analytische Modelle ordnen messbare Fakten entlang verständlicher Dimensionen wie Zeit, Produkt, Kunde, Organisation oder Region.
Star- und Snowflake-Schema
Beim Star-Schema liegen Dimensionen direkt an einer Faktentabelle; beim Snowflake-Schema werden Dimensionen stärker normalisiert.
Reporting, OLAP und Data Mining
Reporting beantwortet bekannte Fragen, OLAP ermöglicht multidimensionale Exploration und Data Mining sucht Muster oder Zusammenhänge in Daten.
Wenn dir das Basiswissen reicht, perfekt. Wenn du tiefer gehen willst, schaltest du nur diese Welt frei.
Wissen + individuelles Konzept
Wenn du beides willst, ist das Komplettpaket günstiger als zwei Einzelfreischaltungen.