Tietovarastokannan mallinnus poikkeaa operatiivisten kantojen suunnittelusta.
Tähtimalli (star schema) eli dimensionaalinen suunnittelu on tärkeä datamarttien suunnittelumenetelmä, jossa on tehtävä tärkeitä
tietojen historiointiin liittyviä päätöksiä (kuten surrogaatttien käyttötapa).
Kurssilla esitellään selkeästi koottuna 10 eri tapaa hoitaa dimensioiden muutokset.
Keskitetylle tietovarastolle (EDW) on oma, tähtimallista poikkeava suunnittelumenetelmänsä, jonka myös käymme läpi.
Käsittelemme lisäksi summausmenetelmiä ja tietojen latausnäkökohtia.
Kurssilla opitaan soveltamaan uusia suunnittelumenetelmiä käytäntöön esimerkkien ja runsaiden käytännön harjoitusten muodossa.
Kurssilla käydään läpi kouluttajan monien hankkeiden myötä kertyneitä käytännön kokemuksia.
- tietovarastokanta vs. operatiivinen kanta sekä suunnittelun erot
- DW-tyypit (EDW, datamart, OLAP, ODS, Staging area, Real-time DW)
- arkkitehtuurit suunnittelun kannalta
- erot "perinteiseen” käsiteanalyysiin
- kokonaisuudesta osiin
- ajallisuuden ja historioinnin huomioon ottaminen
- moniulotteisuuden merkitys
- dimensiohierarkiat, normalisointipohdintoja
- star schema, snowflake schema, tähtimallin variaatiot
- hitaasti muuttuvien dimensioiden hoito - 10 erilaista tapaa
- surrogaattien käyttö – edut ja ongelmat – kokemuksia
- myöhään saapuvat muutokset / muuttuvat faktat
- pvm- ja aika-dimensiot
- tähtimalliharjoituksia
- vaiheistus ja tasot
- ajallistaminen
- keskitetty DW vai tähtimalli
- harjoituksia
- summaustekniikat
- normalisointi, denormalisointi
- mitkä seikat vaikuttavat
- indeksointi
- latausmenetelmät ja vaihtoehdot
- ETL-prosessin suunnittelusta ja kuvaamisesta
- tähtimallin surrogaattien hoitaminen, algoritmit
Kurssi sisältää aamu- ja iltapäiväkahvit sekä lounaat.
Kouluttaja:
Ari Hovi
Ajankohta, paikka- ja hintatiedot