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Agiles Data Warehouse mit Data Vault

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Heute müssen Data Warehouse (DWH) Architekten flexibel auf neue Datenströme reagieren können. Mit den historisch verbreitetsten Modellierungsmethoden nach dem Stern- oder Snowflake-Schema stoßen DWH-Experten dann oft an Ihre Grenzen. Denn Fachabteilungen erwarten eine immer schnellere Bereitstellung von Wissen aus neuen Datenquellen. Auf Basis von detaillierten Datenvisiualisierungen und Analysen entstehen die Grundlagen und Erkenntnisse für datengetriebene Entscheidungen.

Nicht nur deswegen heißt der Rising Star im DWH-Umfeld daher Data Vault. Die innovative Data Warehouse-Modellierung verspricht wieder zeitgerechte Entwicklungen bzw. ein optimiertes time-to-market.

Erfahren Sie in unserem Meet & Eat alles über die Vorteile von Data Vault wie z.B.:

  • einfache Skalierbarkeit des (E)DWH
  • optimierte Entwicklungsgeschwindigkeit bei neuen Business-Anforderungen
  • schnellerer ROI

Lernen Sie von unserem Experten …

  • welche Rolle Hubs, Links und Satelliten bei Data Vault spielen
  • wie eine moderne (E)DWH-Architektur mit Data Vault ausschaut
  • welche Unterschiede es zu den bisher etablierten Methoden gibt
  • wieso Data Vault eine detaillierte Historisierung ermöglicht
  • warum Data Vault auch optimal für Big Data und Data Streaming ist

Agenda

  1. Data Vault – so funktioniert es:
    • Hubs, Links und Satelliten
    • ETL-Prozesse für Data Vault
  2. Data Warehouse neu gedacht – Flexibilität für agile Umgebungen
  3. Gelöst: das Problem der Historisierung
    • Revisionssicher auditierbar
    • Reporting: Gehen Sie auf „Zeitreise“
  4. Framework für die Erstellung eines agilen Data Warehouse

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