Jetzt, wo Sie den konzeptionellen Hintergrund für die Entwicklung von Data Warehouses kennen, werden Sie beginnen, Data Warehouse-Tools zu verwenden. In Modul 2 lernen Sie die multidimensionale Darstellung eines Data Warehouse kennen, die von Unternehmensanalysten verwendet wird. Sie werden das Gelernte in der Praxis und bei benoteten Problemen mit WebPivotTable, einem webbasierten Tool zur Bearbeitung von Pivot-Tabellen, anwenden. Am Ende dieses Moduls verfügen Sie über ein solides Hintergrundwissen, um Geschäftsanalysten, die eine multidimensionale Darstellung eines Data Warehouse verwenden, zu kommunizieren und zu unterstützen. Um dieses Modul abzuschließen, sollten Sie mit der Aufgabe und dem Quiz zu WebPivotTable fortfahren.

Dieses Modul legt den Schwerpunkt auf die Entwicklung von Data Warehouses. Nachdem Sie nun die von Unternehmensanalysten verwendete multidimensionale Darstellung verstanden haben, sind Sie bereit, sich mit dem Data-Warehouse-Design unter Verwendung einer relationalen Datenbank vertraut zu machen. In der Praxis muss die von Unternehmensanalysten verwendete multidimensionale Darstellung von einem Data Warehouse-Design mit einem relationalen DBMS abgeleitet werden. Sie lernen Entwurfsmuster, Probleme der Zusammenfassbarkeit, Transformationen für die Schema-Integration und Entwurfsmethodiken kennen. Sie werden diese Konzepte auf Mini-Fallstudien zum Data Warehouse-Design anwenden. Am Ende des Moduls werden Sie Data Warehouse-Designs auf der Grundlage von Datenquellen und Geschäftsanforderungen hypothetischer Unternehmen erstellt haben.

Modul 4 erweitert Ihr Wissen über die Entwicklung von Data Warehouses. Nachdem Sie die Konzepte und Praktiken des Schemadesigns kennengelernt haben, sind Sie bereit, sich mit der Datenintegrationsverarbeitung zur Befüllung und Aktualisierung eines Data Warehouse zu befassen. Der informative Hintergrund in Modul 4 umfasst Konzepte zu Datenquellen, Datenintegrationsprozessen und Techniken für den Musterabgleich und den ungenauen Abgleich von Text. Modul 4 bietet detailliertes Material über SQL-Anweisungen für die Datenintegration mit Beispielen und einer Aufgabe sowohl für Oracle Cloud als auch für PostgreSQL. Modul 4 bietet einen Kontext für die Softwarekenntnisse, die Sie in Modul 5 erlernen werden.

Modul 5 erweitert Ihr Wissen über Datenintegration aus Modul 4. Modul 5 behandelt Architekturen, Funktionen und Details zu Datenintegrationstools, um den konzeptionellen Hintergrund von Modul 4 zu ergänzen. Sie lernen die Funktionen von zwei Open Source Datenintegrations-Tools kennen, Talend Open Studio und Pentaho Data Integration. Sie werden Pentaho Data Integration in einem geführten Tutorium als Vorbereitung für eine benotete Aufgabe mit Pentaho Data Integration verwenden. Für das Tutorial und die Aufgabe benötigen Sie eine Verbindung zu einem Datenbankserver, Oracle Cloud oder PostgreSQL. Wenn Sie Zeit haben, empfehle ich Ihnen, die Aufgabe zur Datenintegration sowohl mit Oracle Cloud als auch mit PostgreSQL zu lösen.