EXPERTENSEMINAR: Erfolgreiche Entwicklung von Oracle Data Warehouses

Ein DWH mit Oracle-Technologie zu erstellen, ist einfach. Doch ein effizientes und erweiterbares Data Warehouse zu entwickeln und über Jahre zu betreiben, ist nicht ganz trivial. Das DWH muss ändernden fachlichen Anforderungen, steigenden Datenmengen und hohen Performanceanforderungen gerecht werden. Dazu sind eine saubere Architektur, ein geeignetes Datenbankdesign sowie der geeignete Einsatz der vorhandenen Datenbank-Features notwendig. Dieses Seminar bietet zahlreiche Praxistipps aus mehr als 20 Jahren DWH-Erfahrung und zeigt, wie man mit den aktuellen Oracle-Versionen moderne DWH-Systeme entwickeln und betreiben kann.

Agenda (vorläufig):

1. Positionierung

•     - Warum brauchen wir (noch) ein Data Warehouse?
  
•     - OLAP versus OLTP
  
•     - Data Warehouse versus Data Lake
  

2. DWH-Architektur

•     - Typische DWH-Architektur, DWH-Layers
  
•     - Verschiedene Architekturvarianten
•     - Persistente und virtuelle DWH-Layers

 3. Datenmodellierung im Data Warehouse

•     - Dimensionale Modellierung
  
•     - Head/Version Modeling
•     - Data Vault Modeling

  4. Effiziente ETL-Prozesse

•     - ETL-, ELT- und DWA-Tools
  
•     - Mengenbasierte Verarbeitung
•     - Parallel DML und Direct-Load Insert
•     - Partition Exchange im ETL-Prozess
•     - Optimizer-Statistiken im Ladeprozess
•     - Generelle Performancetipps zu ETL

  5. Abfrageoptimierung in Data Marts

•     - Bitmap Indexes und Star Transformation
  
•     - Materialized Views und Query Rewrite
•     - Oracle Database In-Memory

  6. Physisches Datenbankdesign für Data Warehouses

•     - Indexierung im Data Warehouse
  
•     - Das Dilemma von Constraints
•     - Geeigneter Einsatz von Partitionierung
•     - Data Compression
•     - Crashkurs für Nicht-DBAs: Datenbankkonfiguration im DWH

  7. Cloud Data Warehousing

•     - Cloud oder On-Premises? Anwendungsfälle im DWH-Umfeld
  
•     - Oracle Autonomous Data Warehouse

  8. Analytische Abfragen

•     - Analytische Funktionen
  
•     - SQL Pattern Matching
•     - Analytic Views
  

Zielgruppe:

DWH-Architekten, Datenmodellierer, ETL-Entwickler, BI-/Reporting-Entwickler

Vorkenntnisse:

SQL-Kenntnisse, DWH-Grundlagen, Grundkenntnisse der Oracle-Datenbank

Welche Fähigkeiten erlangen die Teilnehmer:

Die Teilnehmer wissen, wie ein modernes Data Warehouse aufgebaut ist und welche Möglichkeiten dazu in der Oracle-Datenbank zur Verfügung stehen. Sie sind in der Lage, die entsprechenden Features in ihren eigenen DWH-Projekten anzuwenden.

technische Voraussetzungen (Notebook):

Laptop mit Browser genügt
Es werden voraussichtlich ein paar kleinere Workshops mit Collaboration-Tools wie Miro oder Kahoot gemachen. Oracle-DB wird für die Übungen nicht benötigt.

Dozent:

Dani Schnider, Trivadis AG
In den letzten 20 Jahren war Dani als Referent bei Trivadis Training für verschiedene Oracle-Kurse über SQL, PL/SQL, New Features für Entwickler, SQL-Optimierung, Data Warehousing) im Einsatz.
Der Kurs Data Warehousing mit Oracle dient als Basis für dieses Expertenseminar und wird durch ergänzende Informationen aus verschiedenen Vorträgen erweitert, die Dani an DOAG- und anderen Konferenzen gehalten hat.