Oracle Data Warehouse Grundlagen

• die Rolle von Business Intelligence (BI) und Oracle Data Warehousing heute
• die Terminologie für Oracle Data Warehousing
• die verschiedenen Technologien zum Implementieren von Oracle Data Warehouses
• Implementierung und organisatorische Fragen im Zusammenhang mit Data Warehouse-Projekten
• die unterschiedlichen Konzepte zum Modellieren von Data Warehouses
• ETL-Prozesse zum Erstellen von Oracle Data Warehouses
• Verwaltungs- und Wartungsprozesse in Verbindung mit Oracle Data Warehouse-Projekten identifizieren
• Methoden zum Aktualisieren von Warehouse-Daten
• Konzepte für Warehouse-Metadaten

1. Einheit - Business Intelligence und Data Warehousing unter Oracle

• Business Intelligence und Data Warehousing
• Grundlagen zum Thema Business Intelligence (BI)
• Data Warehouse und OLTP (Online Transaction Processing) – ein Vergleich
• Betriebswirtschaftliche Faktoren für Data Warehouses
• Business Intelligence- und Data Warehousing-Lösung von Oracle
• Management-Informationssysteme und Decision Support-Systeme (DSS)

2. Einheit - Konzepte und Terminologie für Oracle Data Warehouses definieren

• Gebräuchliche Oracle Data Warehouse-Definitionen
• Eigenschaften und Merkmale von Oracle Data Warehouses
• Komponenten für Entwurf und Implementierung von Oracle Data Warehouses
• Komponenten eines Oracle Data Warehouse
• Oracle Data Warehouses und Data Marts – Vergleich
• Abhängige und unabhängige Data Marts
• Typische Data Warehouse-Komponenten
• Entwicklungsmethoden für Warehouses
• Prozesskomponenten von Data Warehouses und zugehörige Objekte

3. Einheit - Oracle Data Warehouse-Projekte planen und verwalten

• wichtige Finanzfragen berücksichtigen
• Return on Investment (ROI) und zugehörige Kosten
• Unterstützung des Unternehmens sichern
• die Unternehmens- und Benutzeranforderungen ermitteln
• die Datenzugriffsanforderungen identifizieren
• Implementierungsanforderungen von Oracle Data Warehouses

4. Einheit - Oracle Data Warehouses modellieren

• Datenstrukturen der Data Warehouse-Umgebung beschreiben
• Oracle Data Warehouse-Datenbank – Entwurfsphasen
• das Geschäftsmodell definieren
• das Dimensionsmodell definieren
• das Physische Modell definieren
• Oracle Database-Architektur – Vorteile
• die Datenpartitionierung und Indizierung
• Star-Abfrageoptimierung
• Parallelität, Aggregatdaten und Query Rewrite

5. Einheit - Oracle Data Warehouses erstellen: Daten extrahieren

• die Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse
• die Daten extrahieren
• verschiedene Datenquellen prüfen
• Extraktionstechniken und -methoden identifizieren
• die Extraktionsprozesse entwerfen
• die Extraktions-Metadaten verwalten
• Mögliche Probleme bei ETL untersuchen und ETL-Qualität sichern
• ETL-Lösung von Oracle untersuchen

6. Einheit - Oracle Data Warehouses erstellen: Daten transformieren

• Transformation definieren
• Mögliche Staging-Modelle untersuchen Datenanomalien und Transformationsroutinen
• verschiedene Fragen zur Datenqualität
• Transformationstechniken Metadaten zur Transformation verwalten
• die Transformationsprozesse entwerfen

7. Einheit - Oracle Data Warehouses erstellen: Warehouse-Daten laden

• Daten in das Warehouse laden
• Datenaktualisierungsmodelle
• den Ladeprozess erstellen
• die Ladetechniken
• die Nachverarbeitung geladener Daten
• die Datenintegrität überprüfen

8. Einheit - Oracle Data Warehouse-Daten aktualisieren

• Geänderte Daten erfassen und anwenden
• Anforderungen zum Laden im Batch-Modus
• Geänderte Daten zum Aktualisieren erfassen
• Methode zum Erfassen geänderter Daten wählen
• Change Data Capture- und Aktualisierungsmechanismen in Oracle
• Änderungen auf Daten anwenden
• Einschränkungen der Methoden zum Anwenden von Änderungen
• Daten löschen und archivieren. Auswahlkriterien für ETL-Werkzeuge

9. Einheit - Oracle Metadaten Trail anlegen

• Oracle Data Warehouse Metadaten – Definition
• die Metadatentypen – DETAILS
• verschiedene Metadatenstrategien entwickeln
• die Metadaten-Verwaltungswerkzeuge
• Übliche Oracle Warehouse Metadaten

10. Einheit - Oracle Data Warehouses verwalten und warten

• den Übergang zur Produktion verwalten
• eine Pilotversion des Data Warehouse umsetzen
• die Unterstützung nach der Implementierung
• das Wachstum verwalten
• eventuelle Performance-Probleme des Data Warehouse identifizieren und beseitigen

Oracle Administration

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