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SAS 9.2 Update

Internationales Kursangebot

Kursdaten

Dauer:	4 Tage
Code:	WARC
Preis pro Person:	EUR 2.640 zzgl. MWSt

Termine und Orte auf Anfrage
Informationen und Kontakt unter education@ger.sas.com oder unter

06221 / 415 - 300

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Data Warehouse Architecture

Bitte beachten Sie: Dieser Kurs wird 2009 nicht mehr angeboten. Die Inhalte dieses Kurses werden jedoch in den beiden Nachfolgekursen (DIAD) und (DIDM) behandelt.

Als f�hrender Anbieter von Data Warehouse-L�sungen hat SAS die Erfahrung aus vielen Projekten geb�ndelt, optimiert und wiederholbar gemacht. Der evolution�re Ansatz von SAS vereint die Forderungen nach einem schnellen ROI f�r erste Projekte und einer langfristig unternehmensweit tragf�higen L�sung.

Kursziel
Nach dem Besuch dieses Kurses sind Sie kompetent in der Planung und Konzeption von Data Warehouse-Projekten. Sie beherrschen die Techniken zum Design und zur Modellierung von Daten und Prozessen f�r die Erarbeitung der Architektur eines Data Warehouse.

Voraussetzungen
Es werden keine SAS Kenntnisse voraus gesetzt.

Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Personen, die f�r die Planung und Konzeption von Data Warehouse-Projekten verantwortlich sind, insbesondere Data Warehouse-Architekten und -Entwickler und Data Ware-house-Projektmanager, sowie an Personen, die mit der Zusammenf�hrung von verschiedenen Datenbest�nden, der Datenmodellierung und der Konfigurierung der entsprechenden Prozesse betraut sind.

Module
Der Kurs ist softwareunabh�ngig.

Kursinhalte

Einf�hrung in die Grundlagen von Data Warehousing
Planung und Design einer integrierten Warehouse-Umgebung (Data Ware-house, Data Mart)
Die SAS Intelligence Platform Implementation Methodology: eine optimierte Vorgehensweise f�r erfolgreiche Data Warehouse-Projekte
Design- und Modellierungstechniken f�r Daten und Prozesse und ihre Einsatzgebiete:

Erlernen von verschiedenen Techniken f�r die logische und physische Datenmodellierung

Verstehen der Prozessmodellierung f�r die verschiedenen Prozesstypen

Analyse der unterschiedlichen Datenquellen und der daraus resultierenden Herausforderungen
Metadaten im Data Warehouse
�berblick �ber die verschiedenen Auswertungsm�glichkeiten eines Data Warehouse und ihr Einfluss auf das Warehouse-Design
Was sind sinnvolle Werkzeuge?
�bungen und Fallstudien sowie intensiver Erfahrungsaustausch

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