Programma 'Masterclass Datawarehousing'

Het programma start om 09.30 uur en duurt tot 17.00 uur. Registratie is mogelijk vanaf 08.30 uur.
 

Ontvangst, registratie en uitreiking documentatie
   
1. Inleiding
- De status van datawarehousing en business intelligence
- Inleiding tot de gebruikte terminologie
- Nieuwe trends en hun invloed op business intelligence:
  - De opkomst van operational BI – is een online datawarehouse onontbeerlijk?
  - Analytics van ongestructureerde gegevens - text analytics en text mining
  - Cloud computing en SaaS BI
  - Nieuwe database- en opslagtechnologie, zoals analytical en NoSQL databaseservers en solid state disks

2. Levenscyclus van een datawarehouse-project
- Bepalen van een implementatiestrategie: top-down of bottom-up
- Analyseren van het beslissingsproces voordat informatiebehoeftes geanalyseerd worden
- Wat houdt agile datawarehousing in?

3. Kiezen van een Business Intelligence architectuur
- Verschillende BI architecturen, waaronder de Datawarehouse Bus Architecture, de Corporate Information Factory, DW 2.0, de Federated Architecture, de Centralized Warehouse Architecture, het Data Delivery Platform en de SaaS BI Architecture
- Wanneer zet u een Staging Area in en wanneer een Operational Data Store?
- Ontwerpen van een architectuur ter ondersteuning van operational BI
- Kunnen productiedatabases direct benaderd worden voor operational BI?
- Het gebruik van conformed datamarts
- Is het enige voordeel van MDX en kubustechnologie de versnelling van queries?
- Wat is eigenlijk Data Vault? Kan het samenleven met bestaande architecturen?
- Het integreren van een BI architectuur met Business Process Modelling

4. Nieuwe virtuele architecturen: the Data Delivery Platform and SaaS BI
- Nadelen van de klassieke business intelligence architecturen
- De essentie van het Delivery Platform: ontkoppelen van data consumers en data stores om zodoende de flexibiliteit te verhogen
- Hoe kan een klassieke BI architectuur migreren naar het Data Delivery Platform?
- Is het DDP een federated architectuur?
- De ultieme virtuele BI architectuur: SaaS BI (BIaaS)
- Wat zijn de beperkingen van SaaS BI?

5. Overzicht van tools voor rapportage en business analytics
- Categorieën BI tools, van eenvoudige query tools en reporting tools tot en met tools voor business analytics, forecasting en business process optimization
- De opkomst van analytic applications; ofwel "BI out-of-the-box"
- De rol van de Enterprise Information Portal in een datawarehouse
- Wat wordt bedoeld met (managed) self-service BI en met BI for the masses?
- Open source oplossingen van Actuate, JasperSoft, Jedox, SpagoWorld en Pentaho
- Het integreren van mashups en business intelligence: de BI mashup
- Werken met ongestructureerde gegevens: text mining en text analytics

6. Overzicht van de markt voor databaseservers en datawarehouse-appliances
- Hoe geschikt zijn klassieke relationele databaseservers, waaronder DB2, Informix, Ingres, MySQL, Oracle, Pervasive PSQL, SQL Server en Sybase voor datawarehousing?
- Overzicht van datawarehouse-appliances, waaronder die van Aster Data, EMC/Greenplum, Exasol, IBM/Netezza, Ingres/VectorWise, Kognitio, Microsoft, ParAccel, Teradata en Sun.
- Combineren van OLAP-technologie met relationele databaseservers, waaronder DB2, Oracle11g en SQL Server
- De kracht van kolomgeoriënteerde databaseservers, zoals Paraccel, Sybase IQ en Vertica
- De markt van open source databaseservers
- OLAP- en datamining-functionaliteit in een relationele databaseserver

7. Logisch en fysiek ontwerp van datawarehouses
- Verhogen van de flexibiliteit van een informatiemodel
- Hoe ontwerpt u de tabellen: genormaliseerd, gedenormaliseerd, sterschema of sneeuwvlok?
- Modelleren van historische gegevens: van statische naar dynamische databases
- Zijn sterschema- en sneeuwvlok-ontwerpen wel geschikt voor operational BI?
- Wat is de toegevoegde waarde van Data Vault?
- Bestaat relationeel modeleren eigenlijk wel?
- Hoe gaat u om met afgeleide en geaggregeerde gegevens?
- Fysiek datawarehouse ontwerp is voor specialisten

8. De kwaliteit van gegevens
- Hoe en waar dienen gegevens opgeschoond te worden?
- Hoe goed zijn data-profiling tools voor het detecteren van vervuilde gegevens?
- Marktoverzicht van data-profiling tools
- Verschillen tussen data-cleaning en data-profiling tools
- Mogelijkheden en onmogelijkheden van data-cleaning tools

9. Datalogistiek – Kopiëren en integreren van gegevens
- Batch integratie of on-demand integratie?
- Marktoverzicht van ETL tools, inclusief die van Ab Initio, IBM/Cognos, Informatica, Information Builders, Microsoft, Oracle, SAP/BO en SAS
- Kunt u data virtualization servers gebruiken voor integratie on demand?
- Wat zijn datamart generatoren, zoals Balanced Insight, BI-Ready en Kalido?
- Gebruiken van Service Oriented Architecture voor het kopiëren van gegevens
- Webservices en mashups voor het importeren van externe gegevens

10. Metagegevens en Master Data Management
- Het belang van metagegevens voor gebruikers
- Het verschil tussen technische, bedrijfsmatige en operationele metagegevens
- Wat is een Master Data Management systeem?
- Tools voor MDM, waaronder die van IBM, Kalido, Oracle en SAP

11. Samenvatting en de toekomst