Adventorial - Ein Online Themen Special Data Vault
Geschäftsanforderungen oder neudeutsch gesprochen Business Needs verändern sich in heutigen Unternehmen in sehr kurzen Intervallen. Was gestern noch als gesetzt galt, kann morgen schon wieder vorbei sein. Fachabteilungen fordern in immer kürzeren Abständen die Bereitstellung geeigneter Daten, um Entscheidungen zu treffen. Feste und starre Regeln werden bewusst gebrochen, um etwas Neues zu entdecken.
Data Vault im Einsatz beim Gutenberg Rechenzentrum
Im Rahmen einer umfassenden Neugestaltung entsteht beim Gutenberg Rechenzentrum in Hannover eine neue Data-Warehouse-Architektur für ein Standardprodukt, das als Analyse-Komponente für die ERP-Verlagslösung des GRZ zum Einsatz kommt. Heterogene Kundenanforderungen, Customizing der ERP-Komponenten sowie ein gefoderter hoher Grad an Flexibilität und kundenindividueller Ausgestaltung spiegeln sich in einer Hub-and-Spoke-Architektur mit einem als Data Vault modellierten Core Warehouse und mehrdimensionalen Data Marts wider.
Neue Wege in der Datenmodellierung
Geschäftsanforderungen oder Business Needs verändern sich in heutigen Unternehmen in sehr kurzen Intervallen. Was gestern noch als gesetzt galt, kann morgen schon wieder vorbei sein. Fachabteilungen fordern in immer kürzeren Abständen die Bereitstellung geeigneter Daten, um Entscheidungen zu treffen. Feste und starre Regeln werden bewusst gebrochen, um etwas Neues zu entdecken.
Veranstaltung: 27. TDWI Roundtable Hannover
Datum: 27. Mai 2025 - Uhrzeit: 15:00 -19:00 Uhr
Ort: Hochschule Hannover, Fakultät IV, 1H.0.01, Germany
Vortrag: Data Engine Thinking: Wertschöpfung aus Daten
Speaker: Dirk Lerner
Wie werden aus Daten echte Werte? Mit Data Engine Thinking schaffen Sie flexible Lösungen, die Veränderungen und neue Erkenntnisse meistern. Anhand praktischer Beispiele zeigen wir, wie Datenlösungen wirklich zukunftssicher werden.
Konferenz: Global Data Summit 2025
Datum: 23. Juni 2025 - Uhrzeit: 10:20 - 10:40 Uhr
Ort: Harpa Concert Hall and Conference Centre - Reykjavík, Iceland
Vortrag: Data Engine Thinking: Zukunftssichere Datenlösungen
Speaker: Dirk Lerner
Wie werden aus Daten echte Werte? Mit Data Engine Thinking schaffen Sie flexible Lösungen, die Veränderungen und neue Erkenntnisse meistern. Anhand praktischer Beispiele zeigen wir, wie Datenlösungen wirklich zukunftssicher werden.
Konferenz: TDWI München 2025
Datum: 25. Juni 2025 - Uhrzeit: tbd
Ort: MOC München, Germany
Vortrag: Bitemporalität als Grundprinzip: Der Data Engine Thinking-Ansatz
Speaker: Dirk Lerner
Temporale Daten sind essentiell für moderne Datenlösungen. Diese Session zeigt, wie Data Engine Thinking die Implementierung bitemporaler Daten erleichtert - nicht nur als technisches Feature, sondern als integraler Bestandteil des Data Engine Ansatzes.
Konferenz: TDWI München 2025
Datum: 25. Juni 2025 - Uhrzeit: tbd
Ort: MOC München, Germany
Vortrag: Grundlagen erfolgreicher Datenhistorisierung: Voraussetzungen und Mehrwert bitemporaler Konzepte
Speaker: Dirk Lerner
Bitemporale Daten erfordern spezifische Grundlagen. Diese Session beleuchtet die notwendigen Voraussetzungen zur erfolgreichen Implementierung bitemporaler Konzepte und demonstriert anhand praxisnaher Beispiele deren Vorteile für datengetriebene Unternehmen.
Konferenz: TDWI München 2025
Datum: 24./25. Juni 2025 - Uhrzeit: tbd
Ort: MOC München, Germany
Vortrag: Datenmodellierung und Kettlebell - eine Analogie
Speaker: Dirk Lerner
Datenmodellierung trifft Kettlebell-Training: Was haben Präzision, Stärke und Fokus gemeinsam? Mehr, als du denkst! Eine humorvolle Analogie zwischen Sport und Daten, die zum Nachdenken anregt.
Liebe Data Vaulter,
anhand eines Themas wollen und sollen wir kontrovers anhand der aufgestellten These über einen Themenkomplex oder Sachlage aus der großen weiten Welt des Data Vault diskutieren.
Vorschläge zu Themen oder bei Bereitschaft einen Impulsvortrag zu halten könnt ihr euch an mich wenden.
Das Treffen findet in einer zwanglosen Atmosphäre statt, dient dem Austausch von Ideen, Fragen und Thesen! Aber auch dem Netzwerken, sich kennenlernen oder Bekanntschaften aufzufrischen.
So long,
Euer Dirk
Bettina Feichtinger und Patrick Pähler zeigen uns in unserem 35. Frankfurter TDWI Roundtable wie in einem Data Warehouse mit automatisierten, datengetriebenen Testdesign eine Paradigmenwechsel stattfindet.
Dieser Paradigmenwechsel führt dazu Daten statt Software zu testen, hierfür die erwarteten Ergebnisse zu formulieren und sich auf die Unterstützung der täglichen Informations- und Entscheidungsbedarfe zu fokussieren.
In dieser Präsentation zeigt Kim de Vries zwei Anwendungsfälle, welche die erfolgreiche Umsetzung einer Marketingstrategie im Kontext eines Großunternehmens demonstrieren und Möglichkeiten für unabhängige Berater aufzeigen.
Denn: Auf den ersten Blick haben Datenmanagement und Marketing nicht viel gemeinsam.
Beim Datenmanagement geht es darum, wie man Daten organisiert, erfasst, speichert, sichert, ihre Qualität gewährleistet und bereitstellt, um daraus einen entsprechenden Nutzen zu ziehen. Daten sind ein wichtiger Vermögenswert des Unternehmens, um bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Aber es ist schwierig, dies den Beteiligten zu erklären.
In dieser Session gibt Dirk Lerner einen Einblick in die Anwendungsfälle bitemporaler Daten und warum diese für die heutigen Geschäftsanforderungen wichtig und grundlegend sind. Anschließend visualisiert er anhand eines einfachen Beispiels die Vorgehensweise bei der bitemporalen Historisierung von Daten. Schließlich stellt Dirk die verfügbaren Technologien vor, die bereits eine (bitemporale) Historisierung von Daten implementiert haben.
Viele Data Warehouse-Projektteams denken heute über die Automatisierung der Prozesse nach. Wie kann man die immer gleichen Aufgaben vereinfachen, diese einem Automatismus überlassen und möglichst wenig dauerhaften Aufwand in die Entwicklung stecken? Das Verlangen nach einer Lösung, einem Automatisierungswerkzeug ist dann meist sehr schnell vorhanden.
Was sind genau temporale Daten? In dieser Session gibt Dirk Lerner einen Einblick was temporale Daten sind und warum Daten für bestimmte geschäftlichen Szenarien eine Frage der Zeit sind.
Mit einfachen Beispielen visualisiert Dirk anhand dieser geschäftlichen Szenarien die Unterschiede in den temporalen Vorgehensweisen zur Historisierung von Daten und deren Auswirkungen.
Schließlich stellt Dirk Lerner die heute verfügbaren Technologien vor, die eine (bitemporale) Historisierung von Daten implementiert haben.
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