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TEDAMOH Academy - Temporal Data

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Dieses Training konzentriert sich auf Methoden und Techniken für den Umgang mit bitemporalen Daten in einem Data Warehouse. Es beinhaltet, wie man bitemporale Daten lädt und anschließend aus dem Core- Layer des Data Warehouse wieder bereitstellt.

Over time, things change - things like customers, products, accounts, and so forth. But most of the data we keep about things describes what they are like currently, not what they used to be like. When things change, we update the data that describes them so that the description remains current. But all these things have a history, and many of them have a future as well, and often data about their past or about their future is also important. Tom Johnston

Heutzutage speichern die meisten Data Warehouses bereits "eine Art Historie" der Daten. Aber was ist mit Ereignissen, die zu einem anderen Zeitpunkt stattgefunden haben als die, die das Data Warehouse für uns darstellt? Oder mit den Daten, die in der Zukunft gültig sein werden? Zum Beispiel zukünftig geplante Preise für Produkte und Waren oder Sonderpreise für Rabattschlachten oder Verkaufsaktionen wie der “Black Friday” in den Vereinigten Staaten.

Was lernen Sie?

The Big Business Man smiled. "Time," he said, "is what keeps everything from happening at once. Ray Cummings, The Girl in the Golden Atom, novel (1922)

Dirk Lerner ist der Trainer für Temporal data in a fast-changing world! In diesem Kurs wird er sich auf Methoden und Techniken für die Speicherung von bitemporalen Daten in einem Data Warehouse konzentrieren sowie darauf, wie man Daten aus dem Core-Layer des Data Warehouse herausholt, indem man Zeitachsen von bitemporalen Daten zusammenführt. Dirk zeigt bitemporale Grundlagen zum besseren Verständnis des Ladens von Daten sowie die Konzepte zur Entwicklung von SQL-Abfragen zum Einfügen und Aktualisieren von temporalen Daten innerhalb eines Data Warehouse.

Schließlich werden Konzepte zur Bereitstellung von Star Schema Dimensionen als nicht-, uni- oder bitemporale Objekte demonstriert.

Alle Module enthalten (meist reale) Beispiele und die Teilnehmer werden mehrere Übungen durchführen. Passende SQL-Tutorials werden bereitgestellt.

Generell sollte das Training als ein zwei Tages Präsenz-Training stattfinden. Wie jeder weiß, ist das zurzeit leider nicht möglich.

Meine Erfahrung mit Online-Trainings ist, dass ein ganzer Tag für alle Teilnehmer erschöpfend ist und i.d.R. nicht zielführend ist. Daher habe ich mich entschieden im Falle eines “Locationless”-Trainings die 4 Module auf insgesamt 4 Tage zu verteilen. In der Regel von 9 Uhr bis ca. 13 Uhr. Modul 1 & 2 an den ersten beiden Tagen des Event-Zeitraums und genau eine Woche später Modul 3 & 4 (Die letzten beiden Tage des Event-Zeitraums).

Modul 1 - Theorie und grundlegende zeitliche Konzepte

Inhalt

Überblick über die bitemporale Theorie und Methoden. Einführung in die grundlegenden Konzepte temporaler Daten und temporaler Modellierungsstrukturen, nicht nur im Data Vault.

  • FastChangeCo
  • Zeitliche Konzepte
  • Non-, uni- und bitemporale Terminologie und Datenmodellierungsstrukturen
  • Clock Ticks und Zeiträume
  • Allen Relationship
  • Übungen

Lernziel

Die Teilnehmer sind in der Lage, bitemporale Konzepte und Terminologie zu verstehen, bitemporale Strukturen bei der Datenmodellierung mit Data Vault anzuwenden und zeitliche Daten zu handhaben.

Zielgruppe

Anfänger und Fortgeschrittene in den Methoden, Konzepten und der Terminologie mit temporalen Daten.

Modul 2 - Vertiefung und beladen von temporalen Daten (Teil I)

Inhalt

Vertiefung der bitemporalen Theorie und Methoden. Einführung in grundlegende SQL-Konzepte zum Beladen von temporären Daten in Data Vault-Strukturen. In kleinen Teams wird der erste Teil der Allen-Relationship Schritt für Schritt erkundet.

  • Mit dem Anwendungsfall von FastChangeCo
  • Uni- und bitemporale Daten beladen (Teil I der Allen Relationship)
  • Übungen

Lernziel

Die Teilnehmer sind in der Lage, bitemporale Konzepte und Terminologie anzuwenden, um erste Varinaten temporaler Daten in ein Data Vault-Datenmodell innerhalb des Use Cases von FastChangeCo zu laden.

Zielgruppe

Sie haben bereits Kenntnisse über die Methoden, Konzepte und Terminologie von temporalen Daten (Teilnehmer von Modul 1).

Modul 3 – Temporale Daten beladen (Teil II) und temporale Schnittstellen

Inhalt

Weitere Vertiefung der bitemporalen Theorie und Methoden. Zweiter Teil der grundlegenden SQL-Konzepte zum Beladen von temporalen Daten in Data Vault-Strukturen. Auch hier findet wieder ein schrittweises Erkunden in kleinen Teams des zweiten Teils der Allen Relationship statt.

  • Mit dem Anwendungsfall von FastChangeCo
  • Bitemporale Daten beladen (Teil II der Allen Relationship)
  • Reale Fallbeispiele von eingehenden bitemporalen Schnittstellen
  • Übungen

Lernziel

Die Teilnehmer sind in der Lage, bitemporale Konzepte und Terminologie anzuwenden, um alle Varianten temporaler Daten in ein Data Vault-Datenmodell innerhalb des Use Cases von FastChangeCo zu laden. Darüber hinaus werden die Teilnehmer in der Lage sein, zeitliche Zusammenhänge in realen eingehenden Schnittstellen zu verstehen und zu handhaben.

Zielgruppe

Sie haben bereits Kenntnisse über die Methoden, Konzepte und Terminologie von temporalen Daten und sind in der Lage erste Varianten temporaler Daten zu laden (Teilnehmer von Modul 1 und 2).

Modul 4 – Temporale Daten auslesen

Inhalt

Überblick über das bitemporale Star-Schema, Fakten und Dimensionen. Einführung in die grundlegenden Konzepte temporaler Daten und temporaler Modellierungsstrukturen in einem Star-Schema und wie man es durch das Zusammenführen von Zeitlinien bitemporaler Daten befüllt, z. B. mit Data Vault Satelliten.

  • Using FastChangeCo’s Use Case
  • Merge and condense/packing temporal data
  • Provide and access temporal data through a Star Schema
  • Übungen

Lernziel

Die Teilnehmer verstehen, wie sie zeitliche Daten zusammenführen und verdichten können und sind in der Lage, zeitliche Daten in einem Star-Schema bereitzustellen.

Zielgruppe

Sie haben bereits Kenntnisse über die Methoden, Konzepte und Terminologie von temporalen Daten und sind in der Lage alle Varianten temporaler Daten zu laden (Teilnehmer von Modul 1,2 und 3).

Ist dieses Training das Richtige für Sie?

Müssen Sie mit zeitbezogenen Daten arbeiten? Möchten Sie eine strukturierte Vorgehensweise im Umgang mit diesen Daten erlernen und entsprechende Strukturen aufbauen? Wenn ja, dann ist diese Schulung für Sie geeignet.

Auch wenn Sie mit Datenbanken arbeiten, die zeitbezogene Daten unterstützen, werden Ihnen die in diesem Training erlernten Methoden helfen, die zugrunde liegende Technologie zu verstehen und die Ergebnisse zu reproduzieren.

Als Datenarchitekt, Business-Analyst, Datenmodellierer, Data-Vault-Experte, ETL-Entwickler, Data-Warehouse-Manager, BI-Experte oder BI-Berater werden Sie den größten Nutzen aus diesem Kurs ziehen.

Wenn Sie Zweifel oder Fragen haben, zögern Sie bitte nicht, uns zu kontaktieren!

Warum machen wir das?

Zunächst einmal vielen Dank an alle, die an einem meiner Vorträge über temporale Daten teilgenommen, eine meiner Schulungen besucht oder sich die Zeit genommen haben, mir zu schreiben.

Oft entstand dabei entstand der Wunsch, mehr zu über temporale Daten zu lernen! Dazu Ihr positives Feedback und Ihre Erfolgsgeschichten über bitemporale Daten in der Praxis (siehe Testimonials) sind das, was uns antreibt, dieses Training aufzubauen, durchzuführen und dabei immer besser zu werden!

Was kostet das Training?

Early Bird: Sie erhalten 15% Rabatt auf den regulären Preis sowie auf die Gruppenpreise. Die Preise werden durch den Early Bird automatisch reduziert.

Alle angegebenen Preise enthalten die gesetzliche Mehrwertsteuer von 19%. Wenn Sie ein Unternehmen in der EU (nicht Deutschland) sind, gilt für die Mehrwertsteuer das Reverse-Charge-Verfahren beim Checkout des Warenkorbs und es wird keine Mehrwertsteuer ausgewiesen.

In allen anderen Fällen wird die deutsche Mehrwertsteuer in der entsprechenden Höhe ausgewiesen.

Häufig gestellte Fragen?

Alle Häufig gestellte Fragen (FAQs) können hier nachgelesen werden.

25
Nov
2021

Temporal data in a fast-changing world!

2021-11-25 09:00 - 2021-12-03 13:00
1.695,75€
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Dieses Training konzentriert sich auf Methoden und Techniken für den Umgang mit bitemporalen Daten in einem Data Warehouse. Es beinhaltet, wie man bitemporale Daten lädt und anschließend aus dem Core- Layer des Data Warehouse wieder bereitstellt.

Heutzutage speichern die meisten Data Warehouses bereits "eine Art Historie" der Daten. Aber was ist mit Ereignissen, die zu einem anderen Zeitpunkt stattgefunden haben als die, die das Data Warehouse für uns darstellt? Oder mit den Daten, die in der Zukunft gültig sein werden? Zum Beispiel zukünftig geplante Preise für Produkte und Waren oder Sonderpreise für Rabattschlachten oder Verkaufsaktionen wie der “Black Friday” in den Vereinigten Staaten.

24
Mär
2022

Temporal data in a fast-changing world!

2022-03-24 09:00 - 2022-04-01 13:00
1.695,75€
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Dieses Training konzentriert sich auf Methoden und Techniken für den Umgang mit bitemporalen Daten in einem Data Warehouse. Es beinhaltet, wie man bitemporale Daten lädt und anschließend aus dem Core- Layer des Data Warehouse wieder bereitstellt.

Heutzutage speichern die meisten Data Warehouses bereits "eine Art Historie" der Daten. Aber was ist mit Ereignissen, die zu einem anderen Zeitpunkt stattgefunden haben als die, die das Data Warehouse für uns darstellt? Oder mit den Daten, die in der Zukunft gültig sein werden? Zum Beispiel zukünftig geplante Preise für Produkte und Waren oder Sonderpreise für Rabattschlachten oder Verkaufsaktionen wie der “Black Friday” in den Vereinigten Staaten.

22
Sep
2022

Temporal data in a fast-changing world!

2022-09-22 09:00 - 2022-09-30 13:00
1.695,75€
Temporal data in a fast-changing world!

Dieses Training konzentriert sich auf Methoden und Techniken für den Umgang mit bitemporalen Daten in einem Data Warehouse. Es beinhaltet, wie man bitemporale Daten lädt und anschließend aus dem Core- Layer des Data Warehouse wieder bereitstellt.

Heutzutage speichern die meisten Data Warehouses bereits "eine Art Historie" der Daten. Aber was ist mit Ereignissen, die zu einem anderen Zeitpunkt stattgefunden haben als die, die das Data Warehouse für uns darstellt? Oder mit den Daten, die in der Zukunft gültig sein werden? Zum Beispiel zukünftig geplante Preise für Produkte und Waren oder Sonderpreise für Rabattschlachten oder Verkaufsaktionen wie der “Black Friday” in den Vereinigten Staaten.