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Ein neues Datenmodell für das Data Warehouse ist notwendig, aber wie modelliert man Daten? Temporale Daten verstehen und dazu Methoden und Techniken erlernen? Oder eine Zertifizierung zur Datenmodellierung?

Bei all dem unterstützen wir mit Coaching, unserer Academy oder mit Consulting!

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TEDAMOH Team - Stephan, Kim und Dirk

Leere Papierblätter für Notizen bei Seminaren in der TEDAMOH Academy - Photo by Brandi Redd on Unsplash

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Article

  • 13 Tipps, um Ihr Data-Vault-Projekt scheitern zu lassen!

    13 Tipps, um Ihr Data-Vault-Projekt scheitern zu lassen!

    Wie Sie erfolgreich jede Ebene des Data Warehouse torpedieren


    Sie sind erfolgsverwöhnt und haben das ewige Schulterklopfen satt? Sie wollen nicht auch noch bei Ihrem ersten Versuch zur Umsetzung eines Data-Vault-Projekts so erfolgreich sein, dass alle Kollegen neidisch werden?

    Hier bekommen Sie 13 praxiserprobte Tipps, wie Sie Ihr Data-Vault-Projekt erfolgreich scheitern lassen.

  • Andventorial - Die moderne Antwort

    Ein Online Themen Special Data Vault - Adventorial - Data Vault heißt die moderne Antwort

    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.

  • Articles

    My articles

    All articles I wrote about data warehousing, Data Vault, data modeling and more.

    Enjoy reading and your comments are welcome.

  • Das Ziel: ganzheitliche Gestaltung

    Das Ziel: ganzheitliche Gestaltung

    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.

  • Data Vault heißt die moderne Antwort

    Data Vault heißt die moderne Antwort

    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.

  • Fact-Oriented Modeling

    Information Modeling in natürlicher Sprache

    Information Modeling in Natural Language


    Fact-Oriented Modeling (FOM) is a family of conceptual methods in which facts are precisely modeled as relationships with any number of arguments. This type of modeling enables easier understanding of the model because natural language is used to create the data model. This also fundamentally differentiates FOM from all other modeling methods. This approach sounds new and exciting. However, it goes back to the 1970s in its basic features.

  • Faktenorientierte Modellierung

    Information Modeling in natürlicher Sprache

    Information Modeling in natürlicher Sprache


    Fact-Oriented Modeling (FOM) ist eine Familie von konzeptuellen Methoden, bei denen die Fakten präzise als Beziehungen mit beliebig vielen Argumenten modelliert werden. Diese Art der Modellierung ermöglicht ein einfacheres Verständnis des Modells, da zur Erstellung des Datenmodells natürliche Sprache verwendet wird. Dies unterscheidet FOM auch grundlegend von allen anderen Modellierungsmethoden. Dieser Ansatz hört sich neu und spannend an. Er geht jedoch in Grundzügen bereits in die 1970er-Jahre des vorigen Jahrhunderts zurück.

  • Model-Driven Decision Making

    Model-Driven Decision Making

    FastChangeCo und seine schnelle Veränderung mit einem anpassungsfähigen Cloud Data Warehouse


    Das fiktive Unternehmen FastChangeCo hat eine Möglichkeit entwickelt, nicht nur Smart Devices herzustellen, sondern auch die Smart Devices als Wearables in Form von Bio-Sensoren auf Kleidung und Lebewesen auszudehnen. Bei jedem dieser Geräte entsteht eine große Menge an (sensiblen) Daten, genauer gesagt: durch die Aufzeichnung und Aufbereitung sowie die Auswertung personen- und umweltbezogener Daten.

  • Publications

  • Shared Data in einer virtuellen Architektur

    Shared Data in einer virtuellen Architektur

    Hybrides Data Warehouse am Beispiel von Data Vault


    In der heutigen BI-Welt müssen Anforderungen der Fachbereiche und gesetzliche Vorgaben sowie die Wünsche der Nutzer von Smart Devices an personenbezogenen Daten in Einklang gebracht werden. Anhand des fiktiven Unternehmens FastChangeCo sollen im Folgenden die Herausforderungen an den Schutz der Daten sowie die Umsetzung aufgezeigt werden. FastChangeCo hat eine Möglichkeit entwickelt, nicht nur Smart Devices herzustellen, sondern auch die Smart Devices als Wearables in Form von Sensoren auf Kleidung auszudehnen.

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Der Wissensaufbau im Team, die Identifikation mit und das Vertrauen in das Datenmodell sind entsprechend hoch. Das ist sehr gut, denn auf unserem Weg, ein datengetriebenes Unternehmen zu werden, stehen wir vor großen Herausforderungen.

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Dirk Lerner ist mit seiner Expertise als Coach für Data Vault und flexiblen Data Warehouse Architekturen uneingeschränkt zu empfehlen.

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Die Data Modeling Certification (DMC) hat mir sehr dabei geholfen einen Überblick über die verschiedenen Datenmodellierungskategorien zu erlangen und nach meinen praktischen Erfahrungen nochmal mein theoretisches Wissen zu vertiefen.

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