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.
Upcoming Talks – Join Me!
Here’s a sneak peek at my upcoming talks—exciting topics, inspiring insights, and valuable takeaways await you. If you’d like to book me for a talk, feel free to reach out!
Conference: Global Data Summit 2025
Date: June 23, 2025 - Time: 10:20 - 10:40 AM
Location: Harpa Concert Hall and Conference Centre - Reykjavík, Iceland
Presentation: Data Engine Thinking
Speaker: Dirk Lerner
Data tells stories – when understood in the right context. However, it often remains just "stuff" that we cannot use meaningfully. Data Engine Thinking aims to change this: It's about developing data solutions that are flexible, robust, and adaptable – just like the requirements that challenge businesses daily.
Past Talks – What’s Been Happening
Many stages, many cities, and countless amazing audiences — here’s a look at some of my past talks. From industry conferences to interactive events, it’s been an incredible journey. Maybe we’ll see each other at the next one?
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 this presentation, Kim de Vries shows two use cases that demonstrate the successful implementation of a marketing strategy in the context of a large company and highlight the opportunities for independent consultants
Because: at first glance, data management and marketing don't have much in common.
Data management is about how to organize, capture, store, secure, ensure the quality of, and provide data in order to derive appropriate benefits from it. Data is an important corporate asset for making better business decisions. But it is difficult to explain this to stakeholders.
In this session Dirk Lerner will give an insight into bitemporal data use cases and why they are important and fundamental to today's business requirements. Afterwards he visualizes the procedure of bitemporal historization of data using a simple example. Finally, Dirk presents the available technologies that have already implemented a (bitemporal) historization of data.
Many data warehouse project teams today are considering the automation of processes. How can you simplify the same tasks over and over again, leave them to an automatism and put as little permanent effort into development as possible? The desire for a solution, an automation tool, is then usually very quickly present.
What exactly is temporal data? In this session, Dirk Lerner provides insight into what temporal data is and why data is a matter of time for certain business scenarios.
With simple examples, Dirk uses these business scenarios to visualize the differences in temporal approaches to historizing data and their implications.
Finally, Dirk Lerner presents the technologies available today that have implemented (bitemporal) historization of data.
Ready for the age of digitization?
In addition to the theoretical basics, Stephan Wund provides a practical insight into the methods of data profiling in the context of data quality management. For the automated derivation of business rules required for this purpose for the continuous and repeated measurement of data quality, he presents rule mining, a method from machine learning.
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