Sessionsdetails

Vortrag: Mi 5.4

Datum: Mi, 26.06.2019

Uhrzeit: 16:45 - 18:15

Logical Modeling Workshop-Mapping the information in your business!

Uhrzeit: 16:45 - 17:30

Vortrag: Mi 5.4 1)

Sprecher:

Remco Broekmans

We will use the ELM workshop as an interactive, facilitated, business-driven design session to map the information in your business. This results in a documented design ready to fit your Data Warehouse model. This session will not only learn you what an Ensemble Logical Model is and why it is good for use as pattern for the data warehouse but will also give you a sneak preview on how to run the ELM Workshop. As we believe in learning by doing this will be an interactive session where we will create a data model based upon a simple business case.
We will also introduce the Data Vault basics as the leading model pattern within Ensemble Modeling.

Target Audience: business and IT professionals with a need for information
Prerequisites: none - open mind for new methods
Level: Advanced

Fragen zu Risiken und Nebenwirkung von Data Vault? Fragen Sie Ihren Arzt oder Datenmodellierer!

Uhrzeit: 17:30 - 18:15

Vortrag: Mi 5.4 2)

Sprecher:

Oliver Cramer

Dirk Lerner

Michael Müller

Einreichen Ihrer Data Vault Modellierungsfragen und -herausforderungen bis 10 Tage vor der TDWI Konferenz an (wolfgang.reuter@sigs-datacom.de) oder bei einfacheren Fragen auch direkt vor Ort. In einer Podiumsdiskussion werden Lösungsansätze unterschiedlicher Art von den Experten Oliver Cramer, Dirk Lerner und Michael Müller vorgestellt und gemeinsam diskutiert.

Zielpublikum: Beteiligte an einem Data Vault-Projekt, sowie alle, die planen sich demnächst an einem Data Vault-Projekt zu beteiligen

Voraussetzungen: Kenntnisse der Data Vault-Modellierung

Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract
Eine Expertenaussage hilft. Manchmal. Hier sind es drei Experten und es wird sichtbar, wo die Unterschiede liegen und welche Motivation hinter den Ansätzen liegt. Jeweils mit einem Augenzwinkern präsentiert. Eine schnelle und komprimierte Data Vault-Fortbildung an eigenen und bekannten bzw. realen Problemstellungen.