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Coaching,
Academy &
Consulting.
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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Vergangenheit, Gegenwart, Zukunft: Daten jenseits der Gegenwart
Teil 2 endete mit einem Satz von Diego: „Zeitreisen gehen auch vorwärts. Rückwirkende Buchungen, geplante Preise, Szenarien für die Zukunft." Genau da steigen wir jetzt ein.
Zeitreisen im Data Warehouse: Der technische Kern der Bitemporalität
Der erste Teil endete mit einem Versprechen: Damit zwei Zeitlinien sauber ineinandergreifen, müssen ihre Zeitperioden in eine klare Beziehung zueinander gebracht werden. Genau diese Mechanik schauen wir uns jetzt an.
Wenn Daten nicht sauber ankommen: Late Arrivals und Korrekturen
Es gibt eine Frage, die in jedem Workshop früher oder später kommt: „Brauchen wir diese Komplexität wirklich?" Gemeint ist die bitemporale Historisierung – zwei Zeitlinien statt einer, ein paar Spalten mehr, mehr Logik beim Laden. Die Frage ist berechtigt.
Weiterlesen …Als langjähriger Partner der TEDAMOH GmbH möchten wir unsere Begeisterung und Anerkennung für die Zusammenarbeit in unserem Smart Factory-Projekt zum Ausdruck bringen. Eine unserer herausragenden Leistungen war die erfolgreiche Implementierung einer vollautomatischen Produktionslinie in unserem Werk in Bamberg.
Weiterlesen …Zunächst einmal möchte ich betonen, dass die DMC-Vorbereitung eine herausfordernde, aber absolut lohnende Erfahrung war. Um die Prüfung erfolgreich zu bestehen, habe ich mich auf verschiedene Methoden konzentriert:
Weiterlesen …Das Training ist sehr zu empfehlen, weil die Komplexität und der Mehrwert der Modellierung deutlich wird. Zudem ist es umfangreich und deckt alle Modellierungsaspekte ab. Modellierung nutzt jedem!
Weiterlesen …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.



