TDWI Blog

DWH-Entwicklung im Umbruch

Immer mal wieder werde ich gefragt: Was muss ein guter Data Warehouse (DWH) Entwickler oder eine gute Entwicklerin können? Als ich vor über zehn Jahren in die DWH-Entwicklung einstieg, stellte ich die gleiche Frage. Die Antwort damals lautete: Lies mal die Bücher von Kimball (Stichwort „Dimensionale Modellierung“) und lerne SQL (SQL impliziert dabei auch Grundkenntnisse der relationalen Datenbanktheorie). Das sind beides ziemlich universelle Grundlagen, die auch heute noch zum Grundwortschatz eines jeden DWH-Entwicklers gehören sollten. In diesem Beitrag gehe ich der Frage nach, was im Jahr 2020 so alles von DWH-Entwicklern verlangt wird.

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Data Governance – Grundlagen, Konzepte und Anwendungen

Ab Juni neu im TDWI Buchprogramm: In Zeiten zunehmender Digitalisierung findet heute fast jedes physische Objekt der realen Welt seine digitale Entsprechung in Form von Daten. Vor diesem Hintergrund erweist es sich als kaum verwunderlich, dass den Daten eine zunehmend steigende Bedeutung zukommt. So werden Daten kaum noch als notwendiges Übel verstanden, dem es mit den Mitteln der „Elektronische Datenverarbeitung (EDV)“ zu begegnen gilt, sondern vielmehr als Rohöl des 21. Jahrhunderts, das als unerlässlicher Schmierstoff die Rotation der Räder einer globalen Wirtschaft ermöglicht.

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Umsetzung eines Data Lakes | TDWI Young Guns Beitrag

Durch die Einführung eines Data Lakes öffnet sich für Unternehmen die Möglichkeit, nahezu unbegrenzte Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aus unzähligen Quellen zu speichern ohne Rücksicht darauf, ob und wie diese Daten in Zukunft genutzt werden können. Durch seine Beschaffenheit fördert ein Data Lake das Experimentieren und die Datenexploration durch einen breiteren Kreis an (Nicht-)Analysten und (Citizen) Data Scientists. Doch wie geht man mit den organisatorischen und personellen Herausforderungen bei der Einführung eines Data Lakes um, nachdem die strategische Entscheidung gefallen und ein Business Sponsor gefunden wurde?

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Data Lake – eine Bestandsaufnahme in drei Akten: Architektonische Fragestellungen (2)

Nachdem der letzte Beitrag dieser Serie das grundsätzliche Begriffsverständnis sowie die Motivation für den Aufbau eines Data Lakes thematisierte, betrachtet dieser Artikel nun Fragestellungen hinsichtlich der Architektur und des Aufbaus eines Data Lakes. Entsprechend den unterschiedlichen Beweggründen für die Etablierung eines Data Lakes, gibt es auch verschiedenste Ansätze für die Strukturierung einer entsprechenden Systemlandschaft, welche die folgenden Abschnitte anhand ausgewählter architektonischer Fragestellungen kurz verdeutlichen.

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