Seminar Qlik Compose – Data-Warehouse-Automatisierung

Das Seminar behandelt die modellgestützte Erstellung, Ausführung und Pflege von Data-Warehouse- und Data-Mart-Projekten mit Qlik Compose. Warehouse-Strukturen und ETL-Abläufe werden konsistent erzeugt, validiert und kontrolliert weiterentwickelt.

Einordnung und Nutzen

Die Inhalte orientieren sich an typischen Projekt-, Entwicklungs- und Betriebssituationen. Begriffe und Funktionen werden nicht isoliert behandelt, sondern in einen nachvollziehbaren Lösungsweg eingeordnet. Entscheidungen zu Architektur, Berechtigungen, Datenqualität und Wartbarkeit werden anhand konkreter Kriterien getroffen.

Zielgruppe

Data-Warehouse-Architekten, Data Engineers, ETL-Entwickler, Datenbankadministratoren und technische Projektleiter.

Voraussetzungen

Gute Kenntnisse relationaler Datenbanken, SQL und dimensionaler Modellierung.

Seminarinhalte

  • Architektur, Repository, Projekte und Zusammenspiel mit Qlik Replicate
  • Landing Zone, Datenquellen und Data-Warehouse-Verbindungen einrichten
  • Metadaten entdecken, Entitäten modellieren und Beziehungen definieren
  • Data-Warehouse-Tabellen, Historisierung und technische Spalten erzeugen
  • ETL-Sets, Ausführungsreihenfolge, Workflows und Zeitplanung
  • Data Marts, Fakten, Dimensionen, Aggregationen und Bereitstellung
  • Eigene Transformationen, Ausdrücke und projektspezifische Erweiterungen
  • Validierung, Metadatenänderungen, Fehleranalyse und kontrolliertes Deployment
  • Sicherung, Migration, Berechtigungen und Betriebsorganisation

Praxisanteil

Aus bereitgestellten Quellmetadaten entsteht ein Data-Warehouse-Projekt mit Historisierung, ETL-Set und Data Mart. Nach einer Modelländerung werden Auswirkungen, Validierung, Regeneration und erneute Ausführung nachvollzogen.

Arbeitsweise

Kurze Theorieblöcke wechseln mit Demonstrationen, angeleiteten Konfigurationsschritten und eigenständigen Übungen. Konfigurationen und Ergebnisse werden durch Kontrollabfragen, Testfälle oder Protokolle überprüft. Typische Fehlkonfigurationen werden bewusst erzeugt, analysiert und nachvollziehbar behoben.

Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner

Seminardetails

   
Dauer: 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 1.797 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 5.100 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: Data-Warehouse-Architekten, Data Engineers, ETL-Entwickler, Datenbankadministratoren und technische Projektleiter
Voraussetzungen: Gute Kenntnisse relationaler Datenbanken, SQL und dimensionaler Modellierung
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhouse, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
  Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Freiburg 3 Tage
Potsdam 3 Tage
Flensburg 3 Tage
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Hamm 3 Tage
Rostock 3 Tage
Hamburg 3 Tage
Leipzig 3 Tage
Luxemburg 3 Tage
Hannover 3 Tage
Stuttgart 3 Tage
Dresden 3 Tage
Madgeburg 3 Tage
Regensburg 3 Tage
Jena 3 Tage
Trier 3 Tage
München 3 Tage
Friedrichshafen 3 Tage
Kassel 3 Tage
Ulm 3 Tage
Münster 3 Tage
Nürnberg 3 Tage
Köln 3 Tage
Wuppertal 3 Tage
Berlin 3 Tage
Mainz 3 Tage
Erfurt 3 Tage
Bremen 3 Tage
Frankfurt 3 Tage
Paderborn 3 Tage
Essen 3 Tage
Darmstadt 3 Tage
Konstanz 3 Tage
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