Keskitettyjä tietovarastoja on suunniteltu usein joko tähtimallimenetelmällä (Kimball-tyyli) tai normalisoiduilla rakenteilla (Inmon-tyyli). Molempia menetelmiä on jouduttu sovittamaan alkuperäisestä tarkoituksestaan.
Dan Linstedtin kehittämä Data Vault -menetelmä on suunniteltu nimenomaan laajojen keskitettyjen tietovarastojen (EDW) suunnitteluun. Malli on kasvattanut koko ajan suosiotaan maailmalla ja mm. Hollannissa suurin osa tietovarastoista toteutetaan Data Vault -menetelmällä. Tietovarasto- ja Big Data -guru Rick van der Lans sanoo, että jokaisen tietovarastoa suunnittelevan täytyy aikakin tutkia Data Vault -menetelmä ja päättää sitten ottaako sen käyttöön.
Data Vault -menetelmän tukee hyvin tietovarastointia, joissa tarvitaan useiden tietolähteiden integrointia, muutosjoustavuutta ja helppoa laajennettavuutta. Menetelmässä on selkeä ja suoraviivainen tapa hoitaa tietojen historiointi. Erityisesti menetelmässä on panostettu tietojen jäljittämiseen ja auditointiin, mikä on osoittautunut tärkeäksi mm. viranomaisvaatimusten tiukentuessa (ns. compliance-vaatimukset). Vaikka menetelmä ei sellaisenaan soveltuisikaan, oppii kurssilla monenlaista hyödyllistä tietoa EDW -kannan mallintamismenetelmistä.
Kurssi sopii hyvin johdannoksi Data Vault 2.0 sertifiointikurssiin, joita kalenteristamme löytyy Cindi Meyersohnin pitäminä. Järjestämme koulutusta myös yrityskohtaisena toteutuksena, jota kannattaa miettiä ainakin jos teillä on jo tai on tulossa Data Vault 2.0 pohjainen keskitetty tietovarasto.
Yrityksemme perustaja Ari Hovi oli maailman ensimmäisiä sertifioituja Data Vault -mallintajia ja Euroopan ensimmäisiä Data Vault 2.0 Certified Practitioner – sertifioituja. Meillä on myös suora yhteys Data Vaultin kehittäjään Dan Linstedtiin.
Data Warehouse – arkkitehtuurit ja mallinnus
Data Vault menetelmän taustaa
Data Vault menetelmän rakennuspalikat
Tietojen käsittely ja laatuasiat
Jäljitettävyys ja historiointi
Data Vault -mallin arviointia
Data Vault 2.0 piirteitä
Koulutustapahtuman päivittäinen alkaminen ja päättyminen: koulutus 9:00-16.15.
Daily start and end of training event: training 9.00-16.15.
Kommentteja edellisistä kursseista.
”Kurssilla sain hyvän kuvan siitä, mitä Data Vault –menetelmä on vaikka minulla ei ennestään ollut kokemusta kyseisestä menetelmästä. Kurssilla keskusteltiin paljon, mikä herätti omia ajatuksia ja ideoita meneillään olevissa hankkeissa. Muutama harjoitus syvensi ymmärrystä eikä harjoitusten teko vienyt päähuomiota itse teorialta.”
”Kurssille kannattaa osallistua, sillä menetelmää voi soveltaa kokonaan tai osittain mallinnettavaan kohteeseen. Kurssi herättää ajatuksia esimerkiksi siitä, miten eri tavoin DW -hankkeessa voi tietojen historioinnin toteuttaa. Menetelmän tuntemisesta on hyötyä myös, kun toteutetaan järjestelmiä, jotka on mallinnettu Data Vault –menetelmällä.”
”Halusin laajentaa kokonaiskuvaa DV:stä, myös verrattuna muihin malleihin. Parasta oli kokonaisuus ja lupausten mukainen anti, arvioni on 5/5. Suosittelen!”
Pasi Luoma-aho, Avarea Oy
KTM ja Data Engineer Ari Hovilla
KTM Mirjamaria Petäjäniemi on hankkinut tukevan kokemuksen tietovarastoinnista kehittäessään raportointia suurille ja pienemmille markkinointi-, energia-, pankki-, kiinteistö- ja logistiikka-alan yrityksille.
(Suuntaa antava)
8.30-9.00 Aamiainen
9.00-11.30 Opetus
11.30-12.30 Lounastauko
12.30-14.00 Opetus
14.00-14.15 Kahvitauko
14.15-16.15 Opetus