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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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Vertrauen, Audits und Nachvollziehbarkeit: Bitemporalität als Governance-Grundlage
Am Ende von Teil 3 stand eine Frage im Raum: ob ihr eigentlich nachweisen könnt, was in euren Reports steht – und wer euch danach überhaupt fragt. Drei Teile lang ging es um die fachliche Anwendung. Jetzt fragt jemand von außen nach. Und die Argumentation, die das Management überzeugt, beginnt genau an dieser Stelle.
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.
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.