Must-Have Skills for Modern Data Modeling Eğitimi
Herhangi birönkoşul yoktur.
Veri gölleri ve NoSQL veritabanları gibi yeni veri yönetimi trendleri, klasik veri mimarilerini önemli ölçüde etkilemiş durumda. Veri yönetimi geliştikçe klasik veri modellemesi uygulamaları bu değişimlere ayak uydurmakta zorlanıyor. Ama modellemede başarısız olunması bu sorunun bir cevabı değil. NoSQL demek hiçbir veri modelinin olmayacağı anlamına gelmiyor! Veri mimarları ve veri modelleyicileri, günümüzün veri yönetimi dünyasında çalışabilmek için yeni beceriler ve teknikler öğrenmeli.
İş zekası ve analitik sistemleri, geçmişin başarısı kanıtlanmış veri modelleme tekniklerine meydan okuyor. Gereksinimlerden uygulamalara dek yeni veri rolleri, kullanımları ve türleri güncellenmiş modelleme becerileri gerektiriyor. Veri modelleyicinin alet kutusunda da ilişkisel verilere, boyutsal verilere, yapılandırılmamış verilere ve ana verilere yönelik aletler olmalıdır. Boyutsal veri, modern iş zekası ve veri ambarı uygulamalarının temel bir bileşeni. Boyutsal açıdan düzenlenmiş veriler, normal veri yapılarına kıyasla iş zekası ve analitik ihtiyaçları için çok daha etkili ve uyarlanabilir bir temel sunuyor. Big Data olgusu da veri modellemenin amacını genişletirken rolünü de değiştiriyor. Veri modellemesi hala önemli bir süreç, belki de geçmişte olmadığı kadar. Ancak veri modellemesinin amacı ve süreçleri, sürekli gelişen veri dünyasına ayak uydurabilmek için değişmek zorunda.
Modern Veri Modellemesi için Sahip Olunması Gereken Beceriler adlı, üç gün sürecek ve etkileşimli bir eğitim şeklinde düzenlenecek olan bu grup çalışması, veri modellemesi için temel teknikleri ve en iyi uygulamaları kapsayacak.
Veri mimarları, veri modelleyiciler ve veri mühendisleri
Veri ambarı ve veri marketi tasarımcıları ve geliştiricileri
Veri entegratörleri ve veritabanı tasarımcıları ve geliştiricileri
İş zekası ve analitik amaçla kullanmak üzere yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri bir araya getirme gereğini yerine getirmede zorlanan herkes
Kurum-ilişki modelleme teknikleri, veri ambarı ve iş zekası için nasıl uyarlanır
Genelleştirme ve çıkarım teknikleri veri ambarı tasarımını nasıl zenginleştirir
Veri kaynaklarını anlayabilmek için veri modelleme teknikleri nasıl uygulanır
İş metrikleri ve boyutsal veriler için gereksinim toplama teknikleri
Veri deposu modelleme ve veri erişimi modelleme arasındaki farkı ayırt etme ve bunların her birinin ne zaman kullanılacağını bilme
İlişkisel, boyutsal, NoSQL, NewSQL, grafik ve doküman veritabanlarını içeren modern veri sistemleri için çalışan veri modelleme tekniklerinin kapsamı ve çeşitleri