Analytic Views: Einsatzgebiete im Data Warehouse

Analytic Views sind eine der wesentlichen Erweiterungen in Oracle 12c Release 2. Durch zusätzliche Metadatenobjekte können nun hierarchische Zusammenhänge in Dimensionen sowie abgeleitete Kennzahlen in Faktentabellen elegant definiert werden. Doch brauchen wir diese Erweiterung? Solche Informationen werden typischerweise in BI-Werkzeugen und OLAP-Cubes definiert. Wo liegen die Vorteile von Analytic Views gegenüber Metadaten in einem BI-Tool, wann bringen sie einen Mehrwert und wie werden sie optimal eingesetzt?
Nach einer Einführung in die neuen Objekttypen Attribute Dimension, Hierarchy und Analytic View wird eine Positionierung dieser neuen Möglichkeiten durchgeführt. Dabei wird erklärt, in welchen Fällen Analytic Views zum Einsatz kommen und wie sie zweckmäßig in Data Warehouses eingesetzt werden können.

Dienstag, 21.11.2017
13:00 - 13:45
Oslo
Anfänger
Deutsch
Data Analytics
Demo
Schnider
Dani Schnider arbeitet als Senior Principal Consultant und Data Warehouse Lead Architect bei Trivadis AG in Zürich. Zu seinen Tätigkeiten gehören Architekturreviews, Datenmodellierung, ETL-Entwicklung und Performanceoptimierung in DWH-Projekten bei verschiedenen Kunden. Daneben ist er als Referent für verschiedene Trivadis-Kurse im Einsatz. Er ist Oracle ACE und Co-Autor der Bücher "Data Warehousing mit Oracle" (2011) und "Data Warehouse Blueprints" (2016), die beide beim Hanser-Verlag erschienen sind.

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