Datenmodellierung und Datenmodelle sind auch in der heutigen Zeit wichtige Komponenten des Daten-Managements. Gerade in dem Zeitalter spaltenorientierte Datenbanken und agiler Softwareentwicklung.

Das Thema Datenmodellierung fristet auch in der modernen IT-Welt oftmals noch ein gewisses Schattendasein, obwohl es eigentlich zu den essenziellen Disziplinen moderner, datenbankbasierter Anwendungsentwicklung gehöre sollte.

Ein Verzicht auf ein sauberes Datenmodell führt zu ernsthaften Komplikationen bei einer künftigen Pflege und Integration, da sich die Umstände heutzutage mit großem Tempo verändern.

Bei einem relationalen Datenbank-Managementsystem (RDBMS) ähnelt das Datenbankdesign hinsichtlich der Struktur ziemlich dem logischen Datenmodell. Die Bereiche, in denen ein RDBMS Datenbank-Design sich von seinem logischen Datenmodell unterscheidet, haben ihre Ursache in erster Linie in den Leistungsänderungen oder den Auswirkungen von Werkzeugen. Ist die Datenbank hingegen eine NoSQL Datenbank, kann sich das Datenbankdesign hinsichtlich der Struktur deutlich vom logischen Datenmodell abweichen.

NoSQL-Datenbanken ermöglichen, neue Felder genauso problemlos einzufügen wie wir Daten einfügen. Das nennt sich „Schema-less“ oder „Schema lite“, und dies ermöglicht es uns, Datenbanken leichter und iterativ aufzubauen, bevor wir das Datenmodell abschließen.

Die Modellierung bildet letztlich das Herzstück des zugrundeliegenden Datenbankdesigns und des zugehörigen Datenmanagements. Dies gilt sowohl für operative Anwendungen, als auch für Business Intelligence bzw. Data Warehouse Systeme.

Ein sauberes und konsistentes Datenmodell ist die Basis für eine stabil und performant laufende IT-Anwendung und sorgt in unserer heutigen, datengetriebenen Welt für einen reibungslosen Ablauf von Geschäftsprozessen. Es trägt somit unmittelbar, wenn auch sozusagen „unter der Motorhaube“, zum Geschäftserfolg eines Unternehmens bei.

Die „Data Modeling Master Class“ von Steve Hoberman ist eine der wenigen öffentlich angebotenen Schulungen im deutschsprachigen Raum, welche das Thema Datenmodellierung mit all seinen Facetten umfassend behandelt. Entwickelt wurde sie von einem der weltweit führenden Experten, Steve Hoberman, auf diesem Gebiet, der hiermit sein Wissen und seine langjährige praktische Erfahrung gebündelt weitergibt.

Die Schulung richtet sich sowohl an interessierte Anfänger, die einen möglichst leichten Einstieg in das Thema Datenmodellierung bekommen möchten, als auch an fortgeschrittene bzw. erfahrene Datenmodellierer, die ihre Kenntnisse vertiefen oder auch neue Aspekte der Datenmodellierung kennenlernen möchten.

Es werden sämtliche Kenntnisse und Fertigkeiten zum Erstellen und Bewerten von Datenmodellen inklusive der theoretischen Grundlagen praxisnah und anschaulich vermittelt. Ferner erhalten die Teilnehmer entsprechendes begleitendes Unterrichtmaterial, welches sie danach auch in ihrer täglichen Anwendungspraxis einsetzen können, um ihre in der Schulung erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten zukünftig erfolgreich einsetzen zu können.

Vom 10. bis zum 12. Oktober 2018 ist es wieder soweit!

Dann findet unsere nächste Schulung in Hannover statt. Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme!

Weitere Informationen zu Kursinhalten, Terminen, Konditionen sowie zur Anmeldung sind unter https://www.itgain-consulting.de/… zu finden. Auf Anfrage kann diese Schulung auch In-House durchgeführt werden.

ITGAIN Akademie – Wissen sichern, Erfahrung weitergeben.

Über die ITGAIN Consulting Gesellschaft für IT-Beratung mbH

Wir sind Konzeptdenker, Projektlenker und Umsetzer. Wir sind Kosten-Reduzierer und Zeit-Sparer. Wir sind Anwendungs-Modernisierer, IT-Architekten, Mainframe-Migrierer-Modernisierer. Service-Manager, Software-Ingenieure, Datenbank-Versteher, Daten-Modellierer und Analytics-Könner.

Kurz: Wir sind diejenigen, die Ihre Anforderungen verstehen – und Ihre Anwendungen und Infrastruktur zukunftsfähig und qualitätssicher machen. Mit modernsten Technologien. Mit Wissen und Methode. Mit Kompetenz, Konstanz und Kreativität – und immer mit Herz und Verstand.

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