Ein Datawarehouse wurde entwickelt, um eine zentrale und performante Bereitstellung von Unternehmensdaten gemäß den Prinzipien von Bill Inmon und Ralph Kimball zu gewährleisten. Dabei wurden verschiedene Datawarehouseschichten wie Stage-, Core- und DataMart-Layer entworfen.
ETL-Prozesse wurden mit Apache HOP, SQL Server Integration Services (SSIS) und gespeicherten Prozeduren implementiert, um das Datawarehouse täglich automatisch zu beladen. Slowly Changing Dimensions wurden integriert, um historische Daten korrekt darzustellen. Automatisierte Tests wurden zur Überprüfung der Datenintegrität nach der Beladung des Datawarehouses entwickelt.
Ein Sicherheitskonzept wurde auf Datenbank- und Reportingebene umgesetzt, einschließlich Row-Level-Security (RLS) und Object-Level-Security (OLS). Power BI wurde als Reportingtool verwendet, um Berichte zu erstellen und Funktionen wie Bookmarks, dynamische Navigation und benutzerdefinierte geografische Analyse zu nutzen. Das OnPremises Datagateway wurde eingerichtet, um geschützte Datenbereitstellung zu gewährleisten.
Die Lösung wurde versioniert und dokumentiert. Technologien wie Apache HOP, SQL Server Integration Services (SSIS), Visual Studio, Azure DevOps, SQL Server Management Studio (SSMS), Microsoft SQL Server 2019, SQL Server Analysis Services (SSAS), Tabular Editor, Power BI, DAX Studio, GIT, Confluence und Salesforce kamen erfolgreich zum Einsatz.
Dieses Projekt hat dazu beigetragen, eine leistungsstarke Datawarehouse-Infrastruktur und eine effektive Reportinglandschaft aufzubauen, um geschäftliche Analysen und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.
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