seit 1999: Microsoft BI Architekt + Entwickler. MS SQL Server, Power BI, Fabric, SSAS (OLAP, Tabular), Data Warehouse, Lakehouse, ELT, ETL, Azure
14089 Berlin
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AISBERG - Analytische InformationsSysteme und BERatung im Gesundheitswesen
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Business Intelligence (BI, Geschäftsanalyse):
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Anforderungsanalyse
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Architektur
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Konzeption
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Einführung und
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Umsetzung von
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Data Warehouse (DWH)
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Data Lakehouse (Databricks, data lake)
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ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren von Daten), ETL
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Datenmodellen
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relational
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analytisch / semantisch
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Analyseverfahren
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Planungssystemen
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Berichtssystemen
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Implementierung von Geschäftsprozessen und -logiken
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Datenmodellierung als pragmatische Kombination verschiedener sinnvoller Konzepte
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Datenmodellierung nach Bill Inmon. Inmon definiert ein Data Warehouse als "subjektorientierte, nichtflüchtige, integrierte, zeitvariante Sammlung von Daten zur Unterstützung von Managemententscheidungen". DWH als einheitliche Quelle der Wahrheit.
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Datenmodellierung nach Data Vault. Insbesondere scheinen mir Hubs, Satelliten und Links oft sinnvoll.
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Datenmodellierung mit Dimensional modeling (DM) als Bestandteil der "Business Dimensional Lifecycle methodology" entwickelt von Ralph Kimball, insbesondere bei der Verwendung multidimensionaler OLAP-Datenbanken (die immer mehr von tabularen Datenbanken abgelöst werden)
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Data Lakehouse
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automatisierte versionisierte Dokumentation mit meinem DataHandwerk DocsGenerator[1] (Kombination von technischer und fachlicher Dokumentation; AsciiDoc, Antora (Docs as Code))
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technische Umsetzung regulatorischer Anforderungen (Historisierung, Versionierung, Data Lineage, DSGVO, …)
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Automatisierung (Daten-Import und -Export, ELT, Code-Generierung, DWH, Dokumentation)
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unter Verwendung von Microsoft SQL Server, einschließlich SSAS (SQL Server Analysis Services), SSIS (SQL Server Integration Services), SSRS (SQL Server Reporting Services) und verschiedener Microsoft Azure Technologien
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und von Software und Technologie rund um die Microsoft BI Plattform oder zur Entwicklung
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Programmier- und Abfragesprachen für Datenbanken
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DataHandwerk-toolkit-mssql
mein open source Projekt[2], enthält auch einen Datenbank-Dokumentations-Generator -
git (Versionskontrollsystem)
alle meine Projekte werden grundsätzlich versionisiert -
Software und Technologien zur Erstellung und Wartung von Dokumentationen
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Antora (Docs as Code)
open Source Dokumentations-Framework, insbesondere für technische und versionisierte Dokumentation -
basiert auf der Auszeichnungssprache AsciiDoc
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bevorzugte Frontends
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Microsoft Power BI
Microsoft Frontend für Berichtswesen -
XLcubed
einziges brauchbares Excel-Addin für SSAS
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Azure DevOps
Tool für DevOps, agiles Projekt-Controlling, Issue-Tracking, Code-Versionierung -
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diverse Dienste und Produkte
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Unter dem gleichen Oberbegriff SSAS (SQL Server Analysis Services) vereint Microsoft zwei unterschiedliche Technologien:
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multidimensionale Datenbanken: OLAP
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tabellarische Datenbanken: Tabular
Bei gleichem Namen handelt es sich um unterschiedliche Technologien. Die Dokumentation von Microsoft: Vergleichen von tabellarischen und mehrdimensionalen Lösungen
Mit den multidimensionalen Datenbanken arbeite ich seit 1999, damals noch "OLAP Services 7.0", ab 2000 "MSAS" (Microsoft Analysis Services). Ab 2005 gab es mit "SSAS" (SQL Server Analysis Services) wieder eine neue Technologie, welche grundsätzlich der heutigen mehrdimensionalen Technologie entspricht. Typische Begriffe dieser multidimensionalen Technologie sind OLAP, Würfel (Cubes) und Dimensionen.
Seit SQL Server 2012 gibt es zusätzlich SSAS Tabular, eine auf Tabellen basierende Technologie, wie sie auch in Power BI verwendet wird.
Microsoft sieht die Zukunft in der Cloud: Power BI Services; Microsoft Fabric, basierend auf einem OneLake.
=> Was sich mit Power BI oder SSAS Tabular realisieren lässt, wird von mir pragmatisch mit Tabular gemacht. Falls nötig und sinnvoll, gibt es weiter OLAP.
Die Abfragesprache MDX (Multidimensional Expressions) kann für beide Technologien verwendet werden, DAX (Data Analysis Expressions) kann nur für SSAS Tabular verwendet werden.
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deutsch (Muttersprache)
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russisch (studiert und gearbeitet in Russland)
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englisch