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Many data teams worry that automation won’t work on their specific data and technology stack. They’ve learned the hard way that automation doesn’t always stand up to the complexity of different source data models, taxonomies, and tech stack components.
Join this webinar to understand how Data Vault 2.0 is designed to focus on models and logic, not complex code so that it’s rapidly becoming the DWH standard.
We’ll explain how Data Vault has taken the best of the more traditional modeling
approaches, such as Inmon or Kimball, to provide the level of abstraction, quality, and agility that automation requires.
You’ll learn how the Data Vault model and its methodology and architecture leverage
automation. And how we use integration templates based on Data Vault standards to pave the way to fully automated data loading.
This webinar takes you from theory to practice.
Webinar-Agenda
1. The pros and cons of different data modeling techniques.
2. The prerequisites for automation.
3. Why Data Vault works best.
4. How to create abstractions in data warehousing.
5. Demo: how it’s applied in VaultSpeed.
Treffen Sie die Redner
Michael Olschimke
Michael hat mehr als 15 Jahre Erfahrung in der Informationstechnologie. In den letzten acht Jahren hat er sich auf Business Intelligence Themen wie OLAP, Dimensional Modelling und Data Mining spezialisiert. Fordern Sie ihn mit Ihren Fragen heraus!
Jonas De Keuster
Jonasis VP Produktmarketing bei VaultSpeed. Bevor er zu VaultSpeed kam, hatte er fast 10 Jahre Erfahrung als DWH-Berater in verschiedenen Branchen wie Banken, Versicherungen, Gesundheitswesen und Personaldienstleistungen. Dieser Hintergrund ermöglicht es ihm, die aktuellen Kundenbedürfnisse zu verstehen und Gespräche mit Mitgliedern der Datenindustrie zu führen.