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Analysis

Datenlager-Konzeption für einen Mittelständler im Maschinenbau

FreeVerified credential2 WochenIntermediate

Übersicht

Worum es bei diesem Projekt geht.

Du erhältst ein anonymisiertes Datenmodell der drei Quellsysteme sowie eine Liste von 12 typischen Geschäftsfragen des Unternehmens (zum Beispiel: 'Welche Kundensegmente generieren die höchsten Margen bei Sonderanfertigungen?'). Dein Auftrag umfasst drei Teile: Erstens entwirfst du ein mehrdimensionales Datenmodell (Star-Schema) für das Data Warehouse. Zweitens skizzierst du einen ETL-Prozess (Extract-Transform-Load — Datenextraktion, -umwandlung und -laden), der die Datenqualität sicherstellt und Inkonsistenzen zwischen den Systemen auflöst. Drittens erstellst du ein prototypisches Dashboard in einer gängigen BI-Software (Business-Intelligence-Software), das mindestens zwei der Geschäftsfragen beantwortet. Die Lösung muss skalierbar sein und darf keine teuren Zusatzlizenzen voraussetzen.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

Das Briefing

Was Du tust und was Du zeigst.

Wie lässt sich aus drei isolierten Quellsystemen ein integriertes Data Warehouse aufbauen, das Führungskräfte mit verlässlichen, konsistenten Kennzahlen für operative und strategische Entscheidungen versorgt?

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Dimensionale Datenmodellierung (Star-Schema, Snowflake-Schema) als Grundlage analytischer Datenbanken verstehen und anwenden
  • ETL-Prozesse konzipieren, die Datenqualität, Historisierung und Inkrementelles Laden berücksichtigen
  • Multidimensionale Datenstrukturen für Online Analytical Processing (OLAP) — interaktive, mehrdimensionale Datenanalyse — aufbauen
  • Anforderungen aus Fachbereichen in technische BI-Lösungen übersetzen und priorisieren

Studienpassung

Wo dies in Dein Studium passt.

Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.

Fähigkeiten

Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.

Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.

Karrieren

Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.

Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.

BI Architect

Die Erfahrung in dimensionaler Modellierung und ETL-Konzeption bildet die Grundlage für die Rolle des BI Architects, der Gesamtarchitekturen für analytische Systeme entwirft und technische Standards setzt. Die Challenge vermittelt genau die Querdenkerfähigkeit zwischen Fachanforderung und technischer Umsetzung, die diese Rolle braucht.

Dieses Projekt schärft

  • data-modeling
  • etl-design
  • dimensional-modeling

Data Analyst

Die Arbeit mit heterogenen Quelldaten, die Erstellung von Kennzahlen und die Dashboard-Entwicklung sind Kernaufgaben von Data Analysts. Diese Challenge bietet praktische Erfahrung in der Datenaufbereitung und -präsentation, die in fast jedem analytischen Berufsfeld gefragt ist.

Dieses Projekt schärft

  • sql
  • data-visualization
  • business-requirements-analysis

Junior Data Engineer

Der ETL-Entwurf und das Verständnis für Datenqualitätssicherung sind direkte Vorbereitungen auf die Arbeit eines Junior Data Engineers, der Rohdaten in nutzbare Formate transformiert und Datenpipelines aufbaut. Die Challenge schließt die Lücke zwischen reinem Coding und geschäftlichem Datenverständnis.

Dieses Projekt schärft

  • etl-design
  • sql
  • data-modeling

Noch eine Sache

Du kannst ein Zertifikat bis Freitag in Deinem Lebenslauf haben.

Datenlager-Konzeption für einen Mittelständler im Maschinenbau | Ewance Challenge