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SQL Server Data Warehouse Schulung: Sternschema und Columnstore

Microsoft SQL Server Data Warehouse: Sternschema, Columnstore, Laden

Dauer: ab 1 Tag (8 UE) | Preis: ab 900 EUR (netto) | Live online oder vor Ort | Termin nach Vereinbarung

Sie entwerfen ein Data Warehouse in SQL Server mit Dimensionen, Faktentabellen und Columnstore-Indizes, sichern Datenqualität und Stammdaten ab und beurteilen, wann Azure Synapse oder ein Fabric Warehouse der bessere Ort ist.

Gesamtpreis für bis zu 3 Teilnehmende · Unverbindliche Anfrage · Keine Vorkasse

Data Warehouse in SQL Server: Wie fein wird die Faktentabelle, wo liegt die Historie?

Ein Data Warehouse in Microsoft SQL Server bündelt Daten aus Warenwirtschaft, Buchhaltung, CRM und Dateien in einem Modell, das für Auswertungen gebaut ist: Dimensionen beschreiben Kunden, Artikel und Zeiträume, Faktentabellen halten die Kennzahlen, und Columnstore-Indizes sorgen dafür, dass Abfragen über Millionen Zeilen in Sekunden zurückkommen. Weil Änderungen an Stammdaten historisiert werden, stimmt ein Bericht über das Vorjahr auch dann noch, wenn ein Kunde inzwischen einer anderen Vertriebsregion zugeordnet ist.

Die Agenda ist entlang eines typischen Warehouse-Vorhabens aufgebaut: Grundbegriffe und Architekturen, Entwurf von Dimensions- und Faktentabellen mit Ersatzschlüsseln und langsam veränderlichen Dimensionen, indizierte Sichten und Partitionierung, danach Columnstore-Indizes mit Zeilengruppen, Batchmodus und Pflege. Das Laden betrachten wir aus Sicht des Modells – Reihenfolge der Tabellen, Historisierung mit MERGE, inkrementelle Läufe, Abstimmung gegen die Quelle. Das ETL-Werkzeug SSIS selbst vertiefen Sie in unserem Seminar zu SQL Server Integration Services.

Für Datenqualität und Stammdaten gehen wir Data Quality Services und Master Data Services vollständig durch, von der Installation über Wissensdatenbank und Bereinigungsprojekt bis zum MDS-Modell mit Excel-Add-In – viele bestehende Warehouses arbeiten damit. Beide Komponenten sind in SQL Server 2025 entfallen und werden nur bis SQL Server 2022 weiter unterstützt; wir klären, was das für Ihren Betrieb bedeutet und welche Wege es gibt, Prüfregeln und Stammdatenpflege abzulösen.

Wer sein Warehouse einst als Azure SQL Data Warehouse aufgebaut hat, findet es heute als dedizierten SQL-Pool in Azure Synapse Analytics wieder; daneben steht mit Microsoft Fabric ein Warehouse auf Delta-Tabellen in OneLake. Wir vergleichen Tabellendesign, Laden und Kostensteuerung beider Varianten mit dem lokalen SQL Server und besprechen, was eine Migration praktisch bedeutet. Zum Schluss ordnen wir ein, wie Power BI Report Server (früher Reporting Services), Analysis Services, Power BI und Excel auf das Sternschema zugreifen. Bringen Sie eine Übersicht Ihrer Quellsysteme mit, skizzieren wir daraus gemeinsam die erste Bus-Matrix.

Ob ein Data Warehouse in drei Jahren noch Vertrauen genießt, entscheidet sich an einer unscheinbaren Frage ganz am Anfang: Was genau ist eine Zeile in der Faktentabelle? Eine Position im Lieferschein, ein Tagesbestand je Lager oder ein Monatsumsatz je Kunde? Wird diese Körnung nicht festgeschrieben, mischen sich die Ebenen, Summen verdoppeln sich, und das Controlling pflegt bald wieder eigene Excel-Listen. Columnstore-Indizes, Partitionen und Cloud-Warehouses machen Abfragen schnell – richtig werden sie nur durch das Modell.

Was Sie danach können

  • Sie unterscheiden Transaktionsdatenbank und Data Warehouse und wählen eine passende Architektur
  • Sie entwerfen Dimensionstabellen mit Ersatzschlüsseln und Typ-2-Historie sowie Faktentabellen mit festgelegter Granularität
  • Sie setzen Columnstore-Indizes, Partitionierung und indizierte Sichten gezielt ein und pflegen sie
  • Sie planen Ladeläufe in der richtigen Reihenfolge, inkrementell und mit Abstimmung gegen die Quelle
  • Sie arbeiten mit Data Quality Services und Master Data Services und kennen deren Zukunft ab SQL Server 2025
  • Sie vergleichen SQL Server, dedizierten SQL-Pool in Azure Synapse und Fabric Warehouse für Ihr Vorhaben
  • Sie stellen das Warehouse für Power BI Report Server (früher SSRS), Analysis Services, Power BI und Excel bereit

Zielgruppe und Voraussetzungen

  • Datenbank- und BI-Entwickler:innen, die ein Data Warehouse auf SQL Server aufbauen oder erweitern
  • Datenarchitekt:innen, die Modell, Plattform und Migrationsweg festlegen
  • Betreuer:innen bestehender Warehouses mit DQS, MDS oder Azure SQL Data Warehouse
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Microsoft SQL Server Data Warehouse: Sternschema, Columnstore, Laden

Data-Warehouse-Grundlagen
  • Wozu ein Data Warehouse: integrierte, historisierte Daten für Berichte und Analysen
  • Kernkonzepte: themenorientiert, integriert, zeitbezogen, nicht flüchtig
  • Transaktionsdatenbank und Data Warehouse im Vergleich: Normalisierung, Last, Abfragemuster
  • Architekturansätze: Kimball mit Bus-Matrix, Inmon, Data Vault und Lakehouse im Überblick
  • Schichten Staging, Kern und Data Marts und wofür jede verantwortlich ist
  • Dimensionen und Fakten: Kennzahlen, beschreibender Kontext und Granularität
  • Sternschema und Schneeflockenschema: Folgen für Abfragen, Pflege und Berichtswerkzeuge
  • Ressourcen planen: Arbeitsspeicher, I/O-Durchsatz, tempdb und Datenwachstum
  • Editionen für Warehouse-Lasten: Standard Edition 2025 mit bis zu 32 Kernen und 256 GB Pufferpool, Funktionen der Enterprise Edition
  • Lokal, als virtuelle Maschine oder als Cloud-Dienst: Infrastruktur für das Warehouse wählen
Dimensionstabellen entwerfen
  • Warehouse-Datenbank anlegen: Wiederherstellungsmodell, Dateigruppen, Schemas je Schicht
  • Dimensionstabellen mit Ersatzschlüssel (Surrogate Key) und Geschäftsschlüssel
  • Datumsdimension erzeugen, etwa mit GENERATE_SERIES, inklusive Geschäftsjahr und Feiertagen
  • Langsam veränderliche Dimensionen: Typ 1 überschreiben, Typ 2 mit Gültigkeitszeitraum
  • Unbekannte Elemente, Rollendimensionen und Junk-Dimensionen
  • Hierarchien in Dimensionen abbilden: Produktgruppe, Region, Organisationseinheit
Faktentabellen und indizierte Sichten
  • Faktentabellen entwerfen: Granularität festschreiben, Fremdschlüssel, Kennzahlenspalten
  • Faktentypen: Transaktionsfakten, periodische und kumulierende Snapshots
  • Additive, semiadditive und nicht additive Kennzahlen richtig behandeln
  • Faktentabellen ohne Kennzahlen für Ereignisse und Abdeckung
  • Partitionierung nach Datum und Partitionswechsel mit SWITCH beim Laden
  • Indizierte Sicht mit SCHEMABINDING und COUNT_BIG(*) für vorberechnete Summen
  • Grenzen indizierter Sichten: Verhalten je Edition, Hinweis NOEXPAND, Kosten beim Laden
Columnstore-Indizes in SQL Server
  • Zeilen- und Spaltenspeicher: warum Columnstore Auswertungen beschleunigt und Platz spart
  • Gruppierter Columnstore-Index für Faktentabellen, nicht gruppierter für gemischte Lasten
  • Zeilengruppen, Deltastore und Tupelverschiebung verstehen
  • Batchmodus und Segmenteliminierung im Ausführungsplan erkennen
  • Sortierter gruppierter Columnstore-Index (seit SQL Server 2022) für gezieltere Segmentauswahl
  • Speicheroptimierte Tabelle mit Columnstore-Index für Echtzeitauswertungen auf operativen Daten
  • Massenladen in Batches ab 102.400 Zeilen direkt in komprimierte Zeilengruppen
  • Pflege: REORGANIZE oder REBUILD, Zustand der Zeilengruppen über DMVs prüfen
ETL: das Warehouse laden
  • ETL und ELT im Warehouse: wo die Umwandlung stattfindet und warum
  • SSIS als ETL-Werkzeug im Überblick – Vertiefung im Seminar zu Integration Services
  • Datenfluss von der Quelle über Staging in Dimensions- und Faktentabellen
  • Kontrollfluss eines Ladelaufs: erst Dimensionen, dann Fakten, dann Aggregate
  • Typ-2-Historisierung in T-SQL mit MERGE oder getrennten UPDATE- und INSERT-Schritten
  • Inkrementell laden mit Change Data Capture, Change Tracking oder Wasserstandsmarke
  • Ladeprotokoll und Abstimmung: Zeilenzahlen und Summen gegen die Quelle
Datenqualität mit Data Quality Services (DQS)
  • Data Quality Services: Wissensdatenbank, Domänen, Bereinigung und Abgleich
  • DQS-Server und Data Quality Client installieren, Rollen vergeben
  • Daten bereinigen: Bereinigungsprojekt anlegen, Vorschläge prüfen, Ergebnis exportieren
  • Eigene Wissensdatenbank: Domänen, Domänenregeln, Referenzwerte, Wissensermittlung
  • Abgleichsrichtlinien für Dubletten, DQS-Bereinigung als Transformation im SSIS-Datenfluss
  • Datenqualität ohne DQS: Prüfregeln in T-SQL, Constraints und Quarantänetabellen
Stammdaten mit Master Data Services (MDS)
  • Master Data Services: Modelle, Entitäten, Attribute und Hierarchien
  • Voraussetzungen installieren: IIS-Rollen und -Funktionen, MDS-Datenbank
  • Konfiguration mit dem Master Data Services-Konfigurations-Manager, Webanwendung einrichten
  • Geschäftsregeln, Versionen und Berechtigungen im Modell
  • Beispielmodell bereitstellen und im Explorer erkunden
  • Daten über Stagingtabellen laden, Abonnementsichten als Quelle für das Warehouse
  • MDS-Add-In für Excel installieren und mit dem Server verbinden
  • Stammdaten in Excel bearbeiten, veröffentlichen und Konflikte auflösen
  • Zukunft von DQS und MDS: in SQL Server 2025 entfallen, Weiterbetrieb auf SQL Server 2022, Ablöseoptionen
Vom Azure SQL Data Warehouse zu Synapse und Fabric
  • Aus Azure SQL Data Warehouse wurde der dedizierte SQL-Pool in Azure Synapse Analytics
  • Fabric Warehouse: T-SQL auf Delta-Tabellen in OneLake, abgerechnet über die Kapazität
  • Dedizierten SQL-Pool bereitstellen und Leistungsstufe in DWU wählen
  • Tabellen im dedizierten SQL-Pool: Verteilung per Hash, Round Robin oder repliziert
  • Laden und Umbauen mit COPY INTO und CREATE TABLE AS SELECT
  • Tabellen im Fabric Warehouse: Unterschiede bei Datentypen, Indizes und Constraints
  • Migration lokal in die Cloud: Schema bewerten, Daten übertragen, Abfragen anpassen
  • Migrationsassistent für Fabric Data Warehouse und Vorgehen für den Umstieg vom SQL-Pool auf ein Fabric Warehouse
  • Kosten steuern: SQL-Pool anhalten und fortsetzen, Fabric-Kapazität pausieren
  • Ressourcen sauber entfernen: SQL-Pool, Arbeitsbereich, Speicherkonten
Daten aus dem Warehouse nutzen
  • BI-Werkzeuge für SQL Server: Reporting Services (ab SQL Server 2025 im Power BI Report Server), Analysis Services, Power BI
  • Paginierte Berichte mit Power BI Report Server (früher SSRS) – Vertiefung im Seminar zu Reporting Services
  • Semantische Modelle mit SSAS Tabular oder Power BI auf dem Sternschema aufbauen
  • Sichten als stabile Schnittstelle für Berichte, Zugriff über Schema und Rolle
  • Excel am Warehouse: PivotTable mit Datenverbindung, Power Query und Power Pivot
  • Sicherheit auf Zeilenebene für Regionen und Mandanten direkt im Warehouse
Praxisprojekt: Data Warehouse für die Abgaben eines Apothekenverbunds
  • Bus-Matrix für Abgaben, Lagerbestand und Lieferanten der Apotheken aufstellen, Granularität je Fakt festlegen
  • Artikel- und Apothekendimension mit Typ-2-Historie, Datumsdimension mit Quartalen und Feiertagen anlegen
  • Abgabefakten mit gruppiertem Columnstore-Index, Monatspartitionen und Ladeprotokoll befüllen
  • Abgaben je Apotheke und Warengruppe per PivotTable in Excel gegen Kontrollsummen der Kassensysteme prüfen

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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Einige Unternehmen, für die wir tätig waren

HZD Hessische Zentrale für Datenverarbeitung

BITECH AG

Bonnenberg + Drescher Projektentwicklung GmbH

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Herr Hecker ist sehr gut auf individuelle Wünsche, Fragen und Anregungen eingegangen. Eine sehr informative, interessante und gelungene Veranstaltung.
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Herr Hecker hat das Thema sehr anschaulich dargestellt und ist auf alle Fragen eingegangen. Ich fühle mich jetzt gut vorbereitet, um durchzustarten.
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1. Bedarf klären: Im kostenlosen Vorgespräch besprechen wir Ziele, Vorkenntnisse und Praxisaufgaben.

2. Angebot abstimmen: Inhalte, Format (live online oder vor Ort), Dauer und Preis legen wir gemeinsam fest.

3. Schulung durchführen: Sie arbeiten an Übungen aus Ihrem Alltag oder an einem neutralen Beispiel und nehmen konkrete nächste Schritte mit.

Häufige Fragen zur Schulung

Gilt der Ab-Preis pro Person oder für die Veranstaltung?

Die 900 EUR netto sind der niedrigste Gesamtpreis für eine firmeninterne Veranstaltung mit bis zu drei Teilnehmenden. Größere Gruppen und einen anderen Umfang bieten wir individuell an. Der verbindliche Preis steht in Ihrem Angebot.

Können wir eigene Aufgaben einbringen?

Ja. Welche Aufgaben sich eignen, welche Zugänge nötig sind und wie wir die Vertraulichkeit sichern, klären wir im Vorgespräch. Alternativ arbeiten wir an einem neutralen Beispiel.

Ist die Anfrage schon eine Buchung?

Nein. Sie erhalten zuerst ein abgestimmtes Angebot und entscheiden dann über die Beauftragung. Eine Vorkasse gibt es nicht.

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