Data Modeling Master Class Training Manual 4th Edition: Steve Hoberman's Best Practices Approach to Understanding and Applying Fundamentals Through Advanced Modeling Techniques
Sprache: Englisch
Verlag: Technics Publications, LLC, 2012
- Softcover
- Gebraucht

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- Titel
- Data Modeling Master Class Training Manual 4th Edition: Steve Hoberman's Best Practices Approach to Understanding and Applying Fundamentals Through Advanced Modeling Techniques
- Autor
- Steve Hoberman
- Verlag
- Technics Publications, LLC
- Erscheinungsjahr
- 2012
- Zustand
- Very Good
- Schutzumschlag
- No Jacket
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 193550441X
- ISBN-13
- 9781935504412
- Auflage
- 4. Auflage
- Artikelgewicht
- 2,3 Pfund
The Master Class is a complete course on requirements elicitation and data modeling, containing three days of practical techniques for producing solid relational and dimensional data models. After learning the styles and steps in capturing and modeling requirements, you will apply a best practices approach to building and validating data models through the Data Model Scorecard. You will know not just how to build a data model, but also how to build a data model well. Two case studies and many exercises reinforce the material and enable you to apply these techniques in your current projects.
By the end of the course, you will know how to…
- Explain data modeling building blocks and identify these constructs by following a question-driven approach to ensure model precision
- Demonstrate reading a data model of any size and complexity with the same confidence as reading a book
- Validate any data model with key "settings" (scope, abstraction, timeframe, function, and format) as well as through the Data Model Scorecard
- Apply requirements elicitation techniques including interviewing and prototyping
- Build relational and dimensional conceptual, logical, and physical data models through two case studies
- Practice finding structural soundness issues and standards violations
- Recognize situations where abstraction would be most valuable and situations where abstraction would be most dangerous
- Use a series of templates for capturing and validating requirements, and for data profiling
- Express how to write clear, complete, and correct definitions
- Leverage the Grain Matrix, enterprise data model, and available industry data models for a successful enterprise architecture.
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