Tag: data warehouse

Analytics | Data Management | Students & Educators
Katrina Miller 0
Minnesota longitudinal data system exploring COVID's effects on pre-k to workforce journey

Minnesota's longitudinal data system integrates early childhood education, K-12, postsecondary and workforce data to create a panoramic view of education outcomes. The merging of systems results in data linking and improves the overall data quality and performance of the P-20 Statewide Longitudinal Education Data System (SLEDS) and Early Childhood Longitudinal

Analytics
Georg Franzke 0
DataVault – oder warum ein unfertiges Datenmodell glücklich macht!

Datenmodellierung ist sicher eine der komplexesten Aufgaben beim Aufbau eines Data Warehouse (DWH). Dies liegt vor allem daran, dass in der Phase der Modellierung unterschiedlichste Analyseanforderungen zu berücksichtigen sind. Und teilweise ändern sich diese Anforderungen schneller, als man mit dem Datenmodellieren vorankommt. Aktuelle Gründe für ständige Änderungen sind zum Beispiel

Hartmut Schroth 0
Big data, IoT and data warehouse?

It's the age of big data and the internet of things (IoT), but how will that change things for insurance companies? Do insurers still need to consider classic data warehouse concepts based on a relational data model? Or will all relevant data be stored in big data structures and thus

Hartmut Schroth 0
Don't let your data warehouse be a data labyrinth!

Auditability and data quality are two of the most important demands on a data warehouse. Why? Because reliable data processes ensure the accuracy of your analytical applications and statistical reports. Using a standard data model enhances auditability and data quality of your data warehouse implementation for business analytics.

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