Zehn Mandatory Skills für einen Data Warehousing Consultant - Dummies

Ein guter Data Warehousing-Berater hat gewisse Fähigkeiten im Umgang mit Menschen und ein Wissen über verschiedene Aspekte des Data Warehousing. In dieser Liste finden Sie einige erforderliche Fähigkeiten, die alle Data Warehousing-Berater besitzen sollten.

Weitblick

Sogar ein Data Warehousing-Berater, der ein Experte in einem bestimmten Bereich ist (Sternschemadesign in einer relationalen Datenbank zur Unterstützung von OLAP Funktionalität sollte beispielsweise in mindestens diesen Bereichen eine umfassende Vision haben:

• Gesamt-End-to-End-Data-Warehousing-Architektur, von Tools über Middleware bis hin zu Datenqualität zu Orchestrierungssoftware

• Verständnis für Client / Server-, Web-basierte und Server-Side-Computing-Architekturen

• Ein fundiertes Verständnis von Datenbankoptimierungskonzepten für die Optimierung von Datenzugriffsabfragen

• Fertigkeiten beim Durchsuchen von Datenquellen, um zu sehen, was wirklich da ist <

  > Da die Komponenten einer Data-Warehousing-Umgebung miteinander verknüpft sind, muss ein Berater in der Lage sein, nicht nur technisches Know-how in einem oder zwei Bereichen eines Projekts bereitzustellen, sondern auch das Gesamtbild zu sehen.
  Tiefes technisches Fachwissen in einem oder zwei Bereichen

Wenn Sie für einen Berater, der sich als Data Warehousing-Experte ausgibt, viel Geld ausgeben müssen, muss diese Person ein wahrer Experte sein. Genauer gesagt sollte ein Berater in der Lage sein, stolz und

genau

, als das Beste in einem oder zwei Bereichen (Datenbankdesign und Frontend-Tools zum Beispiel) zu gelten.

Kommunikationsfähigkeiten

"Ähm, nun, weißt du, ich denke, uh, diese Anforderung hat der Typ hinten erwähnt, wie letzte Woche, oder? Wissen Sie, wie, worüber haben wir gesprochen? "

Obwohl die Grammatik eines geschriebenen und verbalen Beraters nicht perfekt sein muss (ein gelegentlicher modifizierender Modifikator ist in Ordnung), muss selbst der technisch versierteste Berater in der Lage sein, Ideen zu vermitteln und zu verstehen, was andere kommunizieren. Es ist kritisch!

Die Fähigkeit, Datenquellen zu analysieren

Ein Berater sollte niemals die notwendigen Transformationen für ein Data Warehouse nur unter Verwendung von Auflistungen von Datenstrukturen und Definitionen entwickeln, die von den Bewahrern einer Anwendung oder der IT-Abteilung bereitgestellt werden. Ein Berater muss in Quelldatenbanken eingreifen können, auch wenn diese Quellanalyse für den Berater nur eine untergeordnete Rolle spielt.

Zum Beispiel könnte selbst ein Berater, der nicht der primäre Quelldatenanalyst ist, herausfinden müssen, warum das Business Intelligence-Tool seltsame Ergebnisse liefert.

Die Fähigkeit, zwischen Anforderungen und Wünschen zu unterscheiden

Die Fähigkeit eines Beraters, zwischen Benutzeranforderungen und -wünschen zu unterscheiden, ist in erster Linie bei der Bearbeitung des Umfangs (der ersten Phase) eines Data-Warehousing-Projekts wichtig.Eine ungleiche Gruppe von Benutzern bombardiert Sie wahrscheinlich mit Schreien von: "Ich brauche das! "Und" Ich will das! "

Während der Crunch-Zeit sind gute Erleichterungs- und Verhandlungsfähigkeiten wichtig, wenn die Funktionalität aus der Liste entfernt werden muss - oder zumindest bis zur nächsten Version des Data Warehouse aufgeschoben werden muss.

Fähigkeiten zur Konfliktlösung

Unabhängig davon, welche Rolle ein Berater spielt - vom Projektmanager über den Datenanalysten bis zum Spezialisten für Qualitätssicherung (QA) - ist diese Person ein Außenseiter für die Mitglieder einer Organisation - und für jemanden aus der Kundenfirma. ist fast immer über die "Intrusion" des Außenseiters verärgert. "

Ein Berater in einem Data-Warehousing-Projekt (oder in einem anderen Projekt) muss diese Situationen frühzeitig erkennen und bestmöglich Konflikte zerstreuen, die ein Projekt zu zerstören drohen.

Ein Frühwarnsystem

Ein Berater sollte als Frühwarnsystem fungieren, um Probleme zu identifizieren und Ihnen, dem Kunden, zu melden, damit Sie mit ihnen umgehen können. Der Berater sollte kein Verräter sein, aber er oder sie sollte mehr als nur ein Techniker sein.

Weil diese Person ein Außenseiter ist und in Ihrer internen Organisationspolitik nicht involviert ist (Sie hoffen es?), Sollte sie eine gewisse Freiheit haben, um Sie über Probleme zu informieren.

Ein Berater, dessen Organisation Probleme hat (z. B. ein anderer Berater, der nicht auf Augenhöhe arbeitet), kann sich nicht frei fühlen, Sie über diese Probleme zu informieren.

An dieser Stelle sollten die Mitarbeiter Ihres Unternehmens auch als Frühwarnzeichen für die Mitarbeiter der Beratungsorganisation fungieren. (Aus diesem Grund sind Konfliktlösungsfähigkeiten, die im vorigen Abschnitt diskutiert wurden, so wichtig!)

Allgemeines System- und Anwendungsentwicklungswissen

Während Data Warehousing und Mainstream Computing weiterhin zusammenlaufen, wird eine wachsende Anzahl von verteilte Objekte; der Einsatz von Messaging und anderen Datenbewegungstechnologien für nahezu Echtzeit-Business Intelligence wird zunehmen; und viele andere Funktionen, die nicht Teil einer typischen Data-Warehousing-Umgebung der ersten Generation sind, werden sich entwickeln.

Ein Berater, der über starke Fähigkeiten verfügt, sollte zusätzlich zu grundlegenden Programmierkenntnissen und anderen Fähigkeiten zumindest über ausreichende Kenntnisse dieser Bereiche verfügen.

Das Know-how, um aktuelle Informationen zu finden

Von Data Warehousing-Fehlerbehebungen bis hin zu Informationen über die neuesten architektonischen Trends: Ein guter Berater weiß, wie er aktuelle Informationen schnell findet - rechtzeitig Nutzen Sie Ihr Data Warehousing-Projekt.

Ein hype-freies Vokabular

Weil es fast unmöglich ist, eingängige Schlagworte (kann man "Data Mart" sagen?) In der Data-Warehousing-Welt zu vermeiden, halten Sie es nicht gegen einen Berater (oder irgendjemand anderen), der diese Phrasen.

Aber seien Sie generell vorsichtig gegenüber Beratern, die sich so anhören, als wären sie zu einer Messe gegangen und hätten sich mit den Data-Warehousing-Pod-Leuten getroffen: "Keine Angst. Nehmen Sie teil an einem neuronalen Netzwerk-Data-Mining, das subjektorientierte Daten verwendet, um Ihnen eine prädiktive Mustererkennung zu bieten, die mithilfe von Daten-Vaulting-Techniken in SSAS (Microsoft SQL Server Analysis Services) und SSIS (Microsoft SQL Server-Integrationsdienste) erstellt wird."