Zehn Pflicht Fähigkeiten für eine Data Warehousing Consultant

Ein gutes Data-Warehousing-Berater hat bestimmte Fähigkeiten mit Menschen und Wissen über verschiedene Aspekte des Data Warehousing zu tun haben. Diese Liste können Sie in auf ein paar erforderlichen Fähigkeiten, die alle Data-Warehousing-Berater verfügen sollten.

Broad Vision

Auch Berater ein Data-Warehousing, die in einem bestimmten Gebiet ein Experte ist (Star-Schema-Design in einer relationalen Datenbank zur Unterstützung von OLAP-Funktionalität, zum Beispiel) sollte eine breit angelegte Vision haben zumindest in diesen Bereichen:

• Insgesamt End-to-End-Data-Warehousing-Architektur, von Tools zur Datenqualität zu Orchestrierung Software Middleware

• Ein Verständnis von Client / Server, Web-basierte, und serverseitige Computing-Architekturen

• Ein festes Verständnis von Datenbankoptimierungskonzepte für Tuning Datenzugriffsanfragen

• Skills in Graben durch Datenquellen, um zu sehen, was wirklich da ist

Da die Komponenten eines Data-Warehousing-Umgebung sind miteinander verknüpft, muss ein Berater der Lage sein, nur technisches Know-how in ein oder zwei Bereiche eines Projekts nicht zur Verfügung stellen, sondern auch das große Bild zu sehen.

Tiefes technisches Know-how in ein oder zwei Bereiche

Wenn Sie das große Geld für einen Berater bezahlen werden, die ein Data-Warehousing-Experte zu sein behauptet, muss diese Person ein wahrer Experte sein. Genauer gesagt, sollte ein Berater, stolz zu behaupten können und genau, das beste in ein oder zwei Bereichen (Datenbankdesign und Front-End-Werkzeuge, zum Beispiel) zu sein.

Kommunikationsfähigkeiten

# 147-äh, na ja, Sie wissen, ich glaube, dass, äh, das Erfordernis der Kerl wieder erwähnt, wie letzte Woche, nicht wahr? Sie wissen, wie, was waren wir reden # 148?;

Obwohl ein schriftlicher und mündlicher Form des Beraters Grammatik muss nicht perfekt sein (ein gelegentlicher baumelnden Modifikator ist in Ordnung), auch die technisch kluge Berater muss in der Lage sein, Ideen zu vermitteln und zu verstehen, was die anderen zu kommunizieren. Es ist wichtig!

Die Fähigkeit, Datenquellen zu analysieren

Ein Berater sollte nie entwerfen, um die notwendigen Transformationen für ein Data Warehouse allein durch die Wärter einer Anwendung oder der IT-Abteilung Inserate von Datenstrukturen und Definitionen verwenden. Ein Berater muss in der Lage sein, in Source-Datenbanken zu graben, auch wenn diese Quellenanalyse ist nur eine untergeordnete Rolle für den Berater.

Zum Beispiel, auch ein Berater, der das Business-Intelligence-Tool liefert seltsame Ergebnisse nicht die primäre Quelle-Datenanalyst ist möglicherweise haben, um herauszufinden, warum.

Die Fähigkeit, zwischen Anforderungen und Wünschen zu unterscheiden

Ein Berater der Fähigkeit, zwischen Benutzeranforderungen und Wünsche zu unterscheiden ist wichtig, vor allem bei der Arbeit an den Rahmen (die erste Phase) eines Data-Warehousing-Projekt. Eine disparate Gruppe von Benutzern bombardieren Sie wahrscheinlich mit dem Ruf, # 147-Ich brauche diese! # 148- und # 147-Ich möchte, dass # 148!;

Während Crunch Time, sind gute Moderation und Verhandlungsfähigkeiten wichtig, wenn Funktionalität aus der Liste geschnitten werden muss - oder zumindest bis zur nächsten Version des Data Warehouse verschoben.

Konfliktlösungsfähigkeiten

Egal, welche Rolle ein Berater spielt, von der Projektmanager Datenanalyst für die Qualitätssicherung (QA) Spezialist, diese Person ist ein Außenseiter zu den Mitgliedern einer Organisation - und jemand aus dem Kundenunternehmen ist fast immer groll des Außenseiters # 147-Intrusion # 148.

Ein Berater für ein Data-Warehousing-Projekt (oder jedes andere Projekt, für diese Angelegenheit) müssen diese Situationen frühzeitig und machen den bestmöglichen Job zu diffundieren Konflikte zu identifizieren, die ein Projekt zu zerstören droht.

Ein Frühwarnsystem

Ein Berater sollte als Frühwarnsystem fungieren Probleme, Sie zu identifizieren und zu berichten, den Kunden, so dass Sie mit ihnen umgehen können. Der Berater sollte nicht ein Spitzel sein, aber er oder sie sollte als nur Techniker eine Nase-to-the-Schleifstein mehr sein.

Da diese Person ein Außenseiter ist und nicht beteiligt (hoffentlich!) In Ihrem internen Organisationspolitik, sollte er oder sie eine gewisse Freiheit haben Sie Probleme hin.

Ein Berater, dessen Organisation hat Probleme (andere Berater, die Durchführung ist nicht auf Par, zum Beispiel nach oben) könnten nicht frei fühlen Sie sich über diese Probleme wissen zu lassen.

Das ist, wo Ihr Unternehmen die Menschen auch als Frühwarnsystem Zeichen für die Beratungsorganisation der Mitarbeiter handeln sollte. (Deshalb Fähigkeiten zur Konfliktlösung im vorhergehenden Abschnitt beschrieben, so wichtig sind!)

Allgemeine Systeme und Anwendungsentwicklung Wissen

Während Data Warehousing und Mainstream-Computing wird weiterhin eine zunehmende Anzahl von Lagern zu konvergieren, werden die Nutzung von Messaging gebaut unter Verwendung von verteilten Objekte- und andere Daten-Bewegung Technologien für near-real-time Business Intelligence wird increase- und viele andere Funktionen, die waren nicht entwickeln Teil eines typischen Data-Warehousing-Umgebung der ersten Generation.

Ein Berater, der starke Fähigkeiten hat, sollte zumindest über Kenntnisse in diesen Bereichen zusätzlich zu den Grundprogrammierkenntnisse und andere Fähigkeiten haben.

Das Know-how zu finden up-to-date Informationen

Von Data-Warehousing-Produkt Bug-Fixes zu Informationen über die neuesten architektonischen Trends, weiß ein guter Berater, wie up-to-date Informationen schnell zu finden - in der Zeit für einen guten Zweck auf dem Data-Warehousing-Projekt gestellt werden.

Ein Hype freien Wortschatz

Denn es ist fast unmöglich, eingängigen buzzwords zu vermeiden (kann man sagen, # 147-Data-Mart # 148-?) In der Data-Warehousing-Welt, halten sie nicht gegen einen Berater (oder jemand anderes), die diese Sätze verwendet.

Aber im Allgemeinen vorsichtig von Beratern, die klingen wie sie zu einer Messe ging und traf sich mit den Data-Warehousing-pod Personen: # 147-nicht fürchten. Begleiten Sie uns für einige neuronale Netzwerk Data Mining, die themenbezogene Daten verwendet, die Sie Anerkennung prädiktive Muster unter Verwendung von Daten Voltigieren Techniken in SSAS (Microsoft SQL Server Analysis Services) und SSIS (Microsoft SQL Server Integration Services) gebaut zu geben - wir sind deine Freunde! # 148;