Datenmodellierung mit Snowflake lernen – Weiterbildung

Dieser Kurs vermittelt, wie analytische Datenstrukturen gezielt für die Cloud-Data-Warehouse-Plattform Snowflake modelliert werden, und richtet sich an die typischen Aufgaben eines Warehouse Developer im beruflichen Alltag. Ausgehend von den Grundprinzipien der Datenmodellierung für Auswertungszwecke lernen Teilnehmende, wie Rohdaten in Snowflake geladen, transformiert und in belastbare, performante Datenstrukturen überführt werden. Der Kurs verbindet dabei fachliche Modellierungsentscheidungen mit der technischen Umsetzung in Snowflake und stellt so einen unmittelbaren Bezug zu wiederkehrenden Aufgaben aus der Warehouse-Entwicklung her, von der ersten Rohdatenschicht bis zum reportingfähigen Datenmodell.

Block 1: Grundlagen der Datenmodellierung für analytische Zielstrukturen Der erste Block vermittelt, wie Datenmodelle so aufgebaut werden, dass sie Auswertungen und Bereitstellung zuverlässig unterstützen, unabhängig von der konkreten Zielplattform.

• Grundprinzipien tragfähiger Datenmodelle für Auswertung und Bereitstellung
• Einordnung fachlicher Anforderungen in Modellierungsentscheidungen
• Einordnung technischer Anforderungen wie Performance und Skalierbarkeit
• Unterschied zwischen operativen und analytischen Datenmodellen
• Grundprinzipien dimensionaler Modellierung für Auswertungsstrukturen
• Typische Modellierungsfehler und ihre Auswirkung auf spätere Auswertungen

Block 2: Snowflake als moderne Cloud-Data-Warehouse-Plattform Der zweite Block führt in die Architektur und die zentralen Konzepte von Snowflake ein, die sich von klassischen On-Premise-Datenbanken in wesentlichen Punkten unterscheidet.

• Architektur von Snowflake mit getrennter Speicher- und Rechenebene
• Einsatz virtueller Warehouses zur Steuerung von Rechenleistung
• Laden von Daten aus unterschiedlichen Quellen in Snowflake
• Transformation von Rohdaten mit SQL-basierten Snowflake-Funktionen
• Abfrage und Bereitstellung transformierter Daten für nachgelagerte Systeme
• Grundlagen cloudbasierter ELT-Szenarien im Vergleich zu klassischem ETL

Block 3: Datenmodellierung in der Praxis mit Snowflake Der dritte Block verbindet die modellierungstheoretischen Grundlagen mit den konkreten Möglichkeiten von Snowflake und zeigt, wie Warehouse-Strukturen praktisch aufgebaut werden.

• Aufbau von Staging-, Transformations- und Reporting-Schichten
• Umgang mit semi-strukturierten Daten wie JSON über den VARIANT-Datentyp
• Modellierung nachvollziehbarer, performanter Warehouse-Strukturen
• Zugriffs- und Berechtigungskonzepte für Datenbankobjekte in Snowflake
• Versionierung und Nachvollziehbarkeit von Datenmodelländerungen
• Performanceoptimierung von Abfragen auf großen Datenmengen

Block 4: Anwendung im Arbeitskontext eines Warehouse Developer Der vierte Block überträgt die bisherigen Inhalte auf die typischen Arbeitsaufgaben eines Warehouse Developer in Entwicklungs-, Integrations- und Plattformumgebungen.

• Typische Arbeitsaufgaben in der Rolle Warehouse Developer
• Zusammenspiel von Datenmodellierung und nachgelagerten Reporting-Werkzeugen
• Umgang mit wachsenden, sich verändernden Datenquellen im Warehouse
• Dokumentation von Datenmodellen für Team und Fachbereich
• Zusammenarbeit mit Integrations- und Plattformteams bei der Datenbereitstellung
• Einordnung, wann ein Datenmodell angepasst werden muss

Praxisteil – Von der Rohdatenschicht zum reportingfähigen Datenmodell in Snowflake

• Analyse eines realitätsnahen Beispielszenarios mit mehreren Rohdatenquellen
• Konzeption einer Staging-Schicht für die eingehenden Rohdaten
• Entwurf eines dimensionalen Datenmodells für Auswertungszwecke
• Transformation der Rohdaten mit SQL-basierten Snowflake-Funktionen
• Einbindung semi-strukturierter Daten in das Gesamtmodell
• Konfiguration eines virtuellen Warehouses für die Verarbeitung
• Einrichtung von Zugriffsrechten für unterschiedliche Nutzergruppen
• Aufbau einer Reporting-Schicht für nachgelagerte Auswertungswerkzeuge
• Überprüfung der Modellperformance bei wachsendem Datenvolumen
• Dokumentation der getroffenen Modellierungsentscheidungen
• Identifikation von Optimierungspotenzial im entwickelten Modell
• Präsentation des fertigen Datenmodells anhand eines Beispielberichts

Die vier Themenblöcke führen von den allgemeinen Prinzipien der Datenmodellierung über die Snowflake-Plattform und die praktische Modellierung bis zur konkreten Anwendung im Arbeitsalltag eines Warehouse Developer. Der Praxisteil überträgt diesen Weg auf ein durchgehendes Beispielszenario, in dem Teilnehmende ein eigenes Datenmodell von der ersten Rohdatenschicht bis zur reportingfähigen Struktur in Snowflake entwickeln.

Der Kurs richtet sich an Personen, die künftig als Warehouse Developer oder in vergleichbaren Rollen der Datenmodellierung und Datenintegration tätig sein möchten und dafür praxisnahes Wissen zu Snowflake als moderner Cloud-Data-Warehouse-Plattform benötigen.

• Personen mit erster Datenbank- oder SQL-Erfahrung, die sich auf Cloud-Data-Warehouses spezialisieren möchten
• Angehende Warehouse Developer und Data Engineers
• Fachkräfte, die von klassischen On-Premise-Datenbanken in Richtung Cloud-Plattformen wechseln möchten
• Personen, die Datenmodellierung nicht nur theoretisch, sondern anhand einer konkreten Plattform erlernen möchten

Der Kurs verbindet die konzeptionellen Grundlagen der Datenmodellierung unmittelbar mit der praktischen Arbeit in Snowflake, sodass jede Modellierungsentscheidung direkt an einer realen Plattform nachvollzogen wird. Die Übungen orientieren sich konsequent an typischen Aufgaben aus der Rolle Warehouse Developer, statt abstrakte Modellierungstheorie losgelöst von einer konkreten Umgebung zu vermitteln. Der abschließende Praxisteil führt alle Inhalte in einem zusammenhängenden Beispielszenario zusammen.

Die Weiterbildung gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke – Grundlagen der Datenmodellierung, die Snowflake-Plattform, praktische Modellierung sowie die Anwendung im Arbeitskontext – ergänzt durch einen umfangreichen Praxisteil mit einem durchgehenden Beispielszenario. Der zeitliche Umfang richtet sich nach individuellen Vorkenntnissen und dem gewählten Lerntempo.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Datenmodellierung und Snowflake bestätigt. Eine herstellerseitige externe Zertifizierung ist für diesen Kurs nicht angegeben.

Besonders wertvoll ist, dass dieser Kurs Datenmodellierung nicht abstrakt, sondern unmittelbar anhand einer in der Praxis weit verbreiteten Cloud-Data-Warehouse-Plattform vermittelt. Wer versteht, wie sich Modellierungsentscheidungen konkret in Snowflake auswirken, kann dieses Wissen deutlich direkter in den Arbeitsalltag übertragen als bei einer rein plattformunabhängigen Modellierungsschulung. Die Auseinandersetzung mit cloudbasierten ELT-Ansätzen statt klassischem ETL bereitet zudem gezielt auf moderne Warehouse-Architekturen vor, in denen Transformationen zunehmend nach dem Laden der Daten direkt in der Zielplattform stattfinden. Diese Verschiebung prägt viele aktuelle Data-Engineering- und Warehouse-Rollen und unterscheidet den Kurs von Modellierungsschulungen, die noch von klassischen On-Premise-ETL-Pipelines ausgehen. Für den Berufsalltag als Warehouse Developer bedeutet das erworbene Wissen, dass Teilnehmende nicht nur einzelne Abfragen schreiben, sondern vollständige Datenmodelle von der Rohdatenschicht bis zur Reporting-Ebene eigenständig konzipieren, dokumentieren und bei wachsenden Datenmengen weiterentwickeln können – eine Kompetenz, die in datengetriebenen Unternehmen zunehmend gefragt ist.