IT Profil Germo Görtz

DWH Automatisierung mit AnalyticsCreator. Microsoft BI Architekt + Entwickler. MS SQL Server, SSAS

Germo Görtz

Germo Görtz
14089 Berlin

Abschluss

Diplom-Mediziner, Biophysiker, Arzt-Kybernetiker
Pirogov Russian National Research Medical University

на русском:
Программа специалитета «Медицинская кибернетика»
Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова

Sprachkenntnisse

deutsch (Muttersprache) | russisch (verhandlungssicher) | englisch (gut)

BI-Architekt und -Entwickler mit Microsoft BI

Soft Skills

Erfolgreich durch Exzellenz.

Fokussierung auf Kernkompetenz.

Als Arzt-Kybernetiker bin ich "kybernetisch im Denken und Handeln"

Soziale Kompetenz, Auffassungsgabe und Ehrgeiz sorgen dafür, dass fachliche Anforderungen genau erfasst und mit maximaler Kunden-Zufriedenheit umgesetzt werden:
kompetent, zielorientiert, auch querdenkend und nonkonformistisch,
analytisch, exakt, verantwortungsbewusst, selbständig, schnell, effektiv und effizient.

Ich halte viel von DevOps (Development + IT Operations in Kombination) und weniger von einer Trennung in Entwicklung und späteren Betrieb (durch oft indische Offshore-"Ressoucen"). Überhaupt halte ich wenig von Offshore- oder Nearshore-"Outsourcing", denn ich habe noch kein BI Projekt erlebt, wo das wirklich funktioniert.

keine AÜL, Rentenversicherung, Scheinselbständigkeit, Vollzeit

Ich habe kein Interesse an einer festen Anstellung, auch nicht an einer Arbeitnehmerüberlassung (AÜL), da ich jeden Kontakt mit dem Monster "Deutsche Rentenversicherung" vermeiden will, die gemeinsam mit der Politik dafür verantwortlich ist, dass immer mehr Kunden Angst haben, in Deutschland mit Freiberuflern zusammenzuarbeiten. Die Gefahr der sogenannten "Scheinselbständigkeit" ist auch ein Grund dafür, warum ich möglichst nicht mehr in einem einzigen Projekt vollzeit tätig sein will, sondern zwecks Risiko-Minimierung lieber in mehreren Projekten gleichzeitig.

Anmerkungen zu SSAS - SQL Server Analysis Services

Unter dem gleichen Oberbegriff SSAS (SQL Server Analysis Services) vereint Microsoft zwei unterschiedliche Technologien

Die Dokumentation von Microsoft: Vergleichen von tabellarischen und mehrdimensionalen Lösungen

Und noch ein paar Anmerkungen von mir:

Mit den multidimensionalen Datenbanken arbeite ich seit 1999, damals noch "OLAP Services 7.0", ab 2000 "MSAS" (Microsoft Analysis Services). Ab 2005 gab es mit "SSAS" (SQL Server Analysis Services) wieder eine neue Technologie, welche grundsätzlich der heutigen mehrdimensionalen Technologie entspricht. Typische Begriffe dieser multidimensionalen Technologie sind Würfel (Cubes) und Dimensionen. Ich bin ein sehr guter Experte für diese mehrdimensionalen Modelle.

Seit SQL Server 2012 gibt es zusätzlich SSAS Tabular, eine auf Tabellen basierende Technologie, wie sie auch in Power Pivot und Power BI verwendet wird.

Die Tabular Technologie wird von Microsoft sehr gepusht, für die sehr ausgereifte multidimensionale Technologie gibt es in letzter Zeit kaum Änderungen. SSAS Tabular hat sehr viele Stärken und wird sehr gut von Power BI unterstützt, welches intern auch diese Technologie verwendet. Die Unterstützung von Power BI für multidimensionale Datenbanken ist mangelhaft, vielleicht, um diese Technologie langsam sterben zu lassen. Allerdings gibt es sehr viele Stärken der multidimensionalen Technologie, welche sich mit der tabularischen Technologie (noch) nicht umsetzen lassen.

=> Ich setze aktuell auf beide Technologien. Was sich mit SSAS Tabular sinnvoll realisieren lässt, wird pragmatisch mit Tabular gemacht, für alles andere gibt es weiter die multidimensionale Technologie.

Die Abfragesprache MDX - Multidimensional Expressions kann für beide Technologien verwendet werden, DAX (Data Analysis Expressions) kann nur für SSAS Tabular verwendet werden.

Warum ich seit 2017 den AnalyticsCreator verwende

Dieser Link führt zu meinem gleichnamigen Blog-Eintrag:
Warum ich seit 2017 den AnalyticsCreator verwende

Der AnalyticsCreator ist seit 2017 mein Standard-Werkzeug zur Automatisierung der Erstellung von DWH (data warehouse) inklusive ELT (oder ETL) und optionaler analytischer Datenbanken (mit SSAS Tabular), nachdem mich diverse andere Automatisierungs-Tools nicht so recht überzeugen konnten (WherescapeDeltaMaster ModelerPowerBuilder, verschiedene Mindmap-to-Datenbank-Programme, ...).

Projekthistorie

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