Kıbrıs Agile BI: Just Enough Design, Data Modeling with Agility Eğitimi

• Bu eğitime;
• Veri ambarı mimarları, tasarımcıları, geliştiricileri ve yöneticileri
• İş zekası uygulayıcıları
• İş analistleri ve ürün sahipleri

• Bu eğitimde;
• Çevik modellemenin değerleri ve ilkeleri
• Doğru ön tasarım seviyesini belirleme teknikleri
• Neyin gerektiğini tasarlayarak gereğinden fazla geliştirilmiş çözümlerden nasıl kaçınılmalı
• Etki alanı modelleme
• Veri modeli düzenleri
• Veri kokuları ve teknik borç etkisi
• Kesintisiz entegrasyon
• Artımlı tasarım değişiklikleri için güvenli yeniden etkenleme teknikleri
• İhtiyaç duyulan doğru seviyedeki tasarım dokümantasyonunu belirleme yöntemleri
• Fonksiyonel ekipler arasındaki etkin işbirliğine dayalı modelleme uygulamaları
• Referans ve kavramsal tasarımlar aracılığıyla gereksiz çalışma miktarı nasıl en aza indirgenmeli
• Ekiplere sunuma başlayabilme imkanı veren çevik bir uygulama olarak sıfır tekrar nasıl tesis edilmeli

1. Introduction

• Agile Overview
• Benefits of Evolutionary Design

2. Agile Modeling Mindset

• The Challenge
• Purpose of Modeling
• Agile Modeling Goals
• Modeling in the Agile Project Management Lifecycle
• Agile Modeling Guiding Principles

3. Agile Documentation

• Why, When and What to Document
• Creating Self-Evident Implementations
• Documenting with a clear purpose for the right audience
• Minimally sufficient documentation
• Negative Value Documentation and Document End of Life

4. Domain Modeling

• Why, When and Who
• Story-Gathering Process
• Defining and Refining user roles
• User Personas
• Domain Modeling Exercise

5. Use Cases and User Stories

• Why, When and Who
• Use Cases
• User Stories
• Use Case Exercise

6. Sufficient Design Up Front

• How Buildings Learn
• Iteration Zero
• Conceptual Data Modeling
• Establishing Test Automation
• Continuous Integration Infrastructure
• Sufficient Design Guiding Principles

7. Data Model Patterns

• What is a Pattern?
• Pattern References
• Why Use Patterns?
• Drawbacks of Patterns
• Patterns, Seed Models, and Archetypes

8. Technical Debt

• Overview
• Design and Technical Debt
• Indicators of Technical Debt
• Prioritizing Debt
• Technical Debt exercise

9. Database Refactoring

• What is Refactoring?
• Refactoring Categories
• How Refactoring Works
• Preparing to Refactor
• How to Refactor

10. Agile Modeling with Data Vault

• Complexity of Changeb
• Introduction to Data Vault
• Hubs, Satellites and Links
• Data Vault example
• Data Vault Strength: Adapting to Change
• Data Vault Principles
• Why is Data Vault agile?
• Data Vault Exercise