close facebook google+ habr instagram linkedin arrow-right phone telegram twitter user vk youtube upload close menu-stroke search lock

Внедрение хранилищ данных SQL

20767 C

Данный курс описывает внедрение платформы хранилища данных (Data Warehouse) для поддержки решений бизнес аналитики (Business Intelligence). Слушатели научатся создавать хранилище данных (Data Warehouse) при помощи Microsoft SQL Server и Microsoft Azure SQL Data Warehouse, внедрять ETL (Извлечение, преобразование и загрузка) при помощи SQL Server Integration Services (SSIS), а также проверять и очищать данные при помощи SQL Server Data Quality Services (DQS) и SQL Server Master Data Services (MDS).

Подробнее

Внедрение хранилищ данных SQL

продвинутый

Уровень

40 ак. часа

Продолжительность
Производитель:
Направление:
Цена очного обучения:
35 000 руб.
Цена дист.анционного обучения:
31 500 руб.
  • Расписание и цены

    Формат, место и дата проведения обучения согласовываются индивидуально.

    Оставьте запрос на обучение, заполнив форму ниже. Менеджер Учебного центра свяжется с вами для согласования времени и места проведения курса.

    Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».

  • О курсе

    Профиль аудитории:

    • Основной аудиторией курса являются специалисты в области баз данных, которым необходимо соответствовать должности разработчика бизнес аналитики. Им необходимо сфокусироваться на выполнении практических работ по созданию решений бизнес аналитики, в том числе внедрении хранилища данных, ETL и очистки данных.

    По окончании курса слушатели смогут:

    • Описать ключевые элементы решения хранилища данных (Data Warehouse).
    • Описать основные рекомендации по аппаратному обеспечению хранилища данных (Data Warehouse).
    • Применять логическое проектирование для хранилища данных (Data Warehouse).
    • Применять физическое проектирование для хранилища данных (Data Warehouse).
    • Создавать индексы с колоночным хранением (Columnstore Indexes).
    • Применять Azure SQL Data Warehouse.
    • Описать ключевые возможности SSIS.
    • Применять поток данных (Data Flow) при помощи SSIS.
    • Применять поток управления (Control Flow) при помощи задач и наследования ограничений.
    • Создавать динамические пакеты, которые включают в себя переменные и параметры.
    • Отлаживать пакеты SSIS.
    • Описать рекомендации по применению решения ETL.
    • Применять Data Quality Services (DQS).
    • Применять модель Master Data Services (MDS).
    • Описать процесс использования настраиваемых компонентов для расширения SSIS.
    • Развертывать проекты SSIS.
    • Описать бизнес аналитику (BI) и типовые сценарии применения бизнес аналитики (BI).

    Программа курса:

    • Модуль 1: Введение в организацию хранилищ данных (Data Warehousing).
      • Обзор хранилища данных (Data Warehouse).
      • Рекомендации по решению хранилища данных (Data Warehouse).
      • Лабораторная работа: Исследование решения хранилища данных (Data Warehouse).
      • Исследование источников данных.
      • Исследование процессов ETL.
      • Исследование хранилища данных.
    • Модуль 2: Планирование инфраструктуры хранилища данных (Data Warehouse). 
      • Рекомендации для инфраструктуры хранилища данных (Data Warehouse).
      • Планирование оборудования хранилища данных (Data Warehouse).
      • Лабораторная работа: Планирование инфраструктуры хранилища данных (Data Warehouse).
      • Планирование оборудования хранилища данных (Data Warehouse).
    • Модуль 3: Проектирование и внедрение хранилища данных (Data Warehouse).
      • Обзор проектирования хранилища данных (Data Warehouse).
      • Проектирование таблиц размерностей (Dimension Tables).
      • Проектирование фактических таблиц (Fact Tables).
      • Физическое проектирование хранилища данных (Data Warehouse).
      • Лабораторная работа: Реализация схемы хранилища данных (Data Warehouse).
      • Применение схемы звезда.
      • Применение схемы снежинка.
      • Применение таблицы временных размерностей.
    • Модуль 4: Индексы с колоночным хранением (Columnstore Indexes).
      • Введение в индексы с колоночным хранением (Columnstore Indexes).
      • Создание индексов с колоночным хранением (Columnstore Indexes).
      • Работа с индексами с колоночным хранением (Columnstore Indexes).
      • Лабораторная работа: Использование индексов с колоночным хранением (Columnstore Indexes).
      • Создание индекса с колоночным хранением (Columnstore Index) на таблице FactProductInventory.
      • Создание индекса с колоночным хранением (Columnstore Index) на таблице FactInternetSales.
      • Создание оптимизированных под память таблицы с колоночным хранением (Columnstore).
    • Модуль 5: Применение Azure SQL Data Warehouse.
      • Преимущества Azure Data Warehouse.
      • Внедрение Azure Data Warehouse.
      • Разработка Azure Data Warehouse.
      • Миграция в Azure Data Warehouse.
      • Копирование данных при помощи фабрики данных Azure.
      • Лабораторная работа: Применение Azure Data Warehouse.
      • Создание базы данных хранилища данных Azure SQL.
      • Миграция в базу данных хранилища данных Azure SQL.
      • Копирование данных при помощи фабрики данных Azure.
    • Модуль 6: Создание решения ETL.
      • Введение в ETL с использованием SSIS.
      • Обзор источников данных.
      • Применение потока данных (Data Flow).
      • Лабораторная работа: Применение потока данных (Data Flow) в пакете SSIS.
      • Исследование источника данных.
      • Перемещение данных при помощи задачи строки данных (Data Row Task).
      • Использование трансформации компонентов в строке данных.
    • Модуль 7: Применение потока управления (Control Flow) в пакете SSIS.
      • Введение в поток управления (Control Flow).
      • Создание динамических пакетов (Dynamic Packages).
      • Использование контейнеров (Containers).
      • Управление целостностью.
      • Лабораторная работа: Использование потока управления (Control Flow) в пакете SSIS.
      • Использование задач и наследования в потоке управления (Control Flow).
      • Использование переменных и параметров.
      • Использование контейнеров (Containers).
      • Лабораторная работа: Использование транзакций и контрольных точек (Checkpoints).
      • Использование транзакций.
      • Использование контрольных точек (Checkpoints).
    • Модуль 8: Отладка и устранение неисправностей в пакетах SSIS.
      • Отладка пакета SSIS.
      • Ведение журнала событий пакета SSIS.
      • Обработка ошибок в пакете SSIS.
      • Лабораторная работа: Отладка и устранение неисправностей в пакете SSIS.
      • Отладка пакета SSIS.
      • Ведение журнала выполнения пакета SSIS.
      • Применение обработчика событий.
      • Обработка ошибок в потоке данных (Data Flow).
    • Модуль 9: Использование решения извлечения данных. 
      • Введение в инкрементальный ETL.
      • Извлечение измененных данных.
      • Загрузка измененных данных.
      • Темпоральные таблицы (Temporal Tables).
      • Лабораторная работа: Извлечение измененных данных.
      • Использование колонки с типом данных DATETIME для инкрементального извлечения данных.
      • Использование захвата измененных данных (CDC).
      • Использование задачи управления CDC.
      • Использование отслеживания изменений.
      • Лабораторная работа: Загрузка данных в хранилище.
      • Загрузка данных из выходной таблицы CDC.
      • Использование преобразования просмотром для вставки или обновления данных размерностей.
      • Применение медленно изменяющихся размерностей.
      • Использование выражения MERGE.
    • Модуль 10: Обеспечение качества данных (Data Quality).
      • Введение в качество данных (Data Quality).
      • Использование Data Quality Services (DQS) для очистки данных.
      • Использование Data Quality Services (DQS) для соответствия данных.
      • Лабораторная работа: Очистка данных.
      • Создание базы знаний DQS.
      • Использование проекта DQS для отчистки данных.
      • Использование DQS в пакете SSIS.
      • Лабораторная работа: Дедупликация данных.
      • Создание политики соответствия.
      • Использование проекта DQS для соответствия данных.
    • Модуль 11: Использование Master Data Services (MDS).
      • Введение в Master Data Services (MDS).
      • Применение модели Master Data Services (MDS).
      • Иерархии и коллекции.
      • Создание концентратора основных данных (Master Data Hub).
      • Лабораторная работа: Применение Master Data Services (MDS).
      • Создание модели Master Data Services (MDS).
      • Использование надстройки Master Data Services для Excel.
      • Применение бизнес правил.
      • Загрузка данных в модель.
      • Выборка данных Master Data Services (MDS).
    • Модуль 12: Расширение SQL Server Integration Services (SSIS).
      • Использование скриптов в SSIS.
      • Использование настраиваемых компонентов в SSIS.
      • Лабораторная работа: Использование настраиваемых компонентов и скриптов.
      • Использование задачи скрипта (Script Task).
    • Модуль 13: Развертывание и настройка пакетов SSIS.
      • Обзор развертывания SSIS.
      • Развертывание проектов SSIS.
      • Планирование выполнения пакетов SSIS.
      • Лабораторная работа: Развертывание и настройка пакетов SSIS.
      • Создание каталога SSIS.
      • Развертывание проекта SSIS.
      • Создание окружения для решения SSIS.
      • Запуск пакета SSIS в SQL Server Management Studio.
      • Планирование выполнения пактов при помощи агента SQL Server.
    • Модуль 14: Использование данных в хранилище данных (Data Warehouse).
      • Введение в бизнес аналитику (Business Intelligence).
      • Введение в анализ данных (Data Analysis).
      • Введение в создание отчетов (Reporting).
      • Анализ данных при помощи Azure SQL Data Warehouse
      • Лабораторная работа: Использование инструментов бизнес аналитики (Business Intelligence).
      • Исследование отчетов SSRS.
      • Исследование рабочих книг PowerPivot.
      • Исследование отчетов Power View.

    Предварительные требования:

    • Обладать базовыми знаниями о Microsoft Windows и ее ключевых возможностях.
    • Обладать знаниями в области реляционных баз данных.
    • Обладать некоторым опытом проектирования баз данных.
  • Отзывы
    Отзывов нет.
    Чтобы оставить отзыв, необходимо войти
Связаться с менеджером

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».

Заявка

Формат, место и дата проведения обучения согласовываются индивидуально.

Оставьте запрос на обучение, заполнив форму ниже. Менеджер Учебного центра свяжется с вами для согласования времени и места проведения курса.

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».