Создание информационных хранилищ с помощью Microsoft SQL Server (20463 D)

Implementing a Data Warehouse with Microsoft® SQL Server

В курсе рассматривается создание платформы информационных хранилищ для обеспечения поддержки решений бизнес-аналитики. Слушатели научатся созданию информационных хранилищ на базе Microsoft SQL Server 2014, выполнению ETL -операций с использованием SQL Server Integration Services, выполнять валидацию и очистку данных с помощью SQL Server Data Quality Services и SQL Server Master Data Services.

Стоимость курса: 924 бел. руб. с НДС (20%).

Слушатели научатся созданию информационных хранилищ на базе Microsoft SQL Server 2014, выполнению ETL-операций с использованием SQL Server Integration Services, выполнять валидацию и очистку данных с помощью SQL Server Data Quality Services и SQL Server Master Data Services.

Целевая аудитория

Курс предназначен для слушателей, которым необходимо научиться создавать и обеспечивать техническую поддержку информационных хранилищ, и чьи основные рабочие обязанности включают в себя:

  • Создание информационных хранилищ
  • Разработка пакетов SSIS для извлечения, трансформации и загрузки данных
  • Обеспечение целостности данных с помощью Master Data Services
  • Очистку данных с использованием Data Quality Services

Предварительные требования

Для успешного прохождения курса рекомендуется:

  • Обладать представлением о бизнес аналитике (Business Intelligence).
  • Понимать назначение хранилища данных (Data Warehouse) в корпоративной бизнес аналитике (Business Intelligence).
  • Обладать представлением о назначении хранилища данных в сценариях с самообслуживающейся бизнес аналитикой (Self-Service Business Intellegence).

Приобретаемые знания и навыки

По окончании курса слушатели смогут:

  • Описать концепции и архитектуру хранилища данных (Data Warehouse).
  • Выбрать подходящую аппаратную платформу для хранилища данных (Data Warehouse).
  • Спроектировать и внедрить хранилище данных (Data Warehouse).
  • Применять поток данных (Data Flow) в пакетах SSIS.
  • Применять поток управления (Control Flow) в пакетах SSIS.
  • Производить отладку и устранять неисправности в пакетах SSIS.
  • Применять решения ETL, которые поддерживают инкрементальное извлечение данных.
  • Применять решения ETL, которые поддерживают инкрементальную загрузку данных.
  • Применять очистку данных при помощи Microsoft Data Quality Services (DQS).
  • Применять Master Data Services для обеспечения целостности данных.
  • Расширять возможности SSIS при помощи пользовательских скриптов и компонентов.
  • Развертывать и настраивать пакеты SSIS.
  • Описать процесс получения данных решениями бизнес аналитики (Business Intelligence) из хранилища данных (Data Warehouse).

Программа курса

Модуль 1. Введение в организацию хранилищ данных (Data Warehousing).

  • Обзор процесса организации хранилища данных (Data Warehousing).
  • Рекомендации по решениям хранилищ данных (Data Warehouse).
  • Лабораторная работа: Обзор решения хранилища данных (Data Warehouse).

Модуль 2. Рекомендации по оборудованию хранилища данных (Data Warehouse).

  • Рекомендации по построению хранилища данных (Data Warehouse).
  • Рекомендованные архитектуры и встраиваемые устройства хранилища данных (Data Warehouse Appliances). 
  • Лабораторная работа: Планирование инфраструктуры хранилища данных (Data Warehouse).

Модуль 3. Проектирование и внедрение хранилища данных (Data Warehouse).

  • Логическое проектирование хранилища данных (Data Warehouse).
  • Физическое проектирование хранилища данных (Data Warehouse).
  • Лабораторная работа: Реализация схемы хранилища данных (Data Warehouse).

Модуль 4. Создание ETL-решений при помощи SQL Server Integration Services (SSIS).

  • Введение в ETL при помощи SSIS.
  • Обзор источников данных.
  • Использование потока данных (Data Flow).
  • Лабораторная работа: Использование потока данных (Data Flow) в пакете SSIS.

Модуль 5. Использование 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.
  • Лабораторная работа: Использование транзакций и контрольных точек (Checkpoints).

Модуль 6. 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 пакетах SSIS.

Модуль 7. Использование инкрементального процесса ETL.

  • Введение в инкрементальный ETL.
  • Извлечение измененных данных.
  • Загрузка измененных данных.
  • Лабораторная работа: Загрузка инкрементальных изменений.
  • Лабораторная работа: Извлечение измененных данных.

Модуль 8. 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.
  • Лабораторная работа: Дедупликация данных.

Модуль 9. Использование Master Data Services (MDS).

  • Концепции Master Data Services (MDS).
  • Применение моделей Master Data Services (MDS).
  • Управление основными данными (Master Data).
  • Создание концентратора основных данных (Master Data Hub).
  • Лабораторная работа: Применение Master Data Services (MDS).

Модуль 10. Расширение SQL Server Integration Services (SSIS).

  • Использование скриптов в SSIS.
  • Использование пользовательских компонентов в SSIS.
  • Лабораторная работа: Использование пользовательских компонентов и скриптов.

Модуль 11. Развертывание и настройка пакетов SSIS.

  • Обзор развертывания пакетов SSIS.
  • Развертывание проектов SSIS.
  • Планирование выполнения пакетов SSIS.
  • Лабораторная работа: Развертывание и настройка пакетов SSIS.

Модуль 12. Использование данных в хранилище данных (Data Warehouse).

  • Введение в бизнес аналитику (Business Intelligence).
  • Введение в создание отчетов (Reporting).
  • Введение в анализ данных (Data Analysis).
  • Лабораторная работа: Использование бизнес аналитики (Business Intelligence).

Сертификация

Прохождение трека курсов 2046120462 и 20463 со сдачей соответствующих экзаменов ведет к получению сертификации MCSA (Solutions Associate): SQL Server.

Документ об окончании курса

Сертификат Microsoft об окончании авторизованного курса:

ms_cert 

Информация о курсе

Вендор: Microsoft
Код курса: 20463 D
Продолжительность: 5 дней / 40 часов
Направление: SQL Server 2014 | 2012
Экзамен : 70-463
Управление ИТ-проектами
IT-Project
Минск, 5-7 июня (набор группы)
Все предложения
Записаться на курс

Название курса и комментарии*

Ваше имя и фамилия*

Компания*

Телефон*

Email*