Внедрение хранилищ данных SQL (20767 A)

Implementing a SQL Data Warehouse

Данный курс описывает внедрение платформы хранилища данных (Data Warehouse) для поддержки решения бизнес аналитики (Business Intelligence). Слушатели изучат, как создавать хранилище данных (Data Warehouse) при помощи Microsoft SQL Server 2016 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).


Стоимость курса: 792 бел. руб. с НДС (20%).

Целевая аудитория

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.

Приобретаемые знания и навыки

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 хранимые в колонке индексы (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 бизнес аналитики (BI).

Предварительные требования

Для успешного прохождения курса рекомендуется:

  • Обладать двухлетним опытом работы с реляционными базами данных, в том числе уметь:
    • Проектировать нормализованную базу данных.
    • Создавать таблицы и связи.
    • Запрашивать данные при помощи Transact-SQL.
  • Иметь представление о базовых конструкциях программирования (таких как циклы и ветвление).
  • Иметь представление о ключевых приоритетах бизнеса, таких как доход, прибыльность и финансовый учет.

Программа курса

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

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

Модуль 2. Планирование инфраструктуры 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. Хранимые в колонке индексы (Columnstore Indexes).

  • Введение в хранимые в колонке индексы (Columnstore Indexes).
  • Создание хранимых в колонке индексов (Columnstore Indexes).
  • Работа с хранимыми в колонке индексами (Columnstore Indexes).
  • Лабораторная работа. Использование хранимых в колонке индексов (Columnstore Indexes).

Модуль 5. Применение Azure SQL Data Warehouse.

  • Преимущества Azure Data Warehouse.
  • Внедрение Azure Data Warehouse.
  • Разработка Azure Data Warehouse.
  • Миграция в Azure Data Warehouse.
  • Лабораторная работа. Применение Azure Data Warehouse.

Модуль 6. Создание решения ETL.

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

Модуль 7. Применение потока управления (Control Flow) в пакете SSIS.

  • Введение в поток управления (Control Flow).
  • Создание динамических пакетов (Dynamic Packages).
  • Использование контейнеров (Containers).
  • Лабораторная работа. Использование потока управления (Control Flow) в пакете SSIS.
  • Лабораторная работа. Использование транзакций и 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.

Модуль 9. Использование инкрементального процесса ETL.

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

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.
  • Лабораторная работа. Дедупликация данных.

Модуль 11. Использование Master Data Services (MDS).

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

Модуль 12. Расширение SQL Server Integration Services (SSIS).

  • Использование настраиваемых компонентов в SSIS.
  • Использование скриптов в SSIS.
  • Лабораторная работа. Использование настраиваемых компонентов и скриптов.

Модуль 13. Развертывание и настройка пакетов SSIS.

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

Модуль 14. Использование данных в хранилище данных (Data Warehouse).

  • Введение в бизнес аналитику (Business Intelligence).
  • Введение в создание отчетов (Reporting).
  • Введение в анализ данных (Data Analysis).
  • Анализ данных при помощи Azure SQL Data Warehouse

Лабораторная работа. Использование инструментов бизнес аналитики (Business Intelligence).

Сертификация

Курс является частью подготовки к сертификации MCSA (Solutions Associate): SQL 2016 Business Intelligence Development

Документ об окончании курса

Сертификат Microsoft об окончании авторизованного курса:

ms_cert 

Информация о курсе

Вендор: Microsoft
Код курса: 20767 A
Продолжительность: 4 дня / 32 часа
Направление: SQL Server 2016
Экзамен : 70-767
Администрирование Windows Server 2012 R2
20411 D
Минск, 28 августа - 1 сентября
Администрирование Oracle Database 12c
12cDBA
Минск, 28 августа - 1 сентября
Все предложения
Записаться на курс

Название курса и комментарии*

Ваше имя и фамилия*

Компания*

Телефон*

Email*