Внедрение хранилищ данных SQL (20767 C)

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: