Внедрение хранилищ данных SQL (20767)

Целевая аудитория

Основной аудиторией курса являются специалисты в области баз данных, которым необходимо соответствовать должности разработчика бизнес аналитики.

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 базовыми знаниями о Microsoft Windows и ее ключевых возможностях.
• Обладать знаниями в области реляционных баз данных.
• Обладать некоторым опытом проектирования баз данных.

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.

Группа

• 4-12 человек

Документ об окончании курса

• Справка об обучении установленного образца
• Сертификат Microsoft об окончании авторизованного курса: