Внедрение хранилищ данных SQL (20767)

Implementing a SQL Data Warehouse

Данный курс предназначен для IT-специалистов, в обязанности которых входит администрирование SQL-сервера, а также аналитиков, разработчиков, специалистов по системам отчётности, программистов 1С. Курс описывает внедрение платформы хранилища данных (Data Warehouse) для поддержки решений бизнес-аналитики (Business Intelligence).

BI-технологии позволяют анализировать большие объёмы информации, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия тех или иных решений. SQL Server содержит ряд новых возможностей BI, даёт всем пользователям доступ к развитым средствам бизнес-анализа. 

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:

ms_cert

Информация о курсе

1308 бел. р. (дист) с НДС 20%

Вендор: Microsoft
Код курса: 20767
Продолжительность: 5 дней / 40 ак. часов
Направление: SQL Server
Экзамен :

70-767

Проектирование и развертывание Microsoft Exchange Server 2016 / 2019
20345-2
очно | дистанционно, 26-30 апреля; 3-7 мая
Проектирование безопасности средствами Check Point R80.10
CCSE-R80.10
дистанционно, 26-28 апреля, 20-22 мая, 3-5 июня
Все предложения
Записаться на курс

Название курса и комментарии*

Имя*

Фамилия*

Отчество*

Компания

Телефон*

Email*

Настоящим, в соответствии с ч.2.ст.18 Закона Республики Беларусь от 10.11.2008 N 455-З(ред. от 11.05.2016) "Об информации, информатизации и защите информации", отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на сбор, обработку и хранение ООО «СофтЛайнБел» Ваших персональных данных. ООО «СофтЛайнБел» гарантирует конфиденциальность получаемой от Вас информации. Сбор, обработка и хранение персональных данных осуществляется в целях эффективного оказания услуг, исполнения договоров и пр.