Реализация хранилищ данных в Microsoft SQL Server 2016. Implementing a SQL Data Warehouse

Описание Курса:

Слушатели приобретут знания и навыки, необходимые для реализации хранилища данных для поддержки BI-решений. Курс рассказывает как создать хранилище данных в Microsoft SQL Server 2016, как использовать ETL со службами интеграции SQL Server, как проверить и очистить данные с SQL Server Data Quality Services и SQL Server Master Data Services.

Аудитория: 

Этот курс предназначен для профессионалов, создающих и поддерживающих различные хранилища данных, настраивающих загрузку и преобразование данных, проверяющих целостность данных и обеспечивающих очистку устаревшей информации.

Предварительные требования:

 

• Минимум 2 года опыта работы с реляционными базами данных
• Опыт проектирования нормализованных баз данных
• Опыт создания таблиц и связей
• Опыт написания запросов на Transact-SQL
• Знание базовых структур программирования (как ветвление и циклы)
• Понимание ключевых приоритетов бизнеса – доход, прибыль, финансовые исчисления

Приобретаемые навыки:

По окончании курса слушатели смогут:  

 

• Представлять концепцию и архитектуру хранилища данных
• Выбирать подходящую аппаратную платформу для хранилищ данных
• Планировать и создавать хранилища данных
• Реализовывать потоки данных в SSIS пакетах
• Производить отладку и устранение неполадок SSIS пакетов
• Реализовывать ETL решение, которое поддерживает инкрементную загрузку хранилища и изменение данных
• Осуществлять интеграцию данных из облака в хранилище данных
• Реализовывать очистку данных с помощью службы Microsoft Data Quality
• Реализовывать Master Data Services для обеспечения целостности данных
• Расширять пакеты SSIS пользовательскими скриптами и компонентами
• Разворачивать и настраивать пакеты SSIS
• Описать роль хранилища данных в работе BI-решений

Содержание курса:

Модуль 1: Введение в хранилища данных

 

• Описание концепции и архитектуры хранилища данных
• Решение для хранилища данных

Модуль 2: Планирование инфраструктуры хранилищ данных

 

• Рекомендации по созданию инфраструктуры хранилищ данных
• Планирование аппаратного обеспечения для хранилища данных

Модуль 3: Проектирование и реализация хранилищ данных

 

• Проектирование логической инфраструктуры хранилища данных
• Проектирование физической инфраструктуры хранилища данных

Модуль 4: Индексы колоночного хранения (columnstore)

 

• Введение в индексы columnstore
• Создание columnstore индексов
• Работа с columnstore индексами

Модуль 5: Реализация хранилища данных в Azure

 

• Преимущество хранилища данных в Azure
• Реализация хранилища данных в Azure
• Разработка хранилища данных в Azure
• Миграция данных в хранилище Azure

Модуль 6: Создание ETL-решения

 

• Введение в ETL с SSIS
• Изучение источников данных
• Реализация потока данных

Модуль 7: Реализация потока управления в пакете SSIS

 

• Введение в поток управления
• Создание динамических пакетов
• Использование контейнеров

Модуль 8: Отладка и устранение неполадок служб SSIS

 

• Отладка пакетов служб SSIS
• Ведение журнала событий пакетов служб SSIS
• Обработка ошибок в пакете служб SSIS

Модуль 9: Реализация инкрементального ETL-процесса загрузки данных

 

• Основы инкрементальной загрузки данных
• Извлечение измененных данных
• Использование временных таблиц

Модуль 10: Обеспечение качества данных

 

• Введение в качество данных
• Использование Data Quality Services для очистки данных
• Использование Data Quality Services для сведения данных

Модуль 11: Использование Master Data Services

 

• Основные понятия Master Data Services
• Реализация модели Master Data Services
• Управление основными данными
• Создание концентратор основных данных

Модуль 12: Расширение SSIS

 

• Использование пользовательских компонентов в SSIS
• Использование сценариев в SSIS

Модуль 13: Развертывание и настройка пакетов служб SSIS

 

• Обзор развертывания
• Развертывание проектов служб SSIS
• Планирование выполнения пакетов служб SSIS

Модуль 14: Использование данных в хранилище

 

• Введение в бизнес аналитику (BI)
• Введение в системы отчетности
• Введение в анализ данных
• Анализ данных с использованием хранилища Azure