Описание курса:
Данный курс описывает внедрение платформы хранилища данных (Data Warehouse) для поддержки решений бизнес аналитики (Business Intellegence). Слушатели изучат, как создавать хранилища данных (Data Warehouse) при помощи Microsoft SQL Server 2014, 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). В курсе рассматриваются как новые возможности SQL Server 2012 и SQL Server 2014, так и общие возможности присущие более ранним версиям.
Курс разработан для специалистов в области баз данных, которым необходимы знания в области разработки решений бизнес аналитики (Business Intelligence). Для этого необходимо сконцентрироваться на практических упражнениях по созданию решений бизнес аналитики (Business Intelligence), состоящих из: хранилища данных (Data Warehouse), ETL и очистки данных.
Основные обязанности будущих специалистов включают в себя:
Внедрение хранилищ данных.
Разработка SSIS-пакетов для извлечения, преобразования и загрузки данных.
Обеспечение целостности данных при помощи Master Data Services.
Очистка данных при помощи Data Quality Services.
Предварительные требования
Для эффективного обучения на курсе слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
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
Цели курса
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
Модуль 1, Введение в организацию хранилищ данных (Data Warehousing)
Обзор процесса организации хранилища данных (Data Warehousing),
Рекомендации по решениям хранилищ данных (Data Warehouse),
Лабораторная работа: Обзор решения хранилища данных (Data Warehouse),
Модуль 2, Рекомендации по оборудованию 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, Создание ETL-решений при помощи SQL Server Integration Services (SSIS)
Введение в ETL при помощи SSIS,
Обзор источников данных,
Использование потока данных (Dota Flow),
Лабораторная работа: Использование потока данных (Data Flow) в пакете SSIS,
Модуль 5, Использование 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,
Лабораторная работа: Использование транзакций и контрольных точек (Checkpoints),
Модуль 6, 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 пакетах SSIS,
Модуль 7, Использование инкрементального процесса ETL
Введение в инкрементальный ETL,
Извлечение измененных данных,
Загрузка измененных данных,
Лабораторная работа: Загрузка инкрементальных изменений,
Лабораторная работа: Извлечение измененных данных,
Модуль 8, 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 9, Использование Master Data Services (MDS)
Концепции Master Data Services (MDS),
Применение моделей Master Data Services (MDS),
Управление основными данными (Master Data),
Создание концентратора основных данных (Master Data Hub),
Лабораторная работа: Применение Master Data Services (MDS).
Модуль 10, Расширение SQL Server Integration Services (SSIS)
Использование скриптов в SSIS,
Использование пользовательских компонентов в SSIS,
Лабораторная работа: Использование пользовательских компонентов и скриптов
Модуль 11, Развертывание и настройка пакетов SSIS
Обзор развертывания пакетов SSIS,
Развертывание проектов SSIS,
Планирование выполнения пакетов SSIS,
Лабораторная работа: Развертывание и настройка пакетов SSIS,
Модуль 12, Использование данных в хранилище данных (Data Warehouse)
Введение в бизнес аналитику (Business Intelligence),
Введение в создание отчетов (Reporting),
Введение в анализ данных (Data Analysis),
Лабораторная работа: Использование бизнес аналитики (Business Intelligence)
