Описание курса:
Этот курс предназначен для специалистов по базам данных, которые выполняют роль разработчиков систем бизнес-аналитики в вопросах создания решений бизнес аналитики, включая средства анализа данных (в том числе кубы OLAP), и решений систем отчетов.
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
Базовые знания о топологиях хранилища данных (схемы звезда, снежинка)
Знание базовых структур программирования (как ветвление и циклы)
Понимание ключевых приоритетов бизнеса – доход, прибыль, финансовые исчисления
Цели курса
По окончании курса слушатели смогут:
Представлять компоненты, архитектуру и природу BI решений.
Создавать многомерные базы данных с Analysis Services.
Реализовывать измерения в кубе.
Реализовывать меры и группы мер в кубе.
Использовать синтаксис многомерных выражений (MDX).
Настраивать куб.
Реализовывать табличную модель данных в PowerPivot.
Использовать DAX запрос табличной модели.
Создавать отчеты служб Reporting Services.
Создавать отчеты с диаграммами и параметрами.
Управлять инфраструктурой отчетов.
Реализовывать панели инструментов в SharePoint Server с PerformancePoint Services.
Использовать Data Mining для интеллектуального анализа.
Аудитория курса:
В центре внимания этого курса лежит создание управляемых бизнес-решений BI. В нем описывается, как реализовать многомерные и табличные модели данных, представлять отчеты с помощью служб отчетов SQL Server, создавать информационные панели с помощью служб Performance Point Services Microsoft SharePoint Server и открывать бизнес-идеи с помощью интеллектуального анализа данных.
Модуль 1: Введение в бизнес-аналитику и моделирование данных.
Введение в бизнес-аналитику.
Платформа Microsoft Enterprise BI.
Лабораторная работа: Изучение решения BI.
Модуль 2: Создание многомерных баз данных.
Введение в многомерный анализ.
Создание источников данных и представлений источников данных.
Создание куба.
Обзор безопасности куба.
Лабораторная работа: Создание многомерных баз данных.
Модуль 3: Работа с кубами и измерениями.
Настройка измерений.
Определение иерархии атрибутов.
Сортировка и группировка атрибутов.
Лабораторная работа: Работа с кубами и измерениями.
Модуль 4: Работа с мерами и группами мер.
Работа с мерами.
Работа с группами мер.
Лабораторная работа: Настройка мер и групп мер.
Модуль 5: Введение в MDX.
Основы многомерных выражений (MDX).
Добавление вычислений в кубе.
Использование MDX для запроса к кубу.
Лабораторная работа: Использование MDX.
Модуль 6: Настройка функциональности куба.
Реализация ключевых показателей производительности.
Реализация действий.
Реализация перспектив.
Реализация переводов.
Лабораторная работа: Настройка куба.
Модуль 7: Реализация табличной модели данных.
Введение в табличную модель данных (Tabular Data Model).
Создание табличной модели данных.
Использование табличной модели данных служб Analysis Services в решении Enterprise BI.
Лабораторная работа: Внедрение табличной модели данных служб Analysis Services.
Модуль 8: Введение в выражения анализа данных (DAX).
Основы Data Analysis Expression (DAX).
Расширение табличной модели при помощи DAX.
Использование DAX для создания вычисляемых столбцов и измерений в табличной модели данных.
Лабораторная работа: создание вычисляемых столбцов и мер с помощью DAX.
Модуль 9: Реализация отчетов с помощью служб отчетов SQL Server Reporting Services.
Введение в службы Reporting Services.
Создание отчета с помощью конструктора отчетов (Report Designer).
Группировка и агрегирование данных в отчете.
Графическое отображение данных.
Фильтрация отчетов с использованием параметров.
Лабораторная работа: Создание отчета с помощью конструктора отчетов.
Модуль 10: Автоматизация выполнения отчетов и их доставки.
Управление безопасностью отчетов.
Управление выполнением отчетов.
Доставка отчетов с подписками и оповещениями о данных.
Поиск и устранение неисправностей Reporting Services.
Лабораторная работа: Реализация подписки на отчеты.
Модуль 11: Предоставление BI с помощью служб SharePoint PerformancePoint SharePoint.
Введение в SharePoint Server как платформу BI.
Планирование безопасности для решения SharePoint Server BI.
Планирование сервисов PerformancePoint.
Лабораторная работа: внедрение служб PerformancePoint.
Модуль 12: Проведение упреждающего анализа с помощью интеллектуального анализа данных.
Обзор интеллектуального анализа данных (Data Mining).
Использование надстройки Data Mining для Excel.
Создание пользовательского решения для интеллектуального анализа данных.
Проверка модели интеллектуального анализа данных.
Подключение и использование данных интеллектуального анализа данных.
Лабораторная работа: использование интеллектуального анализа данных для поддержки маркетинговой кампании.
