MOC 20768 Developing SQL Data Models

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem Kurs befassen sich die Teilnehmer mit der Implementierung multidimensionaler Datenbanken mit SQL Server Analysis Services (SSAS) und der Erstellung tabellarischer semantischer Datenmodelle für die Analyse mit SSAS.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Datenbank-Professionals
  • BI-Entwickler

Kurs - Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse des Microsoft Windows Betriebssystems und seiner Kernfunktionen
  • Praktische Erfahrungen mit Transact-SQL
  • Praktische Erfahrungen mit relationalen Datenbanken

Seminardauer

  • 3 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Business Intelligence und Datenmodellierung

  • Business Intelligence
  • Microsoft Business Intelligence Plattform

Erstellung Multidimensional Datenbanken

  • Multidimensionale Analysen
  • Datenquellen und Datenquellen-Views erstellen
  • Cubes erstellen
  • Überblick von Cube Security
  • SSAS Konfiguration und Überwachung

Mit Cubes und Dimensionen arbeiten

  • Dimensionen konfigurieren
  • Attribute-Hierarchien definieren
  • Attribute sortieren und bündeln

Mit Kennzahlen und Kennzahlengruppen arbeiten

  • Mit Kennzahlen und Kennzahlengruppen arbeiten

Einführung in MDX

  • MDX Grundlagen
  • Kalkulation in einen Cube einbringen
  • Cubes mit MDX abfragen

Cube Funktionalität anpassen

  • Einführung Business Intelligence
  • Kennzahlen, Maßnahmen, Perspektiven und Übersetzung implementieren

Tabellarisches Datenmodell mit Hilfe von Analyse Services implementieren

  • Tabellarische Datenmodelle implementieren und erstellen
  • Tabellarisches Analyse Service Datenmodell in einer Enterprise BI Lösung verwenden

Einführung in Data Analysis Expression (DAX)

  • DAX Grundlagen
  • Spalten und Kennzahlen mit Hilfe von DAX in einem tabellarische Datenmodelle erstellen

Predective Analytics mit Data-Mining

  • Überblick über Data-Mining
  • Data-Mining add-in für Excel verwenden
  • Benutzerdefinierte Data-Mining Lösungen erstellen
  • Data-Mining Model validieren
  • Data-Mining Model verbinden und verwenden

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