MOC 20463 Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

Innerhalb dieses fünftägigen Seminars lernen Sie die Erstellung eines Data Warehouses mit dem SQL Server 2014, die Implementierung der ETL-Prozess mit SQL Server Integration Services, die Bereinigung und Validierung von Daten mit den Data Quality Services sowie die SQL Server Master Data Services.

Teilnehmer - Zielgruppe

Datenbank-Entwickler, die bei der Entwicklung von Data Warehousing Lösungen involviert sind

Kurs - Voraussetzungen

Für dieses Seminar sollten Sie mind. 2 Jahre mit relationalen Datenbanken gearbeitet haben und dabei Kenntnisse in folgenden Bereichen erlangt haben:

  • Datenbank-Erstellung
  • Erstellung von Tabellen und Beziehungen
  • Umgang mit T-SQL
  • Basis Programmier-Konstrukte (z. B. Looping und Branching).
  • Ein Bewusstsein für die wichtigsten Geschäftsschwerpunkte wie Umsatz, Gewinn und Rentabilität ist von Vorteil.

Seminardauer

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

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Data Warehousing - Erste Schritte

  • Einsatz und Nutzen von Data Warehousing
  • Überlegungen für eine Data Warehouse Lösung

Eine Data Warehouse Infrastruktur planen

  • Vorab-Überlegungen
  • Die Hardware planen

Data Warehouse entwerfen und implementieren

  • Das Design im Überblick
  • Dimensions-Tabellen entwerfen
  • Fakten-Tabellen
  • Physikalisches Design für ein Data Warehouse

ETL Lösungen mit SSIS entwickeln

  • Erste Schritte mit ETL und SSIS
  • Daten-Quellen
  • Implementierung eines Data Flows

Implementierung von Control Flow in einem SSIS Package

  • Über Control Flow
  • Dynamische Packages entwickeln
  • Container
  • Konsistenzen

SSIS Packages debuggen & troubleshooten

  • Debugging
  • Ereignisse loggen
  • Troubleshooting

Data Extraction Lösung implementieren

  • Planung
  • Extraktion

Der Data Warehouse-Beladungs-Prozess

  • Planung
  • Inkrementelle Loads mit SSIS
  • Transact-SQL Techniken einsetzen

Data Quality

  • Erste Schritte mit Data Quality Services
  • Validierung von Daten
  • Bereinigung von Daten

Master Data Services

  • Erste Schritte
  • Master Data Services Model einrichten
  • Verwalten von Master Data
  • Erstellen eines Master Data Hub

SSIS erweitern

  • Einsastz von Skripten
  • Einsatz benutzerdefinierter Komponenten

SSIS Packages bereitstellen und konfigurieren

  • Bereitstellung
  • Projekte bereitstellen
  • Planung der SSIS Package Execution

Daten nutzen im Data Warehouse

  • Einführung in BI
  • Enterprise BI
  • Self-Service BI und Big Data

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