Struttura del corso

Introduzione

  • Le carenze delle architetture di modellazione dei dati di data warehouse esistenti
  • Vantaggi della modellazione Data Vault

Cenni preliminari su Data Vault architettura e principi di progettazione

  • SEI / CMM / Conformità

Data Vault Applicazioni

  • Dynamic Data Warehousing
  • Magazzinaggio esplorativo
  • In-Database Data Mining
  • Collegamento rapido di informazioni esterne

Data Vault Componenti

  • Hub, collegamenti, satelliti

Costruzione di un Data Vault

Modellazione di hub, collegamenti e satelliti

Data Vault Norme di riferimento

Come i componenti interagiscono tra loro

Modellazione e popolamento di un Data Vault

Conversione di OLTP 3NF in un Data Vault Enterprise Data Warehouse (EDW)

Informazioni sulle date di caricamento, sulle date di fine e sulle operazioni di join

Business Chiavi, relazioni, tabelle di collegamento e tecniche di join

Tecniche di query

Elaborazione del carico ed elaborazione delle query

Panoramica della metodologia Matrix

Inserimento dei dati nelle entità di dati

Caricamento delle entità dell'hub

Caricamento di entità di collegamento

Caricamento dei satelliti

Utilizzo di modelli SEI/CMM di livello 5 per ottenere risultati ripetibili, affidabili e quantificabili

Sviluppo di un processo ETL (Extract, Transform, Load) coerente e ripetibile

Costruzione e implementazione di magazzini altamente scalabili e ripetibili

Osservazioni conclusive

Requisiti

  • Comprensione dei concetti di data warehousing
  • Comprensione dei concetti di database e modellazione dei dati

Pubblico

  • Modellatori di dati
  • Specialista del data warehousing
  • Specialisti di Business Intelligence
  • Ingegneri dei dati
  • Database Amministratori
  28 ore
 

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.
I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

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