Modelul de sablare a datelor este o tehnică de modelare a bazelor de date care asigură stocarea istorică pe termen lung a datelor care provin din mai multe surse Un seif de date stochează o singură versiune a faptelor sau "toate datele, tot timpul" Designul său flexibil, scalabil, consistent și adaptabil cuprinde cele mai bune aspecte ale formulei 3D (3NF) și al stelei În acest training instruit, participanții vor învăța cum să construiască un Seif de date Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegeți conceptele de arhitectură și design din spatele Data Vault 20 și interacțiunea cu Big Data, NoSQL și AI Utilizați tehnici de trecere a datelor pentru a permite auditarea, urmărirea și inspectarea datelor istorice dintr-un antrepozit de date Elaborați un proces ETL (extracție, transformare, încărcare) consecventă și repetabilă Construiți și desfășurați depozite foarte scalabile și repetabile Public Modelatori de date Specialist în domeniul depozitării datelor Specialiști în Business Intelligence Ingineri de date Administratorii de baze de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Machine Translated
Introduction
- The shortcomings of existing data warehouse data modeling architectures
- Benefits of Data Vault modeling
Overview of Data Vault architecture and design principles
Data Vault applications
- Dynamic Data Warehousing
- Exploration Warehousing
- In-Database Data Mining
- Rapid Linking of External Information
Data Vault components
Building a Data Vault
Modeling Hubs, Links and Satellites
Data Vault reference rules
How components interact with each other
Modeling and populating a Data Vault
Converting 3NF OLTP to a Data Vault Enterprise Data Warehouse (EDW)
Understanding load dates, end-dates, and join operations
Business keys, relationships, link tables and join techniques
Query techniques
Load processing and query processing
Overview of Matrix Methodology
Getting data into data entities
Loading Hub Entities
Loading Link Entities
Loading Satellites
Using SEI/CMM Level 5 templates to obtain repeatable, reliable, and quantifiable results
Developing a consistent and repeatable ETL (Extract, Transform, Load) process
Building and deploying highly scalable and repeatable warehouses
Closing remarks