Schița de curs
Introducere
- Deficiențele arhitecturilor existente de modelare a datelor din depozitul de date
- Beneficiile Data Vault modelării
Prezentare generală a Data Vault principiilor arhitecturii și designului
- SEI / CMM / Conformitate
Data Vault aplicații
- Depozitarea dinamică a datelor
- Depozitare de explorare
- În-Database Data Mining
- Conectarea rapidă a informațiilor externe
Data Vault componente
- Hub-uri, legături, sateliți
Construirea unui Data Vault
Huburi de modelare, legături și sateliți
Data Vault reguli de referință
Cum interacționează componentele între ele
Modelarea și popularea unui Data Vault
Conversia 3NF OLTP într-o Data Vault Enterprise Data Warehouse (EDW)
Înțelegerea datelor de încărcare, a datelor de încheiere și a operațiunilor de alăturare
Business chei, relații, tabele de legături și tehnici de îmbinare
Tehnici de interogare
Procesarea încărcării și procesarea interogărilor
Prezentare generală a Matrix Metodologie
Obținerea datelor în entități de date
Încărcarea entităților Hub
Încărcarea entităților de legătură
Se încarcă sateliți
Utilizarea șabloanelor SEI/CMM de nivel 5 pentru a obține rezultate repetabile, fiabile și cuantificabile
Dezvoltarea unui proces ETL (Extract, Transform, Load) consistent și repetabil
Construirea și implementarea de depozite extrem de scalabile și repetabile
Observații de încheiere
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de data warehousing
- O înțelegere a conceptelor de baze de date și de modelare a datelor
Audiență
- Modelatori de date
- Specialist în depozitarea datelor
- Specialiști în inteligență de afaceri
- Inginerii de date
- Database administratori
Mărturii (1)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign