SQL Server 2014: Mettre en place un Data Warehouse (Cours MS20463 - Examen 70-463)

Inter-company training

Who is the training for?

Professionnels de bases de données

Duration

5,00 day(s)

Language(s) of service

EN FR

Prerequisites

Expérience requises avec les bases de données relationnelles - Savoir concevoir une base de données normalisée - Créer des tables et relations entre tables - Savoir écrire des requêtes avec Transact-SQL

Goals

Décrire les concepts de data warehouse (entrepôt de données) et les besoins en architecture - Sélectionner la plateforme matérielle appropriée pour un data warehouse - Concevoir et mettre en œuvre un data warehouse - Débugger et dépanner les packages SSIS - Déployer et configurer les packages SSIS.

Contents

Introduction au Data Warehousing (Entrepôts de données)

Vue d’ensemble du Data Warehousing
Besoins pour une solution Data Warehouse
Explorer le processus ETL (Extraction-Transformation-Chargement)
Explorer un Data Warehouse

Ateliers Pratiques: Exploration d'une solution d'entreposage de données - Décrire les éléments clés d'une solution d'entreposage de données - Décrire les principales considérations pour un projet d'entreposage de données

Planification de l’infrastructure d’un Data Warehouse

Besoins pour l’infrastructure d’un Data Warehouse
Planifier le matériel d’un Data Warehouse

Ateliers Pratiques: Planification Data Warehouse Infrastructure - Décrire les considérations clés pour l'infrastructure BI - Plan d' infrastructure d'entrepôt de données

Conception et mise en œuvre d’un Data Warehouse

Vue d’ensemble de la conception Warehouse
Concevoir des tables de dimensions
Concevoir des tables de faits
Concevoir la structure physique d’un Data Warehouse

Ateliers Pratiques: Mse en œuvre d'un schéma d'entrepôt de données - Décrire un processus de conception d'un modèle dimensionnel pour un entrepôt de données - Concevoir et mettre en œuvre des structures de données physiques efficaces pour un entrepôt de données

Création d’une solution ETL avec SSIS

Introduction à ETL avec SSIS
Explorer les sources de données
Mettre en œuvre les flux des données

Ateliers Pratiques: La mise en œuvre de flux de données dans un package SSIS

Mise en œuvre du flux de contrôle dans un package SSIS

Présenter le flux de contrôle
Créer des packages dynamiques
Utiliser les conteneurs
Gérer la cohérence

Ateliers Pratiques: Mise en œuvre de flux de contrôle dans un package SSIS - Transactions et Checkpoints

Débogage et dépannage des packages SSIS

Débugger un package SSIS
Enregistrer les évènements de package SSIS
Prise en compte des erreurs dans un package SSIS

Ateliers Pratiques: Débogage et dépannage d'un package SSIS

Mise en œuvre une solution d’extraction de données

Planifier les extractions de données
Extraction des données modifiées

Ateliers Pratiques: Extraction des données modifiées - Chargement des modifications incrémentielles

Chargement des données dans un Data Warehouse

Planifier les chargements des données
Utiliser SSIS pour les chargements incrémentaux
Utiliser les techniques de chargement de Transact-SQL

Renforcement de la qualité des données

Introduction à la qualité des données
Utiliser Data Quality Services pour nettoyer les données

Master Data Services

Introduction à Master Data Services
Mettre en œuvre un modèle Master Data Services
Gérer les Master Data
Créer un Master Data Hub

Ateliers Pratiques: Exécution Master Data Services

Extension de SQL Server Integration Services

Utiliser les scripts dans SSIS
Utiliser les composants personnalisés dans SSIS

Ateliers Pratiques: Utilisation des composants et des scripts personnalisés

Déploiement et configuration des packages SSIS

Vue d’ensemble du déploiement de SSIS
Déployer les projets SSIS
Planifier l’exécution du package SSIS

Ateliers Pratiques: Déploiement et configuration de packages SSIS

Consommation de données dans un Data Warehouse

Introduction à la Business Intelligence
Enterprise Business Intelligence
Outils de BI en self-service
Big Data

Ateliers Pratiques: Utilisation de Business Intelligence Tools

Teaching methods

Méthodologie basée sur l'Active Learning : 75% de pratique minimum. Chaque point théorique est systématiquement suivi d'exemples et exercices.

Evaluation

Contrôle continu

Certificate, diploma

Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis

Organization contact details

Dawan - Service commercial

These courses might interest you

EN
Day
Computer science - Database management system - Relational DBMS software - PostgreSQL software
FR
Day
Computer science - Database management system - Relational DBMS software - PostgreSQL software
10.06.2024