Programa do Curso
Introdução
- As deficiências das arquiteturas de modelagem de dados de data warehouse existentes
- Benefícios da Data Vault modelagem
Visão geral de Data Vault princípios de arquitetura e design
- SEI/CMM/Conformidade
Data Vault aplicações
- Armazenamento Dinâmico de Dados
- Armazenagem de Exploração
- Em-Database Data Mining
- Vinculação rápida de informações externas
Data Vault componentes
- Hubs, Links, Satélites
Construindo um Data Vault
Modelagem de Hubs, Links e Satélites
Data Vault regras de referência
Como os componentes interagem entre si
Modelando e preenchendo um Data Vault
Convertendo 3NF OLTP em uma Data Vault Empresa Data Warehouse (EDW)
Noções básicas sobre datas de carregamento, datas de término e operações de junção
Business chaves, relacionamentos, tabelas de links e técnicas de junção
Técnicas de consulta
Processamento de carga e processamento de consulta
Visão geral da Matrix Metodologia
Colocando dados em entidades de dados
Carregando entidades do hub
Carregando entidades de link
Carregando satélites
Usando modelos SEI/CMM Nível 5 para obter resultados repetíveis, confiáveis e quantificáveis
Desenvolvendo um processo ETL (Extrair, Transformar, Carregar) consistente e repetível
Construindo e implantando armazéns altamente escaláveis e repetíveis
Observações finais
Requisitos
- Compreensão dos conceitos de armazenamento de dados
- Compreensão dos conceitos de base de dados e de modelação de dados
Público
- Modeladores de dados
- Especialista em armazenamento de dados
- Especialistas em Business Intelligence
- Engenheiros de dados
- Database administradores
Declaração de Clientes (1)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign