Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server

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Kurzbeschreibung
Dieser fünftägige Kurs beschreibt die Implementation einer BI-Plattform. Sie lernen ein Data Warehouse mit Microsoft SQL Server zu erstellen... mehr...
Dieser fünftägige Kurs beschreibt die Implementation einer BI-Plattform. Sie lernen ein Data Warehouse mit Microsoft SQL Server zu erstellen. Dieser Kurs bereitet Sie auf die Prüfung 70-463 vor. weniger
Kursorte
Basel, Bern, Zürich, Genève, Lausanne
Kursarten
Kurs/Seminar
Fachbereiche

Datenbanken, SQL, Informatik, Microsoft Professional, Microsoft Datenbanken

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Andi

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Kursinhalt

In diesem Kurs lernen Sie ein Data Warehouse zu erstellen mit Microsoft SQL Server, ETL mit SQL Server Integration Services zu integrieren so wie die Bereinigung und Validierung von Daten mit SQL Server Data Quality Services und SQL Server Master Data Services.

  1. Introduction to Data Warehousing
    • Overview of Data Warehousing
    • Considerations for a Data Warehouse Solution
  2. Planning Data Warehouse Infrastructure
    • Considerations for Data Warehouse Infrastructure
    • Planning Data Warehouse Hardware
  3. Designing and Implementing a Data Warehouse
    • Data Warehouse Design Overview
    • Designing Dimension Tables
    • Designing Fact Tables
    • Physical Design for a Data Warehouse
  4. Creating an ETL Solution with SSIS
    • Introduction to ETL with SSIS
    • Exploring Data Sources
    • Implementing Data Flow
  5. Implementing Control Flow in an SSIS Package
    • Introduction to Control Flow
    • Creating Dynamic Packages
    • Using Containers
    • Managing Consistency
  6. Debugging and Troubleshooting SSIS Packages
    • Debugging an SSIS Package
    • Logging SSIS Package Events
    • Handling Errors in an SSIS Package
  7. Implementing a Data Extraction Solution
    • Planning Data Extraction
    • Extracting Modified Data
  8. Loading Data into a Data Warehouse
    • Planning Data Loads
    • Using SSIS for Incremental Loads
    • Using Transact-SQL Loading Techniques
  9. Enforcing Data Quality
    • Introduction to Data Quality
    • Using Data Quality Services to Cleanse Data
    • Using Data Quality Services to Cleanse Data
  10. Master Data Services
    • Introduction to Master Data Services
    • Implementing a Master Data Services Model
    • Managing Master Data
    • Creating a Master Data Hub
  11. Extending SQL Server Integration Services
    • Using Scripts in SSIS
    • Using Custom Components in SSIS
  12. Deploying and Configuring SSIS Packages
    • Overview of SSIS Deployment
    • Deploying SSIS Projects
    • Planning SSIS Package Execution
  13. Consuming Data in a Data Warehouse
    • Introduction to Business Intelligence
    • Enterprise Business Intelligence
    • Self-Service BI and Big Data
Kursziele
  • Beschreiben von Data-Warehouse-Konzepte und Architekturüberlegungen
  • Auswählen passender Hardware-Plattformen für ein Data Warehouse
  • Entwerfen und Implementieren eines Win Data Warehouses
  • Implementieren von Data Flow und Control Flow in einem SSIS Package
  • Debuggen und Troubleshooten eines SSIS Packages
  • Implementieren einer ETL-Lösung, die inkrementelle Daten Extraktion sowie Daten Load unterstützt
  • Implementieren der Datensäuberung mit Hilfe von Microsoft Data Quality Services
  • Implementieren von Master Data Services, um Datenintegrität zu erzeugen
  • Erweitern von SISS um benutzerdefinierte Scripts und Komponente
  • Einsetzen und Konfigurieren von SSIS Packages
  • Beschreiben, wie BI-Lösungen Daten aus dem Data Warehouse bezogen werden
Zielpublikum

Datenbank-Profis, die insbesondere verantwortlich sind für die Implementation als Data Warehouse, die Entwicklung von SSIS Packages für die Datenauskoppelung, Loading/Transfer/Transformation für die Datenintegrität-Erzeugung mit Master Data Services und für die Datensäuberung mit Data Quality Services.

Anforderungen

Zusätzlich zu Ihrer beruflichen Erfahrung sollten Sie technisches Wissen analog des folgenden Kurses mitbringen:

Kursgebühr
Fr. 4'000.00
Nächste Durchführungsdaten
  • 23. Juli 2018
  • 10. September 2018
  • 26. September 2018
  • 22. Oktober 2018
  • 3. Dezember 2018
  • 6. Dezember 2018