Kursüberblick
In diesem 5 tägigen Praxis Workshop lernen die Teilnehmer den Aufbau einer Datawarehouse Lösung mit Microsoft SQL Server 2022 Komponenten kennen.
Nach einem Architekturüberblick und Modellierungsansätzen eines Datawarehouse Systems, entwerfen Sie ein Datenmodell, entwickeln mit dem ETL Tool Integration Services Ladestrecken und modellieren einen multidimensionalen Cube mit den Analysis Services. Abschliessend lernen Sie als Visualisierungstools die Reporting Services und Power Bi kennen.
Am Ende des Kurses haben Sie eigenständig den Prototypen eines Datawarehouse Systems entwickelt.
Zielgruppe
Zielgruppe sind Entwickler und Architekten, die den Aufbau eines Datawarehouse Systems planen.
Sie erhalten einen Überblick über die Layer eines DWH Systems und kennen abschliessend das Zusammenspiel der verschiedenen Komponenten.
Voraussetzungen
Wünschenswert sind Grundkenntnisse in den Bereichen:
- Relationaler Datenbanken
- Sprache TSQL
Kursinhalt
Überblick einer Data Warehouse Architektur
- Verstehen der Layer Stage, Core Datawarehouse und DataMart
Grundlagen einer Datawarehouse Datenbank
- Besonderheiten einer Data Warehouse Datenbank
- Kennenlernen von Datenmodellen Starschema, Snowflag Schema, Vollhistorisierung und Data Vault Modellen
- Modellierung von Dimension und Fakten
- Optimierungskonzepte grosser Datenbanken (Partitionierung, Komprimierung, Indizierung)
Aufbau einer Datawarehouse Beladung mit Microsoft Integration Services
- Einführung in die Integration Services
- Kennenlernen der SSIS-Transformationstasks
- Parametrisierung und Konfiguration von Integration Services Paketen
- Deployment und Betrieb von Integration Services
Implementierung eines Qualitätssicherungs Layers
- Einführung der Data Quality Services
- Implementierung einer Customized Qualitätssicherung mit Integration Services
Erstellen von DataMarts mit Microsoft Analysis Services (Multidimensional und Tabular)
- Erstellen von Cubes
- Deployment von Cubes
- Aktualisierung von Cubes
Überblick von Reporting Tools
- Einführung in Power BI und Paginierte Berichte (SSRS)