SQL Server 2016/17

Implementing Datawarehouse

Ihr Nutzen

In diesem SQL Server 2017 Seminar lernen die Teilnehmer die Bereitstellung, Aktualisierung und Konfiguration eines SQL- Datenbankservers. Am Kursende sind sie fähig eine BI-Lösung zu entwickeln, eine Data Warehouse-Struktur zu planen und zu implementieren, den Datenfluss und Kontrollfluss in SSIS-Package zu implementieren und Troubleshootings in SSIS Packages, eine Datenreinigung und Datenanalyse durchführen zu können.

Voraussetzungen

Kenntnisse in der SQL Server 2016/17 Administration; Grundkenntnisse des Microsoft Windows Betriebssystems und seiner Kernfunktionalität

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Inhalte

Inhalt des SQL Server 2016/17 Seminar und Training:

Einführung in Data Warehousing

• Überlegungen für eine Data Warehouse-Lösung

 

Einführung in die Data Warehouse-Infrastruktur

• Überlegungen zum Aufbau eines Data Warehouse

• Planung der Data Warehouse Hardware

 

Design und Implementierung eines Data Warehouse

• Entwerfen von Dimensionstabellen

• Entwerfen von Faktentabellen

• Physikalischer Entwurf für ein Data Warehouse

 

Columnstore Indizes

• Einführung in die Columnstore Indizes

• Erstellung von Columnstore Indizes

• Arbeiten mit Columnstore Indizes

 

Implementierung eines Azure SQL Data Warehouse

• Vorteile des Azure SQL Data Warehouse

• Implementierung eines Azure SQL Data Warehouse

• Entwicklung eines Azure SQL Data Warehouse

• Migration zu einem Azure SQL Data Warehouse

• Kopieren von Daten mit der Azure Datenfabrik

 

Erstellung einer ETL-Lösung

• Einführung in ETL mit SSIS

• Die Quelldaten

• Implementierung des Datenflusses

 

Implementierung eines Kontrollflusses in einem SSIS-Paket

• Einführung in einen Kontrollfluss

• Erstellung dynamischer Pakete

• Verwendung von Containern

• Verwaltung der Konsistenz

 

Debugging und Troubleshooting der SSIS Pakete

• Debuggen eines SSIS-Pakets

• Protokollierung der SSIS Paket-Events

• Behandlung von Fehlern in einem SSIS-Paket

 

Implementierung einer Datenextraktionslösung

• Einführung in inkrementelles ETL

• Extrahierung der geänderten Daten

• Laden von geänderten Daten

• Temporäre Tabellen

 

Erzwingung von Datenqualität

• Einführung in die Datenqualität

• Verwendung von Data Quality Services zur Datenreinigung

• Verwendung von Data Quality Services zur Datenübermittlung

 

Verwendung der Master Data Services

• Master Data Services-Konzepte

• Implementierung eines Master Data Services Modells

• Hierarchien und Sammlungen

• Erstellung eines Master Data Hub

 

Erweiterung der SQL Server Integration Services (SSIS)

• Verwendung von benutzerdefinierten Komponenten in SSIS

• Verwendung von Scripting in SSIS

 

Bereitstellung und Konfiguration von SSIS Paketen

• Übersicht über die SSIS Bereitstellung

• Bereitstellung von SSIS-Projekten

• Planung der SSIS-Paketausführung

 

Datennutzung in einem Data Warehouse

• Einführung in Business Intelligence

• Einführung in das Reporting

• Einführung in die Datenanalyse

• Analyse von Daten mit Azure SQL Data Warehouse