MS 20463 – Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server

Neste treinamento de 40 horas você aprenderá a implementar uma plataforma de DataWareHouse como base de uma solução de Business Intelligence com SQL Server.

Carga horária: 40 horas

Público alvo: Profissionais de TI

Pré requisitos: Este curso requer que você atenda aos seguintes pré-requisitos:

  • Experiência pelo menos 2 anos de trabalhando com bancos de dados relacionais, incluindo:
  • Criar um banco de dados normalizado.
  • Criando tabelas e relações.
  • Consultando com Transact-SQL.
  • Alguma exposição a construções de programação básicas (tais como o looping e ramificações).
  • Uma tomada de consciência das prioridades de negócios-chave como receita, rentabilidade e contabilidade financeira é desejável.

 

Propósito e Objetivo: Este curso descreve como implementar uma plataforma de data warehouse para oferecer suporte a uma solução de BI. Os alunos aprenderão como criar um data warehouse com Microsoft SQL Server 2014, implementar ETL com SQL Server Integration Services e validar e limpar dados com serviços de qualidade de dados SQL Server e o SQL Server Master Data Services.

Nota:Este curso destina-se a clientes que estão interessados em aprender SQL Server 2012 ou 2014 de SQL Server. Abrange os novos recursos do SQL Server de 2014, mas também os recursos importantes em toda a plataforma de dados SQL Server.

 

Conteúdo Programático:

Módulo 1: Introdução ao Data Warehouse

Este módulo fornece uma introdução aos principais componentes de uma solução de armazenamento de dados e as considerações de alto nível, que você deve levar em conta quando você embarcar em um projeto de armazenagem de dados.

Lições

  • Visão geral de Data Warehouse
  • Considerações para uma solução de armazém de dados

 

Módulo 2: Planejamento de infra-estrutura de Data Warehouse

Este módulo aborda considerações para a seleção de hardware e distribuindo as instalações do SQL Server em servidores.

Lições

  • Considerações para infra-estrutura de armazém de dados
  • Planejamento Hardware de armazém de dados

 

Módulo 3: Desenho e implementação de um Data Warehouse

Este módulo descreve as principais considerações para o projeto lógico de um data warehouse e em seguida, discute as melhores práticas para sua implementação física.

Lições

  • Visão geral sobre Design de armazém de dados
  • Projetando tabelas de dimensão
  • Criando tabelas de fatos
  • Design físico para um Data Warehouse

 

Módulo 4: Criando uma solução ETL com SSIS

Este módulo aborda considerações para a implementação de um processo ETL e em seguida, centra-se no Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) como uma plataforma para construir soluções ETL.

Lições

  • Introdução à ETL com SSIS
  • Explorando fontes de dados
  • Implementando o fluxo de dados

 

Módulo 5: Implementando o fluxo de controle em um pacote do SSIS

Este módulo descreve como implementar soluções ETL que combinam várias tarefas e lógica de fluxo de trabalho.

Lições

  • Introdução ao controle de fluxo
  • Criação de pacotes dinâmicos
  • Usando recipientes
  • Gerenciamento de consistência

 

Módulo 6: Depuração e solução de problemas de pacotes SSIS

Este módulo descreve como você pode depurar pacotes para descobrir a causa de erros que ocorrem durante a execução. Em seguida discute-se a funcionalidade de log incorporada SSIS que você pode usar para registrar eventos para fins de solução de problemas. Finalmente, o módulo descreve abordagens comuns para o tratamento de erros no fluxo de controle e fluxo de dados.

Lições

  • Depurando um pacote do SSIS
  • Log de eventos de pacote SSIS
  • Tratamento de erros em um pacote do SSIS

 

Módulo 7: Implementação de uma solução de extração de dados

Este módulo descreve as técnicas que você pode usar para implementar um processo de atualização do armazém de dados incrementais.

Lições

  • Extração de dados de planejamento
  • Extração de dados modificados

 

Módulo 8: Carregar dados em um Data Warehouse

Este módulo descreve as técnicas que você pode usar para implementar o processo de carga do armazém de dados.

Lições

  • Planejamento de cargas de dados
  • Usando o SSIS para cargas incrementais
  • Usando técnicas de carregamento de Transact-SQL

 

Módulo 9: Reforçando a qualidade dos dados

Este módulo introduz serviços da qualidade de dados (DQS) Microsoft SQL Server e descreve como você pode usá-lo para limpar e deduplicate dados.

Lições

  • Introdução à qualidade dos dados
  • Usando serviços de dados de qualidade para limpar dados
  • Usando serviços de dados de qualidade para limpar dados

 

Módulo 10: Master Data Services

Master Data Services fornece uma maneira para que as organizações padronizar dados e melhorar a qualidade, consistência e confiabilidade dos dados que orienta as decisões de negócios. Este módulo introduz o Master Data Services e explica os benefícios de usá-lo.

Lições

  • Introdução aos serviços de dados mestre
  • Implementar um modelo de serviços de dados mestre
  • Gerenciamento de dados mestre
  • Criação de um Hub de dados mestre

 

Módulo 11: Estendendo o SQL Server Integration Services

Este módulo descreve as técnicas que você pode usar para estender o SSIS. O módulo não foi projetado para ser um guia completo para o desenvolvimento de soluções personalizadas de SSIS, mas para fornecer uma tomada de consciência das etapas fundamentais necessárias para usar scripts e componentes personalizados em um processo ETL que baseia-se no SSIS.

Lições

  • Usando Scripts no SSIS
  • Usando componentes personalizados no SSIS

 

Módulo 12: Implantar e configurar pacotes SSIS

Neste módulo, os alunos aprenderão como implantar pacotes e suas dependências para um servidor e como gerenciar e monitorar a execução de pacotes implantados.

Lições

  • Visão geral de implantação do SSIS
  • Implantando projetos SSIS
  • Planejamento execução de pacotes do SSIS

 

Módulo 13: Consumir dados em um Data Warehouse

Este módulo apresenta soluções de business intelligence (BI) e descreve como você pode usar um armazém de dados como base para a empresa e BI self-service.

Lições

  • Introdução ao Business Intelligence
  • Enterprise Business Intelligence
  • BI Self-Service e grande volume de dados