Microsoft SQL Server Data Warehouse

Grupy docelowe:

Interessenten mit abgeschlossener Berufsausbildung oder Berufserfahrungen im Medienbereich, Kommunikationsbereich oder kaufmännischen Bereich, die sicher im Umgang mit dem PC sind sowie eine Affinität zum Internet und digitalen Medien haben und die sich im Thema: Microsoft SQL Server Data Warehouse weiterbilden wollen.

Wymagania specjalistyczne:

Keine besonderen Anforderungen.

Wymagania techniczne:

Keine besonderen Anforderungen.

Systematyka agencji zatrudnienia:

keine Angaben

Treści

Die Bedeutung von Business Intelligence hat in den letzten Jahren explosionsartig zugenommen und eine der Schlüsselkomponenten eines BI-Systems ist ein einziges, vollständiges und vertrauenswürdiges Repository von Rohdaten, das Data Warehouse.


Mehrdimensionale Datenmodelle wie Data Warehouses können eine besser zugängliche und konsistentere Form der Datenspeicherung bieten als relationale Datenbanken. Sie können Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Repository für Business Intelligence, Analysen und Berichte konsolidieren.

Entdecken Sie, wie man eine langfristige Datenspeicherlösung mit lokalen Microsoft SQL Server-Instanzen (On-Premise) und Azure SQL Data Warehouse erstellt. Erfahren Sie, wie man ein Microsoft SQL Server Data Warehouse von Grund auf aufbaut, beginnend mit den Tabellen und Ansichten, den Kontrollfluss einrichtet, die Datenqualität durchsetzt und die Daten in Diensten wie SQL Server Reporting Services und Power BI verwendet.

Sie werden in der Lage sein, eine robuste, benutzerdefinierte Lösung zu implementieren, die alle Business Intelligence-, Berichts- und Analyseanforderungen Ihres Unternehmens erfüllt.

Data Warehouse-Grundlagen für SQL Server
- Speichern von Informationen in einem Data Warehouse
- Data Warehouse-Kernkonzepte
- Transaktionsdatenbanken im Vergleich zu Data Warehouses
- Dimensionen und Fakten
- Star- und Snowflake-Schemata
- Hardware und Infrastruktur

Erstellen eines Data Warehouse in SQL Server
- Ein Data Warehouse in SQL Server erstellen
- Dimensionstabellen entwerfen
- Faktentabellen entwerfen
- Eine indizierte Ansicht erstellen

Columnstore-Indizes in SQL Server
- Vorteile von Columnstore-Indizes
- Speicheroptimierte Columnstore-Tabelle
- Neuaufbau von Columnstore-Indizes

Implementieren eines Azure SQL Data Warehouse
- Hosting eines Data Warehouse in der Cloud
- Erstellen eines Azure SQL Data Warehouse-Projekts
- Entwickeln von Tabellen in Azure SQL Data Warehouse
- Das Data Warehouse-Migrationsdienstprogramm
- Migrieren eines Data Warehouse nach Azure
- Anhalten und Entfernen eines Azure Data Warehouse

Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) in SQL Server
- Was sind ETL und SQL Server Integration Services (SSIS)?
- Verstehen des Datenflusses
- Kontrollfluss einrichten

Datenqualität in SQL Server durchsetzen
- SQL Server-Datenqualitätsdienste (DQS)
- Bereinigen von Daten mit DQS
- Erstellen einer benutzerdefinierten Wissensdatenbank

Master Data-Dienste in SQL Server
- Einführung in Master Data Services (MDS)
- MDS und IIS installieren
- Master Data Services konfigurieren
- Einsetzen eines MDS-Beispielmodells
- Das MDS-Excel-Add-In installieren
- MDS in Excel aktualisieren

Daten aus dem SQL Server-Warehouse nutzen
- Business Intelligence-Anwendungen für SQL Server
- Excel, Power Pivot, Power Query und Co.



Lernen Sie, wie Sie eine Reihe von Datenquellen in einem einzigen Microsoft SQL Server Data Warehouse konsolidieren können, so dass sie besser zugänglich und konsistent sind. Und Sie werden sehen, wie das relationale Modell der Datenspeicherung, das von Transaktionsdatenbanken verwendet wird, in ein mehrdimensionales Modell von Fakten und Kennzahlen umgewandelt wird. Wenn Sie diese Umwandlungen auf Ihre Daten anwenden, verbringen Sie weniger Zeit mit der Analyse von Informationen und haben mehr Zeit, um Entscheidungen auf der Grundlage Ihrer Erkenntnisse zu treffen und umzusetzen. Erfahren Sie, wie Sie Data Warehouses in Microsoft SQL Server entwickeln, um eine robuste und vertrauenswürdige Plattform für alle Ihre BI-Berichts- und Analyse-Workloads zu schaffen.


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