20463: Implementing a Data Warehouse with Microsoft® SQL Server® 2014
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Acerca de este curso
Este curso describe cómo implementar una plataforma de almacén de datos para apoyar una solución BI. Los estudiantes aprenderán cómo crear un almacén de datos con Microsoft® SQL Server® 2014, implementar ETL con SQL Server Integration Services, y validar y limpiar de datos con Server Data Quality Services y SQL Server Master Data Services.
Nota: Este curso está diseñado para clientes que estén interesados en aprender SQL Server 2012 o SQL Server 2014. Cubre las nuevas características de SQL Server 2014, pero también las capacidades importantes a través de la plataforma de datos SQL Server.
Nuestro valor añadido:PUE es Learning Partner de Microsoft autorizado por dicha multinacional para impartir formación oficial en sus tecnologías.
A quién va dirigido
Este curso está dirigido a profesionales de bases de datos que necesitan crear y apoyar una solución de almacenamiento de datos. Tendrán que centrarse en el trabajo práctico de crear soluciones de BI incluyendo la implementación de un Data Warehouse, ETL, y la limpieza de datos. Las principales responsabilidades incluyen:
- Implementación de un data warehouse.
- El desarrollo de paquetes SSIS para extracción de datos, transformación y carga.
- La integridad de los datos mediante el uso de los servicios de datos Master.
- Limpieza de datos mediante el uso de servicios de calidad de datos.
Objetivos del curso
Al finalizar este curso, los estudiantes serán capaces de:
- Describir conceptos de data warehouse y consideraciones de arquitectura.
- Seleccionar una plataforma de hardware apropiado para un almacén de datos.
- Diseñar e implementar un almacén de datos.
- Implementar el flujo de datos en un paquete SSIS.
- Implementar Control de flujo en un paquete SSIS.
- Analizar paquetes de depuración y solucionar problemas de SSIS.
- Implementar una solución ETL que soporta la extracción de datos incrementales.
- Implementar una solución ETL que soporta la carga de datos incrementales.
- Implementar la limpieza de datos mediante el uso de servicios de calidad de datos de Microsoft.
- Implementar servicios de datos para hacer valer la integridad de los datos.
- Extender SSIS con componentes y scripts personalizados.
- Implementar y configurar paquetes SSIS.
- Describir cómo las soluciones de BI pueden consumir datos desde el almacén de datos.
Contenidos
Module 1: Introduction to Data Warehousing
- Overview of Data Warehousing
- Considerations for a Data Warehouse Solution
Module 2: Data Warehouse Hardware Considerations
- Considerations for building a Data Warehouse
- Data Warehouse Reference Architectures and Appliances
Module 3: Designing and Implementing a Data Warehouse
- Logical Design for a Data Warehouse
- Physical design for a data warehouse
Module 4: Creating an ETL Solution with SSIS
- Introduction to ETL with SSIS
- Exploring Data Sources
- Implementing Data Flow
Module 5: Implementing Control Flow in an SSIS Package
- Introduction to Control Flow
- Creating Dynamic Packages
- Using Containers
- Managing Consistency
Module 6: Debugging and Troubleshooting SSIS Packages
- Debugging an SSIS Package
- Logging SSIS Package Events
- Handling Errors in an SSIS Package
Module 7: Implementing an Incremental ETL Process
- Introduction to Incremental ETL
- Extracting Modified Data
- Loading Modified data
Module 8: Enforcing Data Quality
- Introduction to Data Quality
- Using Data Quality Services to Cleanse Data
- Using Data Quality Services to Match data
Module 9: Using Master Data Services
- Master Data Services Concepts
- Implementing a Master Data Services Model
- Managing Master Data
- Creating a Master Data Hub
Module 10: Extending SQL Server Integration Services
- Using Scripts in SSIS
- Using Custom Components in SSIS
Module 11: Deploying and Configuring SSIS Packages
- Overview of SSIS Deployment
- Deploying SSIS Projects
- Planning SSIS Package Execution
Module 12: Consuming Data in a Data Warehouse
- Introduction to Business Intelligence
- Introduction to Reporting
- An Introduction to Data Analysis
