Plan du cours

Introduction

  • Les lacunes des architectures existantes de modélisation des données des entrepôts de données
  • Avantages de la modélisation Data Vault

Aperçu de l'architecture Data Vault et des principes de conception

  • SEI / CMM / Conformité

Applications Data Vault

  • Entrepôt de données dynamique
  • Entrepôt d'exploration
  • In-Database Data Mining
  • Liaison rapide d'informations externes

Data Vault composants

  • Hubs, Links, Satellites

Construction d'un Data Vault

Modélisation des nœuds, des liens et des satellites

Règles de référence Data Vault

Comment les composants interagissent entre eux

Modéliser et alimenter un Data Vault

Conversion de 3NF OLTP en Data Vault Enterprise Data Warehouse (EDW)

Comprendre les dates de chargement, les dates de fin et les opérations de jointure

[Clés, relations, tables de liens et techniques de jointure

Techniques d'interrogation

Traitement des charges et traitement des requêtes

Vue d'ensemble de la Matrix méthodologie

Introduire des données dans les entités de données

Chargement des entités de base

Chargement des entités de liaison

Chargement des satellites

Utilisation des modèles SEI/CMM niveau 5 pour obtenir des résultats reproductibles, fiables et quantifiables

Développer un processus ETL (Extract, Transform, Load) cohérent et reproductible

Construire et déployer des entrepôts hautement évolutifs et reproductibles

Remarques finales

Pré requis

  • Compréhension des concepts d'entreposage de données
  • .
  • Compréhension des concepts de base de données et de modélisation des données

Audience

  • Modélisateurs de données
  • Spécialiste de l'entreposage de données
  • Spécialistes en business intelligence
  • Ingénieurs de données
  • Database administrateurs
  28 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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