Master Class: Building a Data Warehouse in SQL 2022 (BDWSQL22MC) Online
computer Online: Online Training 8 Jun 2026 until 12 Jun 2026 |
computer Online: Online Training 22 Jun 2026 until 26 Jun 2026 |
computer Online: Online Training 14 Sep 2026 until 18 Sep 2026 |
computer Online: Online Training 9 Nov 2026 until 13 Nov 2026 |
computer Online: Online Training 7 Dec 2026 until 11 Dec 2026 |
Kursinhalt
Überblick einer Data Warehouse Architektur
- Verstehen der Layer Stage, Core Datawarehouse und DataMart
Grundlagen einer Datawarehouse Datenbank
- Besonderheiten einer Data Warehouse Datenbank
- Kennenlernen von Datenmodellen Starschema, Snowflag Schema, Vollhistorisierung und Data Vault Modellen
- Modellierung von Dimension und Fakten
- Optimierungskonzepte großer Datenbanken (Partitionierung, Komprimierung, Indizierung)
Aufbau einer Datawarehouse Beladung mit Microsoft Integration Services
- Einführung in die Integration Services
- Kennenlernen der SSIS-Transformationstasks
- Parametrisierung und Konfiguration von Integration Services Paketen
- Deployment und Betrieb von Integration Service…
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Kursinhalt
Überblick einer Data Warehouse Architektur
- Verstehen der Layer Stage, Core Datawarehouse und DataMart
Grundlagen einer Datawarehouse Datenbank
- Besonderheiten einer Data Warehouse Datenbank
- Kennenlernen von Datenmodellen Starschema, Snowflag Schema, Vollhistorisierung und Data Vault Modellen
- Modellierung von Dimension und Fakten
- Optimierungskonzepte großer Datenbanken (Partitionierung, Komprimierung, Indizierung)
Aufbau einer Datawarehouse Beladung mit Microsoft Integration Services
- Einführung in die Integration Services
- Kennenlernen der SSIS-Transformationstasks
- Parametrisierung und Konfiguration von Integration Services Paketen
- Deployment und Betrieb von Integration Services
Implementierung eines Qualitätssicherungs Layers
- Einführung der Data Quality Services
- Implementierung einer Customized Qualitätssicherung mit Integration Services
Erstellen von DataMarts mit Microsoft Analysis Services (Multidimensional und Tabular)
- Erstellen von Cubes
- Deployment von Cubes
- Aktualisierung von Cubes
Überblick von Reporting Tools
- Einführung in Power BI und Paginierte Berichte (SSRS)
Voraussetzungen
Wünschenswert sind Grundkenntnisse in den Bereichen:
- Relationaler Datenbanken
- Sprache TSQL
Zielgruppe
Zielgruppe sind Entwickler und Architekten, die den Aufbau eines Datawarehouse Systems planen.
Sie erhalten einen Überblick über die Layer eines DWH Systems und kennen abschließend das Zusammenspiel der verschiedenen Komponenten.
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