Programa do Curso

Introdução

  • As deficiências das arquitecturas de modelação de dados de armazém de dados existentes
  • Vantagens da modelação Data Vault

Visão geral da arquitetura Data Vault e dos princípios de conceção

  • SEI / CMM / Conformidade

Aplicações Data Vault

  • Armazenamento de dados dinâmico
  • Armazenamento de Exploração
  • In-Database Data Mining
  • Ligação rápida de informação externa

Data Vault componentes

  • Hubs, ligações, satélites

Construção de um Data Vault

Modelação de Hubs, Ligações e Satélites

Regras de referência Data Vault

Como os componentes interagem uns com os outros

Modelação e preenchimento de um Data Vault

Conversão de 3NF OLTP para um Data Vault Enterprise Data Warehouse (EDW)

Compreender as datas de carregamento, as datas de fim e as operações de junção

[Chaves, relações, tabelas de ligação e técnicas de junção

Técnicas de consulta

Processamento de cargas e processamento de consultas

Visão geral da Matrix Metodologia

Colocar dados em entidades de dados

Carregamento de entidades Hub

Carregamento de entidades de ligação

Carregamento de satélites

Utilização de modelos SEI/CMM de nível 5 para obter resultados repetíveis, fiáveis e quantificáveis

Desenvolvimento de um processo ETL (Extract, Transform, Load) consistente e repetível

Criação e implementação de armazéns altamente escaláveis e repetíveis

Observações finais

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de armazenamento de dados
  • Compreensão dos conceitos de base de dados e de modelação de dados

Público-alvo

  • Modeladores de dados
  • Especialistas em armazenamento de dados
  • [Especialistas em inteligência
  • Engenheiros de dados
  • Database administradores
 28 Horas

Declaração de Clientes (1)

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