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
Declaração de Clientes (1)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign