Virtual Classroom Power-Woche: SQL Server Data Warehouse

Data Warehouse Kurs

Mit Microsoft SSIS können Sie Ihre Daten aus unterschiedlichen heterogenen Datenquellen auslesen, transformieren und beliebig übertragen, um im Anschluss mit SQL Server Analysis Services (SSAS) umfassende Datenanalysen Ihrer Datenbank durchzuführen.

Data Analysis Schulungsinhalt

Nach dem Data Warehouse SQL Seminar sind Sie in der Lage, ein Datawarehouse mit SQL Server zu erstellen, eine SQL Server Integration Services (SSIS) Lösung in Ihrem Unternehmen zu implementieren und mit Hilfe von SQL Server Analysis Services (SSAS) einen OLAP Cube und DAX Lösung zu erstellen und Ihre Daten auszuwerten. Also kurzum alles was Sie wissen müssen, um sich mit Big Data einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Diese Power-Woche setzt sich modular aus dem "SSIS Kurs" und "SSAS Schulung" zusammen.

Der SQL Integration Services Kurs wird mit Microsoft SQL Server und SQL Server Management Studio (SSMS) in aktuellster Version durchgeführt.

Zielgruppe SSAS Schulung

Diese Data Warehouse Weiterbildung ist für Datenbank-Programmierer, Datenbank-Administratoren und Business Intelligence Entwickler mit Grundkenntissen in relationalen Datenbanken und Microsoft SQL Server geeignet.

Agenda SQL SSIS Seminar

• Data Warehouse Konzepte und Architektur
• Data Warehouse designen und implementieren
• Columnstore Indexes entwerfen
• Einführung in SQL Server Integration Services
• Integration Services-Lösungen entwickeln
• Kontrollfluss implementieren
• Datenfluss implementieren
• Daten zusammenführen (Inkrementelle Datenintegration)
• Datenbereinigung mit Data Quality Services
• Data Master Services (MDS) verwenden
• Logging implementieren
• Debugging und Fehlerbehandlung
• Checkpoints und Transaktionen
• SSIS Pakete verwalten
• Sicherheit von Integration Services
• SQL Pakete mit Azure Data Factory betreiben
• Business Intelligence (BI) und Datenmodellierung
• Einführung in SQL Server Analysis Services
• Einführung in Data Analysis Expression (DAX)
• Tabellarische Modelle implementieren
• Multidimensionale Analyselösungen erstellen (MDX)
• Arbeiten mit Cubes und Dimensionen
• Multidimensionale Analyselösungen abfragen
• Cube-Funktionalitäten anpassen
• Datenbank entwerfen, bereitstellen und absichern
• Ausblick Big Data und Machine Learning
• Ausblick auf Azure Synapse Analytics und tabellarische Modelle