5 ngày (~40 giờ)

Khóa học 5 ngày cùng với giảng viên này mô tả làm thế nào để thực hiện một nền tảng kho dữ liệu để hỗ trợ một giải pháp BI. Học viên sẽ được tìm hiểu cách để tạo ra một kho dữ liệu với Microsoft SQL Server ® 2016 và với Azure SQL Data Warehouse, cách để thực hiện ETL với SQL Server Integration Services, và cách để xác nhận và làm sạch dữ liệu với SQL Server Quality Services và SQL Server Master Data Services .

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có khả năng:

• Mô tả các yếu tố chính của một giải pháp lưu trữ dữ liệu
• Mô tả những cân nhắc phần cứng chính cho việc xây dựng một kho dữ liệu
• Thực hiện một thiết kế logic cho một kho dữ liệu
• Thực hiện một thiết kế vật lý cho một kho dữ liệu
• Tạo chỉ mục columnstore
• Thực hiện một kho dữ liệu Azure SQL
• Mô tả các tính năng chính của SSIS
• Thực hiện một luồng dữ liệu bằng cách sử dụng SSIS
• Thực hiện kiểm soát luồng bằng cách sử dụng các task và chế độ ưu tiên
• Tạo các gói động lực bao gồm các biến số và các thông số
• Khắc phục lỗi gói SSIS
• Mô tả các cân nhắc cho thực hiện một giải pháp ETL
• Thực hiện dịch vụ chất lượng dữ liệu (Data Quality Services)
• Thực hiện một mô hình dịch vụ dữ liệu Master
• Mô tả làm thế nào bạn có thể sử dụng các thành phần tùy chỉnh để mở rộng SSIS
• Triển khai dự án SSIS

• Mô tả BI và kịch bản BI thường thấy

Khóa học phù hợp với cá nhân, tổ chức hoặc doanh nghiệp đang quan tâm đến việc nâng cao kiến thức và kỹ năng chuyên môn trong lĩnh vực liên quan.

• Ít nhất hai năm kinh nghiệm làm việc với dữ liệu có liên quan, bao gồm:
• Thiết kế một cơ sở dữ liệu chuẩn.
• Tạo bảng và các mối quan hệ.
• Truy vấn với Transact-SQL.
• Một số tiếp xúc với các cấu trúc chương trình cơ bản (như vòng lặp và phân nhánh).
• Ưu tiên kiến thức về các ưu tiên kinh doanh chính như doanh thu, lợi nhuận và kế toán tài chính.

Sau khi hoàn tất khóa học, học viên sẽ được cấp chứng nhận hoàn tất khóa học theo quy định của Cecomtech.

Module 1: Introduction to Data Warehousing

• Overview of Data Warehousing
• Considerations for a Data Warehouse Solution

Lab: Exploring a Data Warehouse Solution

Module 2: Planning Data Warehouse Infrastructure

• Considerations for data warehouse infrastructure.
• Planning data warehouse hardware.

Lab: Planning Data Warehouse Infrastructure

Module 3: Designing and Implementing a Data Warehouse

• Data warehouse design overview
• Designing dimension tables
• Designing fact tables
• Physical Design for a Data Warehouse

Lab: Implementing a Data Warehouse Schema

Module 4: Columnstore Indexes

• Introduction to Columnstore Indexes
• Creating Columnstore Indexes
• Working with Columnstore Indexes

Lab: Using Columnstore Indexes

Module 5: Implementing an Azure SQL Data Warehouse

• Advantages of Azure SQL Data Warehouse
• Implementing an Azure SQL Data Warehouse
• Developing an Azure SQL Data Warehouse
• Migrating to an Azure SQ Data Warehouse
• Copying data with the Azure data factory

Lab: Implementing an Azure SQL Data Warehouse

Module 6: Creating an ETL Solution

• Introduction to ETL with SSIS
• Exploring Source Data
• Implementing Data Flow

Lab: Implementing Data Flow in an SSIS Package

Module 7: Implementing Control Flow in an SSIS Package

• Introduction to Control Flow
• Creating Dynamic Packages
• Using Containers
• Managing consistency.

Lab: Implementing Control Flow in an SSIS Package

Lab: Using Transactions and Checkpoints

Module 8: Debugging and Troubleshooting SSIS Packages

• Debugging an SSIS Package
• Logging SSIS Package Events
• Handling Errors in an SSIS Package

Lab: Debugging and Troubleshooting an SSIS Package

Module 9: Implementing a Data Extraction Solution

• Introduction to Incremental ETL
• Extracting Modified Data
• Loading modified data
• Temporal Tables

Lab: Extracting Modified Data

Lab: Loading a data warehouse

Module 10: Enforcing Data Quality

• Introduction to Data Quality
• Using Data Quality Services to Cleanse Data
• Using Data Quality Services to Match Data

Lab: Cleansing Data

Lab: De-duplicating Data

Module 11: Using Master Data Services

• Introduction to Master Data Services
• Implementing a Master Data Services Model
• Hierarchies and collections
• Creating a Master Data Hub

Lab: Implementing Master Data Services

Module 12: Extending SQL Server Integration Services (SSIS)

• Using scripting in SSIS
• Using custom components in SSIS

Lab: Using scripts

Module 13: Deploying and Configuring SSIS Packages

• Overview of SSIS Deployment
• Deploying SSIS Projects
• Planning SSIS Package Execution

Lab: Deploying and Configuring SSIS Packages

Module 14: Consuming Data in a Data Warehouse

• Introduction to Business Intelligence
• An Introduction to Data Analysis
• Introduction to reporting
• Analyzing Data with Azure SQL Data Warehouse

Lab: Using a data warehouse