Plan du cours
Introduction
- Les lacunes des architectures existantes de modélisation des données des entrepôts de données
- Avantages de la modélisation Data Vault
Aperçu de l'architecture Data Vault et des principes de conception
- SEI / CMM / Conformité
Applications Data Vault
- Entrepôt de données dynamique
- Entrepôt d'exploration
- In-Database Data Mining
- Liaison rapide d'informations externes
Data Vault composants
- Hubs, Links, Satellites
Construction d'un Data Vault
Modélisation des nœuds, des liens et des satellites
Règles de référence Data Vault
Comment les composants interagissent entre eux
Modéliser et alimenter un Data Vault
Conversion de 3NF OLTP en Data Vault Enterprise Data Warehouse (EDW)
Comprendre les dates de chargement, les dates de fin et les opérations de jointure
[Clés, relations, tables de liens et techniques de jointure
Techniques d'interrogation
Traitement des charges et traitement des requêtes
Vue d'ensemble de la Matrix méthodologie
Introduire des données dans les entités de données
Chargement des entités de base
Chargement des entités de liaison
Chargement des satellites
Utilisation des modèles SEI/CMM niveau 5 pour obtenir des résultats reproductibles, fiables et quantifiables
Développer un processus ETL (Extract, Transform, Load) cohérent et reproductible
Construire et déployer des entrepôts hautement évolutifs et reproductibles
Remarques finales
Pré requis
- Compréhension des concepts d'entreposage de données
- Compréhension des concepts de base de données et de modélisation des données
Public
- Modélisateurs de données
- Spécialistes de l'entreposage de données
- [Spécialistes de l'intelligence
- Ingénieurs de données
- Database administrateurs
Nos clients témoignent (1)
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