Schița de curs
Introducere
- Deficiențele arhitecturilor existente de modelare a datelor pentru depozitele de date
- Beneficiile modelării Data Vault
Prezentare generală a arhitecturii Data Vault și a principiilor de proiectare
- SEI / CMM / Conformitate
Aplicații Data Vault
- Depozitarea dinamică a datelor
- Depozit de date de explorare
- În-Database Data Mining
- Conectarea rapidă a informațiilor externe
Data Vault componente
- Hub-uri, legături, sateliți
Construirea unei Data Vault
Modelarea hub-urilor, legăturilor și sateliților
Data Vault reguli de referință
Modul în care componentele interacționează între ele
Modelarea și popularea unui Data Vault
Conversia 3NF OLTP la un Data Vault Enterprise Data Warehouse (EDW)
Înțelegerea datelor de încărcare, a datelor finale și a operațiunilor de îmbinare
Business chei, relații, tabele de legătură și tehnici de îmbinare
Tehnici de interogare
Procesarea încărcării și procesarea interogărilor
Prezentare generală a Matrix Metodologiei
Introducerea datelor în entitățile de date
Încărcarea entităților hub
Încărcarea entităților de legătură
Încărcarea sateliților
Utilizarea modelelor SEI/CMM de nivel 5 pentru a obține rezultate repetabile, fiabile și cuantificabile
Dezvoltarea unui proces ETL (extragere, transformare, încărcare) consecvent și repetabil
Construirea și implementarea de depozite foarte scalabile și repetabile
Observații finale
Cerințe
- O înțelegere a conceptelor de depozitare a datelor
- O înțelegere a conceptelor de baze de date și de modelare a datelor
Audiență
- Modelatori de date
- Specialiști în depozitarea datelor
- Business Specialiști în informații
- Ingineri de date
- Database administratori
Mărturii (1)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign