20463: Implementing a Data Warehouse with Microsoft® SQL Server® 2014
Description
Este curso describe cómo implementar una plataforma de almacén de datos para apoyar una solución BI. Los estudiantes aprenderán cómo crear un almacén de datos con Microsoft® SQL Server® 2014, implementar ETL con SQL Server Integration Services, y validar y limpiar de datos con Server Data Quality Services y SQL Server Master Data Services.
Nota: Este curso está diseñado para clientes que estén interesados en aprender SQL Server 2012 o SQL Server 2014. Cubre las nuevas características de SQL Server 2014, pero también las capacidades importantes a través de la plataforma de datos SQL Server.
Nuestro valor añadido:PUE es Training Services Partner de Microsoft autorizado por dicha multinacional para impartir formación oficial en sus tecnologías.
Audience and prerequisites
Este curso está dirigido a profesionales de bases de datos que necesitan crear y apoyar una solución de almacenamiento de datos. Tendrán que centrarse en el trabajo práctico de crear soluciones de BI incluyendo la implementación de un Data Warehouse, ETL, y la limpieza de datos. Las principales responsabilidades incluyen:
- Implementación de un data warehouse.
- El desarrollo de paquetes SSIS para extracción de datos, transformación y carga.
- La integridad de los datos mediante el uso de los servicios de datos Master.
- Limpieza de datos mediante el uso de servicios de calidad de datos.
Objectives
Al finalizar este curso, los estudiantes serán capaces de:
- Describir conceptos de data warehouse y consideraciones de arquitectura.
- Seleccionar una plataforma de hardware apropiado para un almacén de datos.
- Diseñar e implementar un almacén de datos.
- Implementar el flujo de datos en un paquete SSIS.
- Implementar Control de flujo en un paquete SSIS.
- Analizar paquetes de depuración y solucionar problemas de SSIS.
- Implementar una solución ETL que soporta la extracción de datos incrementales.
- Implementar una solución ETL que soporta la carga de datos incrementales.
- Implementar la limpieza de datos mediante el uso de servicios de calidad de datos de Microsoft.
- Implementar servicios de datos para hacer valer la integridad de los datos.
- Extender SSIS con componentes y scripts personalizados.
- Implementar y configurar paquetes SSIS.
- Describir cómo las soluciones de BI pueden consumir datos desde el almacén de datos.
Topics
Module 1: Introduction to Data Warehousing
- Overview of Data Warehousing
- Considerations for a Data Warehouse Solution
Module 2: Data Warehouse Hardware Considerations
- Considerations for building a Data Warehouse
- Data Warehouse Reference Architectures and Appliances
Module 3: Designing and Implementing a Data Warehouse
- Logical Design for a Data Warehouse
- Physical design for a data warehouse
Module 4: Creating an ETL Solution with SSIS
- Introduction to ETL with SSIS
- Exploring Data Sources
- Implementing Data Flow
Module 5: Implementing Control Flow in an SSIS Package
- Introduction to Control Flow
- Creating Dynamic Packages
- Using Containers
- Managing Consistency
Module 6: Debugging and Troubleshooting SSIS Packages
- Debugging an SSIS Package
- Logging SSIS Package Events
- Handling Errors in an SSIS Package
Module 7: Implementing an Incremental ETL Process
- Introduction to Incremental ETL
- Extracting Modified Data
- Loading Modified data
Module 8: Enforcing Data Quality
- Introduction to Data Quality
- Using Data Quality Services to Cleanse Data
- Using Data Quality Services to Match data
Module 9: Using Master Data Services
- Master Data Services Concepts
- Implementing a Master Data Services Model
- Managing Master Data
- Creating a Master Data Hub
Module 10: Extending SQL Server Integration Services
- Using Scripts in SSIS
- Using Custom Components in SSIS
Module 11: Deploying and Configuring SSIS Packages
- Overview of SSIS Deployment
- Deploying SSIS Projects
- Planning SSIS Package Execution
Module 12: Consuming Data in a Data Warehouse
- Introduction to Business Intelligence
- Introduction to Reporting
- An Introduction to Data Analysis
