Programa del Curso

Introducción

  • Las deficiencias de las arquitecturas de modelado de datos de almacenamiento de datos existentes
  • Beneficios del modelado Data Vault

Visión general de Data Vault los principios de arquitectura y diseño

  • SEI / MMC / Cumplimiento

Data Vault Aplicaciones

  • Almacenamiento dinámico de datos
  • Almacenamiento de exploración
  • Minería de datos en Database
  • Vinculación rápida de información externa

Data Vault Componentes

  • Hubs, Enlaces, Satélites

Construcción de un Data Vault

Centros de modelado, enlaces y satélites

Data Vault Reglas de referencia

Cómo interactúan los componentes entre sí

Modelado y relleno de un Data Vault

Conversión de OLTP 3NF en Data Vault Enterprise Data Warehouse (EDW)

Descripción de las fechas de carga, las fechas de finalización y las operaciones de unión

Business Claves, relaciones, tablas de enlaces y técnicas de unión

Técnicas de consulta

Procesamiento de carga y procesamiento de consultas

Descripción general de Matrix Metodología

Obtención de datos en entidades de datos

Entidades de concentrador de carga

Entidades de vínculo de carga

Cargando satélites

Uso de plantillas SEI/CMM Nivel 5 para obtener resultados repetibles, fiables y cuantificables

Desarrollo de un proceso ETL (Extracción, Transformación, Carga) consistente y repetible

Creación e implementación de almacenes altamente escalables y repetibles

Observaciones finales

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de almacenamiento de datos
  • Comprensión de los conceptos de bases de datos y modelado de datos

Audiencia

  • Modeladores de datos
  • Especialista en almacenamiento de datos
  • Especialistas en Business Intelligence
  • Ingenieros de datos
  • Database Administradores
  28 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Las fechas están sujetas a disponibilidad y tienen lugar entre 09:30 y 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

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