Mettre en oeuvre un Data Warehouse avec Microsoft SQL Server 2016 vB

Mettre en oeuvre un Data Warehouse avec Microsoft SQL Server 2016 vB

Mettre en oeuvre un Data Warehouse avec Microsoft SQL Server 2016 vB

Type(s) : PED
Durée : 5 Jours – 35 Heures

Pré-requis

Avoir des connaissances de base sur le système d’exploitation Microsoft Windows et ses fonctionnalités principales, des connaissances sur les Bases de données relationnelles et de l’expérience dans leur conception.

Objectif de la formation

Fournir une base de données

Mettre à jour SQL Server

Configurer SQL Server

Gérer les bases de données et les fichiers (partagés)

Public concerné

Cette formation s’adresse aux professionnels des bases de données qui doivent assurer un rôle de développeur Business Intelligence.

 

Profil du formateur

Formateur consultant, expert, pédagogue et certifié dans son domaine

Méthode pédagogique

La formation est constituée d’apports théoriques et d’exercices pratiques. Chaque stagiaire dispose d’un poste de travail et la gestion en petit groupe (jusqu’à 8 stagiaires) permet un suivi individualisé et adapté. Durant les sessions de formation, un support pédagogique est remis aux stagiaires.

Suivi, évaluation, sanction

Des tours de table permettent de suivre la progression du stagiaire au fur et à mesure de la formation. Un suivi de la formation est réalisé par une feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur. Un questionnaire de satisfaction et une validation des acquis sont complétés par chaque stagiaire en fin de formation.

Formation sans certification.

Plan du cours

Introduction au
Data Warehousing
(Entrepôts de données)

  • Vue d’ensemble du Data Warehousing
  • Besoins pour une solution Data Warehouse

Planification de l'infrastructure Data Warehouse

  • Besoins pour créer une infrastructure Data Warehouse
  • Planifier le matériel Data Warehouse

Conception et mise en œuvre
d’un Data Warehouse

  • Concevoir la structure logique des tables
  • Concevoir les tables "Fact"
  • Concevoir la structure physique d’un Data Warehouse

Index "Columnstore"

  • Introduction aux Index "Columnstore"
  • Créer les index "Columnstore"
  • Travailler avec les index "Columnstore"

Mise en oeuvre d'un Data Warehouse Azure SQL

  • Avantages d'un Data Warehouse Azure SQL
  • Mettre en oeuvre un Data Warehouse Azure SQL
  • Développer un Data Warehouse Azure SQL
  • Migrer vers un Data Warehouse Azure SQL
  • Copier les données avec Azure Data Factory

Création d’une solution ETL

  • Introduction à ETL avec SSIS
  • Explorer les sources de données
  • Mettre en œuvre les flux des données

Mise en œuvre du flux de contrôle dans un package SSIS

  • Présenter le flux de contrôle
  • Créer des packages dynamiques
  • Utiliser les conteneurs
  • Gérer la consistance

Débogage et dépannage des packages SSIS

  • Débugger un package SSIS
  • Enregistrer les évènements de package SSIS
  • Prise en compte des erreurs dans un package SSIS

Mise en œuvre d'une solution d'extraction de données

  • Introduction à ETL incrémenté
  • Extraction des données modifiées
  • Charger les données modifiées
  • Tables temporaires

Renforcement de la qualité
des données

  • Introduction à la qualité des données
  • Utiliser Data Quality Services pour nettoyer les données
  • Utiliser Data Quality Services pour matcher les données

Utilisation de
Master Data Services

  • Concepts d'un Master Data Services
  • Mettre en œuvre un modèle Master Data Services
  • Hiérarchies et Collections SSIS
  • Créer un Master Data Hub

Extension de SQL Server Integration Services

  • Utiliser les scripts dans SSIS
  • Utiliser les composants personnalisés dans SSIS

Déploiement et configuration
des packages SSIS

  • Vue d’ensemble du déploiement de SSIS
  • Déployer les projets SSIS
  • Planifier l’exécution du package SSIS

Consommation de données dans un Data Warehouse

  • Introduction à la Business Intelligence
  • Introduction aux rapports
  • Introduction à l'analyse de données
  • Analyser les données avec un Data Warehouse Azure SQL

Nous contacter

AMS Formation (France)
03 83 67 63 05
22 Rue de Medreville
54000 Nancy – France

AMS Formation (Luxembourg)
00 352 26 10 22 58
145, route de Pétange
L-4645 Niederkorn – Luxembourg

ams-formation@ams-training.com

Suivez-nous

Retrouvez toute l'actualité d'AMS Formation sur les réseaux sociaux.