Implementing a SQL Data Warehouse

Cours 20767

Classe présentielle

  • Ref. 20767
  • 5 jours
  • Campus Genève / Lausanne
  • CHF 3'900.00

Classe virtuelle

  • Ref. 20767
  • 5 jours
  • Partout
  • CHF 3'900.00

Sur-mesure

  • Ref. 20767
  • A définir
  • Campus ITTA / Site client
  • Sur demande
Introduction 
Ce cours de 5 jours offre aux participants des connaissances et des compétences pour fournir un Data Warehouse Microsoft SQL Server 2016.
Objectifs 
  • Planifier l'infrastructure d'un Data Warehouse
  • Concevoir et implémenter un Data Warehouse
  • Développer les index Columnstore
  • Implémenter un Data Warehouse sur Azure
  • Implémenter un flux de contrôle dans un package SSIS
  • Utiliser les services Master Data (métamodèle)
  • Etendre SQL Server Integration Services (SSIS)
Connaissances préalables 
  • Des connaissances de base de Microsoft Windows
  • Une expérience dans la conception de base de données
Contenu du cours 

Module 1 : Introduction à l'entreposage de données (Data Warehousing)

Ce module décrit les concepts d'entrepôt de données et les considérations d'architecture.

  • Leçon 1 : Présentation de l'entreposage de données
  • Leçon 2 : Considérations pour une solution d'entrepôt de données

 

Module 2 : Planification de l'infrastructure d'entrepôt de données (Data Warehousing)

Ce module décrit les principales considérations matérielles pour la construction d'un entrepôt de données.

  • Leçon 1 : Considérations sur l'infrastructure de l'entrepôt de données
  • Leçon 2 : Planification du matériel de l'entrepôt de données
 

Module 3 : Conception et implémentation d'un entrepôt de données

Ce module décrit comment vous allez concevoir et implémenter un schéma pour un entrepôt de données.

  • Leçon 1 : Conception de tables de dimension
  • Leçon 2 : Concevoir des tables de faits
  • Leçon 3 : Conception physique pour un entrepôt de données

 

Module 4 : Index de Columnstore

Ce module présente les index Columnstore.

  • Leçon 1 : Introduction aux index columnstore
  • Leçon 2 : Création d'index ColumnStore
  • Leçon 3 : Utilisation des index Columnstore

 

Module 5 : Implémentation d'un entrepôt de données SQL Azure

Ce module décrit Azure SQL Data Warehouses et explique comment les implémenter.

  • Leçon 1 : Avantages de l'entrepôt de données SQL Azure
  • Leçon 2 : Implémentation d'un entrepôt de données SQL Azure
  • Leçon 3 : Développement d'un entrepôt de données SQL Azure
  • Leçon 4 : Migration vers un entrepôt de données Azure SQL
  • Leçon 5 : Copie de données avec l'entrepôt de données Azure

 

Module 6 : Création d'une solution ETL

À la fin de ce module, vous serez en mesure d'implémenter le flux de données dans un package SSIS.

  • Leçon 1 : Introduction à ETL avec SSIS
  • Leçon 2 : Exploration des données source
  • Leçon 3 : Implémentation du flux de données

 

Module 7: Implémentation du flux de contrôle dans un package SSIS

Ce module décrit l'implémentation du flux de contrôle dans un package SSIS.

  • Leçon 1 : Introduction au flux de contrôle
  • Leçon 2 : Création de packages dynamiques
  • Leçon 3 : Utiliser des conteneurs
  • Leçon 4 : Gérer la cohérence
 

Module 8 : Débogage et dépannage des paquetages SSIS

Ce module décrit comment déboguer et dépanner les paquets SSIS.

  • Leçon 1 : débogage d'un package SSIS
  • Leçon 2 : Journalisation des événements du package SSIS
  • Leçon 3 : Traitement des erreurs dans un package SSIS

 

Module 9 : Implémentation d'une solution d'extraction de données

Ce module décrit comment implémenter une solution SSIS prenant en charge les charges DW incrémentielles et les modifications de données.

  • Leçon 1 : Introduction à l'ETL incrémental
  • Leçon 2 : Extraction des données modifiées

 

Module 10 : Application de la qualité des données

Ce module décrit comment implémenter le nettoyage des données à l'aide des services Microsoft Data Quality.

  • Leçon 1 : Introduction à la qualité des données
  • Leçon 2 : Utilisation des services Data Quality pour nettoyer les données
  • Leçon 3 : Utilisation des services Data Quality pour faire correspondre les données

 

Module 11: Utilisation des services de données maîtres

Ce module décrit comment implémenter les services de données maîtres pour appliquer l'intégrité des données à la source.

  • Leçon 1 : Introduction aux services de données de base
  • Leçon 2 : Implémentation d'un modèle de services de données maîtres
  • Leçon 3 : Hiérarchies et collections
  • Leçon 4 : Création d'un concentrateur de données maître

 

Module 12: Extension de SQL Server Integration Services (SSIS)

Ce module décrit comment étendre SSIS avec des scripts et des composants personnalisés.

  • Leçon 1 : Utilisation de scripts dans SSIS
  • Leçon 2 : Utilisation de composants personnalisés dans SSIS
 

Module 13: Déploiement et configuration des packages SSIS

Ce module décrit comment déployer et configurer les packages SSIS.

  • Leçon 1 : Présentation du déploiement de SSIS
  • Leçon 2 : Déploiement de projets SSIS
  • Leçon 3 : Planification de l'exécution du package SSIS

 

Module 14: Consommation de données dans un entrepôt de données

Ce module décrit comment déboguer et dépanner les paquets SSIS.

  • Leçon 1 : Introduction à la veille économique
  • Leçon 2 : Introduction à l'analyse des données
  • Leçon 3 : Introduction au reporting
  • Leçon 4 : Analyse des données avec Azure SQL Data Warehouse
Documentation 
  • Support de cours Officiel Microsoft
Examen 
Ce cours prépare à l'exmane 70-767 Implémentation d'un entrepôt de données SQL.

Cocher la case examen dans le tableau des dates de sessions pour l'ajouter à votre commande.

Certification 

Ce cours fait partie du cursus de certification suivant :

Lab / Exercices 
Lab 1 : Exploration d'une solution d'entrepôt de données
  • Explorer les sources de données
  • Explorer un processus ETL
  • Explorer un entrepôt de données

Lab 2 : Planification de l'infrastructure d'entrepôt de données
  • Planification du matériel de l'entrepôt de données

Lab 3 : Implémentation d'un schéma d'entrepôt de données
  • Implémenter un schéma en étoile
  • Implémentation d'un schéma de flocon de neige
  • Implémentation d'une table de dimension temporelle

Lab 4 : Utilisation des index de colonnes
  • Créer un index Columnstore sur la table FactProductInventory
  • Créer un index Columnstore sur la table FactInternetSales
  • Créer une table Columnstore optimisée pour la mémoire

Lab 5 : Implémentation d'un entrepôt de données SQL Azure
  • Créer un entrepôt de données dans SQL Azure
  • Migrer vers une base de données vers un entrepôt de données dans SQL Azure
  • Copier des données avec la fabrique de données d'Azure

Lab 6 : Implémentation du flux de données dans un package SSIS
  • Explorer les données sources
  • Transfert de données à l'aide d'une tâche
  • Utilisation de composants de transformation

Lab 7 : Implémentation du flux de contrôle dans un package SSIS
  • Utilisation des tâches et de la priorité dans un flux de contrôle
  • Utilisation de variables et de paramètres
  • Utilisation de contenants

Lab 8 : Laboratoire: Utilisation des transactions et des points de contrôle
  • Utilisation des transactions
  • Utiliser des points de contrôle

Lab 9 : débogage et dépannage d'un package SSIS
  • Déboguer un paquet SSIS
  • Enregistrement de l'exécution du package SSIS
  • Implémentation d'un gestionnaire d'événements
  • Gestion des erreurs dans le flux de données

Lab 10 : Extraction des données modifiées
  • Utilisation d'une colonne datetime pour extraire de manière incrémentale des données
  • Utilisation de la capture de données modifiées
  • Utilisation de la tâche de contrôle CDC
  • Utilisation du suivi des modifications

Lab 11 : Laboratoire: Chargement d'un entrepôt de données
  • Chargement des données des tables de sortie CDC
  • Utilisation d'une transformation pour insérer ou mettre à jour les données d'une dimension
  • Mettre en œuvre une dimension à évolution lente
  • Utilisation de l'instruction de fusion (merge)

Lab 12 : Nettoyage des données
  • Création d'une base de connaissances DQS
  • Utiliser un projet DQS pour nettoyer les données
  • Utilisation de DQS dans un package SSIS

Lab 13 : Renfordement de la qualité des données

  • Créer une politique de correspondance
  • Utilisation d'un projet DS pour faire correspondre les données

Lab 14 : Implémentation des services Master Data (métamodèle)

  • Création d'un modèle de services Master Data
  • Utilisation du complément de services Master Data pour Excel
  • Appliquer les règles métier
  • Chargement des données dans un modèle
  • Consommation des données des services Master Data

Lab 15 : Utiliser des scripts
  • Utilisation d'une tâche de script

Lab 16 : Déploiement et configuration des packages SSIS

  • Déploiement d'un projet SSIS
  • Création d'environnements pour une solution SSIS
  • Exécution d'un package SSIS dans SQL Server Management Studio
  • Planification des packages SSIS avec l'agent de serveur SQL

Lab 17 : Laboratoire: Utilisation d'un entrepôt de données

  • Exploration d'un rapport de services de reporting
  • Exploration d'un classeur PowerPivot
Formation complémentaire 

Compléter votre cursus en suivant la formation complémentaire suivante :