20768: Разработка модели данных SQL

Для кого?

• Реализацию многомерных баз данных с помощью служб аналитики SQL Server.
• Создание табличной семантической модели данных для анализа с помощью служб аналитики SQL Server.

Также этот курс будет полезен специалистам, работающим с информацией и бизнес-аналитикам.

По окончании обучения вы сможете:

• Описать компоненты, архитектуру и суть решения BI
• Создать многомерную базу данных служб аналитики
• Использовать измерения в Кубе
• Использовать меры и группы мер в Кубе
• Понимать синтаксис многомерных выражений MDX
• Настраивать кубы
• Реализовывать работу с табличной базой данных
• Использовать DAX для запроса табличной модели
• Использовать интеллектуальный анализ данных для прогнозирования

Необходимая подготовка:

Для эффективного обучения слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:

— Базовые знания об основной функциональности операционной системы Microsoft Windows
— Знание языка Transact-SQL
— Знания в области основ реляционных баз данных

Программа курса:

1. Введение в бизнес-аналитику
2. Платформа бизнес-аналитики Microsoft

Лабораторная работа: Изучение хранилища данных.
Изучение хранилища данных.

• Изучение модели данных

Модуль 2: Создание многомерных баз данных
В этом модуле описывается создание многомерных баз данных с использованием служб SQL Server Analysis Services.

Темы:

1. Введение в многомерный анализ
2. Создание источников данных и представлений источников данных
3. Создание куба
4. Обзор безопасности куба
5. Настройка SSAS
6. Мониторинг SSAS

Лабораторная работа: Создание многомерных баз данных.
Создание источника данных.

• Создание и изменение представления источника данных
• Создание и изменение куба

Модуль 3: Работа с кубами и измерениями
В этом модуле описывается, как реализовать измерения в кубе.

Темы:

1. Настройка измерений
2. Определение иерархии атрибутов
3. Сортировка и группировка атрибутов
4. Медленно меняющиеся измерения

Лабораторная работа: Работа с кубами и измерениями.
Настройка измерений.

• Определение отношений и иерархий
• Сортировка и группировка атрибутов измерения

Модуль 4: Работа с мерами и группами мер
В этом модуле описывается, как реализовать меры и группы мер в кубе.

Темы:

1. Работа с мерами
2. Работа с группами мер

Лабораторная работа: Конфигурирование мер и групп мер.

• Настройка мер
• Определение использования измерений и отношений
• Настройка хранилища групп мер

Модуль 5: Введение в MDX
Этот модуль описывает синтаксис MDX и использование многомерных выражений MDX.

Темы:

1. Основы MDX
2. Добавление вычислений в кубе
3. Использование многомерных выражений для запроса к кубу

Лабораторная работа: Использование MDX.

• Запрос куба с использованием MDX
• Создание вычисляемого элемента

Модуль 6: Настройка функциональности куба
В этом модуле описывается, как настроить куб.

Темы:

1. Введение в бизнес-аналитику
2. Реализация ключевых показателей производительности (KPI)
3. Реализация действий
4. Реализация перспектив
5. Реализация переводов

Лабораторная работа: Настройка куба.

• Внедрение KPI
• Реализация действия
• Реализация перспектив

Внедрение перевода.

Модуль 7: Реализация табличной модели данных с Analysis Services
В этом модуле описывается, как реализовать табличную модель данных в Power Pivot.

Темы:

1. Введение в табличные модели данных Analysis Services
2. Создание табличной модели данных
3. Использование табличной модели данных с Analysis Services в организации

Лабораторная работа: Работа с табличной моделью данных в Analysis Services

• Создание табличной модели данных служб Analysis Services
• Настройка отношений и атрибутов
• Настройка модели данных для бизнес-решений.

Модуль 8: Введение в выражения анализа данных (DAX)
В этом модуле описывается, как использовать DAX для создания измерений и вычисленных столбцов в табличной модели данных.

Темы:

1. Основы DAX - Data Analysis Expression
2. Использование DAX для создания вычисляемых столбцов и мер в табличной модели данных

Лабораторная работа: Создание вычисляемых столбцов и мер с помощью DAX.

• Создание расчетных столбцов
• Создание мер
• Создание KPI
• Создание иерархии родитель - потомок

Модуль 9: Выполнение прогнозирования с помощью интеллектуального анализа данных
В этом модуле описывается использование интеллектуального анализа данных для прогнозирования.

Темы:

1. Обзор интеллектуального анализа данных (Data Mining)
2. Создание пользовательского решения по интеллектуальному анализу данных
3. Проверка модели интеллектуального анализа данных
4. Подключение и использование данных модели интеллектуального анализа данных
5. Использование надстроек Data Mining в Excel

Лабораторная работа: Выполнение прогнозирования с помощью интеллектуального анализа данных.
Создание структуры и модели интеллектуального анализа данных.

• Изучение моделей интеллектуального анализа данных
• Проверка моделей интеллектуального анализа данных
• Потребление модели интеллектуального анализа данных
• Использование надстройки Excel Data Mining.