Mettre en oeuvre un Data Warehouse avec Microsoft SQL Server® 2014 par Global Knowledge Network France

Introduction au Data Warehousing (Entrepôts de données)/n
Vue d'ensemble du Data Warehousing/n
Besoins pour une solution Data Warehouse/n
Besoins matériels pour un Data Warehouse/n
Besoins pour créer un Data Warehouse/n
Architectures et applications Data Warehouse/n
Conception et mise en oeuvre d'un Data Warehouse/n
Vue d'ensemble de la conception Warehouse/n
Concevoir la structure physique d'un Data Warehouse/n
Création d'une solution ETL avec SSIS/n
Introduction à ETL avec SSIS/n
Explorer les sources de données/n
Mettre en oeuvre les flux des données/n
Mise en oeuvre du flux de contrôle dans un package SSIS/n
Présenter le flux de contrôle/n
Créer des packages dynamiques/n
Utiliser les conteneurs/n
Gérer la cohérence/n
Débogage et dépannage des packages SSIS/n
Débugger un package SSIS/n
Enregistrer les évènements de package SSIS/n
Prise en compte des erreurs dans un package SSIS/n
Mise en oeuvre d'un processus ETL incrémenté/n
Introduction à ETL incrémenté/n
Planifier les extractions de données/n
Extraction des données modifiées/n
Charger les données modifiées/n
Renforcement de la qualité des données/n
Introduction à la qualité des données/n
Utiliser Data Quality Services pour nettoyer les données/n
Utiliser Data Quality Services pour matcher les données/n
Utilisation de Master Data Services/n
Concepts d'un Master Data Services/n
Mettre en oeuvre un modèle Master Data Services/n
Gérer les Master Data/n
Créer un Master Data Hub/n
Extension de SQL Server Integration Services/n
Utiliser les scripts dans SSIS/n
Utiliser les composants personnalisés dans SSIS/n
Déploiement et configuration des packages SSIS/n
Vue d'ensemble du déploiement de SSIS/n
Déployer les projets SSIS/n
Planifier l'exécution du package SSIS/n
Consommation de données dans un Data Warehouse/n
Introduction à la Business Intelligence/n
Introduction aux rapports/n
Introduction à l'analyse de données/n
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Les participants apprennent à créer une data warehouse (entrepôt de données) avec SQL Server 2014, à mettre en oeuvre ETL avec SQL Server Integration Services, valider et à purifier les données avec SQL Server Data Quality Services et SQL Server Master Data Services. Parmi les compétences évaluées :/n
Décrire les concepts de data warehouse (entrepôt de données) et les besoins en architecture/n
Sélectionner la plateforme matérielle appropriée pour un data warehouse/n
Concevoir et mettre en oeuvre un data warehouse/n
Mettre en oeuvre le flux de données dans un package SSIS/n
Mettre en oeuvre le flux de contrôle dans un package SSIS/n
Débugger et dépanner les packages SSIS/n
Mettre en oeuvre une solution ETL qui supporte les extractions de données incrémentales/n
Mettre en oeuvre une solution ETL qui supporte le chargement de données incrémentales/n
Mettre en oeuvre le nettoyage des données avec Microsoft Data Quality Services/n
Mettre en oeuvre Master Data Services pour renforcer l'intégrité de données/n
Etendre SSIS avec les scripts personnalisés et les composants/n
Déployer et configurer les packages SSIS/n
Décrire comment les solutions BI peuvent consommer les données du data warehouse/n
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