Sobre este curso
Este curso describe cómo implementar una plataforma de almacén de datos para apoyar una solución de BI. Los estudiantes aprenderán cómo crear un almacén de datos con Microsoft ® SQL Server ® 2014, implementar ETL con SQL Server Integration Services y validar y limpieza de datos con servicios de calidad de datos de SQL Server y servicios de datos de SQL Server Master.
Nota: Este curso está diseñado para clientes que están interesados en aprender SQL Server 2012 o 2014 de SQL Server. Cubre las nuevas características de SQL Server 2014, sino también las capacidades importantes a través de la plataforma de datos SQL Server.
Perfil de audiencia
Este curso está dirigido a profesionales de la base de datos que necesitan para crear y apoyar una solución de almacenamiento de datos. Principales responsabilidades incluyen:
- Implementación de un data warehouse.
- Desarrollo de paquetes SSIS para extracción de datos, transformación y carga.
- Hacer cumplir integridad de datos mediante el uso de los servicios de datos Master.
- Limpieza de datos mediante servicios de calidad de datos.
En el curso
Después de completar este curso, los estudiantes serán capaces de:
- Describir los conceptos de almacén de datos y consideraciones de la arquitectura.
- Seleccione una plataforma de hardware apropiada para un almacén de datos.
- Diseñar e implementar un almacén de datos.
- Implementar flujo de datos en un paquete SSIS.
- Implementar flujo de Control en un paquete SSIS.
- Paquetes de depuración y solucionar problemas de SSIS.
- Implementar una solución ETL que soporta la extracción de los datos incrementales.
- Implementar una solución ETL que soporta la carga de datos incrementales.
- Implementar la limpieza de datos mediante servicios de calidad de datos de Microsoft.
- Maestro de implementar servicios de datos para hacer cumplir integridad de datos.
- Extender SSIS con componentes y secuencias de comandos personalizadas.
- Desplegar y configurar SSIS paquetes.
- Describir cómo las soluciones de BI pueden consumir datos desde el almacén de datos.
Requisitos Previos:
Este curso debe cumplir los siguientes requisitos previos:
- De experiencia al menos 2 años trabajando con bases de datos relacionales, incluyendo:
- Diseño de una base de datos normalizada.
- Crear tablas y relaciones.
- Consulta de Transact-SQL.
- Cierta exposición a construcciones básicas de programación (como bucles y ramificaciones).
- Es deseable un conocimiento de las prioridades clave del negocio como contabilidad financiera, ingresos y rentabilidad.
Contenido:
Módulo 1: Introducción a Data Warehousing Este módulo ofrece una introducción a los componentes clave de una solución de almacenamiento de datos y las consideraciones de alto nivel que se debe tomar en cuenta cuando te embarcas en un proyecto de almacenamiento de datos.
Lecciones
- Resumen de Data Warehousing
- Consideraciones para una solución de almacén de datos
Laboratorio: Explorando una solución de almacenamiento de datos
- Explorar fuentes de datos
- Exploración y proceso ETL
- Exploración de un almacén de datos
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Describir los elementos clave de una solución de almacenamiento de datos
- Describir las consideraciones claves para un proyecto de almacenamiento de datos
Módulo 2: Planificación de infraestructura de Data Warehouse
Este módulo aborda consideraciones para selección de hardware y distribuir servicios de SQL Server a través de servidores.
Lecciones
- Consideraciones para infraestructura de Data Warehouse
- Planificación Hardware de almacén de datos
Laboratorio: Planificación de infraestructura de Data Warehouse
- Planificación Hardware de almacén de datos
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Describe las consideraciones claves para infraestructura de BI.
- Plan de infraestructura de data warehouse.
Módulo 3: Diseño e implementación de un Data Warehouse
Este módulo describe las consideraciones claves para el diseño lógico de un almacén de datos y luego analiza las mejores prácticas para su implementación física.
Lecciones
- Resumen de diseño de almacén de datos
- Diseñar tablas de dimensiones
- Diseño de tablas de hechos
- Diseño físico para un almacén de datos
Laboratorio: Implementación de un Data Warehouse
- Implementar un esquema en estrella
- Implementar un esquema de copo de nieve
- Implementar una dimensión de tiempo
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Describir un proceso para el diseño de un modelo dimensional para un almacén de datos
- Tablas de dimensiones de diseño para un almacén de datos
- Mesas de diseño hecho para un almacén de datos
- Diseñar e implementar estructuras de datos física efectiva para un almacén de datos
Módulo 4: Creación de una solución ETL con SSIS
Este módulo aborda consideraciones para implementar un proceso ETL y luego se centra en Microsoft SQL Server integración servicios (SSIS) como una plataforma para crear soluciones ETL.
Lecciones
- Introducción al ETL con SSIS
- Explorar fuentes de datos
- Aplicación de flujo de datos
Laboratorio: Aplicación de flujo de datos en un paquete SSIS
- Explorar fuentes de datos
- Transferir datos mediante el uso de datos de unas fluyen de tareas
- Utilizando transformaciones en un flujo de datos
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Describir las características claves de SSIS.
- Explorar datos de origen para una solución ETL.
- Implementar un flujo de datos mediante el uso de SSIS
Módulo 5: Implementación de flujo de Control en un paquete SSIS
Este módulo describe cómo implementar soluciones ETL que combinan múltiples tareas y lógica de flujo de trabajo.
Lecciones
- Introducción al flujo de Control
- Creación de paquetes dinámicos
- Utilizando recipientes
- Manejo de la consistencia
Laboratorio: Aplicación de flujo de Control en un paquete SSIS
- Uso de tareas y precedencia en un flujo de Control
- Parámetros y Variables
- Utilizando recipientes
Laboratorio: Uso de operaciones y puestos de control
- Utilizando transacciones
- Usando puntos de control
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Implementar flujo de control con las tareas y las restricciones de precedencia
- Crear paquetes dinámicos que incluyen las variables y parámetros
- Envases de uso en un flujo de control del paquete
- Imponer consistencia con las transacciones y los puntos de control
Módulo 6: Depuración y solución de problemas de paquetes SSIS
Este módulo describe cómo se pueden depurar paquetes para encontrar la causa de los errores que ocurren durante la ejecución. Luego analiza la funcionalidad de registro construida en SSIS que se puede utilizar para registrar eventos para fines de solución de problemas. Por último, el módulo describe enfoques comunes para el manejo de errores en el flujo de control y flujo de datos.
Lecciones
- Depurar un paquete SSIS
- Registro de eventos de paquete SSIS
- Manejo de errores en un paquete SSIS
Laboratorio: Depuración y solución de problemas de un paquete SSIS
- Depurar un paquete SSIS
- Registro de ejecución del paquete SSIS
- Implementación de un controlador de eventos
- Manejo de errores en un flujo de datos
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Depurar un paquete SSIS
- Implementar el registro de un paquete SSIS
- Manejar errores en un paquete SSIS
Módulo 7: Implementación de una solución de extracción de datos
Este módulo describe las técnicas que puede utilizar para implementar un proceso de actualización del almacén de datos incrementales.
Lecciones
- Planificación de la extracción de datos
- Extracción de datos modificados
Laboratorio: Extracción de datos modificados
- Usando una columna Datetime
- Captura de datos de cambio de uso
- Mediante la tarea de Control CDC
- Uso de seguimiento de cambios
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Plan de extracción de datos
- Extracto de datos modificados
Módulo 8: Carga de datos en un Data Warehouse
Este módulo describe las técnicas que puede utilizar para implementar el proceso de carga del almacén de datos.
Lecciones
- Planificación de cargas de datos
- Utilizando SSIS para cargas incrementales
- Técnicas de carga de Transact-SQL
Laboratorio: Carga un almacén de datos
- Carga de datos de tablas de salida de la CDC
- Usando una transformación de búsqueda para insertar o actualizar datos de la dimensión
- Implementación de una dimensión lentamente cambiante
- Utilizando la instrucción MERGE
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Describir las consideraciones para la planificación de cargas de datos
- Utilice servicios de integración de SQL Server (SSIS) para cargar datos nuevos y modificados en un almacén de datos
- Utilizar técnicas de Transact-SQL para cargar los datos en un data warehouse
Módulo 9: Aplicación de calidad de los datos
Este módulo introduce Microsoft SQL Server datos calidad servicios (DQS) y describe cómo usted puede utilizar para limpiar y Deduplique datos.
Lecciones
- Introducción a la calidad de los datos
- Usando servicios de datos de calidad para limpiar datos
- Usando servicios de datos de calidad para limpiar datos
Laboratorio: Limpieza de datos
- Crear una Base de conocimientos DQS
- Utilizando un proyecto DQS para limpiar datos
- Uso de DQS en un paquete SSIS
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Describir cómo los servicios de calidad de datos puede ayudarle a gestionar la calidad de los datos
- Utilizar servicios de datos de calidad para limpiar los datos
- Usar servicios de calidad de datos para coincidir con los datos
Módulo 10: Master Data Services
Master Data Services proporciona una manera para que las organizaciones estandarizar datos y mejorar la calidad, consistencia y confiabilidad de los datos que guía las decisiones clave del negocio. Este módulo presenta los servicios de datos maestro y explica los beneficios de su uso.
Lecciones
- Introducción a Master Data Services
- Implementación de un modelo de Master Data Services
- Gestión de datos maestros
- Creación de un centro de datos principal
Laboratorio: Implementar servicios de datos maestro
- Creación de un modelo de Master Data Services
- Utilizando el Master Data Services Add-in para Excel
- Aplicación de reglas de negocio
- Carga de datos en un modelo
- Consumir datos de Master Data Services
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Describe conceptos clave de servicios de datos maestros
- Implementar un modelo de Master Data Services
- Herramientas de uso Master Data Services para gestionar datos maestros
- Herramientas de uso Master Data Services para crear un centro de datos maestros
Módulo 11: Extensión SQL Server Integration Services
Este módulo describe las técnicas que puede utilizar para extender SSIS. El módulo no está diseñado para ser una guía completa para el desarrollo de soluciones personalizadas de SSIS, sino a proporcionar un conocimiento de los pasos fundamentales necesarios para utilizar secuencias de comandos y componentes personalizados en un proceso ETL que se basa en SSIS.
Lecciones
- Mediante secuencias de comandos de SSIS
- Usando componentes personalizados en SSIS
Laboratorio: Uso de Scripts personalizados
- Utilizando una tarea de secuencia de comandos
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Incluyen secuencias de comandos personalizadas en un paquete SSIS
- Describir cómo componentes puede utilizarse para ampliar SSIS
Módulo 12: Implementación y configuración de paquetes SSIS
En este módulo, los estudiantes aprenderán cómo implementar paquetes y sus dependencias a un servidor y administrar y monitorear la ejecución de paquetes desplegadas.
Lecciones
- Resumen de despliegue de SSIS
- Implementar proyectos SSIS
- Planificación ejecución del paquete SSIS
Laboratorio: Implementación y configuración de paquetes SSIS
- Creación de un catálogo SSIS
- Implementación de un proyecto SSIS
- Ejecutar un paquete SSIS en SQL Server Management Studio
- Programación de paquetes SSIS con Agente SQL Server
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Describen las consideraciones para la implementación de SSIS.
- Implementar proyectos SSIS.
- Plan de ejecución del paquete SSIS.
Módulo 13: Consumo de datos en un Data Warehouse
Este módulo introduce soluciones de business intelligence (BI) y describe cómo puede utilizar un almacén de datos como la base de la empresa y self-service BI.
Lecciones
- Introducción a Business Intelligence
- Inteligencia de negocios de la empresa
- Self-Service BI y Big Data
Lab: Usando un almacén de datos
- Explorar una solución de BI de la empresa
- Explorar una solución de BI de autoservicio
Después de completar este módulo, usted será capaz de:
- Describir BI y escenarios comunes de BI
- Describir cómo se puede utilizar un almacén de datos en escenarios de empresa BI
- Describir cómo se puede utilizar un almacén de datos en escenarios de BI de autoservicio
