Programa del Curso
Introducción
Las deficiencias de las arquitecturas de modelado de datos de data warehouse existentes
Beneficios del modelado de Data Vault
Descripción general de la arquitectura y los principios de diseño de Data Vault
SEI / CMM / Cumplimiento
Aplicaciones Data Vault
Almacenamiento de Datos Dinámicos
Almacenamiento de Exploración
Minería de datos en la base de datos
Enlace rápido de información externa
Componentes de Data Vault
Hubs, enlaces, satélites
Construyendo una Bóveda de Datos
Modelos de concentradores, enlaces y satélites
Reglas de referencia de Data Vault
Cómo interactúan los componentes entre sí
Modelado y llenado de una bóveda de datos
Conversión de 3NF OLTP a Data Vault Enterprise Data Warehouse (EDW)
Comprender las fechas de carga, las fechas de finalización y las operaciones de unión
Claves comerciales, relaciones, tablas de enlaces y técnicas de unión
Técnicas de consulta
Procesamiento de carga y procesamiento de consultas
Descripción general de la metodología de matriz
Obtener datos en entidades de datos
Cargando Entidades de Hub
Cargando entidades de enlace
Cargando satélites
Usar plantillas de nivel 5 de SEI / CMM para obtener resultados repetibles, confiables y cuantificables
Desarrollar un proceso ETL consistente (consistente) y repetible (Extraer, Transformar, Cargar)
Construyendo y desplegando almacenes altamente escalables y repetibles
Observaciones finales
Requerimientos
- Una comprensión de los conceptos de almacenamiento de datos
- Una comprensión de los conceptos de modelado de bases de datos y datos
Testimonios (1)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign