Programa del Curso

Introducción

  • Las deficiencias de las arquitecturas de modelado de datos de almacenamiento de datos existentes
  • Beneficios del modelado Data Vault

Visión general de Data Vault los principios de arquitectura y diseño

  • SEI / CMM / Cumplimiento

Data Vault Aplicaciones

  • Almacenamiento dinámico de datos
  • Almacenamiento de exploración
  • En-Database Data Mining
  • Vinculación rápida de información externa

Data Vault Componentes

  • Hubs, enlaces, satélites

Construcción de un Data Vault

Modelado de Hubs, Enlaces y Satélites

Data Vault Reglas de referencia

Cómo interactúan los componentes entre sí

Modelado y relleno de un Data Vault

Conversión de OLTP 3NF en una Data Vault empresa Data Warehouse (EDW)

Descripción de las fechas de carga, las fechas de finalización y las operaciones de unión

Business Claves, relaciones, tablas de enlaces y técnicas de unión

Técnicas de consulta

Procesamiento de carga y procesamiento de consultas

Descripción general de Matrix Metodología

Obtención de datos en entidades de datos

Entidades de Loading Hub

Entidades de enlace de carga

Cargando satélites

Uso de plantillas SEI/CMM Nivel 5 para obtener resultados repetibles, fiables y cuantificables

Desarrollo de un proceso ETL (Extracción, Transformación, Carga) consistente y repetible

Creación e implementación de almacenes altamente escalables y repetibles

Palabras de clausura

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de almacenamiento de datos
  • Comprensión de los conceptos de bases de datos y modelado de datos

Audiencia

  • Modeladores de datos
  • Especialista en almacenamiento de datos
  • Business Especialistas en inteligencia
  • Ingenieros de datos
  • Database Administradores
 28 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (1)

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