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
Testimonios (1)
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