Microsoft SQL Server Data Warehouse

Information sind Macht und in der Geschäftswelt kann es einen Wettbewerbsvorteil bedeuten, über mehr Informationen zu verfügen. Erfahren Sie, wie Sie Data Warehouses in Microsoft SQL Server entwickeln, um eine robuste und vertrauenswürdige Plattform für alle Ihre BI-Berichts- und Analyse-Workloads zu schaffen.

Data Warehouse-Grundlagen für SQL Server

• Speichern von Informationen in einem Data Warehouse
• Data Warehouse-Kernkonzepte
• Transaktionsdatenbanken im Vergleich zu Data Warehouses
• Dimensionen und Fakten
• Star- und Snowflake-Schemata
• Hardware und Infrastruktur

Erstellen eines Data Warehouse in SQL Server

• Ein Data Warehouse in SQL Server erstellen
• Dimensionstabellen entwerfen
• Faktentabellen entwerfen
• Eine indizierte Ansicht erstellen

Columnstore-Indizes in SQL Server

• Vorteile von Columnstore-Indizes
• Speicheroptimierte Columnstore-Tabelle
• Neuaufbau von Columnstore-Indizes

Implementieren eines Azure SQL Data Warehouse

• Hosting eines Data Warehouse in der Cloud
• Erstellen eines Azure SQL Data Warehouse-Projekts
• Entwickeln von Tabellen in Azure SQL Data Warehouse
• Das Data Warehouse-Migrationsdienstprogramm
• Migrieren eines Data Warehouse nach Azure
• Anhalten und Entfernen eines Azure Data Warehouse

Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) in SQL Server

• Was sind ETL und SQL Server Integration Services (SSIS)?
• Verstehen des Datenflusses
• Kontrollfluss einrichten

Datenqualität in SQL Server durchsetzen

• SQL Server-Datenqualitätsdienste (DQS)
• Bereinigen von Daten mit DQS
• Erstellen einer benutzerdefinierten Wissensdatenbank

Master Data-Dienste in SQL Server

• Einführung in Master Data Services (MDS)
• MDS und IIS installieren
• Master Data Services konfigurieren
• Einsetzen eines MDS-Beispielmodells
• Das MDS-Excel-Add-In installieren
• MDS in Excel aktualisieren

Daten aus dem SQL Server-Warehouse nutzen

• Business Intelligence-Anwendungen für SQL Server
• Excel, Power Pivot, Power Query und Co.

Lernen Sie, wie Sie eine Reihe von Datenquellen in einem einzigen Microsoft SQL Server Data Warehouse konsolidieren können, so dass sie besser zugänglich und konsistent sind. Und Sie werden sehen, wie das relationale Modell der Datenspeicherung, das von Transaktionsdatenbanken verwendet wird, in ein mehrdimensionales Modell von Fakten und Kennzahlen umgewandelt wird. Wenn Sie diese Umwandlungen auf Ihre Daten anwenden, verbringen Sie weniger Zeit mit der Analyse von Informationen und haben mehr Zeit, um Entscheidungen auf der Grundlage Ihrer Erkenntnisse zu treffen und umzusetzen. Erfahren Sie, wie Sie Data Warehouses in Microsoft SQL Server entwickeln, um eine robuste und vertrauenswürdige Plattform für alle Ihre BI-Berichts- und Analyse-Workloads zu schaffen.