Microsoft SQL Server 2016, Mettre en oeuvre un Data Warehouse
Formation
À Paris
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Description
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Typologie
Formation intensive
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Niveau
Niveau intermédiaire
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Lieu
Paris
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Heures de classe
35h
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Durée
5 Jours
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Dates de début
Dates au choix
Cette formation permet aux participants d’acquérir les compétences et connaissances nécessaires pour fournir une base de données Microsoft SQL Server 2016. La formation couvre SQL Server 2016 à la fois sur site et dans Azure, aborde l’installation du produit et la migration à partir d’une installation existante.
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
Les Avis
Professeurs
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Le programme
Introduction au Data Warehousing (Entrepôts de données)
- Vue d’ensemble du Data Warehousing
- Besoins pour une solution Data Warehouse
Planification de l'infrastructure Data Warehouse
- Besoins pour créer un Data Warehouse
- Architectures et applications Data Warehouse
Conception et mise en œuvre d’un Data Warehouse
- Concevoir la structure logique d'un Data Warehouse
- Concevoir la structure physique d’un Data Warehouse
Index "Columnstore"
- Introduction aux Index "Columnstore"
- Créer les index "Columnstore"
- Travailler avec les index "Columnstore"
Mise en oeuvre d'un Data Warehouse Azure SQL
- Avantages d'un Data Warehouse Azure SQL
- Mettre en oeuvre un Data Warehouse Azure SQL
- Développer un Data Warehouse Azure SQL
- Migrer vers un Data Warehouse Azure SQL
Création d’une solution ETL avec SSIS
- Introduction à ETL avec SSIS
- Explorer les sources de données
- Mettre en œuvre les flux des données
Mise en œuvre du flux de contrôle dans un package SSIS
- Présenter le flux de contrôle
- Créer des packages dynamiques
- Utiliser les conteneurs
Débogage et dépannage des packages SSIS
- Débugger un package SSIS
- Enregistrer les évènements de package SSIS
- Prise en compte des erreurs dans un package SSIS
Mise en œuvre d'un processus ETL incrémenté
- Introduction à ETL incrémenté
- Extraction des données modifiées
- Tables temporaires
Renforcement de la qualité des données
- Introduction à la qualité des données
- Utiliser Data Quality Services pour nettoyer les données
- Utiliser Data Quality Services pour matcher les données
Utilisation de Master Data Services
- Concepts d'un Master Data Services
- Mettre en œuvre un modèle Master Data Services
- Gérer les Master Data
- Créer un Master Data Hub
Extension de SQL Server Integration Services
- Utiliser les scripts dans SSIS
- Utiliser les composants personnalisés dans SSIS
Déploiement et configuration des packages SSIS
- Vue d’ensemble du déploiement de SSIS
- Déployer les projets SSIS
- Planifier l’exécution du package SSIS
Consommation de données dans un Data Warehouse
- Introduction à la Business Intelligence
- Introduction aux rapports
- Introduction à l'analyse de données
- Analyser les données avec un Data Warehouse Azure SQL
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