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 / MMC / Cumplimiento
Data Vault Aplicaciones
- Almacenamiento dinámico de datos
- Almacenamiento de exploración
- Minería de datos en Database
- Vinculación rápida de información externa
Data Vault Componentes
- Hubs, Enlaces, Satélites
Construcción de un Data Vault
Centros de modelado, 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 Data Vault Enterprise 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 concentrador de carga
Entidades de vínculo 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
Observaciones finales
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
- Especialistas en Business Intelligence
- Ingenieros de datos
- Database Administradores
Testimonios (1)
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