20767 Implementing a SQL Data Warehouse

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25 horas
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 Propósito:

  • Este curso describe cómo implementar una plataforma de almacenamiento de datos para apoyar una solución de BI. Los estudiantes aprenderán cómo crear un almacén de datos con Microsoft® SQL Server® 2016 y con Azure SQL Data Warehouse, implementar ETL con SQL Server Integration Services, y para validar y limpiar los datos con SQL Server Data Quality Services and SQL Server Master Data Services. 

Objetivos:

  • Describir los elementos clave de una solución de almacenamiento de datos
  • Describir las principales consideraciones de hardware para crear un almacén de datos
  • Implementar un diseño lógico para un almacén de datos
  • Implementar un diseño físico para un almacén de datos
  • Crear índices de almacén de columnas
  • Implementación de Azure SQL Data Warehouse
  • Describir las características clave de SSIS
  • Implemente un flujo de datos mediante SSIS
  • Implemente el flujo de control mediante tareas y restricciones de precedencia
  • Crear paquetes dinámicos que incluyan variables y parámetros
  • Depurar paquetes SSIS
  • Describir las consideraciones para implementar una solución ETL
  • Implementar servicios de calidad de datos
  • Implementar un modelo de Master Data ServicesMaster Data Services
  • Describir cómo puede utilizar componentes personalizados para ampliar SSIS
  • Implementar proyectos SSIS
  • Describir BI y escenarios de BI comunes

 Dirigido a:

  • Los destinatarios principales de este curso son los individuos que administran y mantienen bases de datos SQL Server. Estos individuos realizan la administración de bases de datos y mantenimiento como su principal área de responsabilidad, o trabajan en entornos en los que las bases de datos juegan un papel clave en su trabajo principal.
  • El público secundario para este curso son los individuos que desarrollan aplicaciones que ofrecen contenido de bases de datos SQL Server.

 

 Requisitos previos:

  • Tener conocimientos de Microsoft SQL Server 2016.

  • Curso Oficial MICROSOFT, somos ” Microsoft Silver Learning Partner”.
  • Sólo la formación en Centros Autorizados ofrece toda la garantía del fabricante y es impartida por docentes certificados MCT. Exige Manuales Oficiales y Laboratorios en cada curso, para un óptimo aprendizaje.

Módulo 1: Introducción al almacenamiento de datos

Este módulo describe los conceptos de almacenamiento de datos y la consideración de arquitectura.

Lecciones

  • Visión general del almacenamiento de datos
  • Consideraciones para una solución de almacenamiento de datos

Laboratorio : Exploración de una solución de almacenamiento de datos

  • Exploración de fuentes de datos
  • Explorando un proceso ETL
  • Explorando un almacén de datos

Después de completar este módulo, podrá:

  • Describir los elementos clave de una solución de almacenamiento de datos
  • Describir las consideraciones clave para una solución de almacenamiento de datos

Módulo 2: Planificación de la infraestructura de almacenamiento de datos

Este módulo describe las principales consideraciones de hardware para crear un almacenamiento de datos.

Lecciones

  • Consideraciones para crear un almacén de datos
  • Arquitecturas y electrodomésticos de referencia de data warehouse

Laboratorio : Planificación de infraestructura de almacenamiento de datos

  • Planificación de hardware de almacenamiento de datos

Después de completar este módulo, podrá:

  • Describir las principales consideraciones de hardware para crear un almacén de datos
  • Explicar cómo utilizar arquitecturas de referencia y dispositivos de almacenamiento de datos para crear un almacén de datos

Módulo 3: Diseño e implementación de un almacén de datos

Este módulo describe cómo se va a diseñar e implementar un esquema para un almacenamiento de datos.

Lecciones

  • Diseño de tablas de dimensiones
  • Diseño de tablas informativas
  • Diseño físico para un almacén de datos

Laboratorio : Implementación de un esquema de almacenamiento de datos

  • Implementación de un esquema estelar
  • Implementación de un esquema de copo de nieve
  • Implementación de una tabla de dimensiones de tiempo

Después de completar este módulo, podrá:

  • Implementar un diseño lógico para un almacenamiento de datosAmpleo un diseño físico para un almacén de datos

Módulo 4: Índices de almacén de columnas

Este módulo presenta índices de almacén de columnas.

Lecciones

  • Introducción a los índices de almacén de columnas
  • Creación de índices de almacén de columnas
  • Trabajar con índices de almacén de columnas

Laboratorio : Uso de índices de almacén de columnas

  • Cree un índice columnstore en la tabla FactProductInventory
  • Cree un índice columnstore en la tabla FactInternetSales
  • Cree una tabla columnstore optimizada para memoria

Después de completar este módulo, podrá:

  • Crear índices de almacén de columnas
  • Trabajar con índices de almacén de columnas

Módulo 5: Implementación de Azure SQL Data Warehouse

Este módulo describe Azure SQL Data Warehouses y cómo implementarlos.

Lecciones

  • Ventajas de Azure SQL Data Warehouse
  • Implementación de Azure SQL Data Warehouse
  • Desarrollo de Azure SQL Data Warehouse
  • Migración a azure SQ Data Warehouse
  • Copiar datos con la factoría de datos de Azure

Laboratorio : Implementación de Azure SQL Data Warehouse

  • Crear una base de datos de azure SQL data warehouse
  • Migrar a una base de datos de Azure SQL Data Warehouse
  • Copie datos con la factoría de datos de Azure

Después de completar este módulo, podrá:

  • Describir las ventajas de Azure SQL Data Warehouse
  • Implementar un almacenamiento de datos sql de Azure
  • Describir las consideraciones para desarrollar azure SQL Data Warehouse
  • Plan para migrar a Azure SQL Data Warehouse

Módulo 6: Creación de una solución ETL

Al final de este módulo podrá implementar el flujo de datos en un paquete SSIS.

Lecciones

  • Introducción al ETL con SSIS
  • Exploración de datos de origen
  • Implementación del flujo de datos

Laboratorio : Implementación del flujo de datos en un paquete SSIS

  • Exploración de datos de origen
  • Transferencia de datos mediante una tarea de fila de datos
  • Uso de componentes de transformación en una fila de datos

Después de completar este módulo, podrá:

  • Describir ETL con SSIS
  • Explorar datos de origen
  • Implementar un flujo de datos

Módulo 7: Implementación del flujo de control en un paquete SSIS

Este módulo describe la implementación del flujo de control en un paquete SSIS.

Lecciones

  • Introducción al flujo de control
  • Creación de paquetes dinámicos
  • Uso de contenedores
  • Gestión de la coherencia.

Laboratorio : Implementación del flujo de control en un paquete SSIS

  • Uso de tareas y precedencia en un flujo de control
  • Uso de variables y parámetros
  • Uso de contenedores

Laboratorio : Uso de transacciones y puntos de control

  • Uso de transacciones
  • Uso de puntos de control

Después de completar este módulo, podrá:

  • Describir el flujo de control
  • Crear paquetes dinámicos
  • Utilizar contenedores

Módulo 8: Depuración y solución de problemas de paquetes SSIS

Este módulo describe cómo depurar y resolver problemas los paquetes SSIS.

Lecciones

  • Depuración de un paquete SSIS
  • Registro de eventos de paquetes SSIS
  • Control de errores en un paquete SSIS

Laboratorio : Depuración y solución de problemas de un paquete SSIS

  • Depuración de un paquete SSIS
  • Registro de la ejecución del paquete SSIS
  • Implementación de un controlador de eventos
  • Control de errores en el flujo de datos

Después de completar este módulo, podrá:

  • Depurar un paquete SSIS
  • Registrar eventos de paquete SSIS
  • Controlar errores en un paquete SSIS

Módulo 9: Implementación de un proceso ETL incremental

Este módulo describe cómo implementar una solución SSIS que admite cargas DW incrementales y datos cambiantes.

Lecciones

  • Introducción al ETL incremental
  • Extracción de datos modificados
  • Carga de datos modificados
  • Tablas temporales

Laboratorio : Extracción de DataLab modificado : Carga de cambios incrementales

  • Uso de una columna datetime para extraer datos de forma incremental
  • Uso de la captura de datos de cambio
  • Uso de la tarea de control de los CDC
  • Uso del seguimiento de cambios

Después de completar este módulo, podrá:

  • Describir ETL incremental
  • Extraer datos modificados
  • Describir tablas temporales

Módulo 10: Aplicación de la calidad de los datos

Este módulo describe cómo implementar la limpieza de datos mediante los servicios de calidad de datos de Microsoft.

Lecciones

  • Introducción a la calidad de los datos
  • Uso de servicios de calidad de datos para limpiar datos
  • Uso de servicios de calidad de datos para hacer coincidir datos

Laboratorio : Limpieza de datos

  • Creación de una base de conocimiento DQS
  • Uso de un proyecto DQS para limpiar datos
  • Uso de DQS en un packag SSIS

Laboratorio : Desduplicación de datos

  • Creación de una directiva de coincidencia
  • Uso de un proyecto DS para que coincida con los datos

Después de completar este módulo, podrá:

  • Describir servicios de calidad de datos
  • Limpie los datos mediante servicios de calidad de datos
  • Hacer coincidir los datos mediante servicios de calidad de datos
  • Desduplicar datos mediante servicios de calidad de datos

Módulo 11: Uso de Master Data Services

Este módulo describe cómo implementar servicios de datos maestros para aplicar la integridad de los datos en el origen.

Lecciones

  • Conceptos de Master Data Services
  • Implementación de un modelo de master data services
  • Gestión de datos maestros
  • Creación de un centro de datos maestro

Laboratorio : Implementación de Master Data Services

  • Creación de un modelo de servicios de datos maestros
  • Uso del complemento de servicios de datos maestros para Excel
  • Aplicación de las reglas de negocio
  • Carga de datos en un modelo
  • Consumir datos de servicios de datos maestros

Después de completar este módulo, podrá:

  • Describir los conceptos clave de los servicios de datos maestros
  • Implementar un modelo de servicio de datos maestro
  • Administrar datos maestros
  • Crear un centro de datos maestro

Módulo 12: Ampliación de SQL Server Integration Services (SSIS)

Este módulo describe cómo extender SSIS con scripts y componentes personalizados.

Lecciones

  • Uso de componentes personalizados en SSIS
  • Uso de scripting en SSIS

Laboratorio : Uso de scripts y componentes personalizados

  • Uso de una tarea de script

Después de completar este módulo, podrá:

  • Utilizar componentes personalizados en SSIS
  • Usar secuencias de comandos en SSIS

Módulo 13: Implementación y configuración de paquetes SSIS

Este módulo describe cómo implementar y configurar paquetes SSIS.

Lecciones

  • Visión general de la implementación de SSIS
  • Implementación de proyectos SSIS
  • Planificación de la ejecución de paquetes SSIS

Laboratorio : Implementación y configuración de paquetes SSIS

  • Creación de un catálogo SSIS
  • Implementación de un proyecto SSIS
  • Creación de entornos para una solución SSIS
  • Ejecución de un paquete SSIS en el estudio de administración de SQL Server
  • Programación de paquetes SSIS con el agente sql server

Después de completar este módulo, podrá:

  • Describir una implementación de SSIS
  • Implementar un paquete SSIS
  • Planificar la ejecución del paquete SSIS

Módulo 14: Consumir datos en un almacén de datos

Este módulo describe cómo depurar y resolver problemas los paquetes SSIS.

Lecciones

  • Introducción a la inteligencia empresarial
  • Introducción a la presentación de informes
  • Una introducción al análisis de datos
  • Análisis de datos con Azure SQL Data Warehouse

Laboratorio : Uso de herramientas de inteligencia empresarial

  • Exploración de un informe de servicios de informes
  • Explorando un libro de powerpivot
  • Explorando un informe de power view

Después de completar este módulo, podrá:

  • Describir a un alto nivel de inteligencia empresarial
  • Mostrar una comprensión de los informes
  • Mostrar una comprensión del análisis de datos
  • Analizar datos con azure SQL data warehouse

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