Master Class: Building a Data Warehouse in SQL 2022 (BDWSQL22MC)

Dauer
Ausführung
Vor Ort
Startdatum und Ort

Master Class: Building a Data Warehouse in SQL 2022 (BDWSQL22MC)

Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH
Logo von Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH
Bewertung: starstarstarstarstar_half 8,9 Bildungsangebote von Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH haben eine durchschnittliche Bewertung von 8,9 (aus 33 Bewertungen)

Tipp: Haben Sie Fragen? Für weitere Details einfach auf "Kostenlose Informationen" klicken.

Startdaten und Startorte
placeMünchen
20. Apr 2026 bis 24. Apr 2026
placeHamburg
8. Jun 2026 bis 12. Jun 2026
placeHamburg
9. Nov 2026 bis 13. Nov 2026
Beschreibung

Kursinhalt

Überblick einer Data Warehouse Architektur

  • Verstehen der Layer Stage, Core Datawarehouse und DataMart

Grundlagen einer Datawarehouse Datenbank

  • Besonderheiten einer Data Warehouse Datenbank
  • Kennenlernen von Datenmodellen Starschema, Snowflag Schema, Vollhistorisierung und Data Vault Modellen
  • Modellierung von Dimension und Fakten
  • Optimierungskonzepte großer Datenbanken (Partitionierung, Komprimierung, Indizierung)

Aufbau einer Datawarehouse Beladung mit Microsoft Integration Services

  • Einführung in die Integration Services
  • Kennenlernen der SSIS-Transformationstasks
  • Parametrisierung und Konfiguration von Integration Services Paketen
  • Deployment und Betrieb von Integration Service…

Gesamte Beschreibung lesen

Frequently asked questions

Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!

Noch nicht den perfekten Kurs gefunden? Verwandte Themen: Data Warehouse, SQL & MySQL, Datenmodellierung, Datenanalyse und Hadoop.

Kursinhalt

Überblick einer Data Warehouse Architektur

  • Verstehen der Layer Stage, Core Datawarehouse und DataMart

Grundlagen einer Datawarehouse Datenbank

  • Besonderheiten einer Data Warehouse Datenbank
  • Kennenlernen von Datenmodellen Starschema, Snowflag Schema, Vollhistorisierung und Data Vault Modellen
  • Modellierung von Dimension und Fakten
  • Optimierungskonzepte großer Datenbanken (Partitionierung, Komprimierung, Indizierung)

Aufbau einer Datawarehouse Beladung mit Microsoft Integration Services

  • Einführung in die Integration Services
  • Kennenlernen der SSIS-Transformationstasks
  • Parametrisierung und Konfiguration von Integration Services Paketen
  • Deployment und Betrieb von Integration Services

Implementierung eines Qualitätssicherungs Layers

  • Einführung der Data Quality Services
  • Implementierung einer Customized Qualitätssicherung mit Integration Services

Erstellen von DataMarts mit Microsoft Analysis Services (Multidimensional und Tabular)

  • Erstellen von Cubes
  • Deployment von Cubes
  • Aktualisierung von Cubes

Überblick von Reporting Tools

  • Einführung in Power BI und Paginierte Berichte (SSRS)

Voraussetzungen

Wünschenswert sind Grundkenntnisse in den Bereichen:

  • Relationaler Datenbanken
  • Sprache TSQL

Zielgruppe

Zielgruppe sind Entwickler und Architekten, die den Aufbau eines Datawarehouse Systems planen.

Sie erhalten einen Überblick über die Layer eines DWH Systems und kennen abschließend das Zusammenspiel der verschiedenen Komponenten.

Werden Sie über neue Bewertungen benachrichtigt
Es wurden noch keine Bewertungen geschrieben.
Schreiben Sie eine Bewertung
Haben Sie Erfahrung mit diesem Kurs? Schreiben Sie jetzt eine Bewertung und helfen Sie Anderen dabei die richtige Weiterbildung zu wählen. Als Dankeschön spenden wir € 1,00 an Stiftung Edukans.

Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!

Bitte füllen Sie das Formular so vollständig wie möglich aus.

(optional)
(optional)
(optional)
(optional)
(optional)
(optional)
(optional)

Anmeldung für Newsletter

Damit Ihnen per E-Mail oder Telefon weitergeholfen werden kann, speichern wir Ihre Daten und teilen sie ggf. mit Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH. Mehr Informationen dazu finden Sie in unseren Datenschutzbestimmungen.