Реализация моделей данных и отчетов с помощью Microsoft SQL Server

Цель курса – предоставить слушателям знания и навыки, необходимые для самостоятельного создания системы бизнес-аналитики и отчетов. Курс показывает, как использовать PowerPivot и табличную модель данных, применять мощную визуализацию данных с PowerPivot и службами отчетов SQL Server, создавать панели инструментов с Microsoft SharePoint Server PerformancePoint Services, изучать бизнес-запросы с помощью интеллектуального анализа данных (Data Mining).

 

Аудитория

Этот курс предназначен для специалистов по базам данных, которые выполняют роль разработчиков систем бизнес-аналитик в вопросах создания BI-решений, включая средства анализа данных и отчетов. Курс будет интересен для пользователей продуктов бизнес-аналитики, желающих понимать работу БД, и слушателей, планирующих сдать экзамен.

 

По окончании курса слушатели смогут:

  • Представлять компоненты, архитектуру и природу BI решений.
  • Создавать многомерные базы данных с Analysis Services.
  • Реализовывать измерения в кубе.
  • Реализовывать меры и группы мер в кубе.
  • Использовать синтаксис многомерных выражений (MDX).
  • Настраивать куб.
  • Реализовывать табличную модель данных в PowerPivot.
  • Использовать DAX запрос табличной модели.
  • Создавать отчеты служб Reporting Services.
  • Создавать отчеты с диаграммами и параметрами.
  • Управлять инфраструктурой отчетов.
  • Реализовывать панели инструментов в SharePoint Server с PerformancePoint Services.
  • Использовать Data Mining для интеллектуального анализа.

Модуль 1: Введение в бизнес-аналитику и моделирование данных

 

Темы

  • Элементы корпоративных BI-решений
  • Платформа Microsoft Business Intelligence
  • Планирование корпоративных BI-решений

Лабораторная работа: Обзор BI-решений

  • Обзор хранилища данных
  • Обзор модели данных Analysis Service
  • Изучение отчетов

 

Модуль 2: Создание многомерных баз данных

 

Темы

  • Введение в многомерный анализ
  • Создание источников данных и представлений источников данных
  • Создание куба
  • Обзор безопасности куба

Лабораторная работа: Создание многомерных баз данных

  • Создание источника данных
  • Создание и изменение представления источника данных
  • Создание и изменение куба
  • Добавление измерений

 

Модуль 3: Работа с кубами и размерностями

 

Темы

  • Настройка размерности
  • Определение иерархии атрибутов
  • Сортировка и группировка иерархии

Лабораторная работа: Определение размерностей

  • Настройка размерностей и атрибутов
  • Создание иерархии
  • Создание иерархии с отношениями атрибутов
  • Создание неоднородной иерархии
  • Просмотр размерностей и иерархий в кубах

 

Модуль 4: Работа с мерами и группами мер

 

Темы

  • Работа с мерами
  • Работа с группами мер

Лабораторная работа: Конфигурирование мер и групп мер

  • Настройка мер
  • Определение регулярных отношений
  • Настройка хранилища группы мер

 

Модуль 5: Введение в MDX

 

Темы

  • Основы MDX
  • Добавление вычислений в кубе
  • Использование многомерных выражений для запроса к кубу

Лабораторная работа: Использование MDX

  • Создание вычисляемых элементов
  • Запросы куба с помощью MDX

 

Модуль 6: Настройка функциональности куба

 

Темы

  • Реализация ключевых показателей производительности (KPI)
  • Реализация действий
  • Реализация перспектив
  • Реализация переводов

Лабораторная работа: Настройка куба

  • Реализация действий
  • Реализация перспектив
  • Реализация переводов

 

Модуль 7: Реализация табличной модели данных с Analysis Services

 

Темы

  • Введение в табличные модели Analysis Services
  • Создание табличной модели данных
  • Использование табличной модели данных с Analysis Services в организации

Лабораторная работа: Реализация табличной модели данных с Analysis Services

  • Создание проекта табличной модели данных с Analysis Services
  • Настройка полей и отношений
  • Развертывание табличной модели данных Analysis Services

 

Модуль 8: Введение в выражения анализа данных (DAX)

 

Темы

  • Основы DAX - Data Analysis Expression
  • Использование DAX для создания вычисляемых столбцов и мер в табличной модели данных

Лабораторная работа: Создание вычисляемых столбцов и мер с помощью DAX

  • Создание вычисляемых столбцов
  • Создание меры
  • Создание KPI
  • Реализация иерархии родительского и дочернего элементов

 

Модуль 9: Реализация отчетов со службой Reporting Services

 

Темы

  • Введение в службы Reporting Services
  • Создание отчетов с помощью конструктора отчетов
  • Группировка и агрегирование данных в отчете
  • Отображение данных графически

Лабораторная работа: Реализация отчетов со службой Reporting Services

  • Создание отчетов
  • Группировка и агрегирование данных в отчете
  • Публикация и просмотр отчетов

 

Модуль 10: Расширенные возможности отчетов со службой Reporting Services

 

Темы

  • Добавление диаграмм в отчетах
  • Реализация параметров в отчетах

Лабораторная работа: Расширенные возможности отчетов

  • Добавление диаграмм в отчетах
  • Реализация параметров в отчетах
  • Использование гистограмм и спарклайнов
  • Использование карт (MAP)

 

Модуль 11: Управление выполнением отчета и распространением

 

Темы

  • Управление безопасностью отчета
  • Управление исполнением отчета
  • Подписка и предупреждения данных
  • Поиск и устранение неисправностей Reporting Services

Лабораторная работа: Настройка выполнения отчета и распространения

  • Настройка выполнения отчета
  • Реализация стандартной подписки
  • Реализация управляемой данными подписки

 

Модуль 12: Использование SharePoint PerformancePoint Services в решениях BI

 

Темы

  • Представление SharePoint Server как платформы BI
  • Введение в PerformancePoint Services
  • Источники данных PerformancePoint и аналитика времени
  • Отчеты, системы показателей и цифровые панели

Лабораторная работа: Реализация решения BI с SharePoint Server

  • Создание сайта SharePoint Server для BI
  • Настройка доступа к данным PerformancePoint
  • Создание отчетов PerformancePoint
  • Создание системы показателей PerformancePoint
  • Создание цифровых панелей PerformancePoint

 

Модуль 13: Выполнение упреждающего анализа с помощью интеллектуального анализа данных

 

Темы

  • Обзор интеллектуального анализа данных (Data Mining)
  • Создание пользовательского решения по интеллектуальному анализу данных
  • Проверка модели интеллектуального анализа данных
  • Подключение и использование данных модели интеллектуального анализа данных

Лабораторная работа: Выполнение упреждающего анализа с помощью интеллектуального анализа данных

  • Использование инструментов аналитики таблиц
  • Создание структуры и модели интеллектуального анализа данных
  • Добавление моделей интеллектуального анализа данных в структуру интеллектуального анализа данных
  • Проверка моделей интеллектуального анализа данных
  • Использование модели интеллектуального анализа данных в отчете

Необходимая подготовка

 

Для эффективного обучения на курсе слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:

 

  • Минимум 2 года опыта работы с реляционными базами данных
  • Опыт проектирования нормализованных баз данных
  • Опыт создания таблиц и связей
  • Опыт написания запросов на Transact-SQL
  • Базовые знания о топологиях хранилища данных (схемы Звезда, Снежинка)
  • Знание базовых структур программирования (как ветвление и циклы)
  • Понимание ключевых приоритетов бизнеса – доход, прибыль, финансовые исчисления

Запись на курс

Код курса20466
Длительность5д (40ч)
Код экзамена
Стоимость без НДС23 500 грн.
Ближайшие даты
  • 30.12.2019
  • 10.02.2020
  • 23.03.2020
spinner-it