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 курса | WSQL-2 |
---|---|
Длительность | 5 д (40 ч) |
Код экзамена | |
Стоимость без НДС | 25 000 грн. |
Ближайшие даты | |
|