MOC 20466 Implementing Data Models and Reports with Microsoft SQL Server

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Classroom training | German | Claim

Duration of training: 5 days

Objectives

In diesem Kurs lernen Sie Managed Enterprise BI Lösungen zu erstellen. Hierzu zählen die Implementierung von multidimensionalen Datenmodellen und auch das Berichten mit Microsoft SQL Server Reporting Services.

Target audience

Datenbank-Entwickler, die Aufgaben eines Business Intelligence Entwicklers übernehmen möchten um Analyse- und Reporting-Lösungen zu erstellen, wie z. B.

  • Implementierung von analytischen Data Models wie OLAP Cubes
  • Implementierung von Reports und deren Verwaltung
  • Erstellung von Business Performance Dashboards
  • Unterstützung bei Data Mining und Predictive Analysis

Requirements

  • Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Umgang mit Datenbanken
  • Erfahrung im Entwurf normalisierter Datenbanken
  • Erfahrung in der Erstellung von Tabellen und Beziehungen
  • Sichere Kenntnisse zu Abfragen mit Transact-SQL
  • Grundkenntnisse der Data Warehouse Schema Topology (ink. Star und Snowflake Schemas)
  • Erste Erfahrungen mit grundlegenden Programmier-Konstrukten (wie z. B. Looping und Branchin)
  • Ein Bewusstsein für Geschäftsprioritäten

Agenda

Business Intelligence und Datenmodellierung

  • Elemente Enterprise BI Lösung
  • Microsoft Enterprise BI Plattform
  • Planung Enterprise BI Projekt

Multidimensionale Datenbanken

  • Multidimensional Analysis
  • Data Sources und Data Source Views erstellen
  • Erstellung von Cubes
  • Cube Security

Cubes und Dimensionen

  • Dimensionen konfigurieren
  • Definition von Attribut-Hierarchien
  • Sortierung und Gruppierung von Hierarchien

Measures und Measure Groups

  • Arbeiten mit Measures
  • Arbeiten mit Measure Groups

Einführung in MDX

  • MDX Grundlagen
  • Kalkulationen hinzufügen
  • Abfragen mit MDX

Cube verbessern

  • KPIs
  • Actions
  • Perspectives
  • Translations

Implementierung eines Analysis Services Tabular Data Models

  • Einführung in Analysis Services Tabular Data Models
  • Erstellung eines Tabular Data Models
  • Einsatz eines Analysis Services Tabular Data Models im Enterprise-Umfeld

Einführung in DAX

  • DAX Grundlagen
  • Verbesserung eines Tabular Data Models mit DAX

Implementierung von Reports mit SQL Server Reporting Services

  • Reporting Services
  • Reporterstellung mit dem Report Designer
  • Gruppierung und Aggregation von Daten in einem Report
  • Veröffentlichung und Ansicht eines Reports

Reportverbesserung mit SQL Server Reporting Services

  • Daten grafisch darstellen
  • Reports mit Parameter filtern

Reportverwaltung Execution und Delivery

  • Verwaltung von Security
  • Verwaltung von Execution
  • Abonnements und Data Alerts
  • Troubleshooting Reporting Services

BI mit SharePoint PerformancePoint Services

  • SharePoint Server als BI Plattform
  • PerformancePoint Services
  • PerformancePoint Data Sources und Time Intelligence
  • Reports, Scorecards und Dashboards

Predictive Analysis mit Data Mining

  • Data Mining
  • Erstellung von Data Mining Lösungen
  • Validierung eines Data Mining Models
  • Verarbeiten von Data Mining Daten

Objectives

In diesem Kurs lernen Sie Managed Enterprise BI Lösungen zu erstellen. Hierzu zählen die Implementierung von multidimensionalen Datenmodellen und auch das Berichten mit Microsoft SQL Server Reporting Services.

Target audience

Datenbank-Entwickler, die Aufgaben eines Business Intelligence Entwicklers übernehmen möchten um Analyse- und Reporting-Lösungen zu erstellen, wie z. B.

  • Implementierung von analytischen Data Models wie OLAP Cubes
  • Implementierung von Reports und deren Verwaltung
  • Erstellung von Business Performance Dashboards
  • Unterstützung bei Data Mining und Predictive Analysis

Requirements

  • Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Umgang mit Datenbanken
  • Erfahrung im Entwurf normalisierter Datenbanken
  • Erfahrung in der Erstellung von Tabellen und Beziehungen
  • Sichere Kenntnisse zu Abfragen mit Transact-SQL
  • Grundkenntnisse der Data Warehouse Schema Topology (ink. Star und Snowflake Schemas)
  • Erste Erfahrungen mit grundlegenden Programmier-Konstrukten (wie z. B. Looping und Branchin)
  • Ein Bewusstsein für Geschäftsprioritäten

Agenda

Business Intelligence und Datenmodellierung

  • Elemente Enterprise BI Lösung
  • Microsoft Enterprise BI Plattform
  • Planung Enterprise BI Projekt

Multidimensionale Datenbanken

  • Multidimensional Analysis
  • Data Sources und Data Source Views erstellen
  • Erstellung von Cubes
  • Cube Security

Cubes und Dimensionen

  • Dimensionen konfigurieren
  • Definition von Attribut-Hierarchien
  • Sortierung und Gruppierung von Hierarchien

Measures und Measure Groups

  • Arbeiten mit Measures
  • Arbeiten mit Measure Groups

Einführung in MDX

  • MDX Grundlagen
  • Kalkulationen hinzufügen
  • Abfragen mit MDX

Cube verbessern

  • KPIs
  • Actions
  • Perspectives
  • Translations

Implementierung eines Analysis Services Tabular Data Models

  • Einführung in Analysis Services Tabular Data Models
  • Erstellung eines Tabular Data Models
  • Einsatz eines Analysis Services Tabular Data Models im Enterprise-Umfeld

Einführung in DAX

  • DAX Grundlagen
  • Verbesserung eines Tabular Data Models mit DAX

Implementierung von Reports mit SQL Server Reporting Services

  • Reporting Services
  • Reporterstellung mit dem Report Designer
  • Gruppierung und Aggregation von Daten in einem Report
  • Veröffentlichung und Ansicht eines Reports

Reportverbesserung mit SQL Server Reporting Services

  • Daten grafisch darstellen
  • Reports mit Parameter filtern

Reportverwaltung Execution und Delivery

  • Verwaltung von Security
  • Verwaltung von Execution
  • Abonnements und Data Alerts
  • Troubleshooting Reporting Services

BI mit SharePoint PerformancePoint Services

  • SharePoint Server als BI Plattform
  • PerformancePoint Services
  • PerformancePoint Data Sources und Time Intelligence
  • Reports, Scorecards und Dashboards

Predictive Analysis mit Data Mining

  • Data Mining
  • Erstellung von Data Mining Lösungen
  • Validierung eines Data Mining Models
  • Verarbeiten von Data Mining Daten

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