MOC 20768 Developing SQL Data Models
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
Schulungsdauer: 3 Tage
Ziele
In diesem Kurs erlernen Teilnehmer die Implementierung multidimensionaler Datenbanken mit SQL Server Analysis Services (SSAS) und die Erstellung tabellarischer semantischer Datenmodelle für die Analyse mit SSAS.
Die Schulung wird auf dem SQL Server 2016 durchgeführt und bereitet Sie auf das Exam 70-768 vor.
Zielgruppe
- Datenbank-Professionals
- BI-Entwickler, die an der Erstellung von BI-Lösungen mitwirken
Voraussetzungen
- Praktische Erfahrungen mit Transact-SQL
- Praktische Erfahrungen mit relationalen Datenbanken
Agenda
Einführung in Business Intelligence und Datenmodellierung
- Einführung in Business Intelligence
- Die Microsoft Business Intelligence Plattform
Multidimensional Datenbanken erstellen
- Einführung in multidimensionale Analysen
- Datenquellen und Datenquellen-Views erstellen
- Cubes erstellen
- Überblick von Cube Security
- SSAS konfigurieren
- SSAS überwachen
Mit Cubes und Dimensionen arbeiten
- Konfigurieren von Dimensionen
- Attributhierarchien definieren
- Implementierung von Sortier- und Gruppierungsattributen
- Langsam ändernde Dimensionen
Mit Kennzahlen und Kennzahlengruppen arbeiten
- Mit Kennzahlen arbeiten
- Mit Kennzahlengruppen arbeiten
Einführung in MDX
- MDX Grundlagen
- Kalkulation in einen Cube einbringen
- Cubes mit MDX abfragen
Anpassen der Funktionalität von Cubes
- Implementierung von Key Performance Indicators
- Umsetzung von Maßnahmen
- Umsetzung von Perspektiven
- Implementierung von Übersetzungen
Tabellarisches Datenmodell mit Hilfe von Analyse Services implementieren
- Tabellarische Datenmodelle implementieren
- Tabellarische Datenmodelle erstellen
- Tabellarisches Analyse Service Datenmodell in einer Enterprise BI Lösung verwenden
Einführung in Data Analysis Expression (DAX)
- DAX Grundlagen
- Spalten und Kennzahlen mit Hilfe von DAX in einem tabellarische Datenmodelle erstellen
Predective Analytics mit Data-Mining
- Überblick über Data-Mining
- Data-Mining add-in für Excel verwenden
- Benutzerdefinierte Data-Mining Lösungen erstellen
- Data-Mining Model validieren
- Data-Mining Model verbinden und verwenden
Ziele
In diesem Kurs erlernen Teilnehmer die Implementierung multidimensionaler Datenbanken mit SQL Server Analysis Services (SSAS) und die Erstellung tabellarischer semantischer Datenmodelle für die Analyse mit SSAS.
Die Schulung wird auf dem SQL Server 2016 durchgeführt und bereitet Sie auf das Exam 70-768 vor.
Zielgruppe
- Datenbank-Professionals
- BI-Entwickler, die an der Erstellung von BI-Lösungen mitwirken
Voraussetzungen
- Praktische Erfahrungen mit Transact-SQL
- Praktische Erfahrungen mit relationalen Datenbanken
Agenda
Einführung in Business Intelligence und Datenmodellierung
- Einführung in Business Intelligence
- Die Microsoft Business Intelligence Plattform
Multidimensional Datenbanken erstellen
- Einführung in multidimensionale Analysen
- Datenquellen und Datenquellen-Views erstellen
- Cubes erstellen
- Überblick von Cube Security
- SSAS konfigurieren
- SSAS überwachen
Mit Cubes und Dimensionen arbeiten
- Konfigurieren von Dimensionen
- Attributhierarchien definieren
- Implementierung von Sortier- und Gruppierungsattributen
- Langsam ändernde Dimensionen
Mit Kennzahlen und Kennzahlengruppen arbeiten
- Mit Kennzahlen arbeiten
- Mit Kennzahlengruppen arbeiten
Einführung in MDX
- MDX Grundlagen
- Kalkulation in einen Cube einbringen
- Cubes mit MDX abfragen
Anpassen der Funktionalität von Cubes
- Implementierung von Key Performance Indicators
- Umsetzung von Maßnahmen
- Umsetzung von Perspektiven
- Implementierung von Übersetzungen
Tabellarisches Datenmodell mit Hilfe von Analyse Services implementieren
- Tabellarische Datenmodelle implementieren
- Tabellarische Datenmodelle erstellen
- Tabellarisches Analyse Service Datenmodell in einer Enterprise BI Lösung verwenden
Einführung in Data Analysis Expression (DAX)
- DAX Grundlagen
- Spalten und Kennzahlen mit Hilfe von DAX in einem tabellarische Datenmodelle erstellen
Predective Analytics mit Data-Mining
- Überblick über Data-Mining
- Data-Mining add-in für Excel verwenden
- Benutzerdefinierte Data-Mining Lösungen erstellen
- Data-Mining Model validieren
- Data-Mining Model verbinden und verwenden
