SQL Server 2019 – Integration Services

Ziele

In diesem Kurs lernen die Teilnehmer die Implementierung einer Data Warehouse Plattform für eine BI Lösung. Sie setzen sich hierbei mit der Erstellung eines Data Warehouse mit Microsoft SQL Server 2019, mit Azure SQL Data Warehouse zur Im-plementierung von ETL SQL Server Integration Services sowie der Validierung von Daten mit SQL Server Data Quality Services und SQL Server Master Data Services auseinander.

Zielgruppe

• Datenbank-Entwickler
• BI Entwickler

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in dem Microsoft Windows Betriebssystems und seiner Kernfunktionen
• Sicherer Umgang mit relationalen Datenbanken inkl.
  • Entwurf von Datenbanken
  • Erstellung von Tabellen und Beziehungen
  • Abfragen mit Transact-SQL
• Kenntnisse zu Programmier-Konstruken (wie z. B. looping und branching)
• Ein Bewusstsein für Geschäftsprioritäten wie Umsatz und Rentabilität ist wünschenswert

Agenda

Einführung in das Data Warehousing

• Überblick über Data Warehousing
• Überlegungen zu Datenbank-Lösungen

Datenbank-Infrastruktur planen

• Überlegungen zur Erstellung einer Datenbank
• Datenbank-Hardware planen

Datenbanken designen und implementieren

• Überblick über das Data Warehouse Design
• Konstruktion von Dimensionstabellen
• Gestaltung von Faktentabellen
• Physisches Design für ein Data Warehouse

Columnstore Indizes

• Einführung in Columnstore Indizes
• Columnstore Indizes kreieren
• Mit Columnstore Indizes arbeiten

Azure SQL Datenbanken implementieren

• Vorteile der Azure SQL Datenbanken
• Azure SQL Datenbanken implementieren
• Azure SQL Datenbanken
• Auf Azure SQ Datenbanken migrieren
• Daten mit Azure Data Factory kopieren

ETL Lösungen erstellen

• Einführung in ETL mit SSIS
• Quelldaten untersuchen
• Datenfluss implementieren

Implementierung der Ablaufsteuerung in ein SSIS-Paket

• Einführung in die Ablaufsteuerung
• Erstellen von dynamischen Paketen
• Verwendung von Containern
• Verwaltung der Konsistenz

Fehlersuche und Fehlerbehebung bei SSIS Paketen

• Fehler eines SSIS Pakets suchen
• SSIS Paket Events protokollieren
• Fehler eines SSIS Pakets beheben

• Datenextraktions-Lösungen implementieren

• Einführung in die inkrementelle ETL
• Extrahieren von modifizierten Daten
• Laden von modifizierten Daten
• Temporäre Tabellen

Datenqualität durchzusetzen

• Einführung in die Datenqualität
• Data Quality Services verwenden, um Daten zu bereinigen
• Data Quality Services verwenden, um Daten zuzuordnen

Stammdaten-Services verwenden

• Einführung in Stammdaten-Services
• Stammdaten-Service Modelle implementieren
• Stammdaten verwalten
• Stammdatenhubs erstellen

SQL Server Integration Services (SSIS) erweitern

• Skiptsprache in SSIS verwenden
• Kundenspezifische Komponenten verwenden

SSIS Pakete anwenden und konfigurieren

• Überblick über SSIS Entwicklungen
• SSIS Projekte anwenden
• SSIS Paket Ausführungen planen

Daten in einer Datenbank verwenden

• Einführung in Business Intelligence
• Einführung in die Datenanalyse
• Einführung in das Berichtswesen
• Datenanalyse mit Azure SQL Data Warehouse

Über den Dozenten

Dirk Angermann

Zur Profilseite von Dirk Angermann