Este é o primeiro curso da série de formação de um Analista em Data Warehouse.

Público Alvo

Este curso é oferecido para profissionais de Tecnologia da Informação que tenham a necessidade de atuar no desenvolvimento de plataformas de Data Warehouse, que necessitem aprimorar os conceitos para o desenvolvimento de uma solução eficiente de Business Intelligence.

O Data Warehouse é a base para o desenvolvimento de uma solução ótima de Business Intelligence. Neste treinamento, você conhecerá todos os conceitos e técnicas para o planejamento, projeto e desenvolvimento de um DW. Com idéias simples, apresentadas pelo instrutor, através de teorias e apresentações práticas, o conteúdo e a estrutura que um DW deve compreender são passadas para o aluno, de forma que ele consiga compreender suas necessidades, técnicas e objetivos.

Neste curso você aprenderá principalmente o que são Dimensões, Medidas, Fatos e como estes componentes interagem e são estruturados. Este curso é a base para o perfeito compreendimento do sistema Micrsoft SQL Server Analysis Services, de Cubos e OLAP.

 

Este curso foi elaborado por profissionais da White Cube, através de conceituadas obras e autores, que seguem:

  • Rainardi, Vincent. Building a Data Warehouse: With Examples in SQL Server. Apress, 2008
  • Inmon, William H. Building the Data Warehouse. Forth Edition. Wiley, 2005.
  • Kimbal, Ralph; Ross Margy. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide To Dimensional Modeling. Wiley, 2005.
  • Kimbal, Ralph; Ross, Margy. The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data. Wiley, 2004.
  • Kimbal, Ralph; Ross, Margy. The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: Practical Techniques for Building Data Warehouse and Business Intelligence Systems. Wiley, 2008.
  • Russo, Marco. The Many-to-Many Revolution: Advanced dimensional modeling with SQL Server Analysis Services 2005.

Pré-Requisitos

Conceito Básico sobre Banco de Dados, e ferramentas Windows/Microsoft.

Carga Horária

12 Horas

Cronograma

1. Evolução dos Sistemas de Apoio à Decisão

  • Objetivos do Data Warehouse
  • A Evolução do pensamento
  • Programas de Extração, uma mudança de Abordagem
  • Histórico e Abordagens
  • Utilização de Hardware

2. Componentes e a Estrutura do Data Warehouse

  • O que é uma Database Multidimensional
  • Integridade dos Dados

3. Termos da Modelagem Dimensional

  • Fatos, Dimensões, Granularidade
  • Slice and Dice
  • Slowly Changing Dimensions (Tipo 1, 2 e 3)
  • Rapidly Changing Dimensions
  • Semiadditive Facts
  • Degenerate Dimension
  • Factless Fact Tables
  • Natual Keys e Surrogate Keys

4. Mitos e Problemas comuns da Modelagem

5. Metodologias de Desenvolvimento

  • Processo de Desenho Dimencional – 4 Passos
  • Waterfall Methodology
  • Iterative Methodology
  • Requisitos Funcionais e Não Funcionais
  • Realizando um Estudo de Viabilidade de Dados
  • DW Bus Matrix

6. Construindo uma Database Multidimensional

  • Estudos de Casos – Real World