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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.
 
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