Course Outline

소개

  • 기존 데이터 웨어하우스 데이터 모델링 아키텍처의 단점
  • Data Vault 모델링의 이점

Data Vault 아키텍처 및 디자인 원칙 개요

  • SEI / CMM / 규정 준수

Data Vault 애플리케이션

  • 동적 데이터 웨어하우징
  • 탐사 창고
  • 에서-Database Data Mining
  • 외부정보의 신속한 연계

Data Vault 구성요소

  • 허브, 링크, 위성

건물 짓기 Data Vault

허브, 링크 및 위성 모델링

Data Vault 참조 규칙

구성 요소가 서로 상호 작용하는 방식

Data Vault 모델링 및 채우기

3NF OLTP를 Data Vault 엔터프라이즈 Data Warehouse(EDW)로 전환

로드 날짜, 종료 날짜 및 조인 작업 이해

Business 키, 관계, 링크 테이블 및 조인 기술

쿼리 기술

로드 처리 및 쿼리 처리

Matrix 방법론 개요

데이터를 데이터 엔터티로 가져오기

허브 엔터티 로드

링크 엔터티 로드 중

위성 로드 중

SEI/CMM 레벨 5 템플릿을 사용하여 반복 가능하고 신뢰할 수 있으며 정량화 가능한 결과 얻기

일관되고 반복 가능한 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스 개발

확장성이 뛰어나고 반복 가능한 창고 구축 및 배포

맺음말

Requirements

  • 데이터 웨어하우징 개념에 대한 이해
  • 데이터베이스 및 데이터 모델링 개념에 대한 이해

청중

  • 데이터 모델러
  • 데이터 웨어하우징 전문가
  • 비즈니스 인텔리전스 전문가
  • 데이터 엔지니어
  • Database 관리자
  28 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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