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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
회원 평가 (1)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign