Предварительные
требования |
Слушатели должны:
- иметь практический опыт выполнения заданий по разработке баз данных, например, уметь создавать запросы языка Transact-SQL;
- уметь писать и оптимизировать расширенные запросы, например, запросы, содержащие сложные соединения таблиц или подзапросы;
- уметь создавать объекты баз данных, такие как таблицы, представления и индексы;
- иметь концептуальное понимание OLAP-технологий, многомерных данных, MDX;
- уметь составлять отчёты Reporting Services с помощью Visual Studio или SQL Server Business Intelligence Development Studio;
- знать английский язык для понимания технической документации;
- иметь опыт работы и уметь использовать инструменты Microsoft Office Visio, Microsoft SQL Server Business Intelligence Development Studio, Microsoft SQL Server Management Studio, Performance Monitor, Microsoft SQL Server Profiler и Report Builder and Report Manager.
Желательно иметь общее представление об архитектуре BI (управление источником данных, функции сводных таблиц, сеток и диаграмм, drill down, связанные отчёты и шаблоны схемы отчётов), иметь общее представление о web-архитектуре (SSL, SOAP, и IIS), системе безопасности Microsoft Windows.
|
Содержание |
Модуль 1. Сбор и анализ бизнес-требований и технических характеристик
Предварительное знакомство с основными принципами, необходимыми при разработке бизнес-логики Olap-проекта, который должен быть адекватен потребностям предприятия.
Темы:
- Планирование OLAP-решений.
- Определение требований и ограничений.
Лабораторная работа 1: Обзор требований. Конкретизация требований.
Модуль 2. Разработка и OLAP-архитектуры на логическом уровне
В этом модуле рассматриваются такие аспекты как разработка хранилища реляционного типа и кубов OLAP.
Темы:
- Планирование OLAP-решений.
- Разработка и подготовка фактовых и координатных таблиц.
- Разработка и подготовка многомерных кубов.
Лабораторная работа 2: Разработка и реализация OLAP-решения на логическом уровне.
- Разработка и реализация схемы базы данных реляционного типа.
- Разработка и реализация многомерного куба.
- Разработка и реализация проекций куба (Perspectives).
Модуль 3. Разработка физических аспектов хранения многомерных объектов
В этом модуле рассматриваются способы эффективного хранения данных для программ, работающих со многомерными структурами.
Темы:
- Разработка физических структур хранения.
- Фрагментация (partitioning) реляционных источников.
- Фрагментация многомерных объектов.
Лабораторная работа 3: Разработка механизмов хранения на физическом уровне.
- Разработка и реализация механизмов хранения данных.
- Фрагментация реляционных источников.
- Фрагментация многомерных объектов.
- Тестирование механизма.
Модуль 4. Создание вычисляемых объектов (calculations)
Рассматриваются способы создания вычисляемых элементов на языке MDX - динамических элементов (calculated cells), именованных наборов (named sets) и scoped assignments.
Темы:
- Создание динамических элементов.
- Создание Именованных Наборов.
- Создание скриптов на языке MDX.
Лабораторная работа 4: Внедрение динамических объектов.
- Создание динамических элементов.
- Создание Именованных Наборов.
- Создание скриптов на языке MDX.
Модуль 5. Дополнительные возможности OLAP-объектов
Рассматриваются преимущества таких новых механизмов как KPI (key performance indicators - индикаторы производительности), Actions (действия) и Stored Procedures (процедуры) применительно ко многомерным кубам OLAP.
Темы:
- Индикаторы производительности.
- Действия над содержимым куба.
- Процедуры.
Лабораторная работа 5:
- Разработка KPI.
- Разработка Actions.
- Разработка процедур.
Модуль 6. Разработка Инфраструктуры OLAP
Темы:
- Требования к ресурсам OLAP-технологии.
- Масштабируемость OLAP-решений.
- Доступность (availability) OLAP-ресурсов.
Лабораторная работа 6: Разработка и внедрение Инфраструктуры OLAP.
- Планирование производственной инфраструктуры.
- Инсталляция OLapServices в кластере.
Модуль 7. Развёртывание OLAP-технологии
Варианты развёртывания (deployment) OLAP-решений. Механизмы защиты критических корпоративных ресурсов в OLAP.
Темы:
- Развёртывание многомерной базы данных.
- Управление правами доступа.
Лабораторная работа 7: Развёртывание OLAP-технологии.
- Развёртывание технологии OLAP.
- Назначение прав доступа.
Модуль 8. Оптимизация OLAP-технологии. Мониторинг и анализ производительности
Темы:
- Мониторинг объектов OLAP.
- Оптимизация производительности.
Лабораторная работа 8: Оптимизация производительности.
- Мониторинг объектов OLAP.
- Оптимизация запросов.
Модуль 9. Использование Эвристик (Data Mining). Возможности Data Mining в OLAP 2005
Темы:
- Построение структуры Data Mining.
- Проверка структуры.
- Использование Data Mining в Business Intelligence.
|
