Este curso explica cómo aplicar las funciones de Integration Services para crear paquetes que admitan las operaciones de extracción, transformación y carga de un almacén de datos. Cubre patrones de diseño para organizar datos y cargar datos en tablas de hechos y dimensiones.
Además, este curso describe cómo mejorar los paquetes ETL con técnicas de limpieza de datos y ofrece información sobre la arquitectura de búfer del motor de flujo de datos para ayudar a los desarrolladores de paquetes a obtener el mejor rendimiento de los paquetes.
3.39
Horas
Horas dedicadas al curso.
23
Ejercicios
Realizacion de ejercicios prácticos
12
Estudio
Horas dedicadas de estudio
8
Nivel
Advanced
Data Warehousing Packages, Part I
- Introduction to Data Warehousing
- Dimensional Modeling.
- Data Profiling.
- ETL Design Patterns.
- Load Patterns
- Fact Extract for Ongoing Load.
Data Warehousing Packages, Part II
- Slowly Changing Dimensions
- Dimension Load Patterns: Type 0, Type 1, and Type 2.
- Dimension Load Package.
- Fact Table Design Patterns.
- Analysis Services Objects
Data Cleansing
- Data Flow and Data Quality
- Column Problems: Missing Data Default.
- Column Problems: Derive Missing Data.
- Column Problems: Translation.
- Column Problems: Data Type
- Column Problems: Truncation
- Record Problems: Missing Dimension Data.
- Record Problems: Lookup Failures
- Record Problems: Duplicate Data
- Record Problems: Fuzzy Grouping and Data.
- Business Rule Problems: Out of Range Values
- Record Problems: Duplicate Data
- Record Problems: Fuzzy Grouping and Data
- Business Rule Problems: Out of Range Values
- Data Quality Services
Package Performance
- Pipeline Buffer Architecture
- Non-Blocking Streaming Transformations.
- Non-Blocking Row-Based Transformations.
- Partially Blocking Transformations.
- Blocking Transformations
- Synchronous versus Asynchronous.
- Execution Trees.
- Performance Optimization: Buffers
- Parallelism, Transformations, Sources, and Destinations
- Performance Monitoring.
Satisfacción
¿Qué aprendí?
- Diseño ETL Data Warehousing
- Tipos de cargas dimensiones y hechos.
- Limpieza de los datos.
- Optimizar paquetes
