Sobre o Curso

Neste curso, você irá aprender como se modela um modelo de banco de dados relacional (SGBD) específico para tomada de decisões, também conhecido como Data Warehouse.

Através da modelagem dimensional, também conhecida como modelo estrela (em Inglês: Star Schema) você irá aprender a desenvolver soluções que possibilitarão a análise de grandes volumes de dados, oriundos dos sistemas transacionais. Este curso foi elaborado baseado em nossa experiência de mais de 16 anos atuando diariamente em projetos de Data Warehouse e Business Intelligence seguindo a metodologia da empresa estadunidense Kimball Group, fundada pelo Prof. Dr. (PhD) Ralph Kimball.

Objetivos da Aprendizagem
  • Entender as razões para a modelagem dimensional
  • Ter conhecimento sobre as técnicas de modelagem dimensional
  • Conhecer o processo de desenho da modelagem dimensional
  • Aprender técnicas usadas para melhorar o desempenho das consultas
  • Como se cria um modelo corporativo, baseado em Data Marts
Ferramentas utilizadas neste treinamento
  • SQL Power Architect
Requisito para um melhor aproveitamento
  • Banco de dados relacional (SQL)
  • Inglês técnico para leitura das interfaces das ferramentas utilizadas durante o curso
Benefícios do Treinamento
  • O Aluno terá entendimento completo do clico de desenvolvimento de um modelo de dados dimensional para Data Warehouse, uso de ferramenta case e através de exercícios práticos poderá desenvolver o seu projeto de Data Warehouse logo em seguida ao término do treinamento.
  • Este aprendizado poderá ser usado com qualquer banco de dados relacional e com qualquer ferramenta case, além de poder usar também qualquer ferramenta de ETL, como: IBM Data Stage, Informatica Power Center, Oracle Data Integrator, Talend Studio, Microsoft SQL Server Integration Services, Business Objects Data Integrator e Pentaho Data Integration.
Depoimento de Cliente
  • “Obtive mais compreensão na manipulação de jobs e transformações…” por Samuel Santos, Analista de Sistemas – Comunix
Idioma
  • Ministrado em Português e Material didático em formato eletrônico em Português
Conteúdo Programático
  • Compreendendo o Data Warehouse
  • A importância do modelo de dados dimensional do Data Warehouse (star-schema)
  • Conhecendo Tabelas Fatos e Tabelas Dimensões em detalhes
  • Natural Keys
  • Technical Keys
  • Granularidade
  • Atributos
  • Medidas
  • Multiplas tabelas Fatos (Fatos Aditivas, Semi-Aditivas e Fatos sem Fato)
  • Snow-flake Schema (Modelo Floco de Neves)
  • Slowly Changing Dimension (Dimensão de Modificação Lenta)
  • Degenerate Dimension (Dimensão Degenerada)
  • Entendendo o processo para criação de Data Marts
  • Entendendo o uso das Aggregation Tables (Tabelas Agregadas)
  • Entendendo como usar as Conformed Dimension (Dimensões conformadas) para criação de modelos corporativos
  • Bus Matrix (Matrix Dimensional)
Formatos
  • EaD – Clique aqui para conhecer
  • Presencial em turma aberta
  • Presencial in-company
Carga horária
  • 8 horas
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