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数据仓库多维建模方法与应用   
戴老师
曾任微软AdCenter商业智能分析师, 负责数据仓库及商业智能项目实施及产品推广应用 。
报名课程   1159 次浏览  137 次
时间地点:深圳 12月29-30日;北京、上海、根据报名开班
课程费用:5000元/人
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册

本次课程将介绍培训数据仓库多维建模理论、方法。详细介绍星型模型如何从商业应用中标识事实表和它们的属性(列),如何从商业应用中标识维表和它们的属性(列);培训两种建模方法第三范式 (3NF,即 Third Normal Form)和星型模式 (Star-Schema)的特点和它们在数据仓库系统中的适用场合。

课程特点:

  • 培训过程中将以大型项目案例为背景,逐步讲解整个数据仓库的设计过程和实施方法
  • 课程将以深入浅出的案例让学员轻松掌握数据仓库相关技术
  • 课程的重点是项目实施,将深入探讨数据仓库项目的实施问题,逐一解决数据仓库实施过程中所遇到的问题和处理技巧
  • 结合动手实验和小而精的例子,使学员充分理解多维建模理论、方法

 

培训目标:

  • 通过完整项目案例,客户将学会数据仓库设计和实施的标准方法
  • 客户将学会如何分析问题,如何快速开发本行业的数据仓库项目
  • 客户将学会解决数据仓库实施过程中所遇到的重点和难点问题
  • 通过动手实验,客户将学会微软商业智能相关工具的操作使用
  • 客户将学习最新数据仓库和商业智能领域的前沿技术
培训对象:数据仓库工程师
学员基础:了解数据仓库原理,最好有一定应用基础
授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

培训内容:2天

  • 数据仓库基础知识
  • 数据仓库概览
    • 数据仓库组织原理
    • 数据仓库三级数据模型
    • 数据仓库的建模
    • 数据仓库的元数据定义
    • 数据仓库的数据转储
    • 数据集成与变换
    • 数据规约
    • 数据仓库设计流程
    • 数据仓库的访问
  • 数据仓库的扩展
  • 数据仓库多维建模方法
    • 星型模型
    • 雪花型模型
    • 如何从商业应用中标识事实表和它们的属性
    • 如何从商业应用中标识维表和它们的属性
    • 两种建模方法与第三范式比较
    • 星型模式 (Star-Schema)的特点和它们在数据仓库系统中的适用场合
  • 构建多维
  • 数据库
  • 创建多维数据库
    • 定义数据源
    • 定义数据源视图
    • 创建维度
    • 创建多维数据集
    • 设置量度组成员
    • 高级应用
  • 统一维度模型(UDM)
    • 定义业务实体
    • 定义业务逻辑
    • 定义计算成员
    • UDM高级应用
  • MDX语言
    • MDX概念
    • MDX语法结构
    • MDX的查询功能
    • 使用MDX定制商务逻辑
    • MDX复杂案例分析
    • MDX与权限管理
    • MDX高级应用
  • OLAP的聚合方式
    • ROLAP聚合方式
    • MOLAP聚合方式
    • HOLAP聚合方式
    • OLAP高级应用
  • 专数据仓库的海量数据优化部分
  • 海量数据的特点
    • 什么是海量数据
    • 海量数据的特点
    • 海量数据与行业应用
  • 16种海量数据优化方法详解
    • 海量数据分区处理
    • 使用中间表和临时表
    • 分批次处理
    • 建立广泛的索引
    • 建立缓存机制
    • 使用文本和二进制格式进行处理
    • 定制强大的清洗规则和出错处理机制
    • 建立视图或者物化视图
    • 其他优化方法
  • 数据仓库中海量数据的处理方式
    • 数据仓库中的海量数据特点
    • 数据仓库中的海量数据的处理方式
    • 分布式数据仓库的特点及应用
  • 海量数据高级应用
    • 大型项目中海量数据的优化案例分析
    • 使用海量数据优化工具
    • 数据仓库的性能调优技巧
 
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咨询服务:数据库设计与性能优化
咨询目标 对客户的数据库进行性能评价,设计优化,管理优化
咨询范围 数据库性能评价,数据库结构优化,数据访问SQL优化。
咨询方式 现有数据库调查,问题诊断,性能评价。
对数据库进行逻辑结构优化,对数据库进行访问SQL优化。
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详情咨询:010-62670969, zhgx@uml.net.cn

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