Curso de Desarrollo de Aplicaciones Business Intelligence con MS SQL Server 2008.
Descripción.
Este curso está orientado a brindar a los alumnos los fundamentos necesarios en el campo del Business Intelligence a niveles estratégicos y tácticos.
Se cubrirán tópicos como Sistemas Transaccionales u OLTP, Datawarehouse o Bodega de Datos, Sistemas Olap o Analíticos, procesos ETL o de Extracción, Transformación y Carga de datos, Bodegas de Datos Intermedias o Areas de Staging, creación de Dimensiones, Jerarquías e Indicadores, Modelamiento de Cubos, programación de consultas MDX, discusión de modelos multidimensionales como Enterprise DataWarehouse (Bill Inmon), Esquema Estrella y Esquema Estrella Jerárquica (Ralph Kimball).
Se entregarán además conceptos para evaluar soluciones en base a Motores de Bases de Datos Relacionales y Motores de Bases de Datos Columnares.
Al final del curso se tratarán temas respecto de la performance de soluciones Olap,incluyendo particionamiento de cubos y tablas de hechos.
Objetivos.
El alumno al finalizar el curso, será capaz de entender los requerimientos de los usuarios de gestión, modelar un Datawarehouse Relacional, construir paquetes ETL de extracción, transformación y carga de datos, y modelar y cargar uno o varios Cubos Olap, con información relevante de gestión, indicadores clave de desempeño, y dimensiones útiles para la gestión Operativa y Estratégica de la empresa.
Dirigido a:
Analistas de Bases de Datos, Ingenieros/Analistas de Control de Gestión, Arquitectos de Datawarehouse, Programadores SQL, y en general, cualquier persona involucrada en la definición y puesta en marcha de un Sistema de Control de Gestión basado en tecnologías Olap.
Metodología.
Clases teóricas y prácticas, usando Microsoft SQL Server 2008, Microsoft SQL Server Integration Services, Microsoft SQL Server Analysis Services, Microsoft SQL Server Reporting Services y Microsoft Business Intelligence Development Studio (MS BIDS).
Durante el curso se desarrollará un taller en que los alumnos se verán enfrentados a un problema real, desde las entrevistas con los usuarios finales de gestión, hasta la puesta en marcha de la solución.
Contenidos.
Introducción
T: Sistemas OLTP y Sistemas OLAP
T: DataWarehouse
T: Arquitectura de un DataWarehouse
T: Componentes de un DataWarehouse
P: Instalación Plataforma SQL Server completa
Levantamiento de Requerimientos y Modelamiento de la Solución
T: Levantamiento de requerimientos
T: Discusión del Informe de requerimientos con los usuarios clave de cada área
T: Cierre de las modificaciones al modelo
T: Modelamiento de DataWarehouse
Modelo Conceptual
Modelo Lógico
Modelo Físico
P: Levantamiento de Modelos de Datos de Sistemas Fuente
Modelando un esquema estrella
T: Conceptos de Dimensión-Atributo-Jerarquía-Niveles-Miembros-Indicadores
T: Inferencia de la tabla de hechos
T: Inferencia de las tablas de dimensiones
T: Estrategia de Indexamiento del Modelo Estrella
P: Modelo Lógico y Físico del Esquema Estrella
Procesos ETL
T: Carga y Mantenimiento de un DWH
T: Procesos de Extracción-Transformación y Carga de Datos
T: Procesamiento Intermedio o DataStaging
P: Programación Paquetes ETL carga de dimensiones y tabla de hechos
Modelamiento Multidimensional
T: Cubo Olap
T: Cubo Olap Relacional
T: Cubo Olap Multidimensional
T: Cubo Olap Híbrido
T: Diferencias, beneficios y costos asociados
P: Modelamiento de Cubo, Dimensiones, Jerarquías, Indicadores.
Opciones Avanzadas y Procesamiento de Cubos Olap
P: Modelamiento de Cubo, Dimensiones, Jerarquías, Indicadores.
P: Miembros Calculados
P: Programación Fórmulas MDX
P: Conjuntos nombrados
P: Procesamiento Cubo
P: % Nivel Agregación Cubo
Navegación de Cubos y Performance
T: Herramientas para Navegación Olap
P: CubixWeb, MS SQL Server Reporting Services
T: Operadores DrillDown, Roll-up, Slice-Dice
T: Administración de la performance de un DWH
Hardware
Server Olap
Redes de Comunicaciones
Estrategias de Indexamiento del modelo estrella relacional
Estrategia de Particionamiento de Tablas
Estrategia de Particionamiento de Cubos
P: Particionamiento de tablas de hechos
P: Particionamiento de Cubos Olap
Bases de Datos Columnares y grandes Datawarehouses
Tópicos adicionales
T/P: Bases de Datos Columnares
T/P: Plataformas BI Opensource
T/P: proyectos del tipo BIG DATA
Prueba final curso.
Requisitos de Aprobación y Evaluación.
75% de asistencia y nota Final superior a 4.0 (prueba escrita y/o desarrollo)