Реализация моделей данных и отчетов с помощью Microsoft SQL Server
20466

Этот курс предназначен для специалистов по базам данных, которые выполняют роль разработчиков систем бизнес-аналитик в вопросах создания BI-решений, включая средства анализа данных и отчетов Курс будет интересен для пользователей продуктов бизнес-аналитики, желающих понимать работу БД, и слушателей, планирующих сдать экзамен.

• Представлять компоненты, архитектуру и природу BI решений.
• Создавать многомерные базы данных с Analysis Services.
• Реализовывать измерения в кубе.
• Реализовывать меры и группы мер в кубе.
• Использовать синтаксис многомерных выражений (MDX).
• Настраивать куб.
• Реализовывать табличную модель данных в PowerPivot.
• Использовать DAX запрос табличной модели.
• Создавать отчеты служб Reporting Services.
• Создавать отчеты с диаграммами и параметрами.
• Управлять инфраструктурой отчетов.
• Реализовывать панели инструментов в SharePoint Server с PerformancePoint Services.
• Использовать Data Mining для интеллектуального анализа.

Для эффективного обучения на курсе слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:

• Минимум 2 года опыта работы с реляционными базами данных
• Опыт проектирования нормализованных баз данных
• Опыт создания таблиц и связей
• Опыт написания запросов на Transact-SQL
• Базовые знания о топологиях хранилища данных (схемы звезда, снежинка)
• Знание базовых структур программирования (как ветвление и циклы)
• Понимание ключевых приоритетов бизнеса – доход, прибыль, финансовые исчисления

Модуль 1: Введение в бизнес-аналитику и моделирование данных (4 ак. часа)
• Элементы корпоративных BI-решений
• Платформа Microsoft Business Intelligence
• Планирование корпоративных BI-решений
Лабораторная работа: Обзор BI-решений
• Обзор хранилища данных
• Обзор модели данных Analysis Service
• Изучение отчетов

Модуль 2: Создание многомерных баз данных (3 ак. часа)
• Введение в многомерный анализ
• Создание источников данных и представлений источников данных
• Создание куба
• Обзор безопасности куба
Лабораторная работа: Создание многомерных баз данных
• Создание источника данных
• Создание и изменение представления источника данных
• Создание и изменение куба
• Добавление измерений

Модуль 3: Работа с кубами и размерностями (3 ак. часа)
• Настройка размерности
• Определение иерархии атрибутов
• Сортировка и группировка иерархии
Лабораторная работа: Определение размерностей
• Настройка размерностей и атрибутов
• Создание иерархии
• Создание иерархии с отношениями атрибутов
• Создание неоднородной иерархии
• Просмотр размерностей и иерархий в кубах

Модуль 4: Работа с мерами и группами мер (3 ак. часа)
• Работа с мерами
• Работа с группами мер
Лабораторная работа: Конфигурирование мер и групп мер
• Настройка мер
• Определение регулярных отношений
• Настройка хранилища группы мер

Модуль 5: Введение в MDX (3 ак. часа)
• Основы MDX
• Добавление вычислений в кубе
• Использование многомерных выражений для запроса к кубу
Лабораторная работа: Использование MDX
• Создание вычисляемых элементов
• Запросы куба с помощью MDX

Модуль 6: Настройка функциональности куба (3 ак. часа)
• Реализация ключевых показателей производительности (KPI)
• Реализация действий
• Реализация перспектив
• Реализация переводов
Лабораторная работа: Настройка куба
• Реализация действий
• Реализация перспектив
• Реализация переводов

Модуль 7: Реализация табличной модели данных с Analysis Services (3 ак. часа)
• Введение в табличные модели Analysis Services
• Создание табличной модели данных
• Использование табличной модели данных с Analysis Services в организации
Лабораторная работа: Реализация табличной модели данных с Analysis Services
• Создание проекта табличной модели данных с Analysis Services
• Настройка полей и отношений
• Развертывание табличной модели данных Analysis Services

Модуль 8: Введение в выражения анализа данных (DAX) (3 ак. часа)
• Основы DAX - Data Analysis Expression
• Использование DAX для создания вычисляемых столбцов и мер в табличной модели данных
Лабораторная работа: Создание вычисляемых столбцов и мер с помощью DAX
• Создание вычисляемых столбцов
• Создание меры
• Создание KPI
• Реализация иерархии родительского и дочернего элементов

Модуль 9: Реализация отчетов со службой Reporting Services (3 ак. часа)
• Введение в службы Reporting Services
• Создание отчетов с помощью конструктора отчетов
• Группировка и агрегирование данных в отчете
• Отображение данных графически
Лабораторная работа: Реализация отчетов со службой Reporting Services
• Создание отчетов
• Группировка и агрегирование данных в отчете
• Публикация и просмотр отчетов

Модуль 10: Расширенные возможности отчетов со службой Reporting Services (3 ак. часа)
• Добавление диаграмм в отчетах
• Реализация параметров в отчетах
Лабораторная работа: Расширенные возможности отчетов
• Добавление диаграмм в отчетах
• Реализация параметров в отчетах
• Использование гистограмм и спарклайнов
• Использование карт (MAP)

Модуль 11: Управление выполнением отчета и распространением (3 ак. часа)
• Управление безопасностью отчета
• Управление исполнением отчета
• Подписка и предупреждения данных
• Поиск и устранение неисправностей Reporting Services
Лабораторная работа: Настройка выполнения отчета и распространением
• Настройка выполнения отчета
• Реализация стандартной подписки
• Реализация управляемой данными подписки

Модуль 12: Использование SharePoint PerformancePoint Services в решениях BI (3 ак. часа)
• Представление SharePoint Server как платформы BI
• Введение в PerformancePoint Services
• Источники данных PerformancePoint и аналитика времени
• Отчеты, системы показателей и цифровые панели
Лабораторная работа: Реализация решения BI с SharePoint Server
• Создание сайта SharePoint Server для BI
• Настройка доступа к данным PerformancePoint
• Создание отчетов PerformancePoint
• Создание системы показателей PerformancePoint
• Создание цифровых панелей PerformancePoint

Модуль 13: Выполнение упреждающего анализа с помощью интеллектуального анализа данных (3 ак. часа)
• Обзор интеллектуального анализа данных (Data Mining)
• Создание пользовательского решения по интеллектуальному анализу данных
• Проверка модели интеллектуального анализа данных
• Подключение и использование данных модели интеллектуального анализа данных
Лабораторная работа: Выполнение упреждающего анализа с помощью интеллектуального анализа данных
• Использование инструментов аналитики таблиц
• Создание структуры и модели интеллектуального анализа данных
• Добавление моделей интеллектуального анализа данных в структуру интеллектуального анализа данных
• Проверка моделей интеллектуального анализа данных
Использование модели интеллектуального анализа данных в отчете