SQLI Institut

SQL Server 2016 : Développement de modèles de données SQL Server

Par SQLI Institut

Objectifs

  • Créer une base de données multidimensionnelle avec Analysis Services
  • Décrire les composants, l'architecture et la nature de la solution BI
  • Mettre en oeuvre les dimensions dans un cube
  • Mettre en oeuvre les mesures et les groupes de mesure dans un cube

Programme

Module 1 : Introduction à la Business Intelligence et à la modélisation de données

  • Introduction à la Business Intelligence
  • Plateforme Microsoft Business Intelligence

Module 2 : Créer des bases de données multidimensionnelles

  • Introduction à l’analyse multidimensionnelle
  • Créer des sources de données et des vues de source de données
  • Créer un cube
  • Vue d’ensemble de la sécurité d’un cube

Module 3 :Travailler avec des cubes et dimensions

  • Configurer les dimensions
  • Définir les hiérarchies des attributs
  • Trier et regrouper des attributs

Module 4 : Travailler avec les mesures et les groupes de mesures

  • Travailler avec les mesures
  • Travailler avec les groupes de mesures

Module 5 : Introduction à MDX

  • Les fondamentaux de MDX
  • Ajouter des calculs à un cube
  • Utiliser MDX pour effectuer des requêtes sur un cube

Module 6 : Personnaliser les fonctionnalités d’un cube

  • Mettre en oeuvre les indicateurs clés de performance
  • Mettre en oeuvre les actions
  • Mettre en oeuvre les perspectives
  • Mettre en oeuvre les traductions

Module 7 : Mise en oeuvre un modèle de données tabulaire

  • Introduction aux modèles de données tabulaires
  • Créer un modèle de données tabulaires
  • Utiliser le modèle tabulaire Analysis Services dans une solution BI d’entreprise

Module 8 : Introduction à DAX (Data Analysis Expression)

  • Les fondamentaux de DAX
  • Utiliser DAX pour créer des colonnes calculées et des mesures dans un modèle de données tabulaire

Module 9 : Améliorer l’analyse prévisionnelle avec Data Mining

  • Vue d’ensemble du data Mining
  • Utiliser l’add-in Data Mining pour Excel
  • Créer une solution de Data Mining personnalisée
  • Valider un modèle de Data Mining
  • Connecter et utiliser un modèle de Data Mining

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