Druckansicht[0,125 Tage] Grundlagen Data Warehousing und OLAP - Typische Data Warehouse-Datenmodelle: Star Schema, Snowflake Schema, Galaxie Schema - Architektur und Tools von SSAS - Vorgehensweise und Lebenszyklus einer Data Warehouse-Lösung mit MS SQL Server
B. Erstellen einer multidimensionalen Analysis Services-Lösung[0,125 Tage] Microsoft SQL Server Data Tools - Designer und Wizards - Datenquellen und -sichten - Allgemeine Vorgehensweise bei der Cube-Erstellung, -Aufbereitung und -Anzeige - Design und Implementierung eines Data Warehouses: Logisches Design, Physisches Design
C. Arbeiten mit Dimensionen[0,25 Tage] Erstellung von Dimensionen - Hierarchien und Aggregierung - Sortierung und Gruppierung - Typologie von Dimensionen: Zeit, Währung, Sprache - Gültigkeiten bei Dimensionen (SCD - Slowly Changing Dimensions)
D. Arbeiten mit Measures und Measuregruppen[0,25 Tage] Faktentabellen und Measures - Multidimensional Expressions (MDX) und Measures - Aggregation von Measures und Aggregationsentwürfe - Speichermodelle (HOLAP, MOLAP, ROLAP) - Proaktives Caching
E. Abfragen von Cubes mit MDX und MS Excel und Reporting[0,25 Tage] Grundlagen MDX - Nutzung von MDX in MS SQL Server Management Studio - Verwendung von MS Excel als OLAP-Werkzeug - Ausblick auf MS SQL Server Reporting Services (SSRS) und mehrdimensionale Berichte
F. Anpassen von Cube-Funktionalitäten[0,125 Tage] Key Performance Indicators (KPI) - Aktionen und Interaktivität eines OLAP-Cubes - Perspektiven auf einen Cube - Lokalisierung und Übersetzung des Metamodells
G. Deployment und Sicherheitseinstellungen einer Analysis Services-Datenbank[0,25 Tage] Techniken zur Bereitstellung im Produktivsystem - Sicherheitsmodell - DB-Rollen - Benutzerrechte - Dimensionssicherheit - XML/A-Skripte generieren, anpassen und verwenden - Deployment Wizard
H. Verwalten multidimensionaler Lösungen[0,25 Tage] Konfiguration und Tools zur Ablaufsteuerung - Ausblick auf SQL Server Integration Services (SSIS) zur Datenintegration und Verwaltung - Ausblick auf Datenqualität mit Data Quality Services (DQS)- Monitoring mit SQL Server Profiler zur Leistungsüberwachung und Optimierung - Backup und Recovery einer Analysis Services-Datenbank

Bei der Anmeldung von mehreren Teilnehmern bieten wir Ihnen attraktive Rabatte an. Ab drei Teilnehmern kann sich ein Inhouse-Seminar bei Ihnen lohnen. Gern erstellen wir Ihnen ein individuelles Angebot.
Alle Preise zuzüglich der gesetzlichen Mehrwertsteuer.
Enthalten:
Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent und Projektleiter/Berater für Business Intelligence.
Buch-Veröffentlichungen:
Projekte: Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit Berichtskomponenten, statistische Analysen und Data Mining-Modulen. Zu seinen größten Projekten zählt die Entwicklung eines Data Warehouses für den Deutschen Bundesrat mit deutschen Steuerdaten für Analysen und Prognosen.
Zertifizierung: Marco Skulschus ist zertifiziert als "Microsoft Certified Trainer", "Microsoft Certified Application Designer" und hat die ComptiaCTT+-Prüfung absolviert.
Weitere Informationen: