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OEC009.1

Big Data Architect - Part I - Business Intelligence in the Big Data era

Prezzo

€ 1,190.00
(Iva esclusa)

Scheda tecnica

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Giorni

2 gg

Il Big data Architect progetta l’architettura tecnica dei datawarehouse aziendali e ne prepara le specifiche e la documentazione tecnica. Identifica, progetta ed ottimizza le alimentazioni necessarie per l’implementazione dei datawarehouse aziendali. Partecipa alla selezione delle tecnologie e dei prodotti utilizzati ed allo sviluppo ed all’implementazione dei datawarehouse aziendali.

Il corso è rivolto ad analisti

Per partecipare con profitto a questo corso è necessario che gli allievi possiedano i seguenti prerequisiti:

  • conoscenza dei database relazionali e del linguaggio SQL

Introduzione alla Business Intelligence 

  • I Fondamenti di Business Intelligence
  • Un Sistema di Business Intelligence: elementi e caratteristiche
  • L’Evoluzione del Mercato
  • L’analisi dei dati in una “modern data architecture”.

Il Data Warehouse 

  • Introduzione al data warehouse
  • Teorie a contronto
  • Dimensioni e fact table
  • Pattern di disegno

L’ETL 

  • Caratteristiche di un sw di ETL
  • Acquisizione dati da fonti eterogenee
  • Trasformazione e applicazione di regole di busienss
  • Caricamento del dat warehouse e gestione delle problematiche comuni: 
  • SCD
  • Late arriving dimension data
  • Many to many relationships

La qualità dei dati: 

  • Sistemi di Data Quality
  • Master Data Management

Una proposta metodologica 

  • L’importanza della metodologia
  • Caratteristiche della metodologia proposta: 
  • Agile
  • Just enough documentation
  • Approccio iterativo
  • Step della metodologia: 
  • Raccolta dei requisiti
  • Analisi delle fonti dati
  • Progettazione del data warehouse
  • Progettazione dell’ETL
  • Realizzazione di prototipi
  • Progettazione OLAP
  • Progettazione della reportistica
  • Test e verifica dell’aderenza ai requisiti
  • Deployment

L’Analisi Multidimensionale dei Dati 

  • I sistemi OLAP 
  • Tipologie di OLAP
  • Caratteristiche dei sistemi OLAP
  • In memory OLAP 
  • Vantaggi e svantaggi
  • Compressione colonnare dei dati


Sede Data P
Milano 11/06/2018
Milano 01/10/2018