Máster Certificado en Big Data y Minería de Datos
Recomendaciones similares

Últimas novedades

curso Cubos OLAP con SQL Server 2016
curso Implementación de Data Warehouses con SQL Server
curso SQL Server Analysis Services (SSAS)
curso SQL Server Reporting Services (SSRS)
curso SQL Server Integration Services (SSIS)
curso Administración de SQL Server
curso SQL Server - Tuning y Optimización
curso SQL para consulta de datos en SQL Server 2012
curso Minería de Datos y Análisis Estadístico con SQL Server
curso Programación en T-SQL

Mejor Valorados

curso SQL Server Analysis Services (SSAS)
curso Administración de SQL Server
curso SQL Server Reporting Services (SSRS)
curso SQL Server Integration Services (SSIS)
curso SQL para consulta de datos en SQL Server 2012

Más visitados

curso SQL Server - Tuning y Optimización
curso SQL Server Integration Services (SSIS)
curso SQL Server Analysis Services (SSAS)
curso Minería de Datos y Análisis Estadístico con SQL Server
curso SQL Server Reporting Services (SSRS)

Descargar catálogo de cursos

[S-440] Cubos OLAP con SQL Server 2016 (35 h)

Nivel: AvanzadoAvanzadoAvanzadoAvanzado

Temario
1.- DISEÑO DEL DATA WAREHOUSE DE ANALYSIS SERVICES
Base de datos origen
1.	Bases de datos OLTP
2.	Data warehouse
3.	Data mart

Modelado de datos
1.	Tablas de hechos y tablas de dimensiones
2.	Esquema de copo de nieve y esquema en estrella
3.	Dimensiones de cubo y de base de datos
4.	Dimensiones degeneradas y junk
5.	Dimensiones lentamente cambiantes (SCD)
6.	Tablas puente (bridge tables) o tablas de hechos sin hechos (factless fact table)
7.	Tablas de hechos snapshot y transaccionales
8.	Actualización de tablas de hechos y dimensiones
9.	Claves naturales y alternativas
10.	Errores clave, elementos desconocidos y valores nulos

Diseño físico
1.	Orígenes de datos múltiples
2.	Tipos de datos
3.	Consultas SQL generadas durante el procesado del cubo
4.	Uso de esquemas
5.	Convenciones de nombres
6.	Vistas vs vista de origen de datos


2.- CONSTRUCCIÓN DE DIMENSIONES Y CUBOS BÁSICOS
Modelos tabulares y multidimensionales
Creación de un proyecto de Análisis Services
Creación de orígenes de datos
Creación de vistas de datos
Diseño de dimensiones simples
1.	Usando el asistente
2.	Usando el editor
a.	Creación de jerarquía
b.	Creación de relaciones
c.	Configuración de dimensiones de tiempo

Construcción de un cubo simple


3.- DISEÑO DE DIMENSIONES COMPLEJAS
Agrupación y rangos
Dimensiones lentamente cambiantes
3.	Tipo I
4.	Tipo II
5.	Tipo III

Dimensiones junk
Jerarquías irregulares y desequilibradas HideMemberIf

4.- MEDIDAS Y GRUPOS DE MEDIDAS
Medidas y agregación
1.	Propiedades
2.	Tipos de medidas de agregación
3.	Cálculos de dimensión

Grupos de medida
1.	Creación de múltiples grupos de medida
2.	Creación de grupos de medida a partir de tablas de dimensiones. 
Fórmulas MDX vs valores precalculados
3.	Manejo de distinta dimensionalidad
4.	Manejo de distinta granularidad
5.	Medidas no aditivas (non-aggregatable measures).
6.	Uso de dimensiones enlazadas (linked dimension) y grupos de medida
7.	Dimensiones role-playing

Relaciones entre dimensiones y grupos de medida
4.	Relaciones de hechos
5.	Relaciones referenciadas
6.	Relaciones de minería de datos


5.- MANEJO DE DATOS A NIVEL TRANSACCIONAL
Detalles sobre datos transaccionales
Acciones de extracción o de detalle(Drillthrough)
1.	Acciones
2.	Acciones de extracción
3.	Modelado de las acciones de extracción
a.	Usando dimensiones ROLAP
b.	Usando tabla de hechos alternativa
c.	Usando medidas calculadas
d.	Drillthrough recap

Relaciones entre dimensiones de muchos a muchos
1.	Implementación
2.	Modelado avanzado
3.	Rendimiento


6.- CÁLCULOS EN EL CUBO
Tipos de elementos calculados
Cálculos más frecuentes
1.	Cálculos simples
2.	Referenciados a valores de las celdas
3.	Ratios sobre jerarquías
4.	Medias móviles
5.	Rangos
6.	Cálculos hasta la fecha
7.	Crecimiento en periodos anteriores
8.	Formateo de medidas calculadas

Dimensiones de estimación (calculation dimensions, time utility dimensions o Shell dimensions)
1.	Implementación de dimensiones simple 
2.	Peligros y problemas
3.	Asistente para inteligencia temporal
4.	Buenas prácticas

Conjuntos con nombre (Named sets).
1.	Regulares 
2.	Dinámicos


7. AJUSTE DEL RENDIMIENTO DE LAS CONSULTAS
Procesado de consultas en Analisis Services
Rendimiento 
1.	Particiones
a.	Construcción
b.	Estrategia de planificación
c.	Exploraciones inesperadas
2.	Agregaciones
a.	Diseño
b.	Creación
c.	Optimización
d.	Consideraciones de diseño
3.	Monitorización del uso de particiones y agregaciones


Rendimiento de estimaciones MDX
1.	Modelado
2.	Rendimiento

Cacheo
Escalabilidad y alta disponibilidad (Scale-up y scale-out)

8.- SEGURIDAD EN EL CUBO
Requisitos de seguridad
Elementos de seguridad en Análisis Services
1.	Usuarios y roles
2.	Usuarios con varios roles
3.	Creación de roles
4.	Objetos asegurables (securable objects)
5.	Roles de prueba

Seguridad de los datos
1.	Autorización de lectura al cubo
2.	Seguridad a nivel de celda
3.	Seguridad en las dimensiones y medidas
4.	Seguridad dinámica
a.	Seguridad en dimensiones dinámicas
b.	Seguridad dinámica con procedimientos almacenados 
5.	Seguridad de las dimensiones y jerarquías 
6.	Seguridad en celdas dinámicas

Accesos desde fuera del dominio
Gestión de la seguridad
La seguridad y el rendimiento de las consultas


9.- PASO A PRODUCCIÓN
Actualización de un cubo en producción
Gestión de particiones
1.	Particionado relacional vs Análisis Service
2.	Construcción de plantilla
3.	Generación de particiones en SSIS

Gestión del procesamiento
1.	Dimensiones
2.	Particiones
3.	Agregaciones lazy 
4.	Gestión de errores
5.	Procesamiento de dimensiones referenciadas
6.	Gestión del procesamiento con SSIS
7.	Procesamiento Push-model
8.	Cacheo proactivo


Mantenimiento del directorio de datos


10.- MONITORIZACIÓN DEL RENDIMIENTO
Análisis Services y el sistema operativo
1.	Compartición de recursos:
a.	CPU
b.	Memoria
c.	Operaciones entrada/salida
2.	Herramientas de monitorización del uso de recursos
3.	Gestión de la memoria

Monitorización del rendimiento
1.	Trazas de datos
a.	Sql profiler
b.	AsTrace
c.	XMLA
d.	Flight recorder
2.	contadores
3.	Vistas de gestión dinámica (Dynamic Management Views)

Construcción de una solución completa de monitorización





Todos los temarios de nuestros cursos se pueden personalizar a la medida de las necesidades de la empresa

Requisitos Previos
Salidas Profesionales
Materiales
A todos los alumnos se les entrega: ? Un USB de 4Gb con documentación, materiales adicionales, ejemplos y con el software utilizado durante el curso, así como herramientas adicionales
Modalidades y Horarios

Modalidad Presencial

Horarios:
Mañanas (9:00-14:00)
Tardes (15:00-19:00)

Duración: 35 horas
Número mínimo de alumnos: 3
Número máximo de alumnos: 25

Modalidad de Aula Virtual

(En esta modalidad, el alumno puede participar a distancia en un curso presencial, pudiendo ver y escurchar al docente, interactuar con él y los demás asistentes, formular preguntas, etc. En definitiva, dispone de todas las ventajas de un curso presencial sin necesidad de desplazarse )

Duración: 35 horas
Número mínimo de alumnos: 5
Número máximo de alumnos: 15
Información Adicional


Logo Fundación Tripartita Para empresas y empleados, podemos gestinar las bonificaciones de la Fundación Tripartita para este curso. Dependiendo de sus circunstnacias, es posible que su empresa se pueda beneficiar de una bonificación de hasta el 100% del importe del curso, resultando en un curso de coste 0.


Solicitar información adicional


(c) 2019 Planetalia S.L. Todos los derechos reservados.
Este sitio web utiiza cookies tanto propios como de terceros. El uso del sitio implica la aceptación de dicho uso, así como de los Términos y Condiciones del sitio.