Schulungsübersicht
Modul 1: Grundlagen der modernen Data Warehousing und Business Intelligence:
- Sich wandelnde Landschaft von Data Warehousing (DW) und Business Intelligence (BI)
- Cloud-natives Data Warehousing (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Data Warehouse)
- Architekturen für moderne Data Warehouses (Lambda-Architektur, Kappa-Architektur)
- Konzepte des Datenmodells (Sternschema, Schneeflockenschema)
- Einführung in die Data-Vault-Methode (kurzer Überblick)
- Wichtige BI-Konzepte: ETL/ELT, OLAP, DWH, Datenmanagement
- Überblick über den Microsoft-BI-Stack: SQL Server (T-SQL, SSIS, SSAS, SSRS), Azure Synapse Analytics, Azure Analysis Services, Azure Data Factory, Power BI
Modul 2: Moderne ETL/ELT mit SQL Server Integration Services (SSIS)
- Kernkomponenten von SSIS (Integration Services, Verbindungs-Manager, Datenfluss, Steuerungsfluss)
- Moderner Datenzugriff (ADO.NET, OLE DB, ODBC, Python-Skriptaufgabe)
- Cloud-Integration (Laden/Entladen von Daten aus/nach Azure Blob Storage, Azure SQL Database/DW, Azure Data Lake Storage Gen2)
- Datentransformationstechniken (abgeleitete Spalte, Look-up-Transformationen, Aggregations-Transformationen, bedingte Aufteilung, Skriptkomponente)
- Umgang mit Big Data in SSIS (Integration mit Azure Databricks, PolyBase)
- Fehlerbehandlung, Protokollierung und Debugging in SSIS
- Bereitstellung und Zeitplanung (SQL-Agent, Azure Automation-Laufbücher)
Modul 3: Erstellen analytischer Modelle mit SQL Server Analysis Services (SSAS – Tabular)
- Einführung in das Tabular-Modell (im Vergleich zum mehrdimensionalen Modell)
- Grundlagen der DAX-Sprache (Data Analysis Expressions) (Kontext, Berechnungen, Aggregationen)
- Modellgestaltung: Beziehungen, Hierarchien, Perspektiven, Rollen, Sicherheit
- Nutzung von Zeitintelligenz-Funktionen in DAX
- Verwalten und Bereitstellen von Tabular-Modellen (BIML, SSDT)
- Leistungsoptimierung von SSAS-Tabular-Modellen
Modul 4: Cloud-Analytik mit Azure Analysis Services (AAS)
- Einführung in Azure Analysis Services (AAS)
- Bereitsoptionen für AAS (PaaS – Azure App Service Plan, dedizierte Recheninstanz)
- Verbindung mit Azure-Datenbanken (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Database, Azure Analysis Services)
- Modellerstellung in der Cloud (mithilfe von Azure Purview oder Azure Analysis Services Studio)
- Skalierung und Hochverfügbarkeit mit AAS
- Sicherheit in AAS (rollenbasierte Sicherheit)
Modul 5: Abfragen und Analysieren von Daten mit T-SQL und DAX
- Erweitertes T-SQL für Datenanalysen (CTEs, Fensterfunktionen, PIVOT/UNPIVOT, MERGE)
- Tiefgang in DAX (Zeilenkontext vs. Filterkontext, Iteratoren, Zeitintelligenz, KPIs, Q&A)
- Kombination von T-SQL und DAX (PolyBase-Abfragen, verknüpfte Server)
- Nutzung von KI-gestützter Analytik (Azure Synapse Analytics Machine Learning Services)
Modul 6: Datenermittlung und Visualisierung
- Einführung in Power BI (Verbindung mit Datenquellen, Abfrage-Editor)
- Erstellung effektiver Visualisierungen (Diagramme, Grafiken, Karten)
- DAX für Power BI (berechnete Spalten, Maße)
- Berichtsdesign und Formatierung in Power BI
- Einführung in Azure Synapse Studio für BI
Modul 7: Kurszusammenfassung, fortgeschrittene Konzepte & praktische Übungen
- Erweiterte Muster der Datentransformation (langsam veränderliche Dimensionen, Typ 1/2)
- Integration von Data Quality Services (DQS) (Überblick)
- Leistungsoptimierung und Fehlerbehebung (Query Store, Ausführungspläne)
- Erweiterung der BI-Fähigkeiten (Power Query, Power Automate)
- Praktische Übungen zu durchgängigen BI-Szenarien (ETL, Modellerstellung, Berichterstattung)
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Windows sowie Grundkenntnisse in SQL und relationalen Datenbanken.
Erfahrungsberichte (3)
Refactoring Übung und Graph Visualisierung
Tiago Kocevar - Lang Energie AG / Osterwalder Zurich AG
Kurs - Business Intelligence and Data Analysis with Metabase
Deepthi war sehr empfänglich für meine Bedürfnisse, sie konnte erkennen, wann sie zusätzliche Komplexität hinzufügen und wann sie zurückhaltend sein und einen strukturierteren Ansatz verfolgen sollte. Deepthi hat wirklich in meinem Tempo gearbeitet und sicher gestellt, dass ich die neuen Funktionen/Tools selbstständig einsetzen kann, indem sie mir zunächst gezeigt hat, wie es geht, und mich dann selbst nachbauen ließ. Dies half enorm bei der Vertiefung des Trainings. Ich bin extrem zufrieden mit den Ergebnissen dieses Trainings und mit Deepthis Fachwissen!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kurs - IBM Cognos Analytics
Maschinelle Übersetzung
Die Anpassung, die der Trainer vorgenommen hat, nachdem er das aktuelle SSIS-Anwendungsprojekt verstanden hatte, das wir weiterhin pflegen müssen. Die Themen wurden dadurch für uns geeigneter und praktischer.
Angelito Aguilar - Metrobank
Kurs - Introduction to SQL Server 2012 Integration Services (SSIS)
Maschinelle Übersetzung
