CURSO DESARROLLO DE APLICACIONES BUSINESS INTELLIGENCE CON MS SQL SERVER 2008

Contenidos

IntroducciónT:
Sistemas OLTP y Sistemas OLAPT: DataWarehouseT: Arquitectura de un DataWarehouseT: Componentes de un DataWarehouseP: Instalación Plataforma SQL Server completa

Levantamiento de Requerimientos y Modelamiento de la SoluciónT: Levantamiento de requerimientosT: Discusión del Informe de requerimientos con los usuarios clave de cada áreaT: Cierre de las modificaciones al modeloT: Modelamiento de DataWarehouse Modelo Conceptual Modelo Lógico Modelo FísicoP: Levantamiento de Modelos de Datos de Sistemas Fuente

Modelando un esquema estrellaT:
Conceptos de Dimensión-Atributo-Jerarquía-Niveles-Miembros-IndicadoresT: Inferencia de la tabla de hechosT: Inferencia de las tablas de dimensionesT: Estrategia de Indexamiento del Modelo EstrellaP: Modelo Lógico y Físico del Esquema Estrella

Procesos ETLT:
Carga y Mantenimiento de un DWHT: Procesos de Extracción-Transformación y Carga de DatosT: Procesamiento Intermedio o DataStagingP: Programación Paquetes ETL carga de dimensiones y tabla de hechos

Modelamiento MultidimensionalT:
Cubo OlapT: Cubo Olap RelacionalT: Cubo Olap MultidimensionalT: Cubo Olap HíbridoT: Diferencias, beneficios y costos asociadosP: Modelamiento de Cubo, Dimensiones, Jerarquías, Indicadores

Opciones Avanzadas y Procesamiento de Cubos OlapP:
Modelamiento de Cubo, Dimensiones, Jerarquías, Indicadores.P: Miembros CalculadosP: Programación Fórmulas MDXP: Conjuntos nombradosP: Procesamiento CuboP: % Nivel Agregación Cubo

Navegación de Cubos y PerformanceT:
Herramientas para Navegación OlapP: CubixWeb, MS SQL Server Reporting ServicesT: Operadores DrillDown, Roll-up, Slice-DiceT: Administración de la performance de un DWH Hardware Server Olap Redes de Comunicaciones Estrategias de Indexamiento del modelo estrella relacional Estrategia de Particionamiento de Tablas Estrategia de Particionamiento de CubosP: Particionamiento de tablas de hechosP: Particionamiento de Cubos Olap

Bases de Datos Columnares y grandes DatawarehousesTópicos adicionalesT/P: Bases de Datos ColumnaresT/P: Plataformas BI OpensourceT/P: proyectos del tipo BIG DATAPrueba final curso.