Цель курса:
Освоение функций и возможностей Microsoft SQL Server 2008, предназначенных для внедрения и поддержки многомерных баз данных (OLAP) и механизмов интеллектуального анализа данных (Data Mining).
Целевая аудитория:
Курс предназначен для администраторов и разработчиков многомерных баз данных и систем бизнес-анализа.
После окончания курса Вы будете уметь:
· Создание решения для многомерного анализа данных
· Работа с размерностями OLAP-кубов
· Работа с мерами и группами мер для OLAP-кубов
· Составление многомерных запросов (MDX-query) для извлечения данных из кубов
· Настройка OLAP-кубов
· Настройка безопасности многомерных баз данных
· Поддержка многомерных баз данных
· Создание решений по добыче данных и поиску скрытых закономерностей (Data Mining)
Предварительная подготовка:
Успешное окончание курса М6231 Поддержка баз данных в Microsoft SQL Server 2008 или эквивалентная подготовка.
Успешное окончание курса М6232 Реализация баз данных в Microsoft SQL Server 2008 или эквивалентная подготовка.
Модуль 1. Введение в Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services
- Обзор решения для анализа данных
- Обзор Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services
- Установка Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services
Модуль 2. Создание решения для многомерного анализа
- Разработка аналитического решения
- Источники данных (Data Sources) и представления источников данных (Data Source Views)
- Создание и модификация кубов
Модуль 3. Определение размерностей
- Настройка размерностей
- Определение иерархий
- Настройка связей между атрибутами
- Сортирующие и группирующие атрибуты
Модуль 4. Настройка мер и групп мер
- Работа с мерами
- Построение сложных связей между мерами и размерностями
- Работа с мерными группами
- Настройка хранения мерных групп
Модуль 5. Построение многомерных запросов
- Основы MDX-запросов
- Сечение и сжатие куба
- Работа с кортежами и множествами
- Работа с фильтрами
- Сортировка результатов MDX-запросов
- Создание вычислений (calculations) для куба
- Использование вычисляемых членов
- Использование именованных наборов
Модуль 6. Настройка расширенной функциональности куба
- Ключевые индикаторы производительности (KPI)
- Использование KPI в MDX-запросах
- Виды действий (Actions) и их использование
- Перспективы куба
- Языковые трансляции
Модуль 7. Развёртывание и настройка безопасности аналитической базы данных
- Развёртывание аналитической базы данных
- Использование сценариев для развёртывания баз данных
- Настройка безопасности для аналитической базы данных
- Разграничение доступа к ячейкам и срезам куба
Модуль 8. Поддержка аналитического решения
- Настройка процессинга
- Журналирование, мониторинг и оптимизация
- Использование профайлера и протокола запросов
- Резервное копирование и восстановление
Модуль 9. Введение в Data Mining
· Обзор технологии добычи данных (Data Mining)
· Создание решения для извлечения данных
· Выбор алгоритма для извлечения данных
· Тестирование моделей добычи данных
