İş zekası ve veri ambarı sistemleri, geçmişin ispatlanmış veri modelleme tekniklerine meydan okuyor. Gereksinimlerden uygulamaya, yeni rollere, kullanımlara ve farklı türlerdeki verilere olan talep modelleme becerilerinin güncellenmesine neden oldu. Veri modelleyicisinin sahip olduğu becerilerin artık ilişkisel verileri, boyutsal verileri, yapılandırılmamış verileri ve ana verileri ele alması gerekiyor. Bu eğitim, veri modelleme deneyimine sahip olanların becerilerini günümüz modelleme ihtiyaçları doğrultusunda genişletmelerini sağlıyor. Veri modellemesi konusunda yeni olanların BI/DW (İş Zekası ve Veri Ambarı) sistemleri için ihtiyaç duyulan geniş bir yelpazedeki modelleme becerileri hakkında bilgi sahibi olmaları sağlanır. Veri modellerini anlaması gereken ama bu modelleri geliştirmek zorunda olmayan kişiler, çeşitli model biçimleri ve iletişim kurma amaçları hakkında bilgi sahibi olurlar.
Bu eğitimde neler öğreneceksiniz?
- Ticari işlemler, etkinlikler ve ölçümlerle ilgili farklı modelleme teknikleri
- Farklı veri türleri ve etkileri
- Ticari bağlamın modelleme etkinliklerine uygulanması
- BI (İş Zekası) veri modellemesinde ticari gereksinimlerin rolü
- Veri modellemesinde kaynak veri analizinin rolü
- Veri ambarı analizi ve tasarımında normalleştirilmiş modelleme tekniklerinin kullanımı
- Veri ambarı analizi ve tasarımında boyutsal modelleme tekniklerinin kullanımı
- Veri ambarı tasarımında genelleme ve soyutlamanın rolü
- Veri ambarı tasarımında kimlik ve hiyerarşi yönetiminin rolü
- Veri modellerinde zamanla değişen verilerin gösterilmesi
- Veri deposu kurarken göz önünde tutulması gereken uygulama ve optimizasyon unsurları
Kimler Katılmalı?
Veri mimarları
Veri modelleyicileri
BI programcıları ve proje yöneticileri
BI/DW sistem geliştiricileri
Ön koşullar
Bu eğitim, katılımcıların veri ambarı hakkında temel bilgilere sahip olduklarını varsayar.