Advanced Data Modeling Techniques

İster varlıklar ve ilişkiler gibi veri gereksinimlerini sunan ticari bir veri modelleyicisi olun ister daha çok tablolar, sütunlar ve dizinlerle ilgilenen bir fiziksel veri modelleyicisi olun, zor şeylerin yüzeyin derinliklerinde yattığını bilirsiniz. Mantıksal ya da teknik, tüm veri tasarımların göz önünde tutulması gereken ölçeklenebilirlik, uyarlanabilirlik, performans, kalıtım ve paket veritabanları ve benzeri karmaşık unsurlara sahiptir. Her veri modelinde sorulması gereken sorular vardır. Gelişmiş modern teknikler bu soruların büyük bölümünü yanıtlar. Bu eğitimde, veri modeli uygulayıcılarının uygun veri modellerini geliştirebilmelerine yardımcı olabilecek karşılaşabilecekleri farklı durumlar, çeşitli bilgiler ve teknikler hakkında bilgi verilir.


Bu eğitimde neler öğreneceksiniz?


  • Kurumsal mimari yaklaşımları ve bunların nasıl uygulanacağı
  • Büyük veri ve analizin geleneksel yaklaşımlara etkisi 
  • Farklı veri modelleri ve bunların birbirleriyle ilişkileri
  • Analizde modellemenin rolü
  • Daha yüksek normalleştirme biçimleri
  • Genelleme ve uzmanlaşmanın nasıl etkili bir şekilde uygulanacağı
  • Veri yönetişiminde meta veri yönetiminin rolü
  • Durum ve zaman bağımlılıkları ve bunların nasıl ele alınacağı
  • Veri modelinin nasıl doğrulanacağı
  • Ticari veri modelinin uygulamaya dayalı fiziksel modellere nasıl dönüştürüleceği
  • Alternatif depolama yaklaşımlarının etkileri
  • Tamamlayıcı model yapıları ve bunların rolü
  • Farklı zaman dilimleri ve para birimlerinin nasıl ele alınacağı


Kimler Katılmalı?


Bazı uygulamalı deneyimlere sahip veri modelleyicileri

Veri mimarları

Veritabanı geliştiricileri


Önkoşullar



Bu eğitimde, TDWI Data Modeling eğitiminin tamamlandığı varsayılır. İş Zekası ve Veri Ambarı Sistemlerinin tasarımı ve veri analizi veya eşdeğer varlık-ilişki modelleme, boyutsal modelleme, veri ambarı terimleri ve kavramları hakkında bilgi sahibi olunması.


Enterprise architecture approaches and how to apply them

How big data and analytics impact traditional approaches

Different data models and how they relate to each other

The role of modeling in analytics

Higher normalization forms

How to effectively apply generalization and specialization

The role of metadata management in data governance

State and time dependencies and how to handle them

How to validate the data model

How to transform the business data model into physical models based on the application

The implications of alternative storage approaches

The roles and structures of complementary models

How to deal with multiple time zones and currencies

Herhangi bir ön koşul yoktur.

Eğitim Detayları
Süre 2 Gün
Kontenjan Max 12 Kişi
Eğitim Tipi Sınıf / Sanal Sınıf


Aradığınızı bulamadınız mı? Bize ulaşın, yardımcı olalım!

İletişim