Termine:
10.02.
- 13.02.2025
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02.06.
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08.09.
- 11.09.2025
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10.11.
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Gerne erstellen wir für Sie kurzfristig ein Angebot für ein Individualtraining oder für ein eigenes Firmenseminar.
Kurszeiten:
Montag 09:30 bis 17:00 Uhr
Dienstag bis Donnerstag 09:00 bis 17:00 Uhr
Freitag seminarabhängig
Halbtag von 09:00 bis 12:30 Uhr
Ganztag von 09:00 bis 17:00 Uhr
(Sofern nicht gesondert angegeben oder individuell vereinbart)
Kursdauer:
4 Tage (32 Lerneinheiten)
Kursbeitrag EUR 2590,- zzgl. Ust. (EUR 3108,- inkl. Ust.)
Im Preis sind die
Kursunterlagen und die
Pausengetränke enthalten.
Auch für dieses Seminar bieten wir Ihnen:
Durchführungsgarantie,
Nutzengarantie
und
Investitionsgarantie
Profitieren auch Sie wie
unsere Kunden von der Qualität unserer Seminare und unseren Garantien.
Gerne senden wir Ihnen innerhalb von zwei Arbeitstagen ein individuelles Angebot oder einen
Kostenvoranschlag zu, der auch zur Vorlage bei
AMS, WAFF (genaue Adresse und SVNR wird benötigt) oder anderen Instituten verwendet werden kann.
Inhalt
Einführung in Data Warehousing
Elementze einer Data Warehouse Lösung
Besondere Aspekte eines Data Warehouses
Planung der Infrastruktur
Besondere Faktoren
Referenzarchitekturen
Entwurf und Umsetzung eines Data Warehouse Schemas
Der logische Entwurf
Der physische Entwurf
Columnstore Indizes
Einführung in und Erstellung von Columnstore Indizes
Pflegen der Columnstore Indizes
Azure SQL Data Warehouse
Überblick und Vorteile
Entwicklung und Umsetzung eines Azure SQL Data Warehouses
Migration zu Azure SQL Data Warehouse
Erstellen einer ETL-Lösung mit SQL Server Integration Services (SSIS)
Einführung in ETL mit SSIS
Umsetzung von Data Flows
Implementieren von Control Flow in einem SSIS Paket
Überblick über Control Flow
Dynamische SSIS Pakete
Verwenden von „Containers“
Debugging und Fehlerbehandlung in SSIS Paketen
Debugging
Protokollierung
Fehlerbehandlung
Umsetzung von inkrementellen ETL-Lösungen
Modifikationen abfragen
Temporale Tabellen verwenden
Data Quality Services
Überblick und Komponenten
Cleansing“-Projekte
Deduplizierung
Master Data Services
Überblick, Konzepte und Komponenten
MDS Modelle
Verwaltung von Master-Daten
Erstellung eines Master Data Hubs
Erweitern von SSIS
Verwenden von Zusatzkomponenten
Einsatz der Script-Komponente
Bereitstellung und Konfiguration von SSIS Paketen
SSIS Bereitstellungmodelle und Überblick
Projektbereitstellung
Ausführung von SSIS Paketen
Benutzung von Data Warehouse Daten
Überblick über die Business Intelligence Landschaft
Einführung in Reporting
Einführung in Datenanalyse
Benutzung von Azure SQL Data Warehouse