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商业智能(BI)与数据仓库    
王老师
曾任 Teradata公司高级技术顾问
报名课程   1410 次浏览    328 次 
地点时间: 北京 |上海 |深圳 根据报名开班
课程费用: 5700元/人 详见 公开课学习手册
企业内训: 可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册
 

随着企业数据的积累,越来越多的数据资源可以有效地对业务提供如下支持:

  • 利用数据对对当前的业务进行评估
  • 分析业务的发展趋势,制定发展战略
  • 为企业的决策提供有效的辅助信息
  • 识别用户的行为习惯,进而提高用户服务质量
  • 通过本课程,学员可以了解商业智能有关的原理,学习实用的工作方法,并了解如何有效使用工具进行实时。课程关键内容如下;

  • 数据仓库基础知识
  • 商业智能(BI)的架构
  • 商业智能相关工具:ETL工具,OLAP工具,报表工具,数据挖掘工具-
  • BI在行业中的应用:互联网行业,生产制造行业,医药行业
  • 如何进行ETL设计
  • 海量数据优化部分
  • 具体的数据仓库项目案例分析,实践方法
  • 构建多维数据库
  • 前端报表展现分析
  • 数据挖掘相关技术
  •  
    培训对象:业务规划人员,业务分析人员,企业CIO,数据架构师,数据管理员
    学员基础:有一定的数据库设计、开发(使用、维护)经验;熟悉SQL(关系型数据库的结构化查询语言);有过一种数据库管理系统使用经验;了解业务智能(Business Intelligence)系统的一般应用需求。
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练
    培训内容 3天
    数据仓库基础知识
  • BI的架构
  • BI工具
        ETL工具
        OLAP工具
        报表工具
        数据挖掘工具
  • BI在行业中的应用
        互联网行业案例分析
        通信行业案例研究
        金融行业案例分析。。。其他行业
  • ETL设计部分
  • SSIS 简介
  • 控制流任务组件详解
  • 数据流任务组件详解
  • 创建SSIS包
    管理SSIS包
  • 监视和优化SSIS包
  • 案例实践:ETL设计
  • 海量数据优化部分
  • 海量数据的特点
    16种海量数据优化方法详解
  • 数据仓库中海量数据的处理方式
  • 海量数据高级应用
    大型项目中海量数据的优化案例分
  • 案例实践:海量数据优化
  • 数据仓库项目案例分析
    某大型数据仓库项目
  • 项目介绍
  • 复杂多系统多数据源的特点
  • ODS的使用
  • 整体项目架构设计
  • ETL流程设计
  • 缓慢变化维度的使用
  • 抽取策略的制定
  • SSAS流程
  • SSRS流程
  • 数据仓库更新技巧
  • 案例实践:数据仓库案例分析
    构建多维数据库
  • 创建多维数据库
  • 统一维度模型(UDM)
    MDX语言
  • OLAP的聚合方式
  • SSAS高级特性
  • 案例实践:某多维数据库构建
  • 前端报表展现分析
  • 使用Report Model开发报表
    使用Report Builder开发报表
  • 使用二维表数据源设计报表
    报表管理
    报表分发和定制
  • 使用ProClarity开发报表
  • 案例实践:前端报表展现
  • 数据挖掘相关技术
  • 九种新型数据挖掘算法模型
  • 常用挖掘模型详解
  • DMX语言技术
  • 挖掘模型与SSIS的整合
  • 基于挖掘模型的二次开发
  • 案例实践:数据挖掘技术案例解析
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