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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 2870 次浏览 1126 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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