Business Analytics Data Modeling
Pentaho Kurs-ID
Dauer:
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Individuelle Termine
Kursbeschreibung
Business Analytics Data Modeling gibt einen Einblick in die Benutzung des Metadaten-Editors und Schema-Workbench, um Datenmodelle mit Hilfe des Report-Designers und -Analyzers zu erstellen. Durch die Mischung aus interaktiven, vom Kursleiter vorgegebenen Aufgaben und autodidaktischen Übungen lernen die Kursteilnehmer wie sie Metadatenmodelle mit dem Metadaten-Editor, dem Mondorian-Schema (Würfel und Sterne) und dem Schema-Workbench erstellen können.
Hinweis: Der Business Analytics-Kurs beinhaltet nicht den Data Integration-Kurs oder Daten Administrationskurs. Für weitere Informationen zu Data Integration schauen Sie sich bitte den Kurs DI1000 Pentaho Data Integration an.
Zielgruppe
Bei dem Seminar handelt es sich um den dritten Kurs in der Business Analytics-Reihe.
Ein Abschluss der BA1000 Business Analytics User-Konsole Schulung ist erforderlich, um an diesem Kurs teilnehmen zu können. Wissen rund um Datenbasisgestaltung und dimensionales Modelling ist von Vorteil.
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Business User |
Business Analyst |
Data Analyst |
Software Architect |
Pentaho Admin |
Pentaho Support |
|---|---|---|---|---|---|
Lernziele
Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage:
- den Pentaho Medatdaten-Editor zu benutzen, um Metadatenmodelle und Domains zu erstellen, die die Definition von komplexen Datenbasistabellen beinhalten, Sicherheitsparameter am Report festzulegen und Kontrolldaten zu formatieren
- Online Analytic Processing (OLAP), Relational Online Analytic Processing (ROLAP) und dimensionales Modelling zu beschreiben
- mit Schema-Workbench einen einfachen Pentaho Analyzer-Würfel zu erstellen
- mit Schema-Workbench ein Sternschema mit Hierarchien und verschiedenen Ebenen zu erstellen
- mit aggregierten Tabellen die Schema-Performance zu verbessern
- mit dem Data Source Wizard Modelle zu erstellen, um Datamodelle mit Metadaten-Editor und Schema-Workbench zu editieren
Kursablauf
| Tag 1 |
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| Modul 1 | Erstellung von Datenquellen-Reporting mit dem Metadaten-Editor | |
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| Lektion | Erstellen Sie Metadaten-Domains mit dem Metadaten-Editor | |
| Lektion | Nutzen Sie Metadaten-Konzepte | |
| Modul 2 | OLAP/ROLAP und dimensionales Modeling | |
|---|---|---|
| Lektion | Vorstellung von OLAP und ROLAP | |
| Lektion | Dimensionales Modeling: Würfel und Sterne | |
| Lektion | Vorstellung von Mondrian | |
| Modul 3 | Erstellung von Analyse-Datenquellen mit Schema-Workbench, Teil 1 | |
|---|---|---|
| Lektion | Vorstellung von Schema-Workbench | |
| Lektion | Erstellung von Basiswürfeln | |
| Übung | Erstellen Sie einen Basiswürfel | |
| Tag 2 |
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| Modul 4 | Erstellung von Analyse-Datenquellen mit Schema-Workbench, Teil 2 | |
|---|---|---|
| Lektion | Erstellung eines Sternenschemas | |
| Übung | Erstellen Sie ein Sternenschema | |
| Lektion | Erstellung von calculated Members | |
| Übung | Erstellen Sie calculated Members | |
| Lektion | Zugangskontrolle zu Schema-Workbench | |
| Lektion | Nutzung von aggregierten Tabellen innerhalb der Schema-Workbench | |
| Modul 5 | Nutzung des Datenquellen-Wizards, um Datamodelle zu erstellen | |
|---|---|---|
| Lektion | Nutzung des Datenquellen-Wizards, um Datamodelle zu erstellen | |
| Übung | Nutzen Sie den Datenqullen-Wizard, um Datenmodelle zu erstellen | |
| Übung | Nutzen Sie den Metadaten-Editor und Schema-Workbench, um Datamodelle zu editieren | |
Dirk Rönsch
Djordja Markovic
Laziz Karimov
Tom Haupt
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