THỜI LƯỢNG: 3 ngày (~24 giờ)
GIỚI THIỆU KHÓA HỌC
Khóa học "Oracle Database 11g: Data Warehousing Fundamentals" giúp học viên nắm bắt các khái niệm cơ bản về kho dữ liệu, các vấn đề liên quan đến lập kế hoạch, thiết kế, xây dựng, tính toán và duy trì kho dữ liệu thành công.
MỤC TIÊU KHÓA HỌC
Sau khi hoàn tất khóa học, học viên có khả năng:
- Mô tả các phương thức và công cụ để trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu
- Xác định một số công cụ để truy cập và phân tích kho dữ liệu
- Xác định công nghệ và một số công cụ từ Oracle để triển khai kho dữ liệu thành công
- Xác định mục đích hỗ trợ quyết định và mục tiêu cuối cùng của kho dữ liệu
- Mô tả các lợi ích của việc phân vùng, các hoạt động song song, các khung nhìn vật hoá và truy vấn ngược trong kho dữ liệu
- Giải thích các vấn đề triển khai và tổ chức xung quanh một dự án kho dữ liệu
- Sử dụng chế độ xem vật lý và truy vấn ngược để cải thiện hiệu suất kho dữ liệu
- Xác định các thuật ngữ và giải thích các khái niệm cơ bản về kho dữ liệu
- Phát triển một số công nghệ cần thiết để triển khai kho dữ liệu
ĐỐI TƯỢNG THAM GIA
- Application Developers
- Project Manager
- Developer
- Support Engineer
- Data Warehouse Analyst
- Functional Implementer
- Data Warehouse Developer
- Data Warehouse Administrator
ĐIỀU KIỆN THAM GIA
Có kiến thức về client-server, relational server và các khái niệm tổng quan về kho dữ liệu.
KHÓA HỌC LIÊN QUAN
CHỨNG NHẬN
Sau khi hoàn tất khóa học, học viên sẽ được cấp chứng nhận hoàn tất khóa học của Oracle.
NỘI DUNG KHÓA HỌC
Module 1: Introduction
- The sh and dm Sample Schemas and Appendices Used in the Course
- Class Account Information
- Course Schedule
- Course Objectives
- SQL Environments and Data Warehousing Tools Used in this Course
- Oracle 11g Data Warehousing and SQL Documentation and Oracle By Examples
- Course Pre-requisites and Suggested Pre-requisites
- Continuing Your Education: Recommended Follow-Up Classes
Module 2: Data Warehousing, Business Intelligence, OLAP, and Data Mining
- Data Warehouse Definition and Properties
- Extraction, Transformation, and Loading (ETL)
- Warehouse Development Approaches
- The Dimensional Model and Oracle OLAP
- Data Warehouses, Business Intelligence, Data Marts, and OLTP
- Oracle Data Mining
- Typical Data Warehouse Components
Module 3: Defining Data Warehouse Concepts and Terminology
- Data Warehouse Definition and Properties
- Data Warehouses Versus Data Marts
- Strategy Phase Deliverables
- Typical Data Warehouse Components
- Warehouse Development Approaches
- Introducing the Case Study: Roy Independent School District (RISD)
- Data Warehousing Process Components
- Data Warehouse Versus OLTP
Module 4: Business, Logical, Dimensional, and Physical Modeling
- Defining the Business Model
- Fact and Dimension Tables Characteristics
- Translating Business Dimensions into Dimension Tables
- Translating Dimensional Model to Physical Model
- Defining the Physical Model: Star, Snowflake, and Third Normal Form
- Defining the Logical Model
- Defining the Dimensional Model
- Data Warehouse Modeling Issues
Module 5: Database Sizing, Storage, Performance, and Security Considerations
- Indexing
- Oracle’s Strategy for Data Warehouse Security
- Security in Data Warehouses
- Optimizing Star Queries: Tuning Star Queries
- Database Sizing and Estimating and Validating the Database Size
- Oracle Database Architectural Advantages
- Parallelism
- Data Partitioning
Module 6: The ETL Process: Extracting Data
- Extraction Techniques and Maintaining Extraction Metadata
- Possible ETL Failures and Maintaining ETL Quality
- Extraction, Transformation, and Loading (ETL) Process
- Extracting Data and Examining Data Sources
- Mapping Data
- Logical and Physical Extraction Methods
- Oracle’s ETL Tools: Oracle Warehouse Builder, SQL*Loader, and Data Pump
- ETL: Tasks, Importance, and Cost
Module 7: The ETL Process: Transforming Data
- Remote and Onsite Staging Models
- Transformation
- Maintaining Transformation Metadata
- Quality Data: Importance and Benefits
- Data Anomalies
- Transformation Routines
- Transformation Techniques and Tools
- Transforming Data: Problems and Solutions
Module 8: The ETL Process: Loading Data
- Data Granularity
- Loading Data into the Warehouse
- Transportation Using Flat Files, Distributed Systems, and Transportable Tablespaces
- Loading Techniques Provided by Oracle
- Indexing and Sorting Data and Verifying Data Integrity
- Data Refresh Models: Extract Processing Environment
- Building the Loading Process
- Postprocessing of Loaded Data
Module 9: Refreshing the Warehouse Data
- Time- and Date-Stamping, Database triggers, and Database Logs
- Developing a Refresh Strategy for Capturing Changed Data
- Planning and Scheduling the Load Window
- Final Tasks
- Capturing Changed Data for Refresh
- User Requirements and Assistance
- Load Window Requirements
- Applying the Changes to Data
Module 10: Materialized Views
- Using Summaries to Improve Performance
- Working With Dimensions and Hierarchies
- Types of Materialized Views
- Build Modes and Refresh Modes
- Using Materialized Views for Summary Management
- Query Rewrite: Overview
- Cost-Based Query Rewrite Process
Module 11: Leaving a Metadata Trail
- Integrating Multiple Sets of Metadata
- Managing Changes to Metadata
- Defining Warehouse Metadata
- Identifying Target Metadata Users and Choosing Metadata Tools and Techniques
- Metadata Users and Types
- Extraction, Transformation, and Loading Metadata
- Examining Metadata: ETL Metadata
- Defining Metadata Goals and Intended Usage
Module 12: Data Warehouse Implementation Considerations
- Project Management
- Data Warehouse Architecture
- Some Useful Resources and White Papers
- ETL, Reporting, and Security Considerations
- Logical, Dimensional, and Physical Data Models
- Testing the Implementation and Post Implementation Change Management
- Metadata Management
- Requirements Specification or Definition