PRECIO:
45O EUROS
Profesor: Gerardo Tezza, Director académico de Teachlerning
Breve Reseña del Profesor:
Cofounder del Grupo de Usuarios de Oracle Aroug
Coordinador del SIG de BI del Aroug
Instuctor en Oracle, ha dictado cursos in-company para compañías tales como Telefónica de Argentina, Sofrecom, Sencosud, Coto, Carrefour, Manpower y otras más.
Actualmente director académico de Techleaning
Consultor en plataformas Oracle experiencia en el trabajo de migración de plataformas o sistemas legacy.
Aquí puede ver más videos del profesor: AQUÍ
Contenido Curso
Cada día se hacen más necesarias herramientas para la toma de decisiones corporativas como los Datawarehouse, los Modelos analíticos o los Data Mining.
La mayoría de nosotros proviene del mundo relacional: ya sea de los sistemas de administración, de ventas, de cobranzas, etc.Son los sistemas con los que aprendimos y que tenemos muy afianzados en nuestro conocimiento.
Modelar un Datawarehouse implica incorporar nuevos paradigmas y romper con los viejos paradigmas transaccionales. Esto es lo que trataremos de hacer este curso, aportarle todos los conocimientos necesarios para trabajar con un modelo totalmente distinto: el multidimensional.
Clase 1
– ¿Qué es Business Intelligence?
-Revisión de los motivos de implementar un Datawarehouse
-Obtención de información Reportes – Información analítica
-Definición, conceptos y terminología de Datawarehouse
-Propiedades de un Datawarehouse
-Data marts – Tipos
-Componentes de un Datawarehouse
-Planificación y desarrollo de un Datawarehouse
-Metodologías: Ralph Kimball – Bill Inmon
-Top-Down , Botton up
Clase 2
-Requerimientos de negocios
-Acceso a datos
-Modelando un Datawarehouse
-Modelo Estrella Star
-Modelo Copo de nieve Snowflake
-Dimensiones y métricas
-Granularidad
-Tablas de dimensiones
-Tablas de hecho Fact
-Dimensión de tiempo
-Extracción de datos
-Examinando el origen de los datos
-Datos de producción
-Criterios de selección de datos
-Mantenimiento de los procesos de Extracción
-Transformación de los datos
-Problemas con el manejo de múltiples claves
-Valores no existentes
-Valores duplicados
-Calidad de los datos
-Claves subrogadas
-Consolidación de datos
-Documentación de procesos
Clase 3
-Cargando datos en el Datawarehouse
-Carga inicial
-Mecanismos de refresco de carga
-Técnicas de carga Full – Incremental
-Integridad de datos
-Refresco de datos
-Planificando la ventana de carga
-Capturando datos que han cambiado
-Agregando nuevos registros
-Actualizando registros
-Manteniendo historia de datos
-Flujo de procesos
-Monitoreando procesos
-Gestión de crecimiento del Datawarehouse
-Estimando el almacenamiento
-Archivando datos
-Purgando datos
-Identificando problemas de performance