Curso de Modelagem Dimensional







}

CARGA HORÁRIA
24 HORAS

Curso de Modelagem Dimensional

Curso de Modelagem Dimensional

Curso de Modelagem Dimensional tem como objetivo transmitir ao aluno, uma série de técnicas e ferramentas necessárias para construir um consistente e confiável modelo de dados dimensional. Baseado na metodologia de Ralph Kimball, o treinamento não tem foco em nenhuma tecnologia específica, podendo essas técnicas ser aplicadas a qualquer ferramenta de Business Intelligence ou qualquer banco de dados.
O Modelo Dimensional é uma técnica de modelagem que se difere da modelagem tradicional, nesse padrão de modelagem sua função principal é voltada para performance e organização dos dados.

PÚBLICO-ALVO
Profissionais que trabalham ou interessados que irão trabalhar com projetos de Data Warehouse (DW) e Business Intelligence (BI), Analistas de Requisitos, Modeladores e Administradores de Dados.

Solicitar mais informações

O QUE IREI APRENDER?

Conceitos de Inteligência e BI
Principais Ferramentas de BI
O que é Data Warehouse ?
Componentes do Data Warehouse
Sistemas Fontes ou Legados
Área de Preparação de Dados ou Staging Area
Camada de Apresentação ou Data Presentation
Ferramentas utilizadas em Data Warehouse
Data Warehouse x Data Mart
Comparativo de Sistemas Transacionais e Informações Gerenciais
O que é OLAP e suas variações ?
Arquiteturas de Data Warehouse
     Data Warehouse Kimball
     Data Warehouse Inmon (CIF)
     Abordagem Híbrida
Ciclo de Vida do Data Warehouse
Fases do Desenvolvimento de um projeto de DW
Metáfora de Uma Publicação
Modelagem Dimensional
Modelagem de Dados
Modelagem Relacional
Modelagem Snow-Flake
Modelagem Star Schema
“Mitos” sobre Modelagem Dimensional
Mais Razões para Pensar “Dimensionalmente”
Considerações sobre Agile em Modelagem Dimensional

Dimensões
     Objetivos das Dimensões
     Principais Características de uma Dimensão
     Surrogate Key ou SK
     Colunas de uma Dimensão
     Estrutura básica de uma Dimensão
     Exemplos de Registros em uma Dimensão
Fatos
     Chave Primaria da Tabela Fato
     Granularidade
     Degenerated Dimension (DD)
     Chaves e Campos de uma Tabela Fato
     Comportamento das Tabelas Fatos nas ferramentas de BI
     Características Comuns das Tabelas Fato
     Tempo – When
     Objeto – What
     Sujeito – Who
     Estrutura – Where
     Métricas
     Degenerated Dimension (DD)
     Resista ao Snow Flake
4 Passos do Processo de Modelagem Dimensional
     1. Passo – Identificar o Processo de Negócio
     2. Passo – Identificar a Granularidade ( Grão )
     3. Passo – Identificar as Dimensões ( Descrições )
     4. Passo Identificar os Fatos ( Métricas )
Requisitos de Negócios x Realidade dos Dados

Slowly Changing Dimension Basics
Type 0: Retain Original
Type 1: Overwrite
Type 2: Add New Row
Type 3: Add New Attribute
Multiple Type 3 Attributes
Type 4: Add Mini-Dimension
Hybrid Slowly Changing Dimension Techniques
Type 5: Mini-Dimension and Type 1 Outrigger
Type 6: Add Type 1 Atributes to Type 2 Dimension
Type 7: Dual Type 1 and Type 2 Dimensions
Resumo sobre Slowly Changing Dimensions (SCD)
Dimensional Table Role Playing
Impacto de Mudanças nos Modelos Dimensionais
Análise de Promoções
Modelagem Dimensional para Master/Detail ou Mestre/Detalhe
Diferentes Granularidades em Master/Detail ou Mestre/Detalhe
Junk Dimensions ou Dimensão de Restos/Porcaria
Fatos com Multiplas Moedas
Fatos com Diferentes Unidades de Medidas
Como Modelar Capital Intelectual
Tipos de Métricas em Fatos
Totalmente Aditiva/Fully Additive
Semi-Aditivas/Semi Additive
Não Aditivas/No Additive
Tipos de Tabelas Fatos
Transactional Fact Tables
Perdiodic SnapShot Tables
Accumulating SnapShot Fact Tables
Conformed Dimension
Bus Matrix/Matriz Barramento
Envolvimento dos Usuários/Levantamento
Como estimar tempo para o projeto
Revisão de Modelos Dimensionais

QUAL O DIFERENCIAL DA CETAX?

COFFEE-BREAK

Lanche durante o(s) intervalo(s) do curso.


AMBIENTE WIFI

Internet wireless gratuita (Leve seu Notebook).

KIT BOAS-VINDAS

Bloco de anotações; Caneta ou lapiseira.


MATERIAL DIDÁTICO

Apostila digital completa para estudo posterior.

CERTIFICADO

Certificação de aluno da TutorPro/Cetax.


ACESSO A PLATAFORMA

3 meses de acesso à plataforma de ensino.

QUEM IRÁ ME ENSINAR?

Marco Garcia

Marco Garcia

Instrutor

Com mais de 20 anos de experiência em T.I, sendo 15 exclusivamente com Business Intelligence e Data Warehouse. Marco Garcia é formado pela FATEC-SO, com MBA pela FGV; possui certificado pelo Kiimball University – EUA, onde teve aula pessoalmente com Ralph Kimball, um dos principais gurus do Data Warehouse. Também realizou cursos no TDWI, maior entidade de pequisa de Data Warehouses do mundo. Além da sua experiência acadêmica, vivenciou, profissionalmente, diversos projetos em bancos, financeiras, construtoras, varejo, marketing e outros.

Cursos Internacionais

Dimensional Modeling in Depth
Margy Ross / Ralph Kimball – Kimball Group
Washington D.C / USA

Data Warehouse ETL in Depth

Ralph Kimball – Kimball Group
Washington D.C / USA
TDWI – The Data Warehouse Institute – USA – 2011

  • Data Warehousing Architectures: Choosing the Right Data Warehousing
  • Designing the Data Warehouse for High Performance
  • Mastering BI with Best-Practice Architectures and Data Models
  • TDWI Master Data Management Fundamentals
  • Agile Data Warehousing 101: An Introduction to Accelerated BI/DW
  • Down and Dirty with Data Quality: A Hands-On Experience with Data Cleansing


TDWI – The Data Warehouse Institute – USA – 2013

  • The Art of Estimating Data Warehousing Projects
  • Big Data: What’s All the Hadoop?
  • Big Data: Beyond the Hadoop-la
  • Big Data: The Tipping Point
  • Building the “Big Data” Warehouse
  • TDWI Project Management for Business Intelligence
  • TDWI Master Data Management Fundamentals

PARCEIRO OFICIAL

 Parceiro oficial: