По окончании курса Вы будете уметь:
Представлять компоненты, архитектуру и природу BI решений
Создавать отчеты служб Reporting Services
Создавать многократно используемые элементы отчетов, которые упрощают самообслуживания отчетности
Управлять инфраструктурой отчетов
Создавать многомерные базы данных с Analysis Services
Реализовывать измерения в кубе
Реализовывать меры и группы мер в кубе
Использовать синтаксис многомерных выражений (MDX)
Настраивать куб
Реализовывать табличную модель данных в PowerPivot
Использовать DAX запрос табличной модели
Реализовывать табличную базу данных
Использовать Power View для создания интерактивных визуализаций данных
Использовать Data Mining для интеллектуального анализа
Предварительная подготовка
Успешное окончание курса 10774 Создание запросов в Microsoft SQL Server 2012 или эквивалентная подготовка.
Аудитория курса:
Данный курс предназначен для специалистов баз данных, которые выполняют роль разработчика бизнес-аналитики. Их обязанности фокусируются на практической работе по созданию Business Intelligence -решений, включая средства анализа данных и отчетов.
Модуль 1. Введение в бизнес-аналитику и моделирование данных
Введение в бизнес-аналитику. Платформа Microsoft Business Intelligence. Лабораторная работа: Отчеты и анализ данных.
Модуль 2. Реализация отчетов со службой Reporting Services
Введение в службы Reporting Services. Создание отчетов с помощью конструктора отчетов. Группировка и агрегирование данных в отчете. Отображение данных графически. Фильтрация отчетов с помощью параметров. Лабораторная работа: Реализация отчетов со службой Reporting Services.
Модуль 3. Поддержка самообслуживания отчетов.
Введение в Report Builder (построитель отчетов). Создание повторно используемых элементов отчета. Лабораторная работа: Поддержка самообслуживания отчетов.
Модуль 4. Управление инфраструктурой отчетов
Управление безопасностью. Управление выполнением отчетов. Доставка отчетов по подписке. Устранение неполадок служб отчетов. Лабораторная работа: Реализация подписки на отчет.
Модуль 5. Создание многомерных баз данных
Введение в многомерный анализ. Создание источников данных и представлений источников данных. Создание куба. Обзор безопасности куба. Лабораторная работа: Создание многомерных баз данных.
Модуль 6. Работа с кубами и размерностями
Настройка размерностей. Определение иерархии атрибутов. Сортировка и группировка атрибутов. Лабораторная работа: Работа с кубами и размерностями.
Модуль 7. Работа с мерами и группами мер
Работа с мерами. Работа с группами мер. Лабораторная работа: Конфигурирование мер и групп мер.
Модуль 8. Введение в MDX
Основы MDX. Добавление вычислений в кубе. Использование многомерных выражений для запроса к кубу. Лабораторная работа: Использование MDX.
Модуль 9. Настройка функциональности куба
Реализация ключевых показателей производительности. Реализация действий. Реализация перспектив. Реализация переводов. Лабораторная работа: Настройка куба.
Модуль 10. Реализация табличной модели данных с помощью Microsoft PowerPivot
Введение в табличную модель данных (Tabular Data Model) и технологии PowerPivot. Создание табличной модели данных с помощью PowerPivot для Excel. Разделение книги PowerPivot и использование PowerPivot галереи. Лабораторная работа: Использование PowerPivot для Excel.
Модуль 11. Введение в выражения анализа данных (DAX)
Основы DAX - Data Analysis Expression. Использование DAX для создания вычисляемых столбцов и мер в табличной модели данных. Лабораторная работа: Создание вычисляемых столбцов и мер с помощью DAX.
Модуль 12. Реализация табличной модели данных Analysis Services
Введение в проекты табличной модели данных Analysis Services. Реализация табличной модели данных Analysis Services в Business Intelligence Development Studio. Лабораторная работа: Работа с табличной моделью данных Analysis Services.
Модуль 13. Создание визуализации данных с помощью Power View
Введение в Power View. Визуализация данных с Power View. Лабораторная работа: Создание интерактивных отчетов с Power View.
Модуль 14. Выполнение упреждающего анализа с помощью интеллектуального анализа данных
Обзор интеллектуального анализа данных (Data Mining). Использование Data Mining Add-In для Excel. Создание пользовательского решения по интеллектуальному анализу данных. Проверка модели интеллектуального анализа данных. Подключение и использование данных модели интеллектуального анализа данных. Лабораторная работа: Выполнение упреждающего анализа с помощью интеллектуального анализа данных.
