SQL Server 2014

Implementing Data Models and Reports

Seminar-Konfigurator

Detaillierte Beschreibung

Inhalte
  • 1. Tag
  • Einführung in Business Intelligence und Data Modelling
  • Komponenten einer Enterprise BI Lösung
  • Planung eines Enterprise BI Projekts
  • Erstellen von Multidimensionalen Datenbanken
  • Erstellen von Data Sources und Data Source Views
  • Erstellen eines Cubes und des Dimensions
  • Cube-Security
  • Arbeiten mit Cubes und Dimensions
  • Konfiguration von Dimensions
  • Definition der Attribut-Hierarchie
  • Sortieren und Gruppieren von Attributen
  • 2. Tag
  • Arbeiten mit Measures und Measure Groups
  • Konfiguration von Measures
  • Regular Relationships erstellen
  • Konfiguration von Measure Storage Groups
  • Einführung in MDX
  • Berechnungen zum Cube hinzufügen
  • Verwendungen von MDX Abfragen
  • Erweitern des Cubes
  • Arbeiten mit Key Performance Indicators
  • Arbeiten mit Actions
  • Arbeiten mit Perspectives
  • Arbeiten mit Translations
  • 3. Tag
  • Implementieren des Analysis Services Tabular Data Models
  • Erstellen eines Tabular Data Models
  • Konfiguration von Columns und Relationships
  • Deployment des Modells
  • Einführung in DAX
  • Grundlagen der DAX Sprache
  • Erweitern des Tabular Data Models mit DAX
  • Calculated Columns, Measures, KPIs
  • Parent-Child Hierarchies
  • 4. Tag
  • Reports mit SQL Server Reporting Services
  • Überblick über Reporting Services
  • Arbeiten mit dem Report-Designer
  • Gruppieren und aggregieren von Daten
  • Veröffentlichen eines Reports
  • Erweiterte Report-Funktionen
  • Daten-Visualisierung mit Charts
  • Filtern von Daten mit Report-Parametern
  • Data Bars, Sparklines und Maps nutzen
  • Verwaltung von Reports
  • Berechtigungen in Report Services
  • Automatische Ausführung planen, Subscriptions und Alerts
  • 5. Tag
  • Bereitstellen von BI mit SharePoint Performance Point Services
  • SharePoint Server als BI Plattform
  • Überblick PerformancePoint Services
  • Data Sources und Time Intelligence
  • Reports, Scorecards und Dashboards erstellen
  • Voraussagen mit Data Mining treffen
  • Überblick über Data Mining
  • Erstellen einer Data Mining Lösung
  • Validierung des Data Mining Modells
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