Formation Microsoft BI (MCSE)

Module 1 de la formation Microsoft BI

 70-461 Querying Microsoft SQL Server 2012
 
Cette formation permet d'apporter aux participants les compétences et connaissances nécessaires pour écrire des requêtes Transact-SQL pour Microsoft SQL Server 2014. Cette formation est la base de toutes les possibilités offertes par SQL Server : administration et développement de la base de données et la Business Intelligence.
 

Module 2 de la formation Microsoft BI 

70-462 Administering Microsoft SQL Server 2012 Databases

Cette formation fournit les compétences et connaissances nécessaires pour maintenir une base de données SQL Server 2014. La formation met l’accent sur les fonctionnalités du produit et les outils liés à la maintenance des bases de données.
 

Module 3 de la formation Microsoft BI

70-463 Implementing A Data Warehouse With Microsoft SQL Server 2012

La formation Microsoft 20463 permet d’acquérir les compétences et connaissances pour mettre en œuvre une plate-forme data warehouse pour supporter une solution BI. Les participants apprennent à créer une data warehouse avec SQL Server 2012, à mettre en œuvre ETL avec SQL Server Integration Services, valider et à « purifier » les données avec SQL Server Data Quality Services et SQL Server Master Data Services.
 
 Introduction À La Business Intelligence

• Les raisons qui sous-tendent l'initiation de projets BI.
• Qu'est-ce qu'un entrepôt de données (DataWarehouse) ?
• Les composants d'une Solution DataWarehouse
• Les étapes de modélisation d'un DW (Ralph Kimball)
• Comprendre les principes de la modélisation (étoile, flocon, constellation).
• SQL Server BI, Plateforme de DataWarehouse.
• Architecture des outils de BI de SQL Server 2012.
• Démonstration
• Exemples de mise en œuvre et d'utilisation de SQL Server 2012 Business Intelligence.

 
Data Quality Et Master Data Management (MDM)

• La notion de référentiel qualité des données.
• Objectifs du Master Data management (MDS). L'application de règles de gestion afin d'assurer la validité des données.
• Les Master Data Services.
• Le composant de Master Data Management DQS Cleansing (Nettoyage des données).
• La déduplication des données.
• Exemple
• Présentation de modèles qualité.

 Integration Services (SSIS), Les Objets Manipulés

• Comprendre les principes et le modèle de l'ETL. Vue d'ensemble.
• La notion de Package, la notion de Workflow.
• La définition du flux de contrôle et du package.
• Les différentes tâches d'un flux de contrôle : script SQL, envoi de mail, mise à jour de cube.
• La tâche / Change Data Capture .
• Add-in de tâches (filewatcher).
• Conteneur de séquence.
• Conteneur de boucle ForEach.
• Exercice
• Création et modification de flux de contrôle.

 
Intégration Services (SSIS), Savoir Alimenter Les Tables

• Sources, destinations et transformations.
• Les différentes transformations : fractionnement conditionnel, colonne dérivée, regroupement ...
• Les dimensions à variation lente.
• Déploiement, exécution de packages.
• Ordonnancement et configuration des paquets.
• Journalisation, sécurité.
• Exercice
• Alimentation d'une table. Mise en oeuvre des transformations. Création et utilisation de packages. Utilisation de la journalisation.

 
 Analysis Services (SSAS), Construire Des Cubes Et Des Schémas En Étoile

• Introduction aux cubes multidimensionnels.
• Les modèles tabulaires SSAS
• Utilisation de tables de dimension et tables de faits.
• Introduction aux cubes tabulaires et à PowerPivot.
• Création de cubes dans BIDS.
• Conception de la dimension.
• Les hiérarchies utilisateur.
• Les relations d'attribut.
• Clé composites.
• Exercice
• Création d'une base Analysis Services. Mise en place de dimensions. Création de cubes.

 
SSAS, Éléments Avancés

• Introduction au langage MDX.
• Membres calculés et ensembles nommés.
• Extraction et rapports.
• Partitions et conception d'agrégation.
• Requêtes graphiques de prédiction DMX.
• Sauvegarde et restauration des cubes.
• Mises à jour incrémentielles et sécurité des cubes.
• Travaux Pratiques
• Manipulation du langage MDX. Ecriture de requêtes. Mise en oeuvre de calculs simples et complexes. Sauvegarde et restauration de cubes.

 
Introduction Au Data Mining

• L'entreprise analytique, enjeux et démarche.
• Les algorithmes du Data Mining: Arbre de décision, Clustering, Sequence Clustering, Naive Bayes, Association etc..
• Le processus de sélection avec le Data Mining.
• Le modèle CRISP.
• Les outils d'analyse dans SSAS. Integration Services et le Data Mining.
• Réflexion Collective
• Présentation d'une étude de cas Marketing

 
Reporting Services (SSRS), Construire Des Rapports

• Le serveur de rapports.
• Report Designer vs Report Builder 3.0.
• Utiliser les Tablix (tableaux et matrices).
• Eléments avancé de mise en forme (dates et monnaie).
• Eléments de présentation avancés (mise en forme conditionnelle, graphiques et jauges, tri).
• Eléments d'analyse (expressions, KPI, regroupement et forage de données, totaux et sous-totaux).
• Le Report Model.
• Autres rapports (Rapports sur cube MDX, sous-rapports et rapports liés, extraction de données avec DMX).
• Exercice
• Prise en main des outils. Création, mise en forme et enrichissement de la présentation et du contenu des rapports sur cube OLAP.

 
SSRS, Déployer Et Gérer Des Rapports

• Export de rapports sous Excel et PDF, Word.
• Utilisation de PowerPivot sous Excel, langage DAX.
• PerformancePoint.
• Gestionnaire de configuration.
• Déploiement de rapports et gestion de rapports avec SharePoint.
• Mise en cache, captures instantanées de rapport.
• Abonnements (envoi de rapports par courrier électronique).
• Sécurité.
• Exercice