Implementing and Maintaining Microsoft SQL Server 2008 - Analysis Services (entspricht MOC 6234)

Seminarziel

Planung, Entwurf und Verwaltung von Analysis Solutions, unter Nutzung der MS SQL Server 2008 Analysis Services. Im Fokus liegt dabei die Nutzung der Analysis Services Tools zum entwickeln einer Analysis Services Datenbank, eines OLAP Cubes und einer Verwaltung.

zusätzlicher Hinweis:

Weiterhin dient der Kurs als Vorbereitung zur Zertifizierung zum MCTS MS SQL Server 2008 (engl. MOC 6234 Business Intelligence Development and Maintenance vor - Examen 70-448)

Zielgruppe

IT-Professionals, Datenbankentwickler

Voraussetzungen

sicheres umgehen mit MS Windows Betriebssystemen, Kenntnisse im Bereich OLAP, tiefgreifende Kenntnisse im Bereich SQL Server 2005/2008 (System Tables, Server Accounts - User und Permissions, Server Agent)

Inhalt

Einführung in Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS2008)

• Überblick über Analyse-Lösungen 
• Überblick über SQL Server Analysis Services
• Installieren der SQL Server Analysis Services

Erstellen multidiemensionaler Analyse-Lösungen

• Entwickeln von SSAS-Lösungen
• Erstellen von Data Sources and Data Source Views
• Erstellen eines Cubes

Arbeiten mit Cubes and Dimensionen

• Konfigurieren von Dimensionen
• Definieren von Hierarchien
• Sortieren und gruppieren von Attributen

Arbeiten mit Measures and Measure Groups 

• Arbeiten mit Measures
• Arbeiten mit Measure Groups

Abfragen von multidimensionalen Analyse-Lösungen

• MDX-Grundlagen
• Cube-Berechnungen

Anpassen von Cube-Funktionalitäten

• Implementierunt von Key Performance Indikatoren (KPI)
• Implementierung von  Actions
• Arbeiten mit Perspectives
• Arbeiten mit Translations

Verteilen und Absichern einer Analysis Services Database

• Verteilen einer Analysis Services Database
• Absichern einer Analysis Services Database

Wartung einer multidimensionalen Lösung 

• Konfiguration der Verarbeitungseinstellung
• Logging, Monitoring und Optimierung einer Analysis Services Lösung
• Backup and Restore

Einführung in Data Mining

• Überblick über Data Mining
• Erstellen einer Data Mining-Lösung
• Validierung von Data Mining Modelen

Literatur

nach Absprache

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