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Formation SQL Server 2016, Business Intelligence

4,3 / 5
Stage pratique
meilleur vente
Durée : 5 jours
Réf : SBU
Prix  2019 : 3090 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
  • avis vérifiés
Programme

La version 2016 de SQL Server BI apporte un enrichissement des fonctions d'analyse, un support élargi dans le catalogue SSIS et l'intégration de rapports SSRS dans Power BI. Ce stage vous présentera la chaîne complète de conception d'une solution décisionnelle avec SQL Server 2016 BI. Vous mettrez en œuvre un Datawarehouse avec SSIS, construirez des cubes multidimensionnels avec SSAS et mettrez à disposition, notamment sur SharePoint, des rapports professionnels avec SSRS. Enfin, vous découvrirez la solution d'analyse Power BI et les services "SQL Server R Services" pour la Data Science.

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre l'architecture de la suite
  • Aborder les concepts de Change Data Capture, Data Quality et Master Data Services
  • Créer un flux de contrôle et mettre en œuvre des transformations de données avec l'ETL SSIS
  • Créer une base Analysis Services et mettre en place des dimensions d'analyse
  • Comprendre les concepts de PowerPivot et Powerview, requêtes DAX pour l'analyse
  • Créer et mettre en forme des rapports avec SSRS
  • Découvrir Power BI

Méthodes pédagogiques

Ateliers développés autour de scénarios réels d'entreprise.
PROGRAMME DE FORMATION

Introduction à la Business Intelligence

  • Les raisons qui sous-tendent l'initiation de projets BI.
  • Qu'est-ce qu'un entrepôt de données (Data Warehouse) ?
  • Les composants d'une Solution Data Warehouse.
  • 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 2016.

Démonstration
Exemples de mise en œuvre et d'utilisation de SQL Server 2016 Business Intelligence.

Data Quality et Master Data Management (MDM)

  • La notion de référentiel qualité des données.
  • Objectifs du Master Data Management (MDM). 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.

Travaux pratiques
Création et modification de flux de contrôle.

Integration 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 œuvre 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 SSDT.
  • Conception de la dimension.
  • Les hiérarchies utilisateur.
  • Les relations d'attribut.
  • Clés composites.

Exercice
Création d'une base Analysis Services. Mise en place de dimensions. Création de cube.

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. Écriture de requêtes. Mise en œuvre de calculs simples et complexes. Sauvegarde et restauration de cubes.

Data Science avec R et SQL Server

  • Présentation de la Data Science.
  • Introduction au langage R.
  • Présentation de SQL Server R Services.

Réflexion collective
Illustration des présentations à l'aide de démonstrations. Exercice : développement R, exécution de scripts exemples.

Reporting Services (SSRS), construire des rapports

  • Le serveur de rapports.
  • Report Designer versuss Report Builder
  • Utiliser les Tablix (tableaux et matrices).
  • Éléments de mise en forme.
  • Mise en forme conditionnelle.
  • Éléments simple de présentation.

Exercice
Edition de requêtes. Utilisation et mise en forme des tablix.

SSRS, fonctionnalités avancées

  • Enrichir ses rapports avec des graphiques et jauges.
  • Utilisation des paramètres.
  • Tris et filtres.
  • Éléments d'analyse avancée : expressions, sparkline, KPI...
  • Rapports sur cube MDX, extraction de données avec MDX.
  • Actions et sous-rapports.

Exercice
Création de rapports incluant des graphiques. Intégration des paramètres et des tris. Utilisation des jauges, indicateurs. Rapport sur une source Analysis Services.

SSRS, déployer et gérer des rapports

  • Gestionnaire de configuration.
  • Gestion du serveur en mode natif.
  • Déploiement de rapports.
  • Export de rapports sous Excel et PDF, Word.
  • Mise en cache, captures instantanées de rapport.
  • Sécurité.
  • Rapports liés, KPI, présentation des rapports mobiles et Power BI.

Exercice
Publication de rapports. Exporter un rapport sous Excel. Création et gestion d'abonnement. Création d'un KPI.

Participants / Prérequis

» Participants

Chefs de projet BI, développeurs et analystes, administrateurs ayant à déployer et gérer des solutions basées sur SQL Server BI.

» Prérequis

Connaissances de base des SGBDR, de la base SQL Server et du langage SQL. Connaissances de base des principes de modélisation de Data Warehouse.
Intra / sur-mesure

Demande de devis intra-entreprise
(réponse sous 48h)

Vos coordonnées

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Vous pouvez à tout moment modifier l’usage de vos données et exercer vos droits en envoyant un email à l’adresse rgpd@orsys.fr
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Vous pouvez à tout moment vous désinscrire en utilisant le lien de désabonnement inclus dans nos communications.
* Les participants inscrits à nos sessions de formation sont également susceptibles de recevoir nos communications avec la possibilité de se désabonner à tout moment.
Avis vérifiés
picto avis vérifiés
Ludovic D. 21/01/2019
3 / 5
Cours trop succin et trop dense pour 5 jours

Youssef D. 21/01/2019
4 / 5
Formation enrichissante et complète, intensive vu la durée

QUINCAMPOIX 21/01/2019
4 / 5
Survol de certaines fonctionnalités (MDS, DQS et R) mais le format de la formation l'impose (pas assez de temps)

Vincent R. 21/01/2019
4 / 5
Formation assez dense surtout pour la partie SSAS

Florian B. 21/01/2019
5 / 5
Les énoncés des exercices sont bien fait mais les explications pour y aboutir sont négligés, voir manquantes. Pour les personnes ne connaissant pas le produit, il est compliqué d'y arriver. Il manques des explications et des captures d'écran. Le nombre de jours pour la formation est assez faible au regard des sujets abordés pour vraiment acquérir de bonnes base.

Marie L. 24/09/2018
4 / 5
J'aurais eu besoin de plus de temps pour appréhender SSAS

Yann V. 23/04/2018
4 / 5
Intéressant mais trop condensé
Avis client 4,3 / 5

Les avis client sont issus des feuilles d’évaluation de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des avis datant de moins de 12 mois.

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PARIS

Horaires

Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.