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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
अपने डेटा वेयरहाउस सीखने की यात्रा शुरू करने से पहले कुछ मूलभूत अवधारणाओं पर पकड़ बनाएँ। इस कोर्स की शुरुआत में, आप जानेंगे कि डेटा वेयरहाउस क्या होता है और यह डेटा मार्ट्स और डेटा लेक्स जैसी दिखने-सुनने में मिलती तकनीकों से कैसे समान और भिन्न है। आप यह भी सीखेंगे कि अलग-अलग भूमिकाएँ (personas) डेटा वेयरहाउस प्रोजेक्ट के विभिन्न चरणों में कैसे सहयोग करती हैं.
अब, आप डेटा वेयरहाउस की सामान्य परतों को समझकर उसकी आर्किटेक्चर की बेहतर समझ पाएँगे और जानेंगे कि प्रेज़ेंटेशन लेयर ऐनालिस्ट्स को कैसे सपोर्ट करती है। इसके अलावा, आप बिल इनमोन और उनके टॉप-डाउन अप्रोच के बारे में सीखेंगे और यह राल्फ किम्बल के बॉटम-अप अप्रोच से कैसे तुलना करता है। अंत में, आप OLAP और OLTP सिस्टम्स के बीच का अंतर समझेंगे.
यहाँ, आप एक उत्कृष्ट डेटा मॉडल के साथ अपने डेटा वेयरहाउस के डेटा को कैसे व्यवस्थित करें, यह सीखेंगे। सबसे पहले, आप डेटा मॉडलिंग की बुनियाद कवर करेंगे — फैक्ट और डाइमेंशन टेबल क्या होते हैं और स्टार तथा स्नोफ्लेक स्कीम्स में उनका उपयोग कैसे किया जाता है। फिर, आप किम्बल की चार-चरणीय प्रक्रिया से डेटा मॉडल बनाना और स्लोली चेंजिंग डाइमेंशंस को संभालना रिव्यू करेंगे.
आप कोर्स को इस तरह समेटेंगे कि ETL और ELT प्रक्रियाओं के फायदे-नुकसान तथा ऑन-प्रिमाइज़ बनाम इन-क्लाउड इम्प्लिमेंटेशन के अंतर सीखेंगे। अंत में, आप एक उदाहरण के माध्यम से वेयरहाउस डिज़ाइन और इम्प्लिमेंटेशन पर मुख्य फैसले लेते हुए पूरी प्रक्रिया से गुजरेंगे.
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