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Questo esercizio fa parte del corso
Preparati al tuo percorso di apprendimento sui data warehouse partendo da alcuni concetti fondamentali. All’inizio di questo corso, scoprirai cos’è un data warehouse e come si confronta con tecnologie dal nome simile, come data mart e data lake. Vedrai anche come diverse figure professionali contribuiscono alle varie fasi di un progetto di data warehouse.
Ora approfondirai l’architettura di un data warehouse imparando i livelli tipici e come il presentation layer supporta gli analisti. Inoltre, conoscerai Bill Inmon e il suo approccio top-down e lo confronterai con Ralph Kimball e il suo approccio bottom-up. Infine, capirai la differenza tra sistemi OLAP e OLTP.
Qui imparerai come organizzare i dati nel tuo data warehouse con un ottimo data model. Per iniziare, affronterai le basi del data modeling imparando cosa sono una fact table e una dimension table e come usarle negli schemi a stella (star) e a fiocco di neve (snowflake). Poi, rivedrai come creare un data model seguendo il processo in quattro fasi di Kimball e come gestire le slowly changing dimensions.
Concluderai il corso imparando pro e contro dei processi ETL ed ELT e le differenze tra implementazione on-premise e in cloud. Terminerai con un esempio pratico, prendendo decisioni chiave sul design e sull’implementazione del warehouse.
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