Zacznij terazZacznij za darmo

Strona główna
Kursy
Koncepcje hurtowni danych

Przykład projektowania hurtowni danych

Create Your Free Account

or

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Koncepcje hurtowni danych

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Rozpocznij kurs za darmo

Zacznij swoją przygodę z hurtowniami danych od solidnych podstaw. Na początku kursu dowiesz się, czym jest hurtownia danych i czym różni się od podobnie brzmiących technologii – data martów i data lake'ów. Poznasz też różne role, które wspierają kolejne etapy projektu hurtowni danych.

Exercise 1: Czym jest hurtownia danych?Exercise 2: Co to jest i po co to jest Exercise 3: Możliwe zastosowania hurtowni danych w firmie Zynga Exercise 4: Czym różnią się hurtownie danych od jezior danych?Exercise 5: Hurtownie danych a data lake Exercise 6: Hurtownie danych a data marty Exercise 7: Wybór między jeziorem danych, hurtownią danych a data martem Exercise 8: Hurtownie danych wspierają analizę organizacyjną Exercise 9: Cykl życia hurtowni danych Exercise 10: Wsparcie tam, gdzie potrzeba Exercise 11: Kto co robi?

W tym rozdziale lepiej zrozumiesz architekturę hurtowni danych – poznasz jej typowe warstwy oraz sposób, w jaki warstwa prezentacji wspiera analityków. Dowiesz się o podejściu odgórnym Billa Inmona i porównasz je z podejściem oddolnym Ralpha Kimballa. Na koniec poznasz różnicę między systemami OLAP i OLTP.

Exercise 1: Jakie są różne warstwy hurtowni danych?Exercise 2: Porządkowanie warstw hurtowni danych Exercise 3: Zrozumieć ETL Exercise 4: Wybierz odpowiednią warstwę Exercise 5: Warstwa prezentacji Exercise 6: Wciel się w rolę konsultanta Exercise 7: Wspieranie analityków i data scientistów Exercise 8: Architektury hurtowni danych Exercise 9: Podejście odgórne vs oddolne Exercise 10: Cechy podejścia odgórnego i oddolnego Exercise 11: Wybór podejścia odgórnego Exercise 12: Systemy OLAP i OLTP Exercise 13: Kostka danych OLAP Exercise 14: Scenariusze OLAP a OLTP Exercise 15: Systemy OLTP – podstawy

W tym rozdziale nauczysz się organizować dane w hurtowni przy użyciu dobrego modelu danych. Zaczniesz od podstaw modelowania – dowiesz się, czym są tabele faktów i tabele wymiarów oraz jak wykorzystuje się je w schematach gwiazdy i płatka śniegu. Następnie przejdziesz przez czterostopniowy proces tworzenia modelu danych według Kimballa i dowiesz się, jak radzić sobie z powoli zmieniającymi się wymiarami.

Exercise 1: Modelowanie danych w hurtowni danych Exercise 2: Tabele faktów i tabele wymiarów – podstawy Exercise 3: Jedna gwiaździsta i śnieżna noc Exercise 4: Fakt czy wymiar?Exercise 5: Czteroetapowy proces Kimballa Exercise 6: Kolejność kroków Kimballa Exercise 7: Wybór poziomu ziarnistości Exercise 8: Wybieranie odpowiednich faktów Exercise 9: Wolno zmieniające się wymiary Exercise 10: Krótki quiz o wolnych zmianach Exercise 11: Różnice między typem I, II i III Exercise 12: Wierszowe a kolumnowe przechowywanie danych Exercise 13: Klasyfikowanie scenariuszy dla magazynów wierszowych i kolumnowych Exercise 14: Dlaczego magazyn kolumnowy jest szybszy?Exercise 15: Które zapytania są szybsze?

Na zakończenie kursu poznasz wady i zalety procesów ETL i ELT oraz różnice między wdrożeniem lokalnym a chmurowym. Kurs podsumuje praktyczny przykład, w którym przejdziesz przez kluczowe decyzje dotyczące projektowania i wdrażania hurtowni danych.

Exercise 1: ETL i ELT Exercise 2: ETL a ELT – porównanie Exercise 3: Różnice między ETL a ELT Exercise 4: Wybór procesu ELT Exercise 5: Czyszczenie danych Exercise 6: Operacje czyszczenia danych Exercise 7: Co jest prawdą w transformacji danych?Exercise 8: Rozumienie ładu danych Exercise 9: Hurtownie danych lokalnie i w chmurze Exercise 10: Różnice między rozwiązaniem lokalnym a chmurowym Exercise 11: Dopasowanie implementacji do uzasadnienia Exercise 12: Przykład projektowania hurtowni danych

Bieżące ćwiczenie

Exercise 13: Łącząc wszystko w całość Exercise 14: Wybór podejścia oddolnego Exercise 15: Czy wiesz wszystko?Exercise 16: Podsumowanie