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Conceitos de Data Warehousing

Exemplo de design de data warehouse

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Este exercício faz parte do curso

Conceitos de Data Warehousing

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Prepare-se para sua jornada de aprendizado em data warehouse reforçando alguns conceitos fundamentais. No início do curso, você vai aprender o que é um data warehouse e como ele se compara e contrasta com tecnologias de nomes parecidos, como data marts e data lakes. Você também vai ver como diferentes personas ajudam a apoiar as várias etapas de um projeto de data warehouse.

Exercise 1: O que é um data warehouse?Exercise 2: Entendendo o que é e por quê Exercise 3: Possíveis casos de uso de um data warehouse para a Zynga Exercise 4: Qual é a diferença entre data warehouses e data lakes?Exercise 5: Data warehouses vs. data lakes Exercise 6: Data warehouses vs. data marts Exercise 7: Decidindo entre data lake, data warehouse e data mart Exercise 8: Data warehouses dão suporte à análise organizacional Exercise 9: Ciclo de vida do data warehouse Exercise 10: Apoio onde for necessário Exercise 11: Quem faz o quê?

Agora, você vai aprofundar o entendimento da arquitetura de um data warehouse, conhecendo as camadas típicas e como a camada de apresentação dá suporte aos analistas. Além disso, você vai aprender sobre Bill Inmon e sua abordagem top-down e como ela se compara à abordagem bottom-up de Ralph Kimball. Por fim, você vai entender a diferença entre sistemas OLAP e OLTP.

Exercise 1: Quais são as diferentes camadas de um data warehouse?Exercise 2: Ordenando as camadas de um data warehouse Exercise 3: Entendendo ETL Exercise 4: Escolha a camada correta Exercise 5: A camada de apresentação Exercise 6: Calçando os sapatos de um consultor Exercise 7: Apoiando analistas e cientistas de dados Exercise 8: Arquiteturas de data warehouse Exercise 9: Top-down vs bottom-up Exercise 10: Características de top-down e bottom-up Exercise 11: Escolhendo uma abordagem top-down Exercise 12: Sistemas OLAP e OLTP Exercise 13: O cubo de dados OLAP Exercise 14: Cenários de OLAP vs. OLTP Exercise 15: Entendendo OLTP

Aqui, você vai aprender a organizar os dados do seu data warehouse com um excelente modelo de dados. Primeiro, você verá o básico de modelagem de dados, entendendo o que são tabelas de fatos e de dimensões e como usá-las nos esquemas em estrela e floco de neve. Em seguida, você vai revisar como criar um modelo de dados usando o processo de quatro etapas de Kimball e como lidar com dimensões que mudam lentamente.

Exercise 1: Modelagem de dados em data warehouse Exercise 2: Entendendo tabelas fato e dimensionais Exercise 3: Uma noite estrelada e com flocos de neve Exercise 4: Fato ou dimensão?Exercise 5: O processo de quatro etapas de Kimball Exercise 6: Ordenando as etapas de Kimball Exercise 7: Decidindo o grão Exercise 8: Selecionando fatos razoáveis Exercise 9: Dimensões de mudança lenta Exercise 10: Quiz relâmpago sobre mudanças lentas Exercise 11: Diferença entre os tipos I, II e III Exercise 12: Armazenamento por linhas vs. por colunas Exercise 13: Classificando cenários de armazenamento em linhas e em colunas Exercise 14: Por que o column store é mais rápido?Exercise 15: Quais consultas são mais rápidas?

Você vai encerrar o curso aprendendo os prós e contras dos processos de ETL e ELT e de implementações on-premise versus na nuvem. Para concluir, você vai percorrer um exemplo, tomando decisões-chave sobre o design e a implementação do warehouse.

Exercise 1: ETL e ELT Exercise 2: ETL comparado a ELT Exercise 3: Diferenças entre ETL e ELT Exercise 4: Selecionando ELT Exercise 5: Limpeza de dados Exercise 6: Operações de limpeza Exercise 7: Encontrando a verdade nas transformações de dados Exercise 8: Entendendo governança de dados Exercise 9: Armazenamento de dados on-premise e na nuvem Exercise 10: Conhecendo as diferenças entre on-premise e nuvem Exercise 11: Alinhando implementação à justificativa Exercise 12: Exemplo de design de data warehouse

Exercício atual

Exercise 13: Conectando tudo Exercise 14: Selecionando bottom-up Exercise 15: Você sabe tudo?Exercise 16: Encerramento