Освоение функций и возможностей Microsoft SQL Server 2008, предназначенных для внедрения и поддержки многомерных баз данных (OLAP) и механизмов интеллектуального анализа данных (Data Mining). В курсе изучаются вопросы разработки и поддержки аналитических решений на базе Microsoft SQL Server 2008. Рассматриваются вопросы создания и поддержки многомерных баз данных, решений для анализа больших объёмов данных, а также механизмы интеллектуального анализа данных.

Курс предназначен для ИТ-специалистов, которые проектируют и поддерживают решения Business intelligence для организаций, управляют и осуществляют поддержку баз данных.

Слушатели должны иметь:
- понимание решений OLAP;
- опыт работы в среде Microsoft Windows Server;
- опыт работы со службами Microsoft (запуск и остановка);
- опыт создания учетных записей и разрешений;
- опыт работы с Microsoft SQL Sever, включая SQL Server Agent, владение языком SQL: INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT, создание системных таблиц, создание учетных записей в SQL Server.

Слушателям рекомендуется прослушать курсы:
- 6231: "Поддержка баз данных в Microsoft SQL Sever 2008";
- 6232: "Реализация баз данных в Microsoft SQL Sever 2008".

Готовит к тесту: 70-448 (Квалификационный тест на степень MCTS).

Модуль 1. Введение в Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services
Темы:
- Обзор решения для анализа данных.
- Обзор Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services.
- Установка Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services.
Лабораторная работа:
- Использование служб анализа SQL Server.

Модуль 2. Создание решения для многомерного анализа
Темы:
- Разработка аналитического решения.
- Источники данных (Data Sources) и представления источников данных (Data Source Views).
- Создание и модификация кубов.
Лабораторная работа:
- Создание многомерного аналитического решения.

Модуль 3. Определение размерностей
Темы:
- Настройка размерностей.
- Определение иерархий.
- Настройка связей между атрибутами.
- Сортирующие и группирующие атрибуты.
Лабораторная работа:
- Работа с кубами и размерностями.

Модуль 4. Настройка мер и групп мер
Темы:
- Работа с мерами.
- Построение сложных связей между мерами и размерностями.
- Работа с мерными группами.
- Настройка хранения мерных групп.
Лабораторная работа:
- Работа с измерениями и группами измерений.

Модуль 5. Построение многомерных запросов
Темы:
- Основы MDX-запросов.
- Сечение и сжатие куба.
- Работа с кортежами и множествами.
- Работа с фильтрами.
- Сортировка результатов MDX-запросов.
- Создание вычислений (calculations) для куба.
- Использование вычисляемых членов.
- Использование именованных наборов.
Лабораторная работа:
- Построение многомерных запросов.

Модуль 6. Настройка расширенной функциональности куба
Темы:
- Ключевые индикаторы производительности (KPI).
- Использование KPI в MDX-запросах.
- Виды действий (Actions) и их использование.
- Перспективы куба.
- Языковые трансляции.
Лабораторная работа:
- Настройка функциональности куба.

Модуль 7. Развёртывание и настройка безопасности аналитической базы данных
Темы:
- Развёртывание аналитической базы данных.
- Использование сценариев для развёртывания баз данных.
- Настройка безопасности для аналитической базы данных.
- Разграничение доступа к ячейкам и срезам куба.
Лабораторная работа:
- Развёртывание и настройка безопасности аналитической базы данных.

Модуль 8. Поддержка аналитического решения
Темы:
- Настройка процессинга.
- Журналирование, мониторинг и оптимизация.
- Использование профайлера и протокола запросов.
- Резервное копирование и восстановление.
Лабораторная работа:
- Поддержка многомерных решений.

Модуль 9. Введение в Data Mining
Темы:
- Обзор технологии добычи данных (Data Mining)
- Создание решения для извлечения данных.
- Выбор алгоритма для извлечения данных.
- Тестирование моделей добычи данных.
Лабораторная работа:
- Введение в Data Mining.

Слушатели научатся:
- создавать решения для многомерного анализа данных;
- работать с размерностями OLAP-кубов;
- работать с мерами и группами мер для OLAP-кубов;
- составлять многомерные запросы (MDX-query) для извлечения данных из кубов;
- настраивать OLAP-кубов;
- настраивать безопасность многомерных баз данных;
- поддерживать многомерные баз данных;
- создавать решения по добыче данных и поиску скрытых закономерностей (Data Mining).

Сертификат Microsoft

• Обслуживание баз данных в Microsoft SQL Server 2008
• 6232