SQL n'est pas fait pour l'analyse - Pourquoi tout le monde a besoin de modèles de données OLAP

Aperçu

Explorez la puissance de la modélisation et des couches de calcul intermédiaires dans l'analyse de données, en défiant l'approche traditionnelle des "stockage et graphiques" grâce à des études de cas et des explications claires de leur valeur.

Programme

• Introduction à l'OLAP (Online Analytical Processing)
Aperçu de l'OLAP vs. OLTP (Online Transaction Processing)
Importance de l'OLAP dans l'analyse moderne des données
Contexte historique et évolution des modèles de données
• Limites du SQL traditionnel pour l'analyse
SQL pour le stockage et la récupération de données
Pourquoi SQL seul a des difficultés avec des analyses complexes
• Comprendre les modèles de données OLAP
Concepts de base : dimensions, mesures, cubes
Schéma étoile vs. schéma en flocon de neige
• Avantages de l'OLAP par rapport au SQL traditionnel
Améliorations des performances avec des données pré-agrégées
Capacités d'analyse multidimensionnelle
Flexibilité et évolutivité dans la modélisation des données
• Construire des couches de modélisation et de calcul de niveau intermédiaire
Rôle de l'intermédiaire dans l'architecture de données
Conception de cubes et de dimensions OLAP efficaces
Mise en œuvre de mesures calculées
• Études de cas sur la mise en œuvre de l'OLAP
Exemples réels de réussites OLAP
Leçons apprises des entreprises adoptant l'OLAP
• Outils et technologies pour l'OLAP
Vue d'ensemble des outils OLAP populaires (par exemple, Microsoft SQL Server Analysis Services, Tableau)
Démonstration pratique de l'utilisation des outils OLAP
• Bonnes pratiques et défis dans la modélisation OLAP
Stratégies pour un design OLAP efficace
Pièges courants et comment les éviter
• Avenir de l'OLAP et de l'analyse des données
Tendances de la modélisation des données et de l'analyse
Intégration de l'OLAP avec les technologies émergentes (par exemple, Big Data, IA)
• Conclusion
Récapitulation des points et concepts clés
Comment appliquer les principes OLAP dans vos projets de données
• Ressources supplémentaires
Lectures recommandées et supports en ligne
Opportunités de formation complémentaire et certifications

Sujets

Conférences