1

Introducción a la inteligencia empresarial

• Las razones para iniciar proyectos de BI.
• ¿Qué es un almacén de datos?
• Los componentes de una solución de almacén de datos.
• Las etapas de la modelización de un DW (Ralph Kimball).
• Comprender los principios del modelado (estrella, escama, constelación).
• SQL Server BI, plataforma DataWarehouse.
• Arquitectura de las herramientas de BI de SQL Server.

2

Calidad de datos y gestión de datos maestros (MDM)

• El concepto de repositorio de calidad de datos.
• Objetivos de la gestión de datos maestros (MDM). Aplicación de normas de gestión para garantizar la validez de los datos.
• Servicios de datos maestros.
• Componente de gestión de datos maestros Depuración DQS.
• Deduplicación de datos.

3

Integration Services (SSIS), los objetos manejados

• Comprensión de los principios y el modelo de ETL. Una visión general de ETL.
• La noción de paquete, la noción de flujo de trabajo.
• Definición del flujo de control y del paquete.
• Las diferentes tareas de un flujo de control: script SQL, envío de un correo electrónico, actualización de un cubo.
• La tarea "Cambiar la captura de datos".
• Tareas complementarias (filewatcher).
• Contenedor de secuencias.
• Contenedor de bucle ForEach.

4

Integration Services (SSIS), sepa cómo alimentar las tablas

• Fuentes, destinos y transformaciones.
• Las diferentes transformaciones: división condicional, columna derivada, agrupación, etc.
• Dimensiones que varían lentamente.
• Despliegue y ejecución de paquetes.
• Programación y configuración de paquetes.
• Registro, seguridad.

5

Analysis Services (SSAS), crear cubos y diagramas de estrella

• Introducción a los cubos multidimensionales.
• Modelos tabulares SSAS
• Utilización de tablas de dimensiones y tablas de hechos.
• Introducción a los cubos tabulares y PowerPivot.
• Creación de cubos en SSDT.
• Diseño dimensional.
• Jerarquías de usuarios.
• Relaciones entre atributos.
• Llaves compuestas.

6

SSAS, elementos avanzados

• Introducción al lenguaje MDX.
• Miembros calculados y conjuntos designados.
• Extracción e información.
• Puntuaciones y diseño de agregación.
• Consultas gráficas de predicción DMX.
• Copia de seguridad y restauración de cubos.
• Actualizaciones incrementales y seguridad del cubo.

7

Ciencia de datos con R y SQL Server

• Introducción a la Ciencia de Datos.
• Introducción al lenguaje R.
• Introducción a los Servicios R de SQL Server.

8

Reporting Services (SSRS), crear informes

• El servidor de informes.
• Diseñador de informes versuss Generador de informes
• Utiliza Tablix (tablas y matrices).
• Elementos de formato.
• Formato condicional.
• Elementos de presentación sencillos.

9

SSRS, funciones avanzadas

• Mejore sus informes con gráficos e indicadores.
• Uso de parámetros.
• Ordenar y filtrar.
• Elementos de análisis avanzados: expresiones, sparkline, KPI, etc.
• Informes de cubos MDX, extracción de datos con MDX.
• Acciones y subinformes.

10

SSRS, despliegue y gestión de informes

• Gestor de configuración.
• Gestión nativa del servidor.
• Despliegue de informes.
• Exporte informes en Excel, PDF y Word.
• Almacenamiento en caché, captura instantánea de informes.
• Seguridad.
• Informes vinculados, KPI, presentación de informes móviles y Power BI.