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Oracle Database 11g: Data Warehouse概要

コースコードOR005 期間3日間 時間09:30~17:30 価格\214,200(税抜き) 主催日本オラクル 株式会社

上記の価格表示は税抜き表示です。別途消費税がかかります。

コースコードOR005 期間3日間 時間09:30~17:30
価格\214,200(税抜き) 主催日本オラクル 株式会社

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コースコードOR005
期間3日間
時間09:30~17:30
価格\214,200(税抜き)
主催日本オラクル 株式会社

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コース内容

コース概要

DWHの概念から論理設計、物理設計までを体系立てて習得!
データウエアハウスの定義と専門用語の確認から、ビジネス・論理・ディメンションモデルの設計、ETLプロセスの考慮事項といった論理設計部分を学習します。さらに、データベースのサイジングや索引の選定をはじめとする物理設計概要、DWH環境でのデータの更新方法、メタデータの管理方法も確認します。また、大規模データの管理に有効なOracle Databaseのパーティショニング、データ集中型の操作におけるレスポンス時間の短縮に有効なパラレル操作の概要も学習します。Oracle Databaseウェアハウスへのデータの抽出、変換およびロード(ETL)フェーズについても学習します。データ・ウエアハウスのパフォーマンス改善に有効なOracleのマテリアライズド・ビューおよびクエリー・リライトについても学習します。OLAPとデータ・マイニング、データ・ウェアハウス実装における考慮事項についても確認します。
Oracle Warehouse Builder、Analytic Workspace Manager、Oracle Application Expressなどのデータ・ウェアハウス・ツールも紹介します。

学習目標

・データ・ウェアハウスのテクノロジの定義および基本概念
・データの抽出、変換およびロードの方法
・データ・ウェアハウスにおけるパーティショニングの利点
・マテリアライズド・ビューおよびクエリー・リライトを使用したデータ・ウェアハウスのパフォーマンス改善
・データ・ウェアハウスの実装に有効なOracle Database 11gの新機能
・データ・ウェアハウスの実装に有効なオラクルが提供するテクノロジおよびツールの確認
・データ・ウェアハウスに対するアクセスおよび分析のためのツール
・パラレル操作を使用した大量データ操作のレスポンス時間の改善
・データ・ウェアハウスによる意思決定支援の目的および最終目標の定義

対象者

・Data Warehouse Administrator
・Data Warehouse Analyst
・Data Warehouse Developer
・Functional Implementer
・Support Engineer

前提知識

必要とされる前提コースまたは前提知識
・クライアント/サーバー・テクノロジの知識
・一般的なデータ・ウェアハウスの概念の知識
・リレーショナル・サーバー・テクノロジの知識

内容

●はじめに
・コースの目的
・コースのスケジュール
・コースの前提条件および推奨条件
・コースで使用するshおよびdmサンプル・スキーマと付録
・クラスのアカウント情報
・このコースで使用するSQL環境およびデータ・ウェアハウス・ツール
・Oracle 11g のデータ・ウェアハウスおよびSQLドキュメントとOracle By Examples
・継続学習: 推奨フォローアップ・クラス
●データ・ウェアハウス、ビジネス・インテリジェンス、OLAPおよびデータ・マイニング
・データ・ウェアハウスの定義およびプロパティ
・データ・ウェアハウス、ビジネス・インテリジェンス、データ・マートおよびOLTP
・一般的なデータ・ウェアハウス・コンポーネント
・ウェアハウスの開発手法
・抽出、変換およびロード(ETL)
・多次元モデルおよびOracle OLAP
・Oracleデータ・マイニング
●データ・ウェアハウスの概念およびテクノロジの定義
・データ・ウェアハウスの定義およびプロパティ
・データ・ウェアハウスとOLTP
・データ・ウェアハウスとデータ・マート
・一般的なデータ・ウェアハウス・コンポーネント
・ウェアハウスの開発手法
・データ・ウェアハウスのプロセス・コンポーネント
・計画フェーズでの成果物
・ケース・スタディの紹介: Roy Independent School District(RISD)
●ビジネス・モデル、論理モデル、多次元モデルおよび物理モデルの作成
・データ・ウェアハウスのモデル作成の問題
・ビジネス・モデルの定義
・論理モデルの定義
・多次元モデルの定義
・物理モデルの定義: スター、スノーフレークおよび第3の一般的なフォーム
・ファクト表およびディメンション表の特性
・ディメンション表へのビジネス・ディメンションの変換
・物理モデルへのディメンション・モデルの変換
●データベースのサイジング、記憶域、パフォーマンスおよびセキュリティに関する考慮事項
・データベースのサイジングおよびデータベース・サイズの見積りと検証
・Oracle Databaseアーキテクチャの利点
・データのパーティショニング
・索引作成
・スター問合せの最適化: スター問合せのチューニング
・パラレル化
・データ・ウェアハウスにおけるセキュリティ
・データ・ウェアハウスのセキュリティに関するオラクル社の計画
●ETLプロセス: データの抽出
・抽出、変換およびロード(ETL)・プロセス
・ETL: タスク、重要性およびコスト
・データの抽出およびデータ・ソースの調査
・データのマッピング
・論理および物理抽出メソッド
・抽出テクノロジおよび抽出メタデータのメンテナンス
・考えられるETL障害およびETL品質のメンテナンス
・OracleのETLツール: Oracle Warehouse Builder、SQL*Loaderおよびデータ・ポンプ
●ETLプロセス: データの変換
・変換
・リモートおよびオンサイトでのステージング・モデル
・データの例外
・変換ルーチン
・データの変換: 問題と解決策
・品質データ: 重要性と利点
・変換方法とツール
・変換メタデータのメンテナンス
●ETLプロセス: データのロード
・ウェアハウスへのデータのロード
・フラット・ファイル、分散システムおよびトランスポータブル表領域を使用した変換
・データ・リフレッシュ・モデル: 抽出プロセス環境
・ロード・プロセスの構築
・データのグラニュリティ
・オラクル社が提供するロード手法
・ロードしたデータの後処理
・データの索引付けとソート、およびデータ整合性の検証
●ウェアハウス・データのリフレッシュ
・変更データ取得のリフレッシュ計画の作成
・ユーザー要件および支援
・ロード枠の要件
・ロード枠の計画およびスケジューリング
・変更データをリフレッシュするための取得
・タイムスタンプ、データベース・トリガーおよびデータベース・ログ
・データへの変更の適用
・最終タスク
●マテリアライズド・ビュー
・パフォーマンス向上のためのサマリーの使用
・サマリー管理のためのマテリアライズド・ビューの使用
・マテリアライズド・ビューの種類
・構築モードとリフレッシュ・モード
・クエリー・リライト: 概要
・コストベースのクエリー・リライト・プロセス
・ディメンションおよび階層の使用
●メタデータ追跡の実施
・ウェアハウス・メタデータの定義
・メタデータのユーザーおよび種類
・メタデータの調査: ETLメタデータ
・メタデータの抽出、変換およびロード
・メタデータの目標と用途の定義
・ターゲット・メタデータ・ユーザーの識別とメタデータ・ツールおよび手法の選択
・複数のメタデータ・セットの統合
・メタデータへの変更の管理
●データ・ウェアハウス実装における考慮事項
・プロジェクト管理
・要件の指定または定義
・論理データ・モデル、多次元データ・モデルおよび物理データ・モデル
・データ・ウェアハウス・アーキテクチャ
・ETL、レポート作成およびセキュリティに関する考慮事項
・メタデータ管理
・変更管理の実装および後処理のテスト
・有効なリソースおよびホワイト・ペーパー

備考

※この研修コースの教材は、電子ファイル教材「eKit」で提供します。

関連するコース

開催予定日

本コースの開催日程については、お手数ですが、 お問合せフォーム からお問合せください。