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课程大纲

模块1:现代数据仓库与商业智能基础:

  • 数据仓库(DW)与商业智能(BI)的演变
  • 云原生数据仓库(Azure Synapse Analytics, Azure SQL数据仓库)
  • 现代数据仓库架构(Lambda架构, Kappa架构)
  • 数据建模概念(星型模式, 雪花模式)
  • 数据仓库方法简介(简要概述)
  • 关键BI概念:ETL/ELT, OLAP, OLAP, DWH, 数据治理
  • 微软BI技术栈概述:SQL Server(T-SQL, SSIS, SSAS, SSRS), Azure Synapse Analytics, Azure Analysis Services, Azure Data Factory, Power BI

模块2:使用SQL Server Integration Services(SSIS)进行现代ETL/ELT

  • SSIS核心组件(集成服务, 连接管理器, 数据流, 控制流)
  • 现代数据访问(ADO.NET, OLE DB, ODBC, Python脚本任务)
  • 云集成(从/向Azure Blob存储, Azure SQL数据库/数据仓库, Azure Data Lake Storage Gen2加载/卸载数据)
  • 数据转换技术(派生列, 查找转换, 聚合转换, 条件拆分, 脚本组件)
  • 在SSIS中处理大数据(与Azure Databricks集成, PolyBase)
  • SSIS中的错误处理、日志记录和调试
  • 部署与调度(SQL代理, Azure自动化Runbooks)

模块3:使用SQL Server Analysis Services(SSAS - 表格模型)构建分析模型

  • 表格模型简介(与多维模型对比)
  • DAX(数据分析表达式)语言基础(上下文, 计算, 聚合)
  • 模型设计:关系, 层次结构, 视角, 角色, 安全性
  • 在DAX中使用时间智能函数
  • 管理与部署表格模型(BIML, SSDT)
  • 性能调优SSAS表格模型

模块4:使用Azure Analysis Services(AAS)进行云分析

  • Azure Analysis Services(AAS)简介
  • AAS部署选项(PaaS - Azure App Service计划, 专用计算实例)
  • 连接Azure数据库(Azure Synapse Analytics, Azure SQL数据库, Azure Analysis Services)
  • 在Azure中创建模型(使用Azure Purview或Azure Analysis Services Studio)
  • AAS的扩展与高可用性
  • AAS中的安全性(基于角色的安全性)

模块5:使用T-SQL和DAX查询与分析数据

  • 用于数据分析的高级T-SQL(CTEs, 窗口函数, PIVOT/UNPIVOT, MERGE)
  • 深入DAX(行上下文与筛选上下文, 迭代器, 时间智能, KPI, 问答)
  • 结合T-SQL和DAX(PolyBase查询, 链接服务器)
  • 使用AI增强分析(Azure Synapse Analytics机器学习服务)

模块6:数据发现与可视化

  • Power BI简介(连接数据源, 查询编辑器)
  • 创建有效的可视化(图表, 图形, 地图)
  • Power BI中的DAX(计算列, 度量值)
  • Power BI中的报表设计与格式化
  • Azure Synapse Studio用于BI的简介

模块7:课程复习、高级概念与动手实验

  • 高级数据转换模式(缓慢变化维度, 类型1/2)
  • 数据质量服务(DQS)集成(概述)
  • 性能优化与故障排除(查询存储, 执行计划)
  • 扩展BI功能(Power Query, Power Automate)
  • 涵盖端到端BI场景的动手实验(ETL, 模型构建, 报表)

要求

具备Windows知识,SQL和关系数据库的基础知识。

 14 小时

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