Description
Au cours de cette formation les participants acquerront des connaissances permettant la mise en oeuvre, l'administration et la gestion des projets d'intégrations de données. Grâce à cette formation ils pourront suivre par la suite des formations plus avancée dans ces domaines (Data Quality Services).Pré-requis
- Connaissances des entrepôts de données et concepts ETL
- Des notions sur SQL et des modèles relationnels sont recommandées
Publics
- Consultants,
- Administrateurs,
- Chefs de projets,
- Développeurs,
- Architectes d'entrepôt de données
Objectifs
- Comprendre et maîtriser Data services 4
- Maîtriser les fonctions de mise en oeuvre, d'administration
Plan de formation
Architecture générale : rôle des composants de Data Services
- Description des rôles de Data Services
- Description de son architecture
- Définir les objets de Data Services
- Utiliser l’interface Data Services Designer
Etude de l’acquisition de données et de chaînes de processus
Création d’un travail de batch pour l’intégration de données
- Travailler avec des objets
- Créer un flux de données
- Utilisation de la transformation de requête
- Utilisation de tables cibles
- Exécution d’un travail
Recherche des erreurs dans les batchs lancés et dépannage
- Utiliser les descriptions et les annotations
- Valider et pister un travail
- Apprendre à utiliser View Data et le Débogueur Interactif
- Réaliser un audit sur des flux de données
Fonctions, variables et scripts
- Voir les fonctions préconçues
- Utiliser des fonctions dans des expressions
- Utiliser la fonction de Lookup
- Utiliser la fonction de décodage
- Utiliser des variables et des paramètres
- Utiliser le langage de script de Data Services
- Savoir écrire le script d’une fonction personnalisée
Utilisation des transformations de la plateforme
- Description des transformations de plateforme
- Utiliser la transformation Map Operation
- Utiliser la transformation Validation
- Utiliser la transformation Merge
- Utiliser la transformation Case
- Utiliser la transformation SQL
Interception et gestion des erreurs
Capture des changements de données
- Mettre à jour les données dans le temps
- Utiliser Change Data Capture (CDC) basé sur une source
- Utiliser Change Data Capture (CDC) basé sur une cible
Transformations via Data Integrator
- Description des transformations via Data Integrator
- Utiliser la transformation Pivot
- Utiliser la transformation par Hierarchy Flattening
- Description de l’optimisation des performances
- Utiliser la transformation par transfert de données
- Utiliser la transformation par XML Pipeline