1. Thời lượng: 24 hours

2. Tổng quan khóa học

Trong khóa học này, học viên sẽ được tiếp cận các vấn đề về việc lên kế hoạch, thiết kế, xây dựng và duy trì thành công kho dữ liệu. Học viên sẽ nắm được tại sao kho dữ liệu là một giải pháp hỗ trợ mang tính quyết định cao trong môi trường doanh nghiệp ngày nay. Trong suốt khóa học, học viên sẽ được nghiên cứu công nghệ quản lý dữ liệu và phương pháp tiếp cận của Oracle để thực hiện quản lý một kho dữ liệu thành công bằng cách xác định kho dữ liệu và các công nghệ cũng như các công cụ kinh doanh ( DW và BI) được cung cấp bởi Oracle.

Học viên được cung cấp các công cụ cho người xây dựng cơ sở dữ liệu Oracle qua viewlets. Họ xác định các tính năng của cơ sở dữ liệu Oracle10g, cũng như hỗ trợ việc triển khai và quản lý kho dữ liệu lớn. Học viên cũng sẽ có một tập hợp các mẫu quản lý kho dữ liệu lớn (các tài liệu như kế hoạch quản lý dự án, mô hình dữ liệu, vv.), Họ phân tích các trường hợp thực tế đã có và trả lời các câu hỏi có liên quan. Ngoài ra, học viên cũng sẽ được hướng dẫn thực hành về quản lý và phân tích dữ liệu (AWM) và sử dụng Warehouse Builder; Workspace Manager (AWM) và Oracle Warehouse Builder.

3. Đối tượng tham gia khóa học
-          Các cán bộ Quản trị, nghiên cứu, phát triển Oracle Data Warehouse

4. Điều kiện tham gia khóa học
Để thành công trong khóa học, học viên cần :
-     Có kiến thức cơ bản về hệ quản trị Cơ sở dữ liệu

5. Mục tiêu khóa học
Sau khi hoàn tất khóa học,học viên đạt được các kỹ năng:
-     Xác định các thuật ngữ và giải thích các khái niệm cơ bản của kho dữ liệu.
-     Xác định công nghệ và các công cụ từ Oracle để thực hiện một kho dữ liệu thành công.
-     Xác định việc hỗ trợ, mục đích và mục tiêu cuối cùng của một kho dữ liệu.
-     Mô tả các OLAP và kỹ thuật khai thác các công cụ trong một kho dữ liệu.
-     Làm quen và phát triển các công nghệ khác nhau để thực hiện một kho dữ liệu.
-     Giải thích việc thực hiện các vấn đề tổ chức xung quanh một dự án kho dữ liệu bằng cách tiến hành một trường hợp nghiên cứu thực tế.

6. Chứng chỉ
Sau khi hoàn tất khóa học, học viên sẽ :
-     Nhận chứng chỉ hoàn tất khóa học do VietPace cấp.
-     Có đủ kiến thức và kỹ năng để tham gia kỳ thi lấy chứng chỉ OCA-DBA10g, mã môn thi là 1Z0-042

7. Nội dung khóa học

• Data Warehousing and Business Intelligence
  Understanding the evolution of data warehouses from MIS
  Describing the differences between OLTP and OLAP
  Identifying the business drivers for data warehouses
  Identifying the role of business intelligence in today’s market
  Recognizing the tools and technology from Oracle
  Identifying the components of Oracle E-business Intelligence

• Defining Data Warehouse Concepts and Terminolog
  Identifying a common, broadly accepted definition of a data warehouse
  Describing the differences between dependent and independent data marts
  Identifying some of the main warehouse development approaches
  Recognizing some of the operational properties and common terminology of a data warehouse
  Exploring the case study introduced

• Business, Logical, and Dimensional Modeling
  Describing the data warehouse modeling issues
  Identifying the data structures for data warehouses
  Defining business and logical models
  Defining dimensional model

• Physical Modeling: Sizing, Storage, Performance, and Security Considerations
  Describing how to translate the dimensional model to physical model
  Explaining data warehouse sizing techniques and test load sampling
  Describing data warehouse partitioning methods
  Understanding indexing types and strategies
  Explaining parallelism in data warehouse operations
  Explaining the importance of security in data warehouses
  Identifying the tools and technologies provided by Oracle

• The ETL Process: Extracting Data
  Outlining the ETL (Extraction, Transformation, and Loading) processes for building a data warehouse
  Identifying ETL tasks, importance, and cost
  Explaining how to examine data sources
  Identifying extraction techniques and methods
  Identifying analysis issues and design options for extraction processes
  Listing the selection criteria for the ETL tools
  Describing Oracle’s solution for ETL process

• The ETL Process: Transforming Data
  Defining transformation
  Identifying possible staging models
  Identifying data anomalies and eliminate them
  Describing the importance of data quality
  Describing techniques for transforming data
  Listing Oracle’s features and tools that can be used to transform data

• The ETL Process: Loading Data
  Explaining key concepts in loading warehouse data
  Outlining how to build the loading process for the initial load
  Identifying loading techniques
  Describing the loading techniques provided by Oracle
  Identifying the tasks that take place after data is loaded
  Explaining the issues involved in designing the transportation, loading, and scheduling processes

• Refreshing Warehouse Data
  Describing methods for capturing changed data
  Explaining techniques for applying the changes
  Describing the Change Data Capture mechanism and refresh mechanisms supported in Oracle10g
  Describing the techniques for purging and archiving data and outlining techniques supported by Oracle
  Outlining the final tasks, such as publishing the data, controlling access, and automating processes

• Summary Management
  Discussing summary management and Oracle implementation of summaries
  Describing materialized views
  Identifying the types, build modes, and refresh methods for materialized views
  Explaining the query rewrite mechanism in Oracle
  Describing the significance of Oracle dimensions

• Leaving Metadata Trail
  Defining warehouse metadata, its types, and its role in a warehouse environment
  Developing a metadata strategy
  Outlining the Common Warehouse Meta-model (CWM)
  Describing Oracle Warehouse Builder’s compliance with OMG-CWM)

• OLAP and Data Mining
  Defining Online Analytical Processing
  Comparing ROLAP and MOLAP
  Describing the benefits of OLAP and RDBMS integration
  Describing the benefits of OLAP for end users and IT
  Define data mining
  Describe the tools and technology from Oracle for OLAP and data mining

• Data Warehouse Implementation Considerations
  Describing the project management plan
  Specifying the requirements for the implementation
  Describing the metadata repository, technical architecture and other considerations
  Describing post implementation change management considerations