MS_20467 Designing Self-Service Business Intelligence and Big Data Solutions

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1 Gold Learning Gold Business Intelligence Silver Data Plataform Designing Self-Service Business Intelligence and Big Data Solutions Por favor no imprimas este documento si no es necesario.

2 Introducción. Este curso dirigido por un instructor de cinco días enseña a los estudiantes cómo implementar autoservicio de Business Intelligence (BI) y Big Data soluciones de análisis de datos que utilizan la plataforma Microsoft. El curso analiza los fundamentos de autoservicio de BI, y describe cómo utilizar Microsoft SQL Server Reporting Services, Microsoft Excel, Microsoft SharePoint Server y Microsoft Office 365 Poder BI para crear modelos de datos e informes de autoservicio. El curso luego pasa a describir cómo utilizar Windows Azure HDInsight para realizar análisis de Big Data. Nota: Este curso está diseñado para los clientes que están interesados en aprender SQL Server 2012 o SQL Server Cubre las nuevas características de SQL Server 2014, sino también las capacidades importantes a través de la plataforma de datos SQL Server. Duración. 5 Días. Perfil. Los destinatarios principales de este curso es la base de datos e inteligencia empresarial (BI) los profesionales que estén familiarizados con los almacenes de datos y soluciones de BI empresariales construidas con tecnologías de SQL Server. Los analistas de datos experimentados que quieren aprender a utilizar las tecnologías de Microsoft para el análisis de auto-servicio y la presentación de informes también se beneficiarán de asistir a este curso. Al finalizar. Después de completar este curso, los estudiantes serán capaces de: Describir las características y beneficios de autoservicio de BI clave. Utilice SQL Server Reporting Services para implementar una solución de informes de autoservicio. Utilice PowerPivot en Microsoft Excel para crear modelos de datos analíticos. Utilice Poder consulta en Microsoft Excel para importar datos en un modelo de datos. Utilice Vista inteligente en Microsoft Excel para crear visualizaciones de datos interactivas. Utilice Poder Mapa en Microsoft Excel para crear visualizaciones de datos geográficos. Utilice Microsoft SharePoint Server para implementar soluciones de BI de autoservicio de colaboración. Encontrar y utilizar datos públicos en el mercado de Windows Azure. Utilice Microsoft Office 365 Poder BI para implementar soluciones de BI de autoservicio basados en la nube. Suministro y el uso de un clúster de Windows Azure HDInsight para el análisis de Big Data. Uso Pig y Hive para analizar grandes volúmenes de datos en Windows Azure HDInsight. Diseñar e implementar procesos de Big Data para apoyar autoservicio de BI. Requisitos previos. Además de su experiencia profesional, los estudiantes ya deben tener los siguientes conocimientos: El conocimiento de almacenamiento de datos y los principios de modelado de datos. La familiaridad con Microsoft Excel y Microsoft SharePoint Server El manual de este curso está en Inglés. Para obtener el mayor beneficio de este curso, los alumnos deben tener un buen conocimiento de este idioma y cumplir todos los requisitos previos. Pag. 1

3 Examen. El examen por requerimiento es el Material del curso y software. El kit del estudiante incluye un libro de trabajo comprensivo y otros materiales necesarios para esta clase. Temario Módulo 1: Introducción a la Auto-Servicio de Inteligencia de Negocios Este módulo introduce BI de autoservicio. La ampliación de Enterprise BI Microsoft autoservicio de BI y Big Data Technologies Laboratorios: Explorando una solución empresarial de BI Visualización de informes Análisis de datos en un modelo de datos Analizando datos de múltiples fuentes Describir las formas en que una solución de BI empresarial se puede ampliar. Identificar las tecnologías de Microsoft para BI de autoservicio y análisis de Big Data. Módulo 2: Auto-Servicio de Información En este módulo se describe cómo utilizar el Generador de informes como una herramienta de auto-servicio de Microsoft SQL Server Reporting Services de creación de informes. Introducción al autoservicio de informes Fuentes y conjuntos de datos compartidos de datos Piezas de informe Laboratorios: Implementación de autoservicio Reporting Utilizando el Generador de informes La simplificación de acceso a datos para empresas usuarias El uso de piezas de informe Auto-servicio de Soporte de informes con el Generador de informes. Crear fuentes de datos compartidos y conjuntos de datos para escenarios de informes de autoservicio. Utilice elementos de informe como elementos de informe reutilizables. Módulo 3: Self-Service Data Modeling con PowerPivot. En este módulo se describe cómo utilizar PowerPivot en Microsoft Excel para crear modelos de datos de autoservicio para el análisis. Pag. 2

4 La creación de modelos de datos en Excel con PowerPivot Utilizando DAX en un modelo de datos de PowerPivot Laboratorios: Self-Service Data Modeling con PowerPivot Creación de un modelo de datos con PowerPivot Mejora de un modelo de datos La extensión de un modelo de datos Utilice PowerPivot para crear modelos de datos tabulares en Excel. Mejorar los modelos de datos con expresiones DAX personalizados. Módulo 4: Importación de datos con Power consulta. Esta lección describe cómo utilizar la energía de consultas en Microsoft Excel para encontrar e importar datos. Introducción a la alimentación de consulta Uso de la alimentación de consultas para importación de datos Laboratorios: Uso de la alimentación de consulta Importación de datos con Power consulta La fusión de Consultas Adición de una consulta a un modelo de datos Enable Power consulta y lo utilizan para buscar datos en línea El uso de energía de consultas para importar datos de múltiples fuentes de datos en un modelo de datos de Excel Módulo 5: Visualización de datos con Power View en Microsoft Excel En este módulo se describe cómo utilizar la energía Ver en Microsoft Excel para crear visualizaciones de datos interactivas. Introducción a la opinión de la energía La creación de visualizaciones de datos dinámico Laboratorios: Visualización de datos con Power View El uso de Power View Describir las características de Vista de alimentación Utilice Vista inteligente para crear visualizaciones de datos interactivas en Excel Módulo 6: Visualización de Datos Geográficos con Power Map Este módulo describe cómo utilizar la energía Map en Microsoft Excel para crear visualizaciones de datos geográficos. Pag. 3

5 Introducción al Poder Mapa Utilizar la Energía Mapa Laboratorios: Visualización de Datos Geográficos con Power Map La creación de un Poder Mapa del recorrido La visualización de datos a través del tiempo Describir las características y escenarios de uso del Poder Mapa Utilice Poder mapa para crear visualizaciones de datos geográficos Módulo 7: BI de colaboración con Microsoft SharePoint Server En este módulo se describe cómo utilizar Microsoft SharePoint Server en un entorno empresarial para permitir a los usuarios compartir libros PowerPivot y Power View informa. Intercambio de libros PowerPivot Gestión de Servicios de PowerPivot en SharePoint Server El uso de Power View en SharePoint Server Laboratorios: Uso de SharePoint Server para BI Colaboración Compartir un libro de PowerPivot Gestión de actualización de datos PowerPivot El uso de Power View en SharePoint Server Comparte un libros de PowerPivot en SharePoint Server Administrar servicios de PowerPivot en SharePoint Server Utilice Vista inteligente para crear visualizaciones de datos interactivas en SharePoint Server Módulo 8: El mercado de Windows Azure datos del mercado En este módulo se describe cómo encontrar y utilizar conjuntos de datos en el mercado de Windows Azure. Introducción al mercado de Windows Azure Uso de Windows Azure Data mercado en Microsoft Excel Laboratorios: Uso de la del mercado de Windows Azure Encontrar datos en el mercado de Windows Azure Uso de Windows Azure Data mercado en Excel Buscar datos en el mercado de Windows Azure Importar datos de Windows Azure Marketplace en Microsoft Excel Módulo 9: Colaboración nube con poder de BI para Microsoft Office 365 Pag. 4

6 Este módulo introduce Poder BI para Microsoft Office 365, y describe cómo utilizarlo para, autoservicio de colaboración basada en la nube de BI. Introducción a la BI de alimentación Naturales consultas lingüísticas en Q & A Compartiendo Consultas La gestión de pasarelas de datos Laboratorios: Uso de la alimentación BI Aprovisionamiento de energía BI Visualización de informes y consulta de datos en BI Poder Compartiendo Consultas Cloud-Habilitación de un origen de datos Examinar los informes en un sitio de alimentación BI Utilice Q & A para consultar datos en un sitio de alimentación BI Compartir Poder de consultas Las consultas con otros usuarios de la organización Publicar las fuentes de datos de correo locales a la nube Módulo 10: Introducción al Big Data y Windows Azure HDInsight Este módulo introduce conceptos Big Data y describe las características clave de Windows Azure HDInsight. Introducción al Big Data Windows Azure HDInsight Laboratorios: Uso de Windows Azure HDInsight El aprovisionamiento de un clúster de Windows Azure HDInsight Procesamiento de Datos con HDInsight Analizando los grandes datos en Microsoft Excel Describir las características clave de Big Data. Usar Windows Azure HDInsight para procesar Mapa / Reducir empleos Módulo 11: Procesando Big Data con cerdo y Colmena Este módulo introduce Cerdo y Colmena, y describe cómo puede utilizarlos para procesar grandes volúmenes de datos en Windows Azure HDInsight. Procesamiento Big Data con Pig Procesamiento Big Data con Colmena Laboratorios: Procesando Big Data con cerdo y Colmena Procesamiento Big Data con Pig Procesamiento Big Data con Colmena Pag. 5

7 Utilice cerdo para procesar grandes volúmenes de datos Utilice Hive para procesar grandes volúmenes de datos Módulo 12: Implementación de Soluciones de Procesamiento de Big Data con Windows Azure HDInsight Este módulo presenta los principales tecnologías de Windows Azure HDInsight que le permiten diseñar e implementar soluciones automatizadas y repetibles Big Data de procesamiento que apoyan autoservicio de BI. Automatización de tareas de procesamiento de Big Data La integración de Windows Azure HDInsight con datos de la empresa Laboratorios: Creación de una solución de Big Data Utilizando HCatalog a Lugares Resumen Almacenamiento Utilizando Oozie para coordinar un flujo de trabajo Utilizando Sqoop para exportar datos Diseñar e implementar una solución de procesamiento de grandes volúmenes de datos automatizado Integrar Windows Azure HDInsight con BI de autoservicio Soluciones Por favor no imprimas este documento si no es necesario.

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