İster kurumlar ve ilişkiler olarak veri gereksinimlerini belirleyen bir iş verileri modelleyicisi isterseniz de tablolar, sütunlar ve dizinlerle daha fazla ilgili olan bir fiziksel veri modelleyicisi olun, zor olanın görünenin altında yatan kısım olduğunu bilirsiniz. Gerek mantıksal gerekse de teknik olsun her bir veri tasarımı ölçeklenebilirlik, uyarlanabilirlik, performans, eski sistemler ve paket veritabanları gibi bir veya daha fazla sayıdaki kompleks hususun getirdiği zorluklarla karşılaşmaktadır. Her bir veri modeli de kendi sorularını beraberinde getirmektedir. Gelişmiş modelleme teknikleri ise bu soruların birçoğuna cevap sunmaktadır. Bu eğitim, veri modellemesi uygulayıcılarının karşı karşıya olduğu farklı durumları keşfetmekte ve uygun veri modellerinin geliştirilmesine yardımcı olacak bilgi ve teknikleri sunmaktadır.
Daha fazla +
Önkoşullar
Herhangi bir ön koşul yoktur.
Daha fazla +
Kimler Katılmalı
Pratik deneyimi olan veri modelleyicileri; veri mimarları; veritabanı geliştiriciler
Daha fazla +
Outline
Module 1: Data Modeling Concepts
- Enterprise Architecture
- Definition
- Zachman Framework Overview
- Data Modeling Framework for BI
- Levels of Data Models – Enterprise Perspective
- Levels of Data Models – Project Perspective
- The Open Group Architecture Framework
- Control Objectives for Information Technology
- Frameworks – Discussion
- Higher Normal Forms
- Boyce-Codd Normal Form
- Fourth Normal Form
- Fifth Normal Form
- Anchor Modeling
- Data Vault Modeling
- Specialization and Generalization
- Roles and Classifications
- Considerations
- Party
- Presentation
Module 2: Business Data Model Development
- Business Data Model Development Approaches
- Top-Down
- Bottom-Up
- Generic Models
- Limited Depth Models
- Data Modeling Roles
- Functions, Traits, and Challenges
- Business Data Model Application
- Basis for System Data Model
- Transformation and Integration Foundation
- Package Selection
- Business Communications
- Data Profiling
- Data Governance
- Data Governance
- Definition
- Quality Improvement
- Real-Time Implications
- Metadata Management
- Information Subject Area
- Big Data
- Big Data Challenges
Module 3: System and Physical Data Model Development
- Data Modeling Roles
- Functions, Traits, and Challenges
- Globalization / Localization
- Information Needs
- Currencies
- Time Zones
- Languages
- Non-Relational Data Structures
- Columnar Databases
- In-Memory Databases
- XML Structures
- Key Value Pairs
- Business Analytics
- Definition
- Schema on Read
- Modeling Process
Module 4: Additional Concepts
- Recursive Relationships
- Normalized Approach
- Dimensional Approach
- Cloud
- Complementary Models
- State Transition Model
- Function Models
- Process Models
- Model Management
- Model Management
- Model Validation and Testing
- Model Synchronization
- Tool Exploitation
- Data Modeling Tools
- Repositories
Module 5: Summary and Conclusions
- Summary of Key Points
- Appendix A: Bibliography and References
- Appendix B: Exercises
- Exercise 1: Normalization to Higher Normal Forms
- Exercise 2: Party Modeling
- Exercise 3: Financial Institution Model
- Exercise 4: Model Application for Data Profiling
- Exercise 5: Application System Model Development
- Exercise 6: Model Evaluation
Daha fazla +
M. T. - Analist
Turkcell
Teşekkürler, çok faydalı bir eğitim oldu.
E. A. Ö. - Developer
Turkcell
Eğitimi 5 yıldız olarak puanladı.
E. K. - Data Analyst
Turkcell
Eğitimi 5 yıldız olarak puanladı.
B. C. - analist
Turkcell
Eğitimi 5 yıldız olarak puanladı.
G. O. - Data Analyst
Turkcell
Eğitimi 5 yıldız olarak puanladı.
S. E. U. - Architect and Expert Analyst
Turkcell
Eğitimi 5 yıldız olarak puanladı.