Azerbaycan TDWI Data Integration Principles and Practices: Creating Information Unity from Data Disparity Eğitimi

Günümüzün işletme yöneticileri ağırlıkla veri analizine ve karar hızı bilgilerine bağımlı hale gelerek veri entegrasyonunun önemini arttırmaktadır. Aynı zamanda verilerin entegre edilmesi çalışmaları da gittikçe karmaşık bir hale gelmektedir. Yapılandırılmış kurumsal verilere yönelik çıkarım, dönüştürme ve yükleme (ETL) entegrasyonunun basit süreçleri artık ihtiyaçları karşılayamıyor. Yapılandırılmamış veriler, büyük veriler, departman verileri, son kullanıcı verileri ve harici verilerin tümü, eski veri entegrasyonu modellerini zorluyor. Günümüzün veri entegrasyonu zorluklarının üstesinden gelebilmek içinse veri entegrasyonu stratejisi ve mimarisine ihtiyaç var.

Siz de güvenilir ve uyarlanabilir veri entegrasyonu sistemlerini oluşturmaya ve önce strateji, ardından mimari ve sonrasında da entegrasyon sistemleri ve teknolojiden oluşan yolu takip ederek veri entegrasyonu teknolojilerindeki en son yeniliklerden faydalanmaya hazır olun.

Bu eğitime iş zekası, MDM ve veri ambarı program ve proje yöneticileri, veri entegrasyonu mimarları, tasarımcıları ve geliştiricileri veri ve teknoloji mimarları katılabilir.

• Bu eğitimde;
• Veri entegrasyonu stratejisinin rolü, amacı ve sorunları
• Yapılandırılmamış verilerin entegrasyon stratejisine, mimarisine ve sistemlerine nasıl uygulanabileceği
• Büyük miktarlardaki veri zorluklarının üstesinden gelebilmek için entegrasyon mimarisi ve düzenleri nasıl kullanılır
• Kurumsal, departman ve yerel veriler için mimari ve düzenler nasıl uygulanır
• ETL, bağımsız, servis odaklı ve sanallaştırılmış yöntemler dahil olmak üzere çeşitli veri entegrasyonu yöntemleri nasıl seçilir, birbiriyle karıştırılıp eşleştirilebilir ve uygulanabilir
• Veri entegrasyonu ihtiyaçlarını toplama ve yönetme teknikleri
• Strateji, mimari, sistem geliştirme ve operasyondan oluşan veri entegrasyonu yaşam döngüsü boyunca başarıya ulaşmanın teknikleri ve ipuçları

Module 1 - Data Integration Strategy

• What Is Data Integration Strategy?
  • Strategy Defined
  • Data Integration Strategy Defined
• Elements of Data Integration Strategy
  • Data Consumers and Data Sources
  • Data Integration Processes
  • Data Stores
  • Access and Navigation
  • Control Objectives
  • The Big Picture
• Creating Data Integration Strategy
  • Goals and States
  • Analysis
• Applied Data Integration Strategy
  • Planning and Projects
  • Data Governance

Module 2 - Data Integration Architecture

• What Is Data Integration Architecture?
  • Architecture Defined
  • Data Integration Architecture Defined
• Integration Patterns
  • Methods of Information Sharing
  • Shared Databases and Replication
  • Gateways and Portals
  • Entity Aggregation
  • Data Services
  • Data Services & Messaging
  • Publish and Subscribe, File Transfer
  • Virtualization
  • Virtualization and Federation
• Architecture Concepts and Components
  • Constructs in Data Integration Architecture
  • Reference Architecture

Module 3 - Creating Data Integration Architecture

• Data Sources
  • Source Systems
  • Structural Variations
  • Source Data Locations and Technologies
• Data Flow
  • Data Acquisition
  • TDWI Data Integration Principles and Practices: Creating Information Unity from
  • Data Disparity
  • Data Integration Functions
  • Data Stores
  • Data Integration Methods
  • Data Delivery
  • Metadata Flow
• Data Consumers
  • People
  • Applications
  • Requirements
• Architecture Design and Definition
  • Define the End Points
  • Structure the Middle
  • Define Data Access
  • Architecture Validation
• Data Integration Approaches
  • Many Types and Levels of Integration
  • ETL/ELT
  • Streaming
  • o Virtualization
  • Federation
  • Big Data Integration
  • Self-Service Integration
  • Cloud Integration
  • Hybrid Integration

Module 4 - Using Data Integration Architecture

• Systems and Data Integration Architecture
  • Existing Systems
  • New Systems
• Development and Data Integration Architecture
  • Requirements Analysis
  • Design and Construction
  • Testing
• Management and Data Integration Architecture
  • Management and Governance
  • Change Management
  • Support and Operations
• Next Steps
  • What Will You Do Next?