OracleBI構(gòu)建與實(shí)施培訓(xùn)班

時(shí)間

內(nèi) 容

第一天
上午
數(shù)據(jù)倉庫和BI的概念

數(shù)據(jù)倉庫和BI

Ø BI的演化
Ø 早期的管理信息系統(tǒng)
Ø 從操作系統(tǒng)中分析數(shù)據(jù)
Ø 為什么OLTP不適合分析報(bào)表
Ø 一般數(shù)據(jù)抽取技術(shù)所面臨的問題
Ø 數(shù)據(jù)倉庫和BI的關(guān)系

Ø 數(shù)據(jù)倉庫處理環(huán)境的優(yōu)勢(shì)
Ø BI的定義和用途
Ø 數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)因素
Ø BI的要求
Ø 多版本非集成環(huán)境的問題
Ø Oracle的BI工具

第一天
下午
數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)和實(shí)施

數(shù)據(jù)倉庫的概念和實(shí)施方法

Ø 數(shù)據(jù)倉庫的定義
Ø 數(shù)據(jù)倉庫的四大屬性
Ø 數(shù)據(jù)倉庫和OLAP的特點(diǎn)
Ø 企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)
Ø 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的區(qū)別
Ø 典型數(shù)據(jù)倉庫的組件

Ø 數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)途徑
Ø 自頂向下方法
Ø 自底向上方法
Ø 增量方法
Ø 數(shù)據(jù)倉庫處理組件
Ø 數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)階段

第二天
上午
數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)和實(shí)施(續(xù))

業(yè)務(wù)模型邏輯模型維模型

Ø 數(shù)據(jù)倉庫模型面臨的主要問題
Ø 數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Ø 星型模式
Ø 雪花模式
Ø 數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)階段
Ø 定義業(yè)務(wù)模型
Ø 執(zhí)行策略分析
Ø 使用業(yè)務(wù)處理矩陣分析業(yè)務(wù)模型
Ø 識(shí)別業(yè)務(wù)測(cè)量指標(biāo)和維
Ø 定義顆粒度
Ø 定義業(yè)務(wù)定義和規(guī)則
Ø 編制元數(shù)據(jù)

Ø 業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)元素
Ø 定義邏輯模型
Ø 定義維模型
Ø 星型維模式
Ø 星型維模式優(yōu)點(diǎn)
Ø 實(shí)事表的特征
Ø 識(shí)別基本測(cè)量指標(biāo)和驅(qū)動(dòng)測(cè)量指標(biāo)
Ø 維表特點(diǎn)
Ø 緩慢變化維
Ø 數(shù)據(jù)庫鍵類型
Ø 定義維的層次
Ø 數(shù)據(jù)鉆取

物理模型

Ø 定義物理模型
Ø 轉(zhuǎn)換維模型到物理模型
Ø 物理模型架構(gòu)要求
Ø 硬件要求
Ø 存儲(chǔ)和性能考量
Ø 評(píng)估數(shù)據(jù)庫容量

Ø 數(shù)據(jù)分區(qū)考量
Ø 索引技術(shù)
Ø 星型查詢優(yōu)化
Ø 并行數(shù)據(jù)處理
Ø 使用聚合技術(shù)
Ø 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫的安全性

第二天
下午
ETL過程設(shè)計(jì)和實(shí)施

ETL過程--抽取數(shù)據(jù)

ETL過程--轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)

Ø ETL過程
Ø ETL任務(wù)重要性和開銷
Ø ETL中的數(shù)據(jù)源
Ø Oracle數(shù)據(jù)抽取技術(shù)
Ø Oracle改變數(shù)據(jù)捕獲
Ø 設(shè)計(jì)抽取過程
Ø 維護(hù)抽取元數(shù)據(jù)
Ø 可能的ETL失敗
Ø 維護(hù)ETL質(zhì)量
Ø Oracle支持的ETL功能
Ø Oracle ETL解決方案

Ø 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換平臺(tái)選擇
Ø 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
Ø 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換日�；顒�(dòng)
Ø 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換常見問題和解決方案
Ø 多鍵問題
Ø 多標(biāo)準(zhǔn)問題
Ø 多文件問題
Ø 缺失值問題
Ø 重復(fù)值問題
Ø 元素名稱問題
Ø 元素意義問題
Ø 輸入格式問題
Ø 參照完整性問題

Ø 名字地址問題
Ø 數(shù)據(jù)質(zhì)量
Ø 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)
Ø 合并數(shù)據(jù)
Ø 增加時(shí)間戳
Ø 增加鍵
Ø 聚合數(shù)據(jù)
Ø 維護(hù)轉(zhuǎn)換元數(shù)據(jù)
Ø 轉(zhuǎn)換時(shí)間和地點(diǎn)規(guī)劃
Ø 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換跟蹤和監(jiān)控
Ø Oracle轉(zhuǎn)換工具選擇

ETL過程--數(shù)據(jù)裝載

Ø 裝載數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫
Ø Oracle可傳輸表空間技術(shù)
Ø 初始裝載和刷新
Ø 數(shù)據(jù)刷新方法
Ø 建立裝載過程

Ø 數(shù)據(jù)顆粒度
Ø Oracle數(shù)據(jù)裝載技術(shù)
Ø Oracle數(shù)據(jù)裝載技術(shù)考量因素
Ø 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)載后的任務(wù)

第三天
上午
聚合設(shè)計(jì)和實(shí)施

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)刷新

Oracle BI匯總管理

Ø 為捕獲改變數(shù)據(jù)開發(fā)刷新策略
Ø 調(diào)查用戶刷新要求
Ø 定義刷新時(shí)間窗
Ø 規(guī)劃裝載窗口
Ø 安排裝載窗口計(jì)劃任務(wù)
Ø 改變數(shù)據(jù)捕獲的方法
Ø 捕獲改變數(shù)據(jù)方法選擇
Ø Oracle數(shù)據(jù)庫的刷新機(jī)制
Ø 應(yīng)用改變數(shù)據(jù)的幾種技術(shù)
Ø Oracle裁剪和歸檔歷史數(shù)的方法
Ø 發(fā)布數(shù)據(jù)

Ø 提高BI響應(yīng)時(shí)間的方法有哪些？
Ø 為什么需要聚合表
Ø 聚合導(dǎo)航的方法有哪些？
Ø 管理數(shù)據(jù)倉庫的歷史聚合數(shù)據(jù)
Ø Oracle的聚合管理方法
Ø Oracle的聚合導(dǎo)航技術(shù)
Ø Oracle的查詢重寫機(jī)制
Ø 為什么維是重要的
Ø 用維來實(shí)現(xiàn)聚合導(dǎo)航

第三天
上午
元數(shù)據(jù)管理

元數(shù)據(jù)管理

Ø 數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)定義
Ø 使用元數(shù)據(jù)的最終用戶有哪些？
Ø 數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)類型
Ø 開發(fā)元數(shù)據(jù)策略
Ø 定義元數(shù)據(jù)目標(biāo)
Ø 選擇元數(shù)據(jù)的技術(shù)

Ø 元數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置
Ø 管理元數(shù)據(jù)
Ø 元數(shù)據(jù)的集成
Ø 管理元數(shù)據(jù)的變化
Ø 增加元數(shù)據(jù)的方法
Ø CWM元數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)
Ø OWB與OMG-CWM數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)

第三天
下午
MOLAP在ORACLE中的實(shí)現(xiàn)

OLAP的概念

Ø 什么是OLAP?
Ø 典型的業(yè)務(wù)問題
Ø OLAP查詢的例子
Ø ROLAP和MOLAP的比較
Ø 多維邏輯模型
Ø 測(cè)量指標(biāo)
Ø 測(cè)量指標(biāo)的類型
Ø 在報(bào)表中測(cè)量指標(biāo)的例子
Ø 緯度
Ø 在報(bào)表中維度的例子
Ø 共享維度
Ø 層次的概念

Ø 層次的例子
Ø 級(jí)別的概念
Ø 層次的類型
Ø 屬性的概念
Ø 屬性和級(jí)別的例子
Ø 緯度邏輯模型的例子
Ø OLAP的歷史表示
Ø 部署一個(gè)獨(dú)立的多維數(shù)據(jù)庫
Ø 在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中實(shí)現(xiàn)維模式
Ø 在Oracle中管理多維模式
Ø 多維模式的查詢性能
Ø 多維模式準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的時(shí)間

理解Oracle OLAP技術(shù)

Ø Oracle OLAP體系架構(gòu)
Ø Oracle OLAP的組件
Ø 分析工作區(qū)的查詢處理
Ø Oracle BI的電子表格插件
Ø Oracle BI Discoverer
Ø Oracle BI Beans

Ø Oracle BI Reports
Ø Oracle Application Express
Ø 構(gòu)建分析工作區(qū)的工具
Ø Analytic Workspace Manager
Ø 使用AWM構(gòu)建分析工作區(qū)

構(gòu)建分析工作區(qū)

高級(jí)維設(shè)計(jì)和立方體處理技術(shù)

Ø 構(gòu)建分析工作區(qū)邏輯模型的例子
Ø Oracle OLAP中的立方體
Ø 開始AWM
Ø 創(chuàng)建分析工作區(qū)
Ø 分析工作區(qū)的權(quán)限管理
Ø 分析工作區(qū)的多語言支持
Ø 在分析工作區(qū)中創(chuàng)建維
Ø 在分析工作區(qū)中創(chuàng)建級(jí)別
Ø 在分析工作區(qū)中創(chuàng)建層次
Ø 在分析工作區(qū)中的屬性
Ø 映射維表到維、顯示映射選項(xiàng)
Ø 裝載維數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)查看器
Ø 使用模版、配置模版源
Ø 使用模版創(chuàng)建維、創(chuàng)建立方體
Ø 創(chuàng)建測(cè)量、映射實(shí)事表到測(cè)量
Ø 裝載實(shí)事表到立方體
Ø 顯示測(cè)量

Ø 向多維邏輯模型增加維測(cè)量和立方體
Ø 向多維邏輯模型增加維和層次
Ø 向多維邏輯模型增加屬性
Ø 生成代理鍵
Ø 創(chuàng)建用戶屬性
Ø 高級(jí)立方體設(shè)置
Ø 稀疏維
Ø 壓縮立方體
Ø 分區(qū)立方體
Ø 匯總方法
Ø 理解匯總
Ø 匯總操作選項(xiàng)
Ø 匯總策略
Ø 運(yùn)行時(shí)緩存
Ø 在壓縮立方體中的測(cè)量
Ø 匯總和多層
Ø 刷新數(shù)據(jù)

創(chuàng)建計(jì)算測(cè)量

使用Oracle BI電子表格插件查詢數(shù)據(jù)

Ø 計(jì)算測(cè)量的特征
Ø 計(jì)算測(cè)量和繼承維
Ø 創(chuàng)建一個(gè)計(jì)算測(cè)量
Ø AWM中的測(cè)量模版
Ø 創(chuàng)建共享測(cè)量
Ø 共享測(cè)量的例子
Ø 從計(jì)算中創(chuàng)建百分比差異
Ø 創(chuàng)建移動(dòng)平均計(jì)算
Ø 修改計(jì)算測(cè)量
Ø 使用測(cè)量文件夾

Ø 使用Oracle BI電子表格插件
Ø 連接Oracle OLAP數(shù)據(jù)源
Ø 使用OLAP查詢向?qū)?
Ø 選擇測(cè)量
Ø 在Oracle BI電子表格布局?jǐn)?shù)據(jù)
Ø 選擇維成員
Ø 使用條件
Ø 實(shí)現(xiàn)等級(jí)查詢
Ø 顯示報(bào)表
Ø 修改查詢
Ø 插入圖表顯示OLAP數(shù)據(jù)
Ø 格式化OLAP數(shù)據(jù)
Ø 創(chuàng)建OLAP計(jì)算
Ø 定制缺省選項(xiàng)

第四天上午
OracleBI數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)

使用Oracle BI Discoverer Plus OLAP創(chuàng)建分析報(bào)表

Oracle OLAP高級(jí)特性

Ø Oracle BI Discoverer 組件
Ø Oracle BI Discoverer Plus OLAP
Ø 連接Discoverer Plus OLAP
Ø 創(chuàng)建工作簿和工作單
Ø 選擇測(cè)量
Ø 布局報(bào)表
Ø 選擇維成員
Ø Discoverer Plus OLAP 工作區(qū)的例子
Ø 使用項(xiàng)面板
Ø 訪問和編輯工作簿
Ø 創(chuàng)建保存選擇器
Ø 使用保存選擇器
Ø 從報(bào)表中刪除項(xiàng)
Ø 在查詢中應(yīng)用用戶屬性
Ø 使用圖表
Ø 在不同維中合并測(cè)量
Ø 創(chuàng)建高亮格式報(bào)表
Ø 在Discoverer中創(chuàng)建計(jì)算測(cè)量

Ø 高級(jí)Oracle OLAP平臺(tái)
Ø OLAP AW API接口
Ø OLAP DML接口
Ø AWM查看器選項(xiàng)
Ø 使用AWM對(duì)象查看器選項(xiàng)
Ø 使用OLAP工作簿接口
Ø 在OLAP工作簿中使用SQL
Ø Oracle OLAP 的計(jì)算特征
Ø Oracle OLAP 模式
Ø 使用模式
Ø 模式的好處
Ø 理解關(guān)于更多的計(jì)算測(cè)量
Ø 使用客戶表達(dá)式計(jì)算測(cè)量
Ø 使用客戶表達(dá)式修改顯示行為
Ø 范例
Ø 通過視圖顯示元數(shù)據(jù)
Ø 使用用戶定義的函數(shù)
Ø 創(chuàng)建用戶定義的函數(shù)
Ø 通過SQL訪問工作區(qū)
Ø 與訪問工作區(qū)交互的幾種方法

介紹Oracle數(shù)據(jù)挖掘

Ø Oracle的數(shù)據(jù)挖掘
Ø 介紹SQL Developer數(shù)據(jù)挖掘接口
Ø 配置Oracle Data Miner

Ø 訪問 Data Miner圖形接口
Ø Data Miner的工作流程

第四天
下午
Oracle數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

使用分類模型

使用回歸模型

Ø 評(píng)估分類模型
Ø 增加數(shù)據(jù)源到分類工作流中
Ø 使用數(shù)據(jù)源導(dǎo)航
Ø 創(chuàng)建分類模型
Ø 檢查分類模型
Ø 比較模型

Ø 評(píng)估回歸模型
Ø 增加數(shù)據(jù)源到回歸工作流中
Ø 使用數(shù)據(jù)源導(dǎo)航
Ø 創(chuàng)建回歸模型
Ø 檢查回歸模型

使用聚類模型

使用預(yù)測(cè)模型

Ø 評(píng)估聚類模型
Ø 增加數(shù)據(jù)源到聚類工作流中
Ø 使用數(shù)據(jù)源導(dǎo)航
Ø 創(chuàng)建聚類模型
Ø 檢查聚類模型

Ø 評(píng)估預(yù)測(cè)模型
Ø 增加數(shù)據(jù)源到預(yù)測(cè)工作流中
Ø 使用數(shù)據(jù)源導(dǎo)航
Ø 創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型
Ø 檢查預(yù)測(cè)模型