Treinamento Formação do Analista de BI (Power BI)

Objetivo: Capacitar os alunos para entender todo o ciclo de vida de sistemas de apoio a tomada de decisão, desde a escolha da arquitetura adequada para cada ambiente, passando pela implementação dos bancos de dados, rotinas de ETL e finalizando com a entrega e manutenção do ambiente de Data Warehouse e BI. O conteúdo deste curso foi desenvolvido com base na experiência prática de projetos reais e na literatura de Ralph Kimball. Durante o treinamento desenvolveremos modelos Dimensionais aplicando técnicas básicas e avançadas. Através de dinâmicas de grupo totalmente práticas simulamos situações reais do desenvolvimento de bancos de dados para Data Warehouse e Business Intelligence. Para isso usaremos o MS Power BI que oferece um ambiente completo para criar e compartilhar relatórios e painéis de BI, com baixo custo, alta qualidade, compartilhamento na nuvem e visualização em dispositivos móveis.

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Carga Horária: 40 horas

Público-Alvo: Iniciantes na área de BI e DW com conhecimento básico em desenvolvimento de sistemas e banco de dados.  

Pré-requisitos: Conhecimentos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Modelagem de banco de dados relacional (MER). 

Metodologia de ensino: Exposição teórica seguida de aplicação de exercícios práticos. 

Conteúdo programático:

– Introdução ao Ambiente DW e BI
– Conceitos básicos

Dado, Informação e Inteligência do Negócio

Conceitos de qualidade de dados e informação

Modelos de Dados Relacional e Dimensional

OLTP X OLAP

Contexto do Business Intelligence e Data Warehouse

Conceitos BI, DW, Data Mart, ODS, ETL

Projetos de Data Warehouse

– Alinhamento dos conceitos Modelo Entidade Relacionamento (MER) e Normalizaçã

Dinâmica de grupo: Modelagem Tradicional MER

– Gerenciamento de Projetos e Requisitos

Ciclo de vida Dimensional do Negócio

Planejamento e Gerenciamento do Projeto

Coletando Requisitos

Dinâmica de grupo: coleta de requisitos para Data Mart

 – Teoria e prática da Modelagem Multidimensional

Definição e histórico da Modelagem Multidimensional
Fatos, métricas e dimensões
Métricas Aditivas, Semi-aditivas e Não-aditivas, Atributos e Hierarquias
Star Schema e SnowFlake
Processo de modelagem dimensional
Melhores práticas de mercado
Dinâmica de grupo – Modelagem Multidimensional básica
Dinâmica de grupo – Modelagem Multidimensional intermediária

– Conceitos avançados

Análise de Requisitos para sistemas de BI
Tipos de Tabelas Fato, Transaction, Snapshot, Accumulating e Fato sem Fato
Tipos de Dimensões, Slowly Changing, Rapdly Changing, Degenerate
Tabela Ponte
Agregadas

– Arquitetura e ferramentas (ETL, Banco de dados, Front-end)

Dinâmica de Grupo – Projeto completo usando SQLServer e PowerBI.
Dinâmica de grupo – Ciclo de vida Modelagem Dimensional

– Arquitetura

Introdução à Arquitetura Data Warehouse
Arquitetura técnica (Back-end)
Arquitetura das aplicações (Front-end)
Infraestrutura e Metadados
Segurança da Informação
Planejando e mantendo a arquitetura do DW
Dinâmica de grupo: preparação do ambiente de BI

– Modelagem de dados para Power BI

Modelo relacional
Modelo Dimensional
Modelo Tabular
Recursos do Power BI para modelagem de dados
Recursos do Power BI para importação e tratamento dos dados
Exercício prático

– Workshop prático – Análise de mercado de ações

Buscando e importando dados NYSE e NASDAQ
Criando o modelo de dados do mercado de ações no Power BI
Criando métricas e cálculos
Criando hierarquias nas dimensões
Criando relatórios interativos
Relatórios usando dados geográficos

– Compartilhando Dados, Relatórios e Análises

Site do Power BI
Publicando do Power BI Desktop para o site Power BI
Compartilhamento de dados, relatórios e dashboards
Power BI para mobile

– Implementação

Desenvolvimento do ETL
Melhorando a modelagem física
Data Staging
Construindo as aplicações para usuário final
Dinâmica de grupo: construindo o sistema de BI

 – Operação e crescimento do DW

Planejando a implantação
Mantendo o DW
Crescimento do DW
Dinâmica de grupo: atualizando o sistema de BI

Obs.: Para as dinâmicas deste treinamento usaremos equipamentos com ferramentas, tais como, SAP Power Designer, Microsoft SQLServer 2012 ou Oracle 11g, MS Power BI.