Visão Geral

Este curso proporciona a oportunidade única de aproveitar décadas de experiência de modelação de Data Vault de todo o mundo para obter uma compreensão mais profunda da modelação de Data Vault e do impacto de vários padrões diferentes.

Objetivo

Após concluir o Curso Advanced Data Vault Modeling, você será capaz de:

• O objetivo deste curso é permitir que os modeladores de dados e arquitetos tomem as decisões de modelação mais informadas e melhores possíveis ao estabelecerem o seu padrão de modelação específico na sua organização.
  

Publico Alvo

• Modeladores de dados,
• Arquitetos de dados,
• Modeladores de informação,
• Outros armazéns de dados e
• Profissionais de business intelligence que trabalham com a concepção de dados conceptuais, lógicos ou físicos.

Pre-Requisitos

• Os alunos que frequentam este curso devem ser modeladores CDVDM certificados, que tenham feito e passado no exame de certificação Data Vault.
  

Informações Gerais

Carga Horária: 16h

• Se noturno este curso é ministrado de Terça-feira à sexta-feira, das 19h às 23h
• Se aos sábados este curso é ministrado das 9h às 18h
• Se in-company por favor fazer contato para mais detalhes.

Formato de entrega: 

• 100% on-line ao vivo, via Microsoft Teams na presença de um instrutor/consultor ativo no mercado.
• Nota: não é curso gravado. 

Lab:

• Laboratório + Exercícios práticos

Materiais

Conteúdo Programatico

1. Modeling Events (and the role of links)
2. Modeling Context Arrays (impact on satellite design)
3. Modeling for Big Data, Cloud & Streaming Deployments (leveraging new platforms)
4. Modeling UOW – Event based UOW (advanced link design)
5. Modleing UOW – Keyed Instance UOW (hubs vs links)
6. Modeling Address (context close to key)
7. Modeling the BK in and EDW (dealing with lack of Enterprise Key – also include Anchor/Focal alternatives)
8. Modeling the Shuttle for Fuzzy Integration (dealing with realistic integration)
9. Modeling the SAT BOK (alternate, degenerate keys, etc.)
10. Modeling for Personally Identifiable Information and Privacy (PID)
11. Architecture – Defining and Deploying the RAW and BDV (establish approach)
12. Ensemble Logical Form (ELF) and Virtualization (in memory)
13. Modeling Automation – the Play Book (how and when to automate)