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コース概要

モジュール 1:現代的なデータウェアハウスとビジネスインテリジェンスの基礎

  • データウェアハウス(DW)とビジネスインテリジェンス(BI)の進化と現状
  • クラウドネイティブ型データウェアハウス(Azure Synapse Analytics、Azure SQL Data Warehouse)
  • 現代的なデータウェアハウスアーキテクチャ(ラムダアーキテクチャ、カッパアーキテクチャ)
  • データモデリングの概念(スタースキーマ、スノーフレークスキーマ)
  • データバウト方式の概要(簡易解説)
  • 主要な BI 概念:ETL/ELT、OLAP、OLTP、DWH、データガバナンス
  • Microsoft BI スタックの概要:SQL Server(T-SQL、SSIS、SSAS、SSRS)、Azure Synapse Analytics、Azure Analysis Services、Azure Data Factory、Power BI

モジュール 2:SQL Server Integration Services(SSIS)による現代的な ETL/ELT

  • SSIS の中核コンポーネント(Integration Services、接続マネージャー、データフロー、制御フロー)
  • 現代的なデータアクセス(ADO.NET、OLE DB、ODBC、Python スクリプトタスク)
  • クラウド統合(Azure Blob Storage、Azure SQL Database/DW、Azure Data Lake Storage Gen2 からのデータ読み書き)
  • データ変換技術(派生列、ルックアップ変換、集約変換、条件付き分割、スクリプトコンポーネント)
  • SSIS におけるビッグデータ処理(Azure Databricks、PolyBase との連携)
  • SSIS におけるエラー処理、ログ記録、デバッグ
  • デプロイとスケジューリング(SQL Agent、Azure Automation Runbooks)

モジュール 3:SQL Server Analysis Services(SSAS - Tabular)による分析モデルの構築

  • Tabular モデルの概要(多次元モデルとの比較)
  • DAX(Data Analysis Expressions)言語の基礎(コンテキスト、計算、集約)
  • モデル設計:リレーションシップ、階層、視点、ロール、セキュリティ
  • DAX におけるタイムインテリジェンス関数の活用
  • Tabular モデルの管理とデプロイ(BIML、SSDT)
  • SSAS Tabular モデルのパフォーマンスチューニング

モジュール 4:Azure Analysis Services(AAS)によるクラウド分析

  • Azure Analysis Services(AAS)の概要
  • AAS のデプロイオプション(PaaS - Azure App Service Plan、専用コンピューティングインスタンス)
  • Azure データベースへの接続(Azure Synapse Analytics、Azure SQL Database、Azure Analysis Services)
  • Azure におけるモデル作成(Azure Purview または Azure Analysis Services Studio を使用)
  • AAS によるスケーリングと高可用性
  • AAS におけるセキュリティ(ロールベースセキュリティ)

モジュール 5:T-SQL と DAX によるデータクエリと分析

  • データ分析のための高度な T-SQL(CTE、ウィンドウ関数、PIVOT/UNPIVOT、MERGE)
  • DAX の深層理解(行コンテキスト対フィルタコンテキスト、イテレーター、タイムインテリジェンス、KPI、Q&A)
  • T-SQL と DAX の併用(PolyBase クエリ、リンク済みサーバー)
  • AI 強化分析の活用(Azure Synapse Analytics Machine Learning Services)

モジュール 6:データ発見と可視化

  • Power BI の概要(データソースへの接続、クエリエディタ)
  • 効果的な可視化の作成(チャート、グラフ、マップ)
  • Power BI における DAX(計算列、メジャー)
  • Power BI におけるレポート設計と書式設定
  • BI 向け Azure Synapse Studio の概要

モジュール 7:コース総括、高度な概念、および実践的ラボ演習

  • 高度なデータ変換パターン(スローリーチェンジディメンション、タイプ 1/2)
  • データ品質サービス(DQS)の統合(概要)
  • パフォーマンス最適化とトラブルシューティング(クエリストア、実行プラン)
  • BI 機能の拡張(Power Query、Power Automate)
  • ETL、モデル構築、レポート作成など、エンドツーエンドの BI シナリオを網羅する実践的ラボ演習

要求

Windows の利用経験、SQL およびリレーショナルデータベースに関する基礎知識。

 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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