Business Intelligence and Data Analysis with Metabaseのトレーニングコース

トレーニングは、MS SQL Server 2008 に基づくデータストレージ環境を作成する基本に専念しています。

コース参加者は、MS SQL Server 2008 で動作するデータストレージの設計と構築のための基礎を取得します。

シンプルなETLプロセスを構築する方法の知識を得る SSIS に基づいてデータキューブを設計し、実装する SSAS を使用します。

参加者は、OLAP データベースを管理することができます:作成および OLAP データベースを削除します オンラインでパーティションの変更を処理します。

参加者はスクリプトの知識を取得します XML / A と MDX。

このインストラクターによるライブトレーニングは、データアナリストやデータ分析・可視化を使用したい方を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS QuickSightの基本概念を理解する。
• データ分析、レポート、洞察を作成するためにAWS QuickSightを使用する。
• AWSを使用してデータ間のリレーションシップを作成し、分析を強化します。
• データを理解するためのさまざまなタイプのビジュアライゼーションを学びます。

テクノロジーの進歩と情報量の増加により、政府を含む多くの業界でビジネスの運営方法が変わりつつあります。 Go モバイル デバイスとアプリケーション、スマート センサーとデバイス、クラウド コンピューティング ソリューション、および市民向けポータルの急速な成長により、政府データの生成とデジタル アーカイブの割合が増加しています。デジタル情報が拡大し、より複雑になるにつれて、情報の管理、処理、保管、セキュリティ、および処分もより複雑になります。新しいキャプチャ、検索、検出、分析ツールは、組織が非構造化データから洞察を得るのに役立ちます。政府市場は転換点にあり、情報は戦略的資産であり、政府は構造化情報と非構造化情報の両方を保護、活用、分析して、より適切にサービスを提供し、ミッション要件を満たす必要があると認識しています。政府のリーダーは、ミッションを成功裏に達成するためにデータドリブンな組織を進化させることに努めており、イベント、人、プロセス、情報間の依存関係を相関させるための基礎を築いています。

高価値の政府ソリューションは、最も破壊的なテクノロジーのマッシュアップから作成されます。

モバイル デバイスとアプリケーション クラウド サービス ソーシャル ビジネス テクノロジーとネットワーキング Big Data および分析

IDC は、IT 業界の規模は 2020 年までに 5 兆ドルに達し、現在より約 1 兆 7,000 億ドル拡大し、業界の成長の 80% がこれらの第 3 のプラットフォーム テクノロジによって推進されると予測しています。長期的には、これらのテクノロジーは、増大するデジタル情報の複雑さに対処するための重要なツールとなるでしょう。 Big Data はインテリジェントな産業ソリューションの 1 つであり、政府が大量のデータ (関連するデータと関連しないデータ、構造化されたデータと非構造化されたデータ) を分析することで明らかになったパターンに基づいて行動を起こすことで、より適切な意思決定を行うことができます。

しかし、これらの偉業を達成するには、単に大量のデータを蓄積するだけでは不十分です。「これらの量の Big Data を理解するには、膨大で多様な情報の流れを分析して有用な知識を抽出できる最先端のツールとテクノロジーが必要です」とトム・カリル氏とホワイトハウス科学技術政策局のFen Zhao氏はOSTPブログへの投稿でこう述べた。

ホワイトハウスは、2012 年に国家 Big Data 研究開発イニシアチブを設立し、各機関がこれらのテクノロジーを発見できるよう支援する一歩を踏み出しました。このイニシアチブには、Big Data の爆発的増加とそれに必要なツールを最大限に活用するための 2 億ドル以上が含まれていました。それを分析してください。

Big Data がもたらす課題は、その約束が勇気を与えるものであるのと同じくらい困難なものです。データを効率的に保存することも課題の 1 つです。いつものことですが、予算は限られているため、政府機関はストレージのメガバイトあたりの価格を最小限に抑え、ユーザーが必要なときに、必要な方法でデータを取得できるように、データをアクセスしやすい場所に維持する必要があります。大量のデータをバックアップすると、課題がさらに高まります。

データを効果的に分析することも大きな課題です。多くの政府機関は、大量のデータを選別して、業務の効率化に役立つ傾向を特定できる商用ツールを採用しています。 (MeriTalk による最近の調査では、連邦 IT 幹部は Big Data が政府機関の任務目標を達成しながら 5,000 億ドル以上を節約できると考えていることがわかりました。)

カスタム開発された Big Data ツールにより、政府機関はデータ分析のニーズに対応できるようになります。たとえば、オークリッジ国立研究所の計算データ分析グループは、ピラニア データ分析システムを他の機関が利用できるようにしました。このシステムは、医学研究者が大動脈瘤を発症する前に医師に警告できるリンクを見つけるのに役立ちました。また、求職者と採用担当者を結び付けるために履歴書を精査するなど、より日常的なタスクにも使用されます。

概要

Communicationのサービスプロバイダー(CSP)は、コストを削減し、ユーザーごとに平均収入(ARPU)を最大化するための圧力に直面しており、優れた顧客体験を確保していますが、データの量は増え続けています。 グローバルモバイルデータトラフィックは、2016年までに78%の統合年間成長率(CAGR)で成長し、月間で10.8 exabytesに達する。

一方、CSPは、通話詳細記録(CDR)、ネットワークデータ、顧客データなど、大量のデータを生成しています。 これらのデータを完全に利用する企業は、競争の限界を獲得します。 エコノミスト・インテリジェンス・ユニット(The Economist Intelligence Unit)の最近の調査によると、データベースの意思決定を利用する企業は生産性の5～6%増加を享受している。 しかし、企業の53パーセントが価値のあるデータの半分しか利用できず、回答者の4分の1は、有用なデータの膨大な量が失われていることに気づいた。 データの量は非常に高く、手動分析は不可能であり、ほとんどの遺産ソフトウェアシステムは保存することができず、貴重なデータが無視または無視されるようになります。

Big Data & アナリティクス’ 高速、スケール可能なビッグデータソフトウェアで、CSPはより短時間でより良い意思決定のためにすべてのデータを採掘することができます。 さまざまな製品やテクニックは、ビッグデータからの洞察を収集、準備、分析、プレゼンするための最終的なソフトウェアプラットフォームを提供します。 アプリケーション分野には、ネットワークパフォーマンスモニタリング、詐欺検出、クライアントクルーン検出、クレジットリスク分析が含まれています。 Big Data & アナリティクス製品のスケールは、データのテラビットを処理するが、そのようなツールの実装には、新しいタイプのクラウドベースのデータベースシステムを必要とする(例えば、 Hadoop または大規模なスケールのパラレルコンピューティングプロセッサ(KPUなど)。

このコースは、生産性の向上と新しいビジネス収入の流れを開くためにCSPが投資しているすべての新興分野をカバーしています。 このコースは、Telcoにおける Big Data BI の完全な 360 度の概要を提供するので、意思決定者やマネージャーは、生産性と収益を得るためにTelcoにおける Big Data BI の可能性について非常に幅広く、包括的な概要を得ることができます。

コース目標

コースの主な目的は、4つのセクターで新しいビジネスインテリジェンステクニックを導入することです Telecom Business (Marketing/販売、ネットワーク運営、金融運営および顧客関係 Management)。 学生は以下に導入されます:

• 導入 Big Data-what is 4Vs (volume, velocity, variety and veracity) in Big Data- テルコの視点から生成、抽出、管理
• アナリティクスは遺産データアナリティクスとはどのように異なりますか?
• 内部の正当化 Big Data -Telcoの視点
• エコシステムへの導入 すべてのツールの知り合い Hive, 豚, SPARC –いつ、どのようにそれらが問題を解決するために使用されるか Big Data
• アナリティクスツールを分析するためにどのように Big Data を抽出するか Business Analysis’s は統合された Hadoop ダッシュボードアプローチを通じてデータの収集および分析の痛み点を減らすことができます。
• インサイグアナリティクス、ビジュアルアナリティクス、予測アナリティクスの基本的な導入 Telco
• クライアントチャーン分析と Big Data-how Big Data分析は、テルコケース研究におけるクライアントチャーンと顧客不満を減らすことができます。
• ネットワーク失敗およびサービス失敗分析 ネットワークメタデータおよびIPDR
• 財務分析詐欺、詐欺および売上および運用データからのROIの推定
• 顧客買収問題 - ターゲットマーケティング、顧客セグメンテーション、販売データからのクロスセールス
• すべての Big Data 分析製品の導入と概要とそれらがテルコ分析スペースに適している場所
• 結論 - あなたの組織に導入するためのステップ・ステップアプローチを取る方法 Big Data Business Intelligence

ターゲット観客

• ネットワーク運営、金融マネージャー、CRMマネージャー、テルコCIO事務所のトップITマネージャー。
• 【テレコのアナリスト】
• CFOオフィスマネージャー/アナリスト
• 運用マネージャー
• Qマネージャー

技術の進歩と情報量の増加は、法執行の実施方法を変えています。課題Big Dataもたらすは同じくらい手ごわいあるBig Dataの約束。データを効率的に保存することは、これらの課題の1つです。それを効果的に分析することは別です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は、 Big Dataテクノロジーにアプローチするための考え方を学び、既存のプロセスとポリシーへの影響を評価し、犯罪行為を特定して犯罪を防止する目的でこれらのテクノロジーを実装します。世界中の法執行機関のケーススタディを調査し、採用アプローチ、課題、結果に関する洞察を獲得します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• Big Dataテクノロジーと従来のデータ収集プロセスを組み合わせて、調査中にストーリーをまとめる
• データ分析用の産業用ビッグデータストレージおよび処理ソリューションを実装する
• 犯罪捜査へのデータ駆動型アプローチを可能にするための最も適切なツールとプロセスの採用に関する提案を準備する

聴衆

• 技術的背景を持つ法執行機関のスペシャリスト

コースの形式

• 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践

日本 でのインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、BIRT を使用してビジネス インテリジェンス レポートを効果的に作成および展開したい中級レベルのデータおよびビジネス アナリストを対象としています。

このトレーニングの終了までに、参加者は次のことができるようになります。

• BIRT フレームワークのアーキテクチャとコンポーネントを理解します。
• BIRT レポート デザイナーを使用して、有益で動的なレポートを設計および作成します。
• BIRT のスクリプト機能を使用して、レポートにビジネス ロジックを追加します。
• Web アプリケーションおよびスタンドアロン アプリケーション内で BIRT レポートを最適化および展開します。

日本 でのこのインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、SAP BusinessObjects BI を使用して生データを有意義な洞察に変換するための重要なスキルを習得したい初心者レベルのビジネス アナリストおよびデータ アナリストを対象としています。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

SAP BusinessObjects BI インターフェイスに移動して使用します。ビジネス レポートとダッシュボードを作成およびカスタマイズします。さまざまな BI ツールを使用してアドホック分析を実行します。高度な機能を利用して詳細なデータ探索を行います。

Datameer は、Hadoop 上に構築されたビジネスインテリジェンスおよびアナリティクスプラットフォームです。これにより、エンドユーザーは、使いやすい方法で、大規模な構造化された半構造化データと非構造化情報にアクセスし、探索し、関連づけることができます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Datameer を使用して Hadoop & #39 を克服する方法について学習し、一連のビッグデータソースのセットアップと分析を段階的に実行します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

• エンタープライズデータを作成、バーテン、対話的に探索する
湖
• アクセスビジネスインテリジェンスデータウェアハウス、トランザクションデータベース、およびその他の分析ストア
• エンドツーエンドのデータ処理パイプラインを設計するには、スプレッドシートのユーザーインターフェイスを使用します
• アクセス事前に構築された関数は、複雑なデータの関係を探るために
• ドラッグアンドドロップウィザードを使用してデータを視覚化し、ダッシュボードを作成する
• テーブル、グラフ、グラフ、およびマップを使用してクエリ結果を分析する

観客

• データアナリスト

形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習