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コース概要

ODI概要とアーキテクチャについて学ぶ

  • ODIのコンセプト:ELT処理方式および従来型ETLとの相違点
  • 主要構成要素:リポジトリ、エージェント、トポロジー、セキュリティ機能
  • インストール手順および環境構築の概要

ODI Studioと開発用コンポーネントについて学ぶ

  • ODI Studioの各パネル(Designer、Topology、Operator、Security)の使い方
  • プロジェクトやモデル、データストアの作成方法
  • 逆エンジニアリングされたメタデータの活用方法

マッピングおよびインターフェース設計について学ぶ

  • グラフィカルインターフェースおよびODIコンポーネントを使用したマッピング作成方法
  • 手順や変数、パッケージをマッピングに組み込む手法
  • エラー処理およびデータ検証の基本戦略

Knowledge ModulesとELT実行方法について学ぶ

  • Knowledge Modules(KM)の種類および機能的役割の理解
  • ターゲット環境に応じて適切なKMを選定・カスタマイズする方法
  • パフォーマンス最適化とプッシュダウン処理の基本事項

トポロジー、セキュリティ、接続性について学ぶ

  • 物理・論理スキーマやデータサーバーの設定方法
  • エージェントの種類とその設定、高可用性環境への対応について学ぶ </li>
  • ユーザー管理やプロファイル定義などセキュリティ機能の構築手法 </li>

スケジュール設定、デプロイ、運用管理について学ぶ

  • シナリオのパッケージ化および展開手順 </li>
  • スケジュール管理手法ならびに外部スケジューラーとの連携方法 </li>
  • Operatorやログ機能を用いたジョブの監視およびトラブルシューティング法 </li>

高度な技術と統合パターンについて学ぶ

  • CDC手法や増分データロード、変更データキャプチャの基本構成 </li>
  • ビッグデータソースやHadoopエコシステムとの連携方法 </li>
  • 保守性と再利用性に優れた統合プロジェクト構築のベストプラクティス </li>

実践演習およびリアルなケーススタディについて学ぶ

  • 終了型演習:ODIシナリオを設計・実装・展開する手順の体験 </li>
  • パフォーマンスチューニング演習:低速なマッピング処理の解析と最適化法 </li>
  • ケーススタディ解説:アーキテクチャ選定における判断事項や得られた教訓など </li>

まとめおよび今後の学習指針について学ぶ

  • ODIの主要コンセプトおよび統合設計の原則を復習する </li>
  • 本番環境における展開戦略やパフォーマンス最適化手法について議論する </li>
  • さらなる学習道筋や資格取得のオプションを探索しておくこと </li>

要求

  • リレーショナルデータベースの概念に関する理解が必要です。
  • SQLの使用経験があること。
  • ETLやデータ統合に関する基本的な知識があること。

受講対象者

  • ETL/データ統合開発担当者
  • データアーキテクトおよびエンジニア
  • 統合ソリューションの構築に携わるDBAやミドルウェアエンジニア
 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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