Business Intelligence (BI) og rapportering er en del af hverdagen for flere og flere i den moderne datadrevne virksomhed. Ofte er de nødvendige data spredt ud over forskellige systemer. Det er derfor essentielt at du kan sætte dig ind i de forskellige systemers datastrukturer, så du kan udtrække de rigtige data til dit foretrukne BI værktøj. Det kunne fx være “Power BI Desktop”, “Power BI”, Excel eller et andet rapporteringsværktøj.
Dette er et meget vigtigt kursus, som vi kraftigt anbefaler alle, der skal arbejde med data. Det er essentielt for at kunne lave solide og korrekte rapporter, at du forstår det grundlæggende i datamodeller og design på tværs af systemer og databaser.
Efter kurset kan du blandt andet:
Bedre forstå data i eksisterende datamodeller
Bygge dine datamodeller til understøttelse af dine rapporter
Arbejde med Excels Datamodel
Bygge stjerneskema datamodeller
Forklare hvad en OLTP-database er
Lave grundlæggende normalisering af data
Anvende kuber som datakilde i fx Power BI og Excel
Arbejde med views
I afsnittet ”Kursusindhold” længere nede på denne side, kan du læse alt om, hvad du vil få gennemgået på dette kursus i Business Intelligence.
Det får du
Før kurset
Mulighed for at tale med en instruktør, der kan hjælpe dig med at finde det helt rigtige kursus.
På kurset
Undervisning af Danmarks mest erfarne instruktørteam i hyggelige og fuldt opdaterede kursuslokaler i centrum af København.
Et kursus bestående af en vekslen mellem teori og praktiske øvelser. Vi ved, hvor vigtigt det er, at du får tid til at arbejde med opgaverne i praksis, og derfor har vi altid fokus på hands-on i undervisningen.
Et kursusmateriale, som du efterfølgende kan bruge som opslagsværk samt et opgavesæt, der understøtter kurset.
Fuld forplejning, som inkluderer morgenmad, friskbrygget kaffe, te, frugt, sodavand, frokost på en italiensk restaurant på Gråbrødretorv, kage, slik, og naturligvis Wi-Fi til dine devices.
Et kursuscertifikat med bevis på dine nye kvalifikationer.
Efter kurset
Adgang til vores gratis hotline, som betyder, at du op til et år efter kurset kan ringe eller skrive til os, hvis du har spørgsmål til de emner, der er blevet gennemgået på kurset.
Vores unikke tilfredshedsgaranti, som er din tryghed for at få fuldt udbytte af dit kursus.
I dette modul gennemgår vi de overordnede muligheder for at trække data ud fra virksomhedens datasystemer. Vi gennemgår fordele og ulemper ved de forskellige løsninger. En valgt løsning i form af oprettelse af et Data Warehouse bliver uddybet nærmere så du får et indblik i de processer, der indgår i oprettelsen af et Data Warehouse.
Følgende emner vil blive gennemgået:
Datasiloer
Udtræk med ODBC fra sourcedata
Hvad er et Data Warehouse og et Data Mart
Hvorfor have et Data Warehouse?
Processen i oprettelsen af et Data Warehouse
Self Service BI løsninger, hvor passer de ind
Modul 2 – Datamodeller i OLTP-databaser
Vi vil fokusere på den måde data er lagret i et normalt OLTP-system eks. i et faktureringssystem. Data lagret i en sådan struktur er normalt svære at overskue og udnytte i rapporter, da det her kræves at informationerne gemmes i mange forskellige små tabeller. Disse regler, kaldet normaliseringsregler, vil blive gennemgået og forklaret i små praktiske eksempler. Ved udtræk af data fra OLTP-databaser vil du ofte kun have adgang til at vælge data fra Views og ikke fra de grundlæggende tabeller. Vi vil her se på hvad et View er og hvilke konsekvenser dette kan have.
Følgende emner vil blive gennemgået:
OLTP-databaser
Tabeller og datatyper
Normaliseringsregler
Primærnøgler og fremmednøgler
Referentiel integritet i data
Query
SQL-Views
Modul 3 – Datamodeller i stjerneskema
Data lagret i en traditionel OLTP-database skal normalt overholde en masse normaliseringsregler, som dybest set ikke er brugervenligt når data skal trækkes ud af databasen. Derfor er data i et Data Warehouse struktureret i et stjerneskema som er den optimale struktur når det gælder brugervenlighed. Vi skal se på hvordan dette bygges i et Data Warehouse og vi skal også se på hvordan du, i dine valgte rapporteringsværktøjer, kan tilstræbe at bygge din datamodel så du har et stjerneskema.
Følgende emner vil blive gennemgået:
Hvad er et stjerneskema?
Opbygning af Fact-tabel
Dimensionstabeller
Tidsdimensionen
Measures
Modul 4 – Data i kuber
Dette modul giver dig en kort introduktion til hvad en kube er og hvor du møder kuber.
Følgende emner vil blive gennemgået:
Hvad er en kube? - Hvor møder du Kuber?
Excel Datamodel
Modul 5 – Teoriernes anvendelse
Vi vil demonstrere nogle af de forskelle, der ses i rapporteringsværktøjerne hvis de anvender en kube som datakilde frem for andre datakilder. Værktøjer som “Power Bi”, “Power BI Desktop” og Excel Power Pivot anvender kuber til lagring af din datamodel. Vi vil ligeledes vise nogle eksempler hvor du kan se den store forskel mellem at rapportere ud fra en OLTP-database og et stjerneskema.
Nyhedsbrevmodtagere har ved tilmelding af nyhedsbreve hos 4D A/S accepteret, at vi udsender vores nyhedsbreve til den oplyste e-mailadresse.
Udsendelse
Hos 4D A/S udsender vi vores nyhedsbrev ca. 1 gang om måneden.
Spam
Nej, vi spammer dig selvfølgelig ikke med alt muligt irrelevant :)
Indsamling af data
Ved oprettelse af e-mail-abonnement giver du samtidig samtykke til, at 4D A/S registrerer de oplysninger, som angives ved tilmeldingen. Oplysningerne bruges udelukkende til internt brug.
Afmelding af e-mail-abonnement
Tilmeldte kan til enhver tid afmelde sit nyhedsbrevsabonnementet og ved afmelding slettes alle oplysningerne forbundet med tilmeldingen. Afmelding kan ske via nyhedsbrevene.
Dine rettigheder
Tilmeldtes rettigheder i forbindelse med 4D A/S's behandling af personoplysninger følger loven om behandling af personoplysninger, og tilmeldte har til enhver tid mulighed for at få oplyst, hvilke oplysninger 4D A/S har registreret. Oplysningerne indsamles alene til internt brug og opbevares på en sikret server. Oplysningerne hverken sælges, udlejes eller videregives til tredjemand.