Курс Создание модели метаданных в IBM Cognos BI

Код: CG-BI FM

Продолжительность курса

24 Академических часа

Курс CG-BI FM "Создание модели метаданных в IBM Cognos BI" состоит в обучении моделированию в Framework Manager, обзоре общих основ и методов моделирования, концепций построения моделей и соглашений по наименованию объектов в Framework Manager, построение модели метаданных по операционной схеме и схеме «звезда» для получения требуемых результатов, создание измерений в модели для использования ее в запросах типа OLAP.

Стоимость курса

0 руб
Заказать

Цели курса:

По окончании курса слушатели будут уметь:

  • Использовать специфические концепции и термины при проектировании моделей.
  • Различать типы источников данных.
  • Использовать в качестве источников даных многомерные базы (MOLAP).
  • Разрабатывать модели в Framework Manager.
  • Опубликовывать модели на портал в виде пакетов (packages).
  • Строить простейшие отчеты для тестирования моделей.

Аудитория

  • Администраторы системы
  • Разработчики моделей

От слушателя требуется

Настоящий курс является вводным и не требует специальных знаний по предмету.

От слушателя требуется:

  • Общая компьютерная грамотность;
  • Знание основ баз данных и языка SQL.

Содержание курса

Глава 1 – Введение в IBM Cognos 

  • Обзор концепции Corporate Performance Management (CPM)
  • Изучение различных студии в IBM Сognos BI
  • Рассмотрение ключевые возможности IBM Cognos BI


Глава 2 –Введение в структуры баз данных

  • Обзор характеристик операционных баз данных и баз данных, спроектированных для нужд отчетности
  • Изучение отношений (relationships) и их мощность (cardinality)
  • Обзор многомерных (MOLAP) источников данных


Глава 3 –Введение в FrameworkManager

  • Назначение Framework Manager
  • Среда разработки Framework Manager
  • Интерфейс пользователя Framework Manager


Глава 4 –Подготовка Метаданных

  • Проверка и модификация свойств (properties) элементов запроса
  • Настройка метаданных для поддержки разноязычной аудитории
  • Настройка метаданных для динамического управления запрашиваемых данных


Глава 5 –Моделирование предсказуемых результатов

  • Преимущества моделирования схемы «Звезда»
  • Рекомендации по моделированию метаданных для операционных источников данных
  • Реализация измерения Время (Time dimension)
  • Определение Детерминантов (Determinants)


Глава 6 –Создание бизнес представлений

  • Добавление реляционного бизнес представления для моделирования с использованием группировки объектов в воде схемы «Звезда»
  • Создание бизнес представления для отчетов, с решением проблемы рекурсивного отношения (recursive relationship)
  • Добавление модели многомерного (dimensionally modeled) бизнес представления для возможности выполнения OLAP запросов


Глава 7 – Многомерные (МOLAP) источники данных

  • Подсоединение к Многомерным (MOLAP) источникам данных
  • Публикацию модели с MOLAP источниками


Глава 8 – Управление доступом к данным

  • Ограничение доступа к Пакетам (packages)
  • Создание и применение фильтров (security filters)
  • Ограничение доступа к объектам модели