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SQL Server Analysis Services bietet in Verbindung mit verschiedenen BI-Tools professionelle Möglichkeiten zum Aufbau von Datencubes und zur Datenanalyse. Traditionell werden als Datenquelle für SSAS häufig Daten aus einer relationalen Datenbank genommen - doch in vielen Fällen wächst die Datenmenge sehr schnell an, was letztlich Performanceprobleme mit sich zieht und immer mehr teure Hardware erfordert. Oder aber die Daten liegen von vornherein in einer Form vor, die erst eine rechenzeitaufwändige Umstrukturierung erfordert, bevor diese Daten dem SSAS als Datenquelle zur Verfügung gestellt werden können. In beiden Fällen schafft Hadoop Abhilfe: Große Datenmengen können dank der verteilten Architektur schnell, effizient und kostengünstig verarbeitet und vorgehalten werden. Mit Hilfe des Hive-ODBC-Treibers kann Hive als Datenquelle für SSAS verwendet werden.
In dieser Schulung lernen die Teilnehmer die Kombination von SQL Server Analysis Services und Hadoop kennen. Hierbei werden die Vorteile beider Welten genutzt, um eine hochperformante Analyse von Massendaten zu ermöglichen. Zunächst werden den Teilnehmern die grundlegenden Konzepte sowie die Unterschiede zum traditionellen Aufbau einer SSAS-Lösung gezeigt. Im praktischen Teil wird die Lösung dann Schritt für Schritt aufgebaut. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Performance-Optimierung, um eine effiziente Arbeit mit großen Datenmengen zu ermöglichen. Mit diesen Kenntnissen haben die SchulungsteilnehmerInnen dann die Möglichkeit, ein eigenes, praxisnahes DataMining-Beispielprojekt aufzubauen. Zum Abschluss der Schulung werden die gelernten Inhalte zusammengefasst und die TeilnehmerInnen haben die Möglichkeit, spezifische Fragestellungen anzusprechen.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage, einen Hadoop-Cluster an SSAS anzubinden und SSAS so zu konfigurieren, dass die Daten im Hadoop-Cluster als Datenquelle verwendet werden können. Weiterhin können die Teilnehmer mit den Kenntnissen aus dieser Schulung einen ETL-Prozess in Hadoop erstellen und so verschiedene Arten von Daten für die Verwendung mit SSAS vorbereiten.
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Zuletzt aktualisiert am 07.05.2021.
