| 数据仓库基础知识 |
BI的架构
BI工具
ETL工具
OLAP工具
报表工具
数据挖掘工具
BI在行业中的应用
互联网行业案例分析
通信行业案例研究
金融行业案例分析。。。其他行业 |
| ETL设计部分 |
SSIS 简介
控制流任务组件详解
数据流任务组件详解
创建SSIS包
管理SSIS包
监视和优化SSIS包
案例实践：ETL设计 |
| 海量数据优化部分 |
海量数据的特点
16种海量数据优化方法详解
数据仓库中海量数据的处理方式
海量数据高级应用
大型项目中海量数据的优化案例分
案例实践：海量数据优化 |
| 数据仓库项目案例分析 |
| 某大型数据仓库项目 |
| 项目介绍
复杂多系统多数据源的特点
ODS的使用
整体项目架构设计
ETL流程设计
缓慢变化维度的使用
抽取策略的制定
SSAS流程
SSRS流程
数据仓库更新技巧 |
| 案例实践：数据仓库案例分析 |
| 构建多维数据库 |
创建多维数据库
统一维度模型（UDM）
MDX语言
OLAP的聚合方式
SSAS高级特性
案例实践：某多维数据库构建 |
| 前端报表展现分析 |
使用Report Model开发报表
使用Report Builder开发报表
使用二维表数据源设计报表
报表管理
报表分发和定制
使用ProClarity开发报表
案例实践：前端报表展现 |
| 数据挖掘相关技术 |
| 九种新型数据挖掘算法模型
常用挖掘模型详解
DMX语言技术
挖掘模型与SSIS的整合
基于挖掘模型的二次开发
案例实践：数据挖掘技术案例解析 |
