Durata corso:
Costo:
Tecniche di integrazione dati in ambito Data Warehouse (ETL)
Codice: FDW02
Il corso offre una prospettiva approfondita sulla Data Integration, focalizzandosi sulle fasi chiave del processo ETL (Extract, Transform, Load). Attraverso il corso, i partecipanti acquisiranno competenze fondamentali nella gestione degli aspetti cruciali dell’integrazione dati, dalla estrazione iniziale fino al caricamento finale nel Data Warehouse. Saranno esplorate tecniche avanzate come la Snapshot Extraction, il Change Data Capture (CDC) e l’Incremental Extraction, insieme a pratiche trasformative come Data Cleaning, Data Enrichment, Data Aggregation e Data Validation. Il corso approfondirà inoltre le diverse modalità di caricamento, tra cui Full Load, Incremental Load e Partition Load, fornendo contestualmente casi d’uso ed esempi pratici per illustrare l’applicazione di queste tecniche.
Modalità di erogazione
In aula o Live Virtual Classroom
Attestato di partecipazione
Al termine del corso verrà rilasciato l’attestato di frequenza
- Concetto di Data Integration nel contesto del Data Warehouse.
- Le cinque fasi per l’integrazione dati: Estrazione, Trasformazione e Caricamento (ETL).
- Tecniche avanzate di Estrazione:
- Snapshot Extraction.
- Change Data Capture (CDC).
- Incremental Extraction.
- Tecniche di Trasformazione Dati:
- Data Cleaning.
- Data Enrichment.
- Data Aggregation.
- Data Validation.
- Modalità di Caricamento Dati:
- Full Load.
- Incremental Load.
- Partition Load.
- Casi d’Uso ed Esempi Pratici per l’Integrazione dei Dati nel Contesto del Data Warehouse.
Il corso è progettato per professionisti del settore IT, Data Engineer, analisti dei dati e chiunque sia coinvolto nell’implementazione, gestione o utilizzo di soluzioni di Data Integration, in particolare nel contesto di un Data Warehouse.
Per partecipare al corso in modo efficace, è consigliato che i partecipanti abbiano una conoscenza di base dei concetti di gestione dei dati e del funzionamento di un Data Warehouse.
- Comprendere il concetto di Data Integration e la sua importanza nel contesto del Data Warehouse.
- Esplorare le cinque fasi chiave della Data Integration: estrazione, trasformazione e caricamento (ETL).
- Acquisire competenze avanzate nella fase di estrazione, comprese tecniche come la Snapshot Extraction, il Change Data Capture (CDC) e l’Incremental Extraction.
- Approfondire le tecniche di trasformazione dati, inclusi concetti come Data Cleaning, Data Enrichment, Data Aggregation e Data Validation.
- Comprendere le diverse modalità di caricamento dati, come Full Load, Incremental Load e Partition Load.
- Applicare le competenze acquisite attraverso casi d’uso ed esempi pratici di integrazione dati nel contesto del Data Warehouse.
