Business Intelligence and Analytics Principles and Practices: Charting the Course to BI and Analytic Success Eğitimi

İş analitiği ve iş zekası mimarisi, iş zekası sistemlerini ve analitik fonksiyonları oluşturmak için kullanılan verileri, yönetim ve teknik bileşenleri organize etmeye yönelik bir dizi çalışma çerçevesidir. Mimari, birden çok projenin ve ekibin geliştirme çalışmalarının birlikte değerli ve birbiriyle uyumlu bir bütün oluşturmasını sağlayarak iş analitiği ve iş zekası programları ve projelerinde önemli bir rol oynamaktadır. Kapsamlı mimari iş amaçlarını, organizasyonel yapıyı ve rolleri/sorumlulukları, entegre bilgi kaynakların, temel süreçlerin çeşitli türlerini ve birçok farklı teknoloji bileşenini ele almaktadır.

• Bu eğitime;
• İş analitiği ve iş zekası programlarına dahil olan iş, veri, entegrasyon ve teknoloji mimarları
• Başarılı analitik ve iş zekası programlarının temel bileşenlerini temel düzeyde anlama ihtiyacı duyan iş analitiği ve zekası program ve proje yöneticileri
• Birlikte çalıştıkları sistemlerin büyük resmini daha iyi anlama ihtiyacı duyan iş analitiği ve zekası ekibi üyeleri katılabilir.

• Bu eğitimde;
• Yapısal bütünlük, standardizasyon, tekrar kullanılabilirlik, çevresel uygunluk, estetik ve sürdürülebilirlik gibi mimari nesnelerin tüm kapsamı
• Genel mimari bütünlük ve başarıyı - iş amacı, organizasyon, entegre bilgiler, süreç ve teknoloji platformları - temin etmeye yönelik çalışma çerçevesi
• İş bileşenlerini - performans, paydaşlar, süreçler, kurallar ve bilgiler - düzenlemeye yönelik bir çalışma çerçevesi
• Organizasyonu - kişiler, amaç, süreç ve yapı - düzenlemeye yönelik bir çalışma çerçevesi
• Bilgi bileşenlerini ve özelliklerini - toplama, depolama, operasyonel veri entegrasyonu, veri ambarı, büyük veri entegrasyonu, dağıtım/erişim/uygulamalar ve veri modelleme/meta veri yönetimi - düzenlemeye yönelik bir çalışma çerçevesi
• İş analitiği ve zekası ile ilişkili süreçleri - metodolojiler, veri yönetişimi, veri modelleme/metaveri yönetimi, veri akışı, iş süreçleri ve operasyonlar/destek - düzenlemeye yönelik bir çalışma çerçevesi
• Teknoloji platformu bileşenlerini - sunucular, veri kaynağı temini, veritabanları, depolama, veri entegrasyonu, iş analitiği ve veri yönetimi - düzenlemeye yönelik bir çalışma çerçevesi

Module 1 - BI and Analytics—Then and Now

• Definitions
  • Data Warehousing
  • Business Intelligence
  • Business Analytics
• Evolution
  • Achieving Business goals
  • Emphasis
• Components
  • People and Applications
  • Systems and Processes
  • Data and Technology
• Perspectives
  • Points of View
• Program Orientation
  • BI and Analytics Lifecycle
  • Evolving Environment
  • Parallel Paths
• Assessment
  • Purpose and Approach
  • Maturity Models
• Roadmap
  • Continuous Planning
• Mistakes to Avoid
  • When Validating Direction
  • When Delivering Business-Driven BI
• Summary and Discussion
  • Key Points
  • Discussion

Module 2 - Supporting the Organization

• BI and Analytics Stages
  • Purpose
• Descriptive BI and Analytics
  • Definitions and Benefits
  • Query Services
  • Data Feeds and Downloads
  • On-Demand Reporting
  • Scheduled Reporting
  • Basic Data Visualization
• Diagnostic BI and Analytics
  • Definition and Benefits
  • Online Analytical Processing
  • Dimensional Data Marts and Star Schema
  • The OLAP Cube
  • Performance Management: Definitions and Concepts
  • Performance Management
  • Scorecards and Dashboards
  • Continuum
  • Casual Analysis
  • Analysis Types
• Discovery BI and Analytics
  • Definitions and Benefits
  • Analytic Modeling
  • Advanced Data Visualization
  • Data Mining
  • Geospatial Analytics
  • Text Analytics
  • Storytelling
• Predictive BI and Analytics
  • Definition and Benefits
  • Forecasting and Prediction
• Prescriptive BI and Analytics
  • Definitions and Benefits
  • Simulation and Optimization
  • Decision Management
• Roadmap
  • Expanding Your Roadmap
• Mistakes to Avoid
  • In Predictive Analytics Efforts
  • In Data Storytelling
• Summary and Discussion
  • Key Points
  • Discussion

Module 3 - Architecture and Methodology

• Data Integration Architecture
  • Integration Strategy
  • The Purpose of Architecture
  • Architecture and Data
  • Components and Structures
  • Integration Techniques and Technologies
• Data Types
  • Data Properties
  • Data Characteristics
  • Data Structure
  • Big Data Defined
  • Big Data Sources
  • Big Data Characteristics
  • Physical Storage
• Ecosystem
  • Building Blocks
  • Traditional Architecture
  • Data Lakes
  • Analytics Sandboxes
  • Expanded Architecture
• Data Warehouse Implementation
  • Agile Development
  • Data Warehouse Automation
  • What Can You Automate?
  • Data Warehouse Operation
  • Components
• Evolution
  • Project Selection
• Roadmap
  • Expanding Your Roadmap
• Mistakes to Avoid
  • When Using Data Federation
  • In Your Big Data Implementation
• Summary and Discussion
  • Key Points
  • Discussion

Module 4 - Data Management

• Data Governance
  • Data Governance Concepts
  • Data Governance Roles and Responsibilities
  • Data Stewardship
• Data Quality
  • Data Quality Concepts
  • Data Quality Assessment
  • Data Quality Improvement
• Data Profiling
  • Purpose and Processes
  • Profiling Techniques
  • Analyzing Data Profiles
  • Tools and Technology
  • Application
• Roadmap
  • Continuous Planning
• Mistakes to Avoid
  • When Creating Your Data Strategy
  • When Building a Data Quality Program
• Summary and Discussion
  • Key Points
  • Discussion

Module 5 - BI Technology

• The Technology Stack
• Technology Layers
  • Functions and Services
• Technology Architecture
  • The Right Technology-Present and Future
  • Technology Management
  • Reliable Platforms
• Roadmap
  • Continuous Planning
• Mistakes to Avoid
  • When Adopting New Technologies in BI
  • In Hadoop Implementations
• Summary and Discussion
  • Key Points
  • Discussion

Module 6 – Summary

• Summary
  • Key Points