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IBM Cognos Framework Manager : Conception de modèles de métadonnées (V10.2)

Code du cours IBM : B5252EC

GK# 9060 Fournisseur# B5252G

Aperçu du cours

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Le cours IBM Cognos Framework Manager : Conception de modèles de métadonnées (V10.2) présente aux participants des connaissances avancées relatives aux concepts de modélisation des métadonnées.  Il explique comment modéliser les métadonnées pour obtenir des rapports et des résultats d’analyse prévisibles à l’aide de Framework Manager. Les participants apprendront la pleine portée du processus de modélisation des métadonnées, depuis la création initiale du projet jusqu’à l’édition de métadonnées pour le web. Dès lors, les utilisateurs pourront rapidement préparer des rapports et analyser les données.

*Le matériel de formation de ce cours sera offert en anglais. Veuillez confirmer la langue de prestation au moment où vous sélectionnez la date et le lieu de votre cours.

Plan de cours

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Plan de cours de la Formation en classe

  1. Présentation d’IBM Cognos BI
  • Discuter d’IBM Cognos et de la gestion de la performance
  • Décrire les composants IBM Cognos
  • Décrire l’architecture IBM Cognos à un haut niveau
  • Définir les rôles et groupes IBM Cognos
  • Expliquer comment étendre IBM Cognos
  1. Identification des structures communes de données
  • Examiner les caractéristiques des bases de données opérationnelles et des bases de données conçues pour les rapports
  • Examiner les relations et la cardinalité
  • Identifier les différents pièges de données
  • Examiner les sources de données multidimensionnelles
  1. Rassemblement des exigences
  • Examiner les principales recommandations de modélisation
  • Définir les exigences en matière de rapports
  • Explorer les sources de données pour identifier les stratégies d’accès aux données
  1. Création d’un projet de base
  • Examiner IBM Cognos BI et les processus de flux de travail Framework Manager
  • Définir un projet et sa structure
  • Décrire l’environnement de Framework Manager
  • Créer un projet de base
  • Améliorer le modèle avec des métadonnées supplémentaires
  1. Préparation de métadonnées réutilisables
  • Identifier les faits et dimensions
  • Examiner les relations et les pièges de données
  • Vérifier les relations et les propriétés de l’élément d’interrogation
  • Assurer l’efficacité des filtres en configurant les propriétés d’invite
  1. Modélisation pour obtenir des résultats prévisibles : Identification des problèmes de rapports
  • Décrire les interrogations multi-faits, et à quel moment les jointures externes sont appropriées
  • Décrire comment   IBM Cognos BI utilise la cardinalité
  • Identifier les pièges de la préparation des rapports
  • Utiliser des outils pour analyser le modèle
  1. Modélisation pour obtenir des résultats prévisibles : les schémas virtuels en étoile
  • Identifier les avantages de la modélisation des métadonnées comme schéma en étoile
  • Modèle en couches
  • Créer des alias pour éviter les jointures ambiguës
  • Fusionner les sujets d’interrogation pour créer le comportement Afficher
  1. Modélisation pour obtenir des résultats prévisibles : Consolider les métadonnées
  • Créer des faits virtuels pour simplifier l’écriture des interrogations
  • Créer des dimensions virtuelles pour résoudre les jointures fait-à-fait
  • Créer une couche de modélisation consolidée à des fins de présentation
  • Consolider les dimensions flocon avec des sujets modelés d’interrogation
  • Simplifier les faits en masquant les codes superflus
  1. Calculs et filtres
  • Utiliser des calculs afin de créer des éléments d’interrogation souvent nécessaires aux auteurs
  • Utiliser des filtres pour réduire les données renvoyées
  • Utiliser des macros et paramètres dans les calculs et des filtres pour contrôler dynamiquement les données renvoyées
  1. Mise en œuvre d’une dimension Temps
  • Simplifier pour l’auteur les interrogations basées sur le temps en mettant en œuvre une dimension Temps
  • Résoudre la confusion causée par les relations multiples entre une dimension Temps et un autre tableau
  1. Précision des facteurs déterminants
  • Utiliser les déterminants pour spécifier des niveaux multiples de granularité et prévenir le double comptage
  1. Créer la présentation Vue
  • Identifier les dimensions associées à un tableau de faits
  • Identifier les dimensions conformes vs non-conformes
  • Créer des groupements de schémas en étoile pour fournir aux auteurs des groupes logiques de sujets d’interrogation
  • Créer rapidement un modèle au moyen de Model Design Accelerator
  1. Travailler avec différents types de sujets d’interrogation
  • Identifier les principales différences et recommandations pour l’utilisation de source de données, de modèle, et de sujets stockés de procédure d’interrogation
  • Identifier les effets sur les SQL générés lors de la modification des sujets d’interrogation, des paramètres SQL et des relations
  1. Réglage de la sécurité dans Framework Manager
  • Examiner l’environnement de sécurité IBM Cognos BI
  • Restreindre l’accès aux paquets
  • Créer et appliquer des filtres de sécurité
  • Restreindre l’accès aux objets dans le modèle
  1. Création des objets d’analyse
  • Appliquer à l’information dimensionnelle aux métadonnées relationnelles pour permettre les interrogations de type OLAP
  • Définir les membres et les noms uniques de membres
  • Identifier les modifications qui influencent un MUN
  • Trier les membres en vue de la présentation et de la prévisibilité
  1. Gestion des sources de données OLAP
  • Se connecter à une source de données OLAP (cube) dans un projet Framework Manager
  • Publier un modèle OLAP
  • Publier un modèle avec de multiples sources de données OLAP
  • Publier un modèle avec une source de données OLAP et une source de données relationnelle
  1. Concepts avancés générés par SQL et interrogations complexes
  • Gouverneurs qui influencent la génération SQL
  • Stitch Query SQL
  • Dimensions conformes et non-conformes générées dans SQL
  • Stitch Query multi-faits et multi-grains dans SQL
  • Écarts en Report Studio généré par SQL
  • Génération SQL relationnelle modélisée de manière dimensionnelle
  • Cross Join SQL
  • Divers ensembles de résultats pour interrogations multi-effet
  1. Utiliser des techniques de paramétrage dans Framework Manager
  • Identifier les paramètres environnement et session modèle
  • Tirer parti de la session, modèle, et paramètres personnalisés
  • Créer des macros d’invite
  • Tirer parti des fonctions macro associées à la sécurité
  1. Entretien et extensibilité du modèle
  • Réaliser l’entretien de base et la gestion sur un modèle
  • Recartographier les métadonnées vers une autre source
  • Importer et lier une seconde source de données
  • Exécuter des scripts pour automatiser ou mettre à jour un modèle
  • Créer un rapport modèle
  1. Optimisation et affinement des modèles Framework Manager
  • Identifier et mettre en œuvre des techniques pour optimiser et affiner vos modèles Framework Manager
  • Utiliser le mode d’interrogation dynamique Framework Manager
  1. Travailler dans un environnement Multi-Modeler
  • Segmenter et lier un projet
  • Ramifier un projet et fusionner les résultats
  1. Gestion des ensembles Framework Manager
  • Spécifier le langage des ensembles et les ensembles de fonctions
  • Modèle de contrôle de version
  • Emboiter les ensembles
  1. Annexe A : Employer des techniques de modélisation supplémentaires
  • Tirer parti d’une fonction définie par l’utilisateur
  • Définir l’ordre des opérations dans un modèle de calcul
  • Externaliser les sujets d’interrogation
  • Préparer le contenu IBM Cognos 10 pour l’utiliser comme source de données dans Transformer
  • Créer des ensembles d’interrogation
  • Utiliser le contrôle de source externe en passant par Windows Explorer
  1. Annexe B : Modèle de métadonnées multilingue
  • Personnaliser les métadonnées pour un public multilingue
  1. Annexe C : Ressources supplémentaires
  • Liens vers des sites où le client peut s’informer plus amplement sur le sujet du cours.

Prérequis

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Ce cours avancé est destiné aux développeurs qui conçoivent des modèles de métadonnées en vue de les utiliser dans IBM Cognos.

Qui a besoin d'assister

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Ce cours est destiné aux développeurs.

Animation du cours

Ce cours est proposé dans les formats suivants:

Formation en classe

Obtenez une formation animée par des formateurs dans l’un de nos centres de formation.

Durée: 5 jour

Classe virtuelle en direct

Découvrez une formation en ligne avec des experts dans le confort de votre maison, de votre bureau ou de tout emplacement avec une connexion internet.

Durée: 5 jour

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