SQL Server Veri Ambarı ve SSIS Eğitimi

Eğitim Hakkında

Boyutsal modellemeden SSIS ETL akışlarına, veri kalitesi ve ambar yükleme stratejilerine kadar

Implementing a Data Warehouse using Microsoft SQL Server Eğitimi, kaynak sistemlerden gelen veriyi analize hazır bir ambarda toplamayı öğretir. Katılımcılar boyutsal modelleme ile star ve snowflake şema tasarlar. Integration Services ile control flow ve data flow tasarlanır; dönüşüm, arama, SCD ve hata yönetimi uygulanır. Program veri kalitesi, master data yönetimi, artımlı yükleme, paketlerin dağıtımı ve zamanlanması ile uçtan uca çalışan bir ambar çözümüne dönüşür.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül işlenir; kaynak tablolardan star şema ambar ve onu besleyen SSIS ETL paketleri adım adım kurulur, test edilir ve zamanlanır.

Seviye

Orta Seviye — Veri ambarı tasarımı ve SSIS ile ETL süreçlerini uçtan uca kurmaya odaklanan uygulamalı program

Öğrenme Metodu

Örnek bir satış ambarında çalışılır; her modülde boyut, fact tablosu veya SSIS paketi tasarlanıp çalıştırılır ve sonuç SSMS'te doğrulanır.

Neden Bu Eğitim?

🏛️Sağlam ambar tasarımı

Boyutsal modellemeyle star şema, surrogate key ve grain seçimini öğrenerek raporlamaya hazır, sorgusu hızlı bir ambar kurarsınız.

🔄Güçlü ETL akışı

SSIS ile kaynaktan hedefe dönüşüm, arama ve yükleme akışları tasarlayarak veriyi güvenilir ve tekrarlanabilir biçimde taşırsınız.

🧹Temiz ve tutarlı veri

Veri kalitesi ve master data yönetimiyle mükerrer ve hatalı kayıtları temizleyerek kararların doğru veriye dayanmasını sağlarsınız.

Anahtar Konular

veri ambarı eğitimissis eğitimietl eğitimidata warehouse eğitimisql server etlboyutsal modellemestar şemaintegration services eğitimiveri kalitesi dqsslowly changing dimension

“İyi bir veri ambarı, kurumun belleğidir; doğru tasarlanmış bir boyut ve güvenilir bir ETL, her raporu sessizce ayakta tutar.”

Ön Koşullar

Eğitime başlamadan önce faydalı olacak bilgi ve deneyim

1

SQL bilgisi

SELECT, JOIN ve toplama sorguları yazabilmek kaynak ve hedef tabloları anlamayı kolaylaştırır.

2

İlişkisel model

Birincil ve yabancı anahtar ile normalizasyon kavramlarına aşinalık şema tasarımını hızlandırır.

3

Raporlama sezgisi

Raporların hangi sorulara yanıt verdiğine dair fikir ambarın tasarım hedefini netleştirir.

4

Visual Studio kurulumu

SSDT ile Integration Services proje şablonunun kurulu ve çalışır olması gerekir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı veri ambarı mimarisini kavrar, boyutsal modelleme ile star ve snowflake şemayı ayırt eder, dimension ve fact tablolarını surrogate key ile tasarlayarak ambar şemasını oluşturur.

Modül 1

Veri Ambarı Mimarisi

OLTP ve OLAP sistemleri arasındaki temel farklar
Veri ambarı, data mart ve staging katmanları
Inmon ve Kimball yaklaşımlarının karşılaştırılması
Kaynak sistem analizi ve veri akış haritası
Ambar donanım ve dosya grubu planlaması
Yükleme penceresi ve SLA kavramı

Modül 2

Boyutsal Modelleme

Fact ve dimension ayrımı ile star şema mantığı
Snowflake şema ve normalizasyon dengesi
Grain (tane) seçiminin raporlamaya etkisi
Surrogate key ile iş anahtarının ayrılması
Conformed dimension ile ortak boyut paylaşımı
Junk ve degenerate dimension senaryoları

Modül 3

Dimension Tablo Tasarımı

Dimension tablo yapısı ve öznitelik seçimi
Slowly Changing Dimension tip 1, 2 ve 3
SCD tip 2 için geçerlilik tarihi ve aktif bayrağı
Date dimension oluşturma ve doldurma
Hiyerarşik öznitelikler ve drill yolları
Dimension için indeks ve kümelenme stratejisi

Modül 4

Fact Tablo Tasarımı

Transaction, periodic snapshot ve accumulating fact
Toplanabilir, yarı ve toplanamaz ölçüler
Fact tablosunda foreign key ve surrogate key
Factless fact tablosu senaryoları
Partition ile büyük fact tablosunu bölme
Columnstore indeks ile sorgu hızlandırma

Günün hedefiKatılımcı SSIS paketinde control flow ve data flow tasarlar, source ve destination bağlar, lookup ve derived column gibi dönüşümleri uygular, SCD bileşeniyle boyut yükler ve hata çıkışlarını yönetir.

Modül 1

Control Flow ve Görevler

SSIS paket yapısı ve control flow tasarım yüzeyi
Execute SQL, File System ve Data Flow görevleri
Precedence constraint ile akış ve koşul yönetimi
Sequence ve loop (For, Foreach) container kullanımı
Değişken (variable) ve parametre tanımlama
Expression ile dinamik görev yapılandırma

Modül 2

Data Flow ve Kaynaklar

Source ve destination bileşenlerini bağlama
OLE DB ve flat file kaynaklarından okuma
Fast load ile toplu veri yükleme ayarları
Buffer ve veri akışı performansının anlaşılması
Column mapping ve veri tipi dönüşümleri
Staging tablosuna ham veri aktarma

Modül 3

Dönüşüm Bileşenleri

Derived Column ile hesaplanmış alan üretme
Lookup ile surrogate key eşlemesi
Conditional Split ile satırları yönlendirme
Aggregate, Sort ve Merge Join dönüşümleri
Data Conversion ve Union All kullanımı
Fuzzy Lookup ile yaklaşık eşleştirme

Modül 4

SCD ve Hata Yönetimi

Slowly Changing Dimension sihirbazıyla boyut yükleme
Değişen ve sabit öznitelik ayrımı
Error output ile hatalı satırları yakalama
Event handler ile OnError olayını yönetme
Checkpoint ile paketin kaldığı yerden devamı
Logging ile paket çalışmasını kaydetme

Günün hedefiKatılımcı veri kalitesi kurallarını uygular, master data yönetir, artımlı yükleme deseniyle ambarı günceller, paketleri SSIS kataloğuna dağıtır ve SQL Server Agent ile zamanlayarak otomatikleştirir.

Modül 1

Veri Kalitesi Hizmetleri (DQS)

Knowledge base ve domain oluşturma
Veri temizleme (cleansing) projesi çalıştırma
Eşleştirme (matching) ile mükerrer tespiti
Referans veri ile doğrulama ve zenginleştirme
DQS Cleansing bileşenini SSIS'e bağlama
Düzeltme önerilerini onaylama ve uygulama

Modül 2

Master Data Services (MDS)

Model, entity ve attribute kavramları
Master data varlıklarını yönetme
Business rule ile veri doğrulama
Excel eklentisiyle veri düzenleme
Sürüm (version) ve hiyerarşi yönetimi
Subscription view ile ambara aktarım

Modül 3

Artımlı Yükleme Desenleri

Full load ile incremental load karşılaştırması
Change Data Capture (CDC) ile değişiklik yakalama
Change Tracking ile hafif değişiklik izleme
High water mark ile son yükleme noktası
Upsert (ekle/güncelle) deseni uygulama
Yükleme sonrası indeks ve istatistik bakımı

Modül 4

Dağıtım ve Zamanlama

Project deployment modeli ve SSIS kataloğu
Environment ve parametre ile ortam yönetimi
Paketi SSISDB'ye dağıtma ve çalıştırma
SQL Server Agent job ile zamanlama
Katalog raporlarıyla çalışma izleme
Hata bildirimleri ve yeniden deneme ayarı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Ambar mimarisi

Veri ambarı, data mart ve staging katmanlarını ayırt ederek kurumsal bir ambar mimarisi tasarlamayı öğrenirsiniz.

✅

Boyutsal model

Star ve snowflake şema, grain seçimi ve surrogate key ile raporlamaya uygun boyutsal bir model kurarsınız.

✅

SCD yönetimi

Slowly Changing Dimension tip 1, 2 ve 3 ile boyut değişikliklerini tarihçeyi koruyarak yönetmeyi kavrarsınız.

✅

SSIS geliştirme

Control flow ve data flow tasarlayarak kaynaktan ambara güvenilir ETL paketleri geliştirirsiniz.

✅

Dönüşümler

Lookup, derived column ve conditional split gibi dönüşümlerle veriyi hedef şemaya doğru biçimde hazırlarsınız.

✅

Veri kalitesi

DQS ve MDS ile veriyi temizler, mükerrerleri tespit eder ve master veriyi tutarlı biçimde yönetirsiniz.

✅

Artımlı yükleme

CDC ve change tracking ile yalnızca değişen veriyi yükleyerek yükleme süresini belirgin biçimde kısaltırsınız.

✅

Paket dağıtımı

Paketleri SSIS kataloğuna dağıtır ve SQL Server Agent ile zamanlayarak ETL sürecini otomatikleştirirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Kaynak sistemleri analitik bir ambarda birleştiren veri mühendisleri
ETL geliştiren BI uzmanları
raporlama altyapısını kuran veritabanı yöneticileri
veri ambarı tasarımını öğrenmek isteyen analistler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Kaynak sistemleri analitik bir ambarda birleştirecek veri mühendisleri, ETL geliştiren BI uzmanları ve raporlama altyapısı kuran veritabanı yöneticileri için uygundur. Temel SQL ve ilişkisel model bilgisi olanlar rahatça takip edebilir.

Eğitim kaç gün sürüyor?

Eğitim 3 gün sürer. Her gün dört modülden oluşur; boyutsal modelleme, SSIS ile ETL geliştirme ve veri kalitesiyle artımlı yükleme örnek bir satış ambarı üzerinde adım adım işlenir.

SSIS'in son sürümleri de anlatılıyor mu?

Evet; project deployment modeli, SSIS kataloğu (SSISDB) ve ortam parametreleri gibi güncel dağıtım yaklaşımları işlenir. Kavramlar güncel SQL Server sürümlerine uygun olarak aktarılır.

Küp ve raporlama bu eğitimde var mı?

Bu eğitim ambar tasarımı ve ETL yüklemesine odaklanır; küp ve rapor geliştirme ayrı bir eğitimin konusudur. Burada amaç, raporlama katmanının beslendiği güvenilir ambarı kurmaktır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Eğitim kurumsal ihtiyaçlara göre yüz yüze veya online olarak uyarlanabilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika