DP-602 Implement a Data Warehouse with Microsoft Fabric
Preis Netto € MwSt. €
Preis Preis auf Anfrage
Dauer
1 Tag
Standort
Kurssprache englisch
Trainingslösungen Online Live
Skalierbare Analytics erfordern saubere Datenstrukturen und verlässliche Plattformen. Microsoft Fabric vereint zentrale Funktionen für den Aufbau moderner Data Warehouses und schafft Transparenz über Datenflüsse, Speicherung und Nutzung innerhalb einer integrierten Cloud-Umgebung.
Zentrale Themen
- Services und Funktionsweise von Microsoft Fabric.
- Entwurf moderner Data-Warehouse-Architekturen.
- Datenaufnahme, Transformation und Speicherung.
- Leistungsoptimierung und Monitoring.
- Rollen, Berechtigungen und Compliance.
- Betrieb analytischer Datenplattformen.
Voraussetzung
Solide Kenntnisse in SQL sowie Grundverständnis von Cloud-Architekturen.
Zielgruppe
Data Engineers, Analytics Professionals und technische Architekten.
Ein strukturierter Architekturansatz ermöglicht stabile, erweiterbare und leistungsfähige Analytics-Lösungen.
Als PDF drucken/speichern
Kursinhalte
Data Warehouses
- Grundlagen von Data Warehouses verstehen
- Data Warehouses in Fabric verstehen
- Daten abfragen und umwandeln
- Daten für Analyse und Bericht vorbereiten
- Data Warehouse sichern und überwachen
Daten in Microsoft Fabric
- Datenlade-Strategien erforschen
- Datenpipelines für Warehouse-Laden nutzen
- Daten mit T-SQL laden
- Daten mit Dataflow Gen2 laden und transformieren
Data Warehouses in Microsoft Fabric
- SQL-Editor nutzen
- Visuellen Editor untersuchen
- Client-Tools für Warehouse-Abfragen verwenden
Überwachung des Data Warehouses
- Kapazität überwachen
- Aktivität überwachen
- Abfragen beobachten
Was wird im Zusammenhang mit Microsoft Fabric konkret umgesetzt?
- Aufbau eines skalierbaren Data Warehouses inklusive Datenintegration, Modellierung und Performance-Optimierung für reale Business-Szenarien.
Warum ist Data Warehousing mit Microsoft Fabric aktuell so gefragt?
- Unternehmen bündeln Daten zentral, reduzieren Silos und treffen schneller fundierte Entscheidungen – ein klarer Wettbewerbsvorteil.
Welche praktischen Fähigkeiten entstehen?
- Erstellung moderner Datenarchitekturen, Nutzung von Lakehouse-Ansätzen und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen.
Welche Risiken werden ohne fundiertes Know-how sichtbar?
- Fehlende Struktur, langsame Abfragen und hohe Kosten durch ineffiziente Datenpipelines können Projekte schnell ausbremsen.
Für welche Rollen ist das Thema besonders relevant?
- Data Engineers, BI-Professionals und IT-Fachkräfte mit Fokus auf Cloud, Analytics und skalierbare Datenplattformen.
Welche Tools und Technologien stehen im Fokus?
- Integration von Dataflows, SQL-Endpunkten und modernen Storage-Konzepten innerhalb einer einheitlichen Plattform.
Wie praxisnah ist die Umsetzung aufgebaut?
- Reale Use Cases zeigen, wie Datenquellen verbunden, transformiert und für Analysen bereitgestellt werden.
Welchen direkten Mehrwert bringt das Wissen im Arbeitsalltag?
- Schnellere Datenbereitstellung, bessere Analysequalität und effizientere Entscheidungsprozesse im Unternehmen.
