Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Data Warehouse Fundamentals for Beginners

Kiến Thức Cơ Bản về Kho Dữ Liệu cho Người Mới Bắt Đầu

Kiến Thức Cơ Bản về Kho Dữ Liệu cho Người Mới Bắt Đầu

Các Phương Pháp Tốt Nhất và Khái Niệm về Kiến trúc và Thiết kế Dữ liệu Dạng Chiều

4.6
(33,821 đánh giá)
125,727 học viên
Giảng viên
Alan Simon
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.909.000đ -97%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
5.0 giờ video
68 bài giảng
4 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Làm chủ các kỹ thuật cần thiết để xây dựng một kho dữ liệu cho tổ chức của bạn.
Xác định các lựa chọn về kiến trúc cho môi trường kho dữ liệu của bạn.
Áp dụng các nguyên tắc thiết kế chính của mô hình hóa dữ liệu chiều.
Kết hợp nhiều mô hình và phương pháp khác nhau để thống nhất và tải dữ liệu vào kho dữ liệu của bạn.

Yêu cầu

Hiểu biết cơ bản về cơ sở dữ liệu quan hệ và kiến thức nền tảng SQL (không nhất thiết phải có kinh nghiệm lập trình), cụ thể là cách sử dụng câu lệnh SQL CREATE TABLE để tạo cấu trúc dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

Đối tượng phù hợp

Dành cho chuyên viên phân tích nghiệp vụ, kỹ sư dữ liệu hoặc nhà thiết kế cơ sở dữ liệu, hiện có ít hoặc chưa có tiếp xúc/kinh nghiệm với kho dữ liệu, muốn xây dựng bộ công cụ cá nhân về các phương pháp và kỹ thuật tốt nhất trong lĩnh vực kho dữ liệu.
Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ sẵn sàng bắt tay vào các dự án kho dữ liệu thực tế, với trách nhiệm mở rộng trong vai trò hiện tại hoặc tìm kiếm một vị trí mới liên quan đến kho dữ liệu. Ví dụ về các vị trí bao gồm kiến trúc sư kho dữ liệu, chuyên gia dữ liệu chiều...

Nội dung khóa học

10 phần • 68 bài giảng
1 Chào mừng
2 Giới thiệu về Khóa học
3 Suy ngẫm: Giá trị của Kho dữ liệu
1 Giới thiệu về Các Khái niệm Kho dữ liệu
2 Kho dữ liệu là gì?
3 Lý do bạn nên xây dựng một Kho dữ liệu
4 So sánh Kho dữ liệu với Hồ dữ liệu (Data Lake)
5 So sánh Kho dữ liệu với Ảo hóa Dữ liệu (Data Virtualization)
6 Xem xét Môi trường Kho dữ liệu Đơn giản Từ Đầu đến Cuối
7 Tóm tắt Các Khái niệm về Kho dữ liệu
1 Giới thiệu về Kiến trúc Kho dữ liệu
2 Xây dựng một Kho dữ liệu Tập trung
3 So sánh Kho dữ liệu với Kho dữ liệu Bộ phận (Data Mart)
4 Quyết định Kiến trúc Dựa trên Thành phần nào Phù hợp Nhất với Bạn
5 Đưa Khối dữ liệu (Cubes) vào Môi trường Kho dữ liệu của Bạn
6 Đưa Kho lưu trữ Dữ liệu Nghiệp vụ (Operational Data Stores) vào Môi trường Kho dữ liệu của Bạn
7 Khám phá Vai trò của Tầng Trung gian (Staging Layer) bên trong Kho dữ liệu
8 So sánh Hai Loại Tầng Trung gian
9 Tóm tắt Kiến trúc Kho dữ liệu
1 Giới thiệu về ETL và Di chuyển Dữ liệu cho Kho dữ liệu
2 So sánh ETL với ELT
3 Thiết kế ETL cho Lần Tải Đầu tiên (Initial Load)
4 So sánh Các Mô hình khác nhau cho ETL Tăng dần (Incremental)
5 Khám phá Vai trò của Chuyển đổi Dữ liệu (Data Transformation)
6 Các Phép Chuyển đổi Phổ biến Khác trong ETL
7 Triển khai ETL Tăng dần Kết hợp Linh hoạt (Mix-and-Match)
8 Tóm tắt Khái niệm và Mô hình ETL
1 Kiến thức Cơ bản về Cấu trúc Kho dữ liệu
2 Quyết định Mục đích Sử dụng của Kho dữ liệu
3 Các Nguyên tắc Cơ bản về Tính Chiều (Dimensionality)
4 So sánh Sự kiện (Facts), Bảng Sự kiện (Fact Tables), Chiều (Dimensions) và Bảng Chiều (Dimension Tables)
5 So sánh Các Dạng Khác nhau của Tính Cộng được (Additivity) trong Sự kiện
6 So sánh Lược đồ Hình sao (Star Schema) với Lược đồ Bông tuyết (Snowflake Schema)
7 Khóa (Keys) Cơ sở Dữ liệu cho Kho dữ liệu
8 Tóm tắt Cấu trúc Kho dữ liệu
1 Giới thiệu về Mô hình hóa Chiều (Dimensional Modeling)
2 Thiết kế Bảng Chiều cho Lược đồ Hình sao và Lược đồ Bông tuyết
3 Bốn Loại Bảng Sự kiện Kho dữ liệu Chính
4 Vai trò của Bảng Sự kiện Giao dịch (Transaction Fact Tables)
5 Các Quy tắc Chi phối Sự kiện và Bảng Sự kiện Giao dịch
6 Khóa Chính và Khóa Ngoại cho Bảng Sự kiện
7 Vai trò của Bảng Sự kiện Ảnh chụp Định kỳ (Periodic Snapshot Fact Tables)
8 Ảnh chụp Định kỳ và Sự kiện Bán Cộng được (Semi-Additive Facts)
9 Vai trò của Bảng Sự kiện Ảnh chụp Tích lũy (Accumulating Snapshot Fact Tables)
10 Ví dụ về Bảng Sự kiện Ảnh chụp Tích lũy
11 Tại sao Bảng Sự kiện Không có Sự kiện (Factless Fact Table) không phải là Mâu thuẫn Ngữ nghĩa
12 So sánh Cấu trúc Bảng Sự kiện trong Lược đồ Hình sao và Lược đồ Bông tuyết
13 SQL cho Bảng Chiều và Bảng Sự kiện
14 Tóm tắt Bảng Sự kiện và Bảng Chiều
1 Giới thiệu về Chiều Thay đổi Chậm
2 Chiều Thay đổi Chậm (SCDs) và Lịch sử Kho dữ liệu
3 Thiết kế SCD Loại 1
4 Thiết kế SCD Loại 2
5 Duy trì Thứ tự Dữ liệu Chính xác với SCD Loại 2
6 Thiết kế SCD Loại 3
7 Tóm tắt Khái niệm và Cách triển khai SCD
1 Giới thiệu về Thiết kế ETL
2 Xây dựng Thiết kế ETL từ Kiến trúc ETL của bạn
3 ETL cho Bảng Chiều
4 Xử lý Thay đổi SCD Loại 1 cho Bảng Chiều
5 Xử lý Thay đổi SCD Loại 2 cho Bảng Chiều
6 Thiết kế ETL cho Bảng Sự kiện
7 Tóm tắt Thiết kế ETL
1 Giới thiệu về Môi trường Kho dữ liệu
2 Quyết định giữa Cài đặt Đám mây và Tại chỗ (On-Premises) cho Kho dữ liệu của Bạn
3 Ảnh hưởng của Kiến trúc và Thiết kế đối với Nền tảng Đã Chọn
1 Cảm ơn bạn đã tham gia khóa học!
2 Tài nguyên bổ sung để nghiên cứu sâu hơn

Giới thiệu khóa học

If you are a current or aspiring IT professional in search of sound, practical techniques to plan, design, and build a data warehouse or data mart, this is the course for you.

During the course, you’ll put what you learn to work and define sample data warehousing architectures and dimensional data structures to help emphasize the best practices and techniques covered in this course. Each section has either scenario based quiz questions or hands on assignments that emphasizes key learning objectives for that section’s material. This way, you can be confident as you move through the course that you’re picking up the key points about data warehousing.

To build this course, I drew from more than 30 years of my own data warehousing work on more than 40 client projects and engagements. I’ve been a thought leader in the discipline of data warehousing since the early 1990s when modern data warehousing came onto the scene. I’ve literally seen it all...and written about the discipline of data warehousing in books such as the original Data Warehousing For Dummies ® , along with articles, white papers, and as a monthly data warehousing columnist. I’ve led global consulting practices delivering data warehousing (and its related discipline, business intelligence) to some of the most recognizable brand name customers, along with smaller-sized organizations and governmental agencies. My own consulting firm, Thinking Helmet, Inc., specializes in data warehousing, business intelligence, and related disciplines. I’ve rolled up my sleeves and personally tackled every aspect of what you’ll learn in this course. I’ve even learned a few painful lessons, and have built a healthy share of “lessons learned” into the course material.

In this course, I take you from the fundamentals and concepts of data warehousing all the way through best practices for the architecture, dimensional design, and data interchange that you’ll need to implement data warehousing in your organization. You’ll find many examples that clearly demonstrate the key concepts and techniques covered throughout the course. By the end of the course, you’ll be all set to not only put these principles to work, but also to make the key architecture and design decisions required by the “art” of data warehousing that transcend the nuts-and-bolts techniques and design patterns.

Specifically, this course will cover:

  • Foundational data warehousing concepts and fundamentals

  • The symbiotic relationship between data warehousing and business intelligence

  • How data warehousing co-exists with data lakes and data virtualization

  • Your many architectural alternatives, from highly centralized approaches to numerous multi-component alternatives

  • The fundamentals of dimensional analysis and modeling

  • The key relational database capabilities that you will put to work to build your dimensional data models

  • Different alternatives for handling changing data history within your environment, and how to decide which approaches to apply in various situations

  • How to organize and design your Extraction, Transformation, and Loading (ETL) capabilities to keep your data warehouse up to date


Data warehousing is both an art and a science. While we have developed a large body of best practices over the years, we still have to make this-or-that types of decisions from the earliest stages of a data warehousing project all the way through architecture, design, and implementation. That’s what I’ve instilled into this course: the fusion of data warehousing art and science that you can bring to your organization and your own work. So come join me on this journey through the world of data warehousing!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Engineering
Hiển thị tất cả khoá học Databases
Hiển thị tất cả khoá học Etl
Hiển thị tất cả khoá học Sql
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊