Treinamento em Modelagem Dimensional
Sobre o Treinamento
Este treinamento é recomendado a técnicos, desenvolvedores, DBAs e gestores que buscam uma visão aprofundada do conceito de modelagem dimensional para construção de Data Warehouses em projetos de Business Intelligence. O mesmo não é focado em ferramentas e sim em toda a abrangência conceitual. Ao final do treinamento algumas atividades práticas são desenvolvidas sobre uma ferramenta para aplicar os conceitos adquiridos fortalecendo o conhecimento com a prática.
Calendário de turmas abertas
Treinamento somente no formato in-company.
Objetivo
Ministrar os conceitos sobre modelagem dimensional e sua aplicação na construção de um Data Warehouse.
Público Alvo
O Treinamento Modelagem Dimensional destina-se a profissionais analistas de BI, DBAs, Gestores de TI, desenvolvedores de sistemas, que tenham conhecimento em Bancos de Dados.
Conteúdo Programático:
Introdução
- Introdução a Business Intelligence.
- Introdução a Modelagem Dimensional.
- Introdução a Data Warehouse.
- Introdução a DataMart.
- MDA - Master Data Management.
- MDA X DW.
- ETL (Extract Transform e Load) e Data Integration.
- OLAP - Online Analytical Processing.
- OLTP - Online Transaction Processing.
- OLTP X OLAP.
- ROLAP, MOLAP, HOLAP, DOLAP e WOLAP.
Modelagem Dimensional
- Modelo Dimensional Estrela (Star Schema) - Ralph Kimball.
- Modelo Floco de Neves (Snowflaking) - Bill Inmon.
- Star Schema x Snowflaking.
- Drill-down e Roll-up.
- Drill-across.
- Drill-throught.
Data Warehouse
- Data warehouse Híbrido.
- Ciclo de Vida do Data warehouse.
- Passos da modelagem dimensional.
- Data warehouse - Processo de Negócio
- Estimativa de tamanho de um data warehouse.
Data Warehouse - Dimensões.
- Tabela Dimensionais.
- Normalização de dimensões.
- Surrogate Key.
- Business Key.
- Hierarquia.
- Atributo.
- Dimensão Tempo.
- Dimensão Degenerada (Degenerate Dimension).
- Dimensões – Tipos 1, 2, 3 e técnicas híbridas.
- Slowly Changing Dimensions (SCD) - Tipo 1.
- Slowly Changing Dimensions (SCD) - Tipo 2.
- Dimensão Lixo (Junk Dimension).
Data Warehouse - Fato
- Data warehouse - Granularidade.
- Tabelas Fato.
- Fato Agregada.
- Surrogate Key.
- Surrogate Keys Negativas.
- Métricas e Medidas.
- Grão.
- Definição de índices.
Modelagem na prática.
- Modelando um Caso Real (Prático).
Implementação com Ferramentas Open Source.
- PostgreSQL.
- Pentaho Data Integration.
- Pentaho Analysis.
- Saiku Analytics.
Assuntos Complementares
- Data Staging.
- Agile.
- Levantamento de Requisitos de Projetos de BI.
- Os 10 mandamentos de Ralph Kimball.
- Principais ferramentas de BI do Mercado.
Pré-requisitos de Conhecimento
- Conhecimento básico banco de dados.
- Conhecimento em SQL ANSI.
Requisitos dos Alunos
- Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
- O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
- Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.
Requisitos mínimos de hardware
- Memória RAM : 4GB
- Espaço em Disco: 5GB
- Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
- Sistemas Operacionais : GNU/Linux, Windows ou MacOS.
Carga Horária
- 24 Horas de Duração
- 100% Presencial
Material
Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:
- Todos os softwares da Pentaho e do PostgreSQL e acessórios na sua última versão estável.
- Material próprio em Português do Brasil.
- Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
- Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
- Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
- Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
- Caneta, Pasta e Bloco de Anotações.
Metodologia
- Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.
Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Pentaho, Modelagem Dimensional e cursos sobre Data Warehouse. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.
Inscrições, Informações e Valores
Instrutor

Marcio Junior Vieira
- 22 anos de experiência em informática, vivência em desenvolvimento e análise de sistemas de gestão empresarial e ciência de dados.
- CEO da Ambiente Livre atuando como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados e Arquiteto de Software.
- Professor dos MBAs em Big Data & Data Science, Inteligência Artificial e Business Intelligence da Universidade Positivo.
- Professor de BPM no MBA de Business Intelligence da Universidade Positivo.
- Professor do MBA Artificial Intelligence e Machine Learning da FIAP.
- Pesquisador pela Universidade de Brasília no Laboratório de Tecnologias da Tomada de Decisão - UnB/LATITUDE.
- Graduado em Tecnologia em Informática(2004) e pós-graduado em Software Livre(2005) ambos pela UFPR.
- Palestrante FLOSS em: FISL, The Developes Conference, Latinoware, Campus Party, Pentaho Day, Ticnova, PgDay e FTSL.
- Organizador Geral: Pentaho Day 2017, 2015, 2019 e apoio nas ed. 2013 e 2014.
- Data Scientist, instrutor e consultor de Big Data e Data Science com tecnologias abertas.
- Ajudou a capacitar equipes de Big Data na IBM, Accenture, Tivit, Sonda, Serpro, Dataprev, Natura, MP, Netshoes, Embraer entre outras.
- Especialista em implantação e customização de Big Data com Hadoop, Spark, Pentaho, Cassandra e MongoDB.
- Contribuidor de projetos open sources ou free software internacionais, tais como Pentaho, Apache Hop, LimeSurvey, SuiteCRM e Camunda.
- Especialista em implantação e customização de ECM com Alfresco e BPM com Activiti, Flowable e Camunda.
- Certificado (Certified Pentaho Solutions) pela Hitachi Vantara (Pentaho inc).
- Ganhou o prêmio Camunda Champion em 2022 em reconhecimento a suas contribuições com o projeto Open Source Camunda.
- Membro da The Order Of de Bee (Comunidade Alfresco trabalhando para desenvolver o ecossistema Alfresco independente)