Acquérir les fondements d'IBM PureData System for Analytics
- Comprendre les bases du data warehousing et de l'analyse de données
- Présenter la plateforme PureData System for Analytics (anciennement IBM Netezza)
- Appréhender les avantages des performances élevées et de l'analyse avancée dans les contextes intensifs en données
- Obtenir une vue d'ensemble de l'architecture matérielle et logicielle optimisée
- Examiner les tendances actuelles dans le traitement de données et l'analyse
- Illustrer par des exemples concrets l'utilisation de PureData System for Analytics dans diverses industries
Explorer les fonctionnalités clés de PureData System for Analytics
- Passer en revue les caractéristiques du stockage en colonnes
- Comprendre le concept du traitement parallèle massif (MPP) pour accélérer les requêtes
- Utiliser l'optimisation automatique des requêtes pour des performances optimales
- Intégrer avec des outils d'analyse populaires pour une exploration en profondeur
- Maîtriser l'utilisation de l'interface utilisateur pour l'accès et l'analyse des données
- Approfondir les fonctionnalités avancées pour l'analyse de données
Installer et configurer IBM PureData System for Analytics
- Préparer l'environnement pour l'installation de la plateforme
- Exécuter le processus d'installation et de configuration de PureData System for Analytics
- Optimiser les paramètres pour obtenir des performances et une utilisation optimale
- Établir des connexions et intégrer avec les sources de données existantes
- Mettre en œuvre des méthodes de test et de validation post-installation
- Développer des stratégies pour l'extension et la mise à l'échelle de la solution
Mettre en place la gestion des données et des requêtes
- Élaborer des stratégies de gestion des données dans le contexte de PureData System for Analytics
- Appliquer des techniques d'importation, d'exportation et de chargement de données
- Créer et exécuter des requêtes pour explorer les données
- Optimiser les performances des requêtes grâce au MPP et à l'optimisation
- Utiliser des outils pour surveiller et gérer l'activité des requêtes
- Déployer des méthodes avancées pour l'analyse de données et la génération de rapports
Asurer la sécurité et la gouvernance des données
- Comprendre l'importance de la sécurité dans les environnements de data warehousing
- Configurer un accès sécurisé aux données et aux fonctionnalités
- Gérer les autorisations et les privilèges des utilisateurs
- Contrôler l'audit et la surveillance pour garantir la conformité
- Mettre en œuvre des stratégies de gouvernance des données pour assurer la qualité et la cohérence
