AWS : Data Warehousing sur AWS (cours officiel)

Objectifs pédagogiques :

Concrètement, à l'issue de cette formation Data Warehousing sur AWS vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :

• Présenter les concepts principaux du Data Warehousing
• Évaluer les relations entre Amazon Redshift et les autres systèmes Big Data
• Savoir présenter les différentes charges de travail exploitables dans une solution de Data warehouse à base de AWS dans analytics, grâce à l'observation d’études de cas
• Choisir un type de nœud Amazon Redshift et le dimensionner en fonction des besoins en données
• Présenter les fonctionnalités de sécurité qui appartiennent à Amazon Redshift, telles que le cryptage, les permissions IAM et les permissions de bases de données
• Lancer un cluster Amazon Redshift et utiliser les composants et les fonctionnalités pour mettre en œuvre un datawarehouse dans le cloud
• Utiliser les données AWS et les services analytiques tels que Amazon DynmaoDB, Amzon EMR, Amazon Kinesis Firehose et Amazon E3 pour constituer la solution de data warehouse
• Évaluer les approches et les méthodologies pour concevoir des data warehouse
• Identifier les sources de données et les besoins en accès qui affectent la conception du data warehouse
• Concevoir le data warehouse pour une utilisation efficace de la compression des données, la distribution des données et les méthodes de tri
• Charger et décharger les données et améliorer les tâches de maintenance des données
• Écrire les requêtes et évaluer les plans d’exécution pour en optimiser la performance
• Configurer la base de données pour allouer des ressources, telles que la mémoire des files d’attente de requêtes, et définir les critères pour router certains types de requêtes
• Utiliser les fonctionnalités et les services, tels que l’audit des base de données Amazon Redshift, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch et Amazon SNS (Simple Notification Service), pour auditer, surveiller et recevoir les notifications d’évènements concernant les activités dans le data warehouse
• Préparer les tâches opérationnelles, tels que le redimensionnement des clusters Amazon Redshift et utiliser les snapshots pour sauvegarder et restaurer les clusters
• Utiliser l’application de Business Intelligence pour améliorer l’analyse des données et les tâches de création de rapports.