IBM PureData System for Analytics

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