1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

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  數據倉庫和商業決策的關系
  描述當今商業領域BI和數據倉庫的角色
  描述為什么在線聯機系統（OLTP）不能滿足決策支持
  決策支持系統的數據抽取流程所帶來的數據倉庫技術
  使用數據倉庫技術的原因
  如何使用數據倉庫來加速商業決策和提高決策的質量
  2
  數據倉庫的概念和術語
  通用的，被廣泛接受的數據倉庫定義
  獨立和非獨立的數據集市的不同，適用范圍
  數據倉庫開發的一些主要方法，介紹一種常用的模型：螺旋模型方法。
  3
  設計，分析，和管理數據倉庫項目
  解釋開發和實現數據倉庫的財政目的
  開發時間的控制。
  概述數據倉庫項目的關鍵任務
  討論商業和用戶需求的收集
  如何標識用戶的主要業務，并在短時間實現這一主要業務。
  4
  數據倉庫建模
  討論數據倉庫環境下的數據結構
  討論數據倉庫的設計步驟:
  –定義商業模型
  –定義維度模型
  –定義物理模型
  –介紹星型模型，簡介雪花模型和星座模型
  5
  構建數據倉庫: 抽取數據簡介
  構建數據倉庫的ETL (Extraction, Transformation, and Loading)概述
  ETL任務, 重點和代價
  解釋如何去檢查數據源
  Oracle的ETL流程解決方案
  6
  元數據簡介
  數據倉庫元數據定義、類型以及在數據倉庫環境中的角色
  數據倉庫元數據的類型
  開發元數據的策略等
  7
  數據倉庫基本概念介紹
  數據倉庫的基本元素
  數據倉庫的基本形式
  數據倉庫的特點
  數據倉庫的開發特性
  數據倉庫與決策支持系統
  數據倉庫與數據集市
  8
  定義數據倉庫的商業和邏輯模型
  討論企業級的策略分析工作
  定義商業模型的各個部分
  討論數據倉庫中元數據所扮演的角色，及追蹤元數據的方法
  定義邏輯模型和實體關系模型
  9
  創建維模型
  詳細介紹星型模型
  如何從商業應用中標識事實表和它們的屬性（列）
  如何從商業應用中標識維表和它們的屬性（列）
  討論數據倉庫中的層次
  討論數據倉庫的分析方法
  10
  創建物理模型
  如何將維模型轉換成物理模