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。

• 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
  OLAP主要的分析方法
  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。
  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。
  性能優化并簡略講述
  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
  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
  ETL流程解決方案
  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
  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
  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
  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
  創建物理模型
  如何將維模型轉換成物理模型
  討論數據倉庫對體系結構的需求
  介紹各種硬件體系結構的優缺點
  討論數據倉庫所需的數據庫服務器特性
  物理模型的存儲
  介紹數據倉庫大小的測試技術和測試樣品的選取
  介紹數據倉庫索引的類型和策略
  討論數據倉庫的表空間特性和策略
  討論數據倉庫中表和索引的分區方法
  ETL策略
  介紹在構建數據倉庫過程中的ETL方法
  ETL的常見問題（數據質