دانلود کتاب آموزشی SQL Server for Business Intelligence جلد دوم

بخش 6. ساخت Data Warehouse در SQL Server

فصل 1. مفاهیم اولیه Data Warehousing

• تعریف Data Warehouse و اهمیت آن در BI
• تفاوت بین OLTP و OLAP
• مزایای Data Warehousing در سازمان‌ها
• اجزای اصلی Data Warehouse:
  • Data Sources
  • ETL (Extract, Transform, Load)
  • Data Storage (Fact & Dimension Tables)
  • OLAP Processing
  • Data Visualization & Reporting

فصل 2. معماری Data Warehouse

• معماری سنتی Data Warehouse
• بررسی مدل‌های مختلف Data Warehouse:
  • Enterprise Data Warehouse (EDW)
  • Operational Data Store (ODS)
  • Data Mart و انواع آن
• تفاوت بین Kimball و Inmon در طراحی Data Warehouse
• بررسی Three-Tier Architecture در Data Warehousing
• درک Logical Data Warehouse (LDW) و کاربردهای آن

فصل 3. طراحی مدل داده در Data Warehouse

• اصول مدل‌سازی داده‌ها برای Data Warehouse
• بررسی Star Schema و Snowflake Schema
• طراحی Fact Table و Dimension Table
• تعیین Primary Key و Surrogate Key در جداول
• پیاده‌سازی Slowly Changing Dimensions (SCDs)
  • Type 0: Retain Original Data
  • Type 1: Overwrite Old Data
  • Type 2: Add New Row with Versioning
  • Type 3: Add New Column
  • Type 4 & 6: Hybrid Methods

فصل 4. پیاده‌سازی ETL در SQL Server با SSIS

• مفهوم ETL (Extract, Transform, Load) و نقش آن در Data Warehousing
• استخراج داده‌ها از منابع مختلف (SQL Server, Flat Files, Excel, Web Services, API)
• فرآیند Data Cleansing و استانداردسازی داده‌ها
• طراحی Data Flow و پیاده‌سازی Transformation در SSIS
• استفاده از Lookups, Derived Columns, Aggregations
• نحوه بارگذاری داده‌ها به Data Warehouse
• روش‌های Incremental Load vs. Full Load
• مدیریت Error Handling و Logging در SSIS
• بهینه‌سازی فرآیند ETL با استفاده از Partitioning & Indexing

فصل 5. بهینه‌سازی عملکرد Data Warehouse در SQL Server

• استراتژی‌های بهینه‌سازی پردازش داده‌ها
• استفاده از Indexes و Partitioning برای افزایش سرعت پردازش
• مفهوم Materialized Views و کاربرد آن در SQL Server
• تکنیک‌های Query Optimization برای پردازش داده‌ها
• بررسی Data Compression و تأثیر آن بر عملکرد سیستم
• پیاده‌سازی OLAP Cubes برای افزایش کارایی پردازش تحلیلی

فصل 6. استفاده از Change Data Capture (CDC) در Data Warehouse

• مفهوم Change Data Capture (CDC) و نقش آن در Data Warehousing
• نحوه پیاده‌سازی CDC در SQL Server
• استفاده از Transactional Replication برای به‌روزرسانی داده‌ها
• روش‌های Delta Processing در بارگذاری داده‌ها
• بهینه‌سازی فرآیند CDC برای مدیریت حجم بالای داده‌ها

فصل 7. مدیریت و نگهداری Data Warehouse

• Data Governance و مدیریت داده‌های تحلیلی
• طراحی استراتژی‌های Backup & Restore برای Data Warehouse
• مانیتورینگ عملکرد Data Warehouse با استفاده از SQL Server Profiler
• مدیریت امنیت و دسترسی به داده‌ها در SQL Server
• پیاده‌سازی Role-Based Security (RBS) برای کنترل دسترسی کاربران

فصل 8. یکپارچه‌سازی Data Warehouse با ابزارهای BI

• اتصال Data Warehouse به SSAS برای پردازش تحلیلی
• ایجاد OLAP Cubes در SSAS برای تحلیل چند بعدی
• یکپارچه‌سازی Power BI با Data Warehouse
• استفاده از SQL Server Reporting Services (SSRS) برای تولید گزارش‌های تجاری
• پیاده‌سازی Real-Time Data Warehouse با استفاده از Stream Processing

فصل 9. بررسی چالش‌ها و مشکلات رایج در پیاده‌سازی Data Warehouse

• مشکلات مربوط به Data Quality & Data Cleansing
• چالش‌های مدیریت حجم بالای داده‌ها
• استراتژی‌های Disaster Recovery برای Data Warehouse
• مقابله با Data Silos و مشکلات یکپارچه‌سازی داده‌ها
• بهینه‌سازی کارایی بارگذاری داده‌ها در حجم‌های بالا

بخش 7. مدیریت داده‌های تجاری با استفاده از SQL Server

فصل 1. اصول مدیریت داده‌های تجاری (Enterprise Data Management)

• تعریف و اهمیت مدیریت داده‌های تجاری
• نقش داده‌های تمیز و استاندارد در تصمیم‌گیری تجاری
• چالش‌های مدیریت داده‌ها در سازمان‌های بزرگ
• مفهوم Data Governance و تأثیر آن بر یکپارچگی داده‌ها

فصل 2. بررسی کیفیت داده‌ها (Data Quality Assessment)

• اهمیت کیفیت داده‌ها در هوش تجاری
• تعریف معیارهای کیفیت داده (Completeness, Consistency, Accuracy, Timeliness)
• معرفی SQL Server Data Quality Services (DQS)
• پیاده‌سازی Data Profiling برای ارزیابی کیفیت داده‌ها
• شناسایی داده‌های نادرست و ناکامل

فصل 3. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها (Data Cleansing & Standardization)

• استفاده از SQL Server Data Quality Services (DQS) برای تصحیح داده‌ها
• اعمال Data Transformation Rules برای بهبود کیفیت داده‌ها
• استفاده از Regular Expressions و T-SQL برای شناسایی داده‌های نادرست
• رفع داده‌های تکراری (Duplicate Records) با Fuzzy Matching

فصل 4. مدیریت داده‌های اصلی (Master Data Management – MDM)

• تعریف و اهمیت Master Data Management (MDM)
• ساختار داده‌های اصلی (Master Data) و چالش‌های آن
• معرفی SQL Server Master Data Services (MDS)
• طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های MDM در SQL Server
• استفاده از Hierarchies & Business Rules در مدیریت داده‌های اصلی

فصل 5. پیاده‌سازی Data Lineage و Data Traceability

• مفهوم Data Lineage و اهمیت آن در ردیابی تغییرات داده‌ها
• مستندسازی تغییرات داده‌ها در پایگاه داده
• استفاده از SQL Server Change Data Capture (CDC) برای رهگیری تغییرات داده‌ها
• بررسی Temporal Tables در SQL Server برای نگهداری تاریخچه داده‌ها

فصل 6. مدیریت Metadata در SQL Server

• نقش Metadata در مدیریت داده‌ها
• استفاده از SQL Server Management Studio (SSMS) برای مدیریت Metadata
• استفاده از Extended Properties برای مستندسازی جداول و فیلدهای پایگاه داده
• پیاده‌سازی Data Catalog و کاربرد آن در Data Governance

فصل 7. یکپارچه‌سازی داده‌ها در SQL Server

• چالش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
• استفاده از SQL Server Integration Services (SSIS) برای ادغام داده‌ها
• پیاده‌سازی Data Synchronization بین سیستم‌های مختلف
• اتصال SQL Server به Cloud Storage و Big Data Platforms

فصل 8. امنیت و کنترل دسترسی به داده‌های تجاری

• Row-Level Security (RLS) برای کنترل سطح دسترسی به داده‌ها
• Dynamic Data Masking (DDM) برای حفاظت از داده‌های حساس
• Always Encrypted برای رمزنگاری داده‌ها در SQL Server
• مدیریت سطوح دسترسی کاربران با Role-Based Access Control (RBAC)

فصل 9. نظارت و مانیتورینگ داده‌های تجاری

• ابزارهای SQL Server برای نظارت بر کیفیت داده‌ها
• بررسی و مانیتورینگ عملکرد پایگاه داده‌ها با SQL Server Profiler
• استفاده از Extended Events برای شناسایی مشکلات داده‌ها
• پیاده‌سازی Automated Data Auditing & Logging در SQL Server

بخش 8. تحلیل پیشرفته با استفاده از SQL Server

فصل 1. آشنایی با تحلیل پیشرفته داده‌ها در SQL Server

• مفهوم Advanced Analytics و کاربرد آن در SQL Server
• تفاوت بین تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics)، تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analytics) و تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics)
• معرفی ابزارهای تحلیل داده در SQL Server:
  • SQL Server Analysis Services (SSAS)
  • SQL Server Machine Learning Services (R & Python)
  • Data Mining در SSAS
  • Azure Machine Learning و ارتباط آن با SQL Server

فصل 2. استفاده از SQL Server Analysis Services (SSAS) برای تحلیل داده‌ها

• ایجاد و مدیریت OLAP Cubes برای تحلیل چند بعدی
• تعریف و استفاده از Dimensions, Measures, Hierarchies
• بهینه‌سازی Aggregations برای سرعت بخشیدن به کوئری‌های تحلیلی
• استفاده از MDX (Multidimensional Expressions) برای اجرای کوئری‌های پیچیده
• تحلیل داده‌ها با Tabular Models در SSAS و استفاده از DAX (Data Analysis Expressions)
• Performance Optimization برای مدل‌های SSAS

فصل 3. استفاده از Data Mining در SQL Server برای تحلیل پیشرفته

• مفهوم Data Mining و کاربرد آن در تحلیل داده‌ها
• روش‌های مختلف Data Mining در SSAS:
  • Classification (طبقه‌بندی داده‌ها)
  • Clustering (خوشه‌بندی داده‌ها)
  • Association Rules (تحلیل سبد خرید – Market Basket Analysis)
  • Forecasting (پیش‌بینی روندها)
• ایجاد مدل‌های Data Mining در SSAS
• اجرای Training و Testing روی مدل‌های داده‌کاوی
• ارزیابی دقت مدل‌های Data Mining

فصل 4. استفاده از R و Python در SQL Server برای تحلیل داده‌ها

• معرفی SQL Server Machine Learning Services
• نصب و راه‌اندازی R و Python در SQL Server
• اجرای اسکریپت‌های R و Python در SQL Server برای تحلیل داده‌ها
• پردازش و تحلیل داده‌ها با استفاده از Pandas, NumPy, Scikit-learn در Python
• اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین در SQL Server:
  • رگرسیون (Regression)
  • دسته‌بندی (Classification)
  • خوشه‌بندی (Clustering)
• پیاده‌سازی Predictive Analytics در SQL Server با استفاده از R و Python

فصل 5. مدل‌سازی و پیش‌بینی داده‌ها با استفاده از Machine Learning در SQL Server

• فرآیند ساخت مدل‌های Machine Learning در SQL Server
• جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• بررسی Feature Engineering و Data Preprocessing
• اجرای مدل‌های یادگیری ماشین روی داده‌های حجیم
• ارزیابی مدل‌ها با استفاده از Confusion Matrix، Precision، Recall، RMSE
• بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در SQL Server

فصل 6. پیاده‌سازی Predictive Analytics در SQL Server

• بررسی Predictive Analytics و کاربرد آن در کسب‌وکار
• استفاده از Regression Models برای پیش‌بینی داده‌های عددی
• پیاده‌سازی Time Series Forecasting در SQL Server
• تحلیل روندهای گذشته و پیش‌بینی آینده بر اساس داده‌های تاریخی
• استفاده از SQL Server Reporting Services (SSRS) برای نمایش نتایج تحلیل‌های پیش‌بینی

فصل 7. ترکیب SQL Server با Azure Machine Learning برای تحلیل پیشرفته

• معرفی Azure Machine Learning و کاربرد آن
• اتصال SQL Server به Azure Machine Learning برای پردازش‌های سنگین
• انتقال داده‌ها از SQL Server به Azure برای تحلیل پیشرفته
• ایجاد و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین در Azure و ترکیب با داده‌های SQL Server

فصل 8. بهینه‌سازی عملکرد و امنیت در تحلیل پیشرفته SQL Server

• افزایش کارایی پردازش داده‌های تحلیلی در SQL Server
• بهینه‌سازی Indexing و Partitioning برای پردازش سریع داده‌ها
• استفاده از Columnstore Indexes برای بهبود سرعت Big Data Analytics
• تأمین امنیت پردازش‌های تحلیلی در SQL Server
• پیاده‌سازی Row-Level Security (RLS) برای کنترل دسترسی به داده‌های حساس

بخش 9. مراقبت و نظارت بر عملکرد BI

فصل 1. مقدمه‌ای بر نظارت و بهینه‌سازی BI

• اهمیت مانیتورینگ و بهینه‌سازی در سیستم‌های BI
• تأثیر Performance Tuning بر پردازش داده‌ها و گزارش‌ها
• ابزارهای مانیتورینگ و پروفایلینگ در SQL Server

فصل 2. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد SSIS (SQL Server Integration Services)

• بررسی Bottlenecks در فرآیند ETL (Extract, Transform, Load)
• استفاده از SSIS Logging & Event Handling برای خطایابی
• بهینه‌سازی Data Flow Tasks برای افزایش سرعت پردازش داده‌ها
• استفاده از Buffering & Parallel Execution در SSIS
• اجرای SSIS Performance Counters برای نظارت بر منابع سیستم
• بهینه‌سازی Memory & Disk Usage در SSIS

فصل 3. مانیتورینگ و بهینه‌سازی SSAS (SQL Server Analysis Services)

• بررسی عملکرد Multidimensional & Tabular Models
• استفاده از SQL Server Profiler برای تحلیل کوئری‌های SSAS
• بهینه‌سازی MDX Queries & DAX Expressions برای افزایش سرعت تحلیل
• بررسی Query Processing & Storage Engine در SSAS
• فشرده‌سازی و بهینه‌سازی Aggregation & Partitioning در SSAS
• روش‌های بهینه‌سازی Cube Processing & Caching

فصل 4. نظارت و بهینه‌سازی SSRS (SQL Server Reporting Services)

• بررسی Report Execution & Rendering Performance
• استفاده از Report Caching & Snapshot Reports برای بهبود زمان پاسخ
• بهینه‌سازی Dataset Queries و کاهش Report Processing Time
• استفاده از Indexing & Partitioning برای بهبود عملکرد کوئری‌های گزارش‌گیری
• تنظیمات Scalability & Load Balancing در SSRS
• خطایابی و بررسی Execution Log & Performance Counters

فصل 5. بررسی عملکرد Power BI و بهینه‌سازی آن

• بررسی Performance Analyzer در Power BI برای تشخیص Bottlenecks
• استفاده از DirectQuery vs Import Mode برای بهینه‌سازی پردازش داده‌ها
• فشرده‌سازی داده‌ها و بهینه‌سازی مدل‌های Power BI Data Model
• بهینه‌سازی DAX Queries & Measures برای کاهش زمان محاسبات
• بررسی و استفاده از Power BI Service Performance Reports
• مانیتورینگ منابع پردازشی و عملکرد Power BI Gateway

فصل 6. ابزارهای مانیتورینگ و پروفایلینگ در SQL Server

• SQL Server Profiler و بررسی Query Execution Plan
• استفاده از Extended Events برای نظارت بر عملکرد BI
• بررسی Dynamic Management Views (DMVs) برای تحلیل رفتار سیستم
• مانیتورینگ عملکرد سیستم با استفاده از SQL Server Performance Dashboard
• تحلیل Wait Statistics & Blocking Queries برای شناسایی مشکلات تأخیر

فصل 7. مدیریت منابع و ظرفیت در SQL Server BI

• مدیریت استفاده از CPU، RAM و Disk I/O در SQL Server
• بهینه‌سازی Query Execution Plan و بررسی Bottlenecks
• مدیریت Database Partitioning برای افزایش عملکرد Data Warehouse
• استفاده از Resource Governor برای تخصیص بهینه منابع به فرآیندهای BI
• روش‌های Scalability & High Availability برای سیستم‌های BI بزرگ

فصل 8. افزایش امنیت و کنترل دسترسی در سیستم BI

• نظارت بر Audit Logs & Security Events در SQL Server
• بررسی Row-Level Security (RLS) & Role-Based Access Control
• پیاده‌سازی Data Encryption & Masking برای حفاظت از داده‌های حساس
• بررسی Power BI Security و مدیریت Data Access Policies
• اجرای Compliance & Data Governance در سیستم‌های BI

فصل 9. بررسی عملکرد BI در محیط‌های Cloud و On-Premises

• تفاوت‌های عملکردی بین Azure SQL BI و On-Prem SQL BI
• مانیتورینگ و بهینه‌سازی Azure SQL Database & Power BI Service
• استفاده از Azure Monitor & Log Analytics برای بررسی عملکرد BI
• بهینه‌سازی Hybrid BI Deployments برای کاهش تأخیر در پردازش داده‌ها

فصل 10. جمع‌بندی و بهترین روش‌های بهینه‌سازی سیستم‌های BI

• Best Practices برای بهینه‌سازی SSIS، SSAS، SSRS و Power BI
• چک‌لیست نظارت و نگهداری BI Infrastructure
• استفاده از Automated Monitoring & Alerts برای پیشگیری از مشکلات عملکردی
• بهینه‌سازی Query Performance & Indexing Strategies برای تحلیل سریع داده‌ها
• بررسی Future Trends in BI Performance Monitoring و فناوری‌های جدید

بخش 10. امنیت در محیط BI

فصل 1. مفاهیم امنیت در محیط BI

• معرفی اصول امنیت داده‌ها در BI
• اهمیت امنیت در فرآیندهای ETL و تحلیل داده‌ها
• ایجاد لایه‌های امنیتی متعدد برای محافظت از داده‌های حساس

فصل 2. امنیت در SQL Server Integration Services (SSIS)

• پیکربندی امنیتی برای SSIS Packages
• استفاده از Authentication برای دسترسی به منابع داده
• مدیریت و محافظت از اطلاعات احراز هویت در SSIS (Connection Manager Encryption)
• تعریف مجوزها و نقش‌ها برای کاربران مختلف
• نظارت و ثبت رویدادهای SSIS برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک

فصل 3. امنیت در SQL Server Reporting Services (SSRS)

• پیاده‌سازی Role-based Security در SSRS برای کنترل دسترسی به گزارش‌ها
• استفاده از Encrypted Connection Strings برای امنیت داده‌ها
• تعیین سطوح دسترسی (Viewer, Publisher, Administrator) به گزارش‌ها و داشبوردها
• استفاده از Data-Driven Subscription برای ارسال گزارش‌های محرمانه با امنیت بیشتر
• بررسی و محافظت از داده‌های حساس در گزارش‌ها (Data Masking, Redaction)
• استفاده از Auditing برای پیگیری فعالیت‌های کاربران در SSRS

فصل 4. امنیت در SQL Server Analysis Services (SSAS)

• پیاده‌سازی Role-based Security در SSAS (محدود کردن دسترسی به داده‌های خاص)
• استفاده از Windows Authentication برای دسترسی به SSAS
• استفاده از Cell-Level Security برای محافظت از داده‌های حساس در Cube‌ها
• اعمال سطح دسترسی متفاوت برای ابعاد و فاکتورها در SSAS
• نظارت و ثبت رویدادهای SSAS برای شناسایی تهدیدات امنیتی

فصل 5. امنیت در Power BI

• Row-Level Security (RLS):
  • پیاده‌سازی RLS برای کنترل دسترسی به داده‌ها بر اساس کاربران مختلف
  • نحوه پیکربندی RLS در Power BI Desktop و Power BI Service
• استفاده از Azure Active Directory برای مدیریت دسترسی در Power BI
• استفاده از Encryption برای حفاظت از داده‌ها در Power BI
• بررسی احراز هویت و تایید هویت دو مرحله‌ای (MFA) در Power BI
• مدیریت دسترسی به داشبوردها و گزارش‌ها با استفاده از Role-based Security
• استفاده از Conditional Access Policies برای دسترسی به داده‌ها
• نظارت و گزارش‌دهی از فعالیت‌های امنیتی در Power BI Service

فصل 6. رمزنگاری و حفاظت از داده‌ها

• Encryption:
  • استفاده از Encryption برای محافظت از داده‌ها در حین انتقال و ذخیره‌سازی
  • رمزنگاری در سطح SSIS, SSRS و SSAS برای محافظت از اطلاعات حساس
  • پیاده‌سازی Transparent Data Encryption (TDE) در SQL Server
• Backup Encryption:
  • رمزنگاری پشتیبان‌ها برای محافظت از داده‌های BI در صورت سرقت یا دسترسی غیرمجاز
• Encryption in Power BI:
  • حفاظت از داده‌ها در Power BI با استفاده از رمزنگاری در سطح فایل و داده‌ها

فصل 7. Auditing و Logging

• ثبت فعالیت‌ها و رفتار کاربران در سیستم BI برای شناسایی دسترسی‌های غیرمجاز
• استفاده از SQL Server Audit برای ثبت رویدادهای امنیتی در SSIS, SSRS, SSAS
• جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل گزارش‌های امنیتی در Power BI Service
• پیاده‌سازی Auditing برای نظارت بر دسترسی‌ها و تغییرات داده‌ها

فصل 8. حفاظت از اطلاعات در حین انتقال (Data in Transit)

• استفاده از SSL/TLS برای محافظت از داده‌ها در حین انتقال بین SSIS, SSRS, SSAS و سایر سیستم‌ها
• تضمین امنیت داده‌ها در اتصال به منابع داده مختلف (SQL Server, OLAP, منابع خارجی)

فصل 9. کنترل دسترسی و مدیریت کاربران

• پیاده‌سازی مدیریت کاربران و دسترسی‌ها در SQL Server با استفاده از Role-based Access Control (RBAC)
• استفاده از Active Directory برای مدیریت و احراز هویت کاربران
• پیکربندی Role‌های خاص در SSIS, SSRS, SSAS برای محدود کردن دسترسی‌ها
• تنظیم دسترسی‌های مختلف برای کاربران گزارش‌دهی و تحلیل در Power BI

فصل 10. استراتژی‌های امنیتی در برابر تهدیدات

• شناسایی و مدیریت تهدیدات احتمالی در محیط BI (حملات SQL Injection, حملات Brute Force, …)
• استراتژی‌های پاسخ به بحران و نقشه‌های مقابله با حملات امنیتی
• پیاده‌سازی راهکارهای حفاظت در برابر DDoS و تهدیدات از شبکه

فصل 11. پشتیبانی از امنیت با ابزارهای جانبی

• استفاده از SQL Server Management Studio (SSMS) برای نظارت و مدیریت امنیت
• پیکربندی و استفاده از Microsoft Defender for SQL برای شناسایی آسیب‌پذیری‌ها
• استفاده از ابزارهای Third-party برای تقویت امنیت محیط BI

دوره SQL Server for Business Intelligence به شما کمک می‌کند تا با استفاده از ابزارهای مختلف SQL Server، سیستم‌های BI را طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت کنید و از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های تجاری موثر بهره ببرید.