Bu video, Merve Sala tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir. Merve, Integration Services'te Slow Changing Dimension (SCD) kullanımını adım adım göstermektedir.. Videoda, SCD'nin üç farklı kullanım şekli detaylı olarak anlatılmaktadır: Fixed Attribute, Charging Attribute ve Historical Attribute. Her bir kullanım şekli için örnek bir proje üzerinden data flow taskı oluşturma, source ve destination tablolarını belirleme, business key seçimi ve değişikliklerin nasıl yansıtılacağı gösterilmektedir. Ayrıca, staging ve data warehouse veritabanları arasındaki veri akışı ve değişikliklerin nasıl takip edileceği pratik örneklerle açıklanmaktadır.. Eğitimde, kayıt tarihi ve son tarih kolonlarını kullanarak tarihsel kayıtları nasıl tutabileceğimiz gösterilmekte, beş kayıt üzerinde değişiklik yaparak kayıt tarihi kolonuna şu anki tarihi otomatik olarak doldurma ve son tarih kolonunu aktif kayıtları göstermek için kullanma uygulaması adım adım anlatılmaktadır.
Bu video, iş zekası konusunda bilgi veren bir konuşmacının açıklamalarını içermektedir.. Konuşmacı, iş zekasının son yıllarda hızla gelişen bir kavram olduğunu ve İstanbul'dan başlayarak Anadolu kentlerinde de artan iş zekası projelerinin olduğunu belirtiyor. İş zekasının temel amacı, farklı bilişim sistemlerinde biriken veriyi ortak bir ambarında konsolide etmek, uygun görselliklerle analiz etmek ve buradan sonuçlar çıkarmaktır. Konuşmacı, farklı teknolojiler çıkmasına rağmen temel amacın hiç değişmediğini vurguluyor.
Bu video, Nebin V3 veri ambarının nasıl kullanılacağını gösteren bir eğitim içeriğidir.. Video, Nebin V3 veri ambarının ERP'deki verilerin raporlanması ve analizi için tasarlanmış bir veri tabanı olduğunu açıklayarak başlıyor. Ardından veri ambarına iki farklı şekilde bağlantı sağlama yöntemini adım adım gösteriyor: Excel üzerinden ve V3 içindeki veri ambarı tarayıcısı üzerinden. Her iki yöntemde de sunucu adı girilerek veri ambarı küplerine (muhasebe, maliyet merkezleri, borçlar ve alacaklar, insan kaynakları, ödemeler, taksitli satış küpü ve V3 küpü) nasıl erişileceği detaylı olarak anlatılıyor.
SAP BW is an end-to-end data warehousing solution from SAP AG. Course teaches data modeling, extraction, reporting and administration. Training includes 12 lessons covering core and advanced concepts. Exam duration is 180 minutes with 80 questions
Bu video, Erol İlhan tarafından sunulan Mikro Yazılım programında veri ambarı küplerinin kullanımını anlatan bir eğitim içeriğidir.. Video, veri ambarı uygulamasının temel parametrelerinin ayarlanmasıyla başlayıp, çeşitli küp türlerinin (stok, hizmet, cari hesap grupları, satış analiz küpü, stok devir hızı, cari grupları satış-karlılık analiz küpü, cari grupları satış faturaları, masraf hesapları analiz küpü ve satın alma stok ihtiyaç analiz küpü) nasıl kullanılacağını adım adım göstermektedir. Eğitmen, veritabanlarından veri aktarımı, filtreleme, grafik oluşturma, fonksiyon ekleme ve görünüm ayarları gibi küp analizinin temel özelliklerini detaylı şekilde açıklamaktadır.. Eğitim içeriğinde ayrıca satış analiz, satın alma analiz, devir hızı analiz, maliyetlendirme ve masraf hesapları analiz gibi farklı küp türlerinin aynı özelliklerle nasıl kullanılacağı da gösterilmektedir. Her küp için veri filtreleme, süzme ve analiz yöntemleri örneklerle açıklanmaktadır.
Karar destek sistemleri, kurum verilerini bilgiye dönüştürerek doğru karar vermeyi sağlar. 90'lı yıllarda gelişen teknolojiler karar destek sistemlerinin gelişimini hızlandırdı. Veritabanı sistemleri karar destek gereksinimlerini karşılamakta zorlanmaktadır
Bu videoda Resul Çavuşoğlu, sektörde iş zekası, database, Team Foundation Server ile ilgili danışmanlık ve eğitim hizmetleri veren bir uzman, iş zekası kavramını ve eğitim programını tanıtmaktadır.. Video, iş zekasının temel amacını ve kapsamını açıklayarak başlıyor. İş zekasının sadece rapor elde etme sistemi değil, şirketin tamamını ifade eden, uzun soluklu bir proje olduğu vurgulanıyor. Eğitim programının içeriği, SQL Server ürünlerine odaklanarak data warehouse tasarımı, ETL süreci, analiy services küpleri ve reporting services konularını kapsamaktadır. Eğitime katılacak kişilerin temel veri tabanı, database tasarımı, programlama ve SQL Server sorgulama bilgisi olması gerektiği belirtilmektedir.
ETL, Extract, Transform, Load (Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme) anlamına gelir. Veri ambarı, farklı kaynaklardan gelen verileri birleştiren merkezi depolama sistemidir. ETL, veri bilimi ve veri mühendisliği arasında köprü görevi görür
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan SAP BW (Business Warehouse) eğitim dersinin ilk bölümüdür. Eğitmen, hem teorik hem pratik bilgiler sunarak SAP BW hakkında kapsamlı bir eğitim serisi başlatmaktadır.. Video, SAP BW ile ilgili temel bilgileri içermektedir. Eğitmen, SAP BW'nin tümleştirme mimarisi, bilgi küpleri, bilgi nesneleri, veri deposu nesneleri, çoklu sağlayıcılar ve birleşik sağlayıcılar gibi temel kavramları açıklamaktadır. Ders, teorik bilgilerin ardından Eclipse ve SAP Logo üzerinden pratik uygulamalara geçileceği belirtilmektedir. Eğitmen, ikinci derste karakteristik bilgi nesnelerinin tanımlanması ve teknik açıklaması konusunu ele alacağını da belirtmektedir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, veri ambarı sisteminde borçlar ve alacaklar küpünün nasıl kullanılacağını göstermektedir.. Video, borçlar ve alacaklar küpünün toptan müşteriler, tedarikçiler, perakende müşteriler ve personel bazında borç, alacak ve bakiye analizleri yapabildiğini anlatmaktadır. İçerikte, ölçüler bölümünden alacak bakiye, bakiye, borç bakiye ölçüleri kullanılarak müşteri tipi bazında rapor hazırlama süreci adım adım gösterilmektedir. Örnek bir rapor üzerinden, müşteri tipi ve alt kırılımları (örneğin toptan müşteriler) nasıl seçileceği ve borç, alacak ve bakiye bilgilerinin nasıl görüntüleneceği uygulamalı olarak anlatılmaktadır.
Bu video, Abdullah tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir ve Microsoft'un hayali bisiklet firması AdventureWorks'ün veri ambarı üzerinde çalışma yapmaktadır.. Video, iki ana bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde AdventureWorks veri ambarının yapısı ve Excel'de bulunan tablolar üzerinde düzenleme işlemleri (veri tiplerini değiştirme, filtreleme, formül oluşturma) gösterilmektedir. İkinci bölümde ise Power BI programında veri ilişkileri oluşturma, formül uygulama, veri katmanına veri aktarma ve raporlama katmanında tablolar arasındaki ilişkilerin nasıl yönetileceği anlatılmaktadır.. Eğitim, kardinalite türleri (one-to-many, one-to-one) ve crossfire filtreleme yönünün (single veya double) nasıl ayarlanacağı gibi teknik detayları da içermektedir. Video, bir demo serisinin parçası olup, bir sonraki videoda devam edileceği belirtilmektedir.
Data warehouse is a central repository for reporting and analysis of data. Stores current and historical data organized for easy reporting and insights. Data is uploaded from operational systems and may require cleansing
Bu video, OBS Teknoloji şirketinin tanıtımını yapan bir reklam filmidir. Aynı üniversiteden mezun mühendislerce kurulan OBS, günümüzde 16 ülkede faaliyet gösteren bir teknoloji şirketidir.. Video, veri akışının hızla arttığı bir çağda OBS'nin sunduğu teknolojik çözümleri anlatmaktadır. Türkiye'de perakende alanında ilk veri ambarı ve karar destek sistemi çözümünü hayata geçiren OBS, şirketlerin dijital dönüşümüne katkıda bulunmak, verimliliği artırmak ve verinin gücünü iş dünyasına taşımak için çalışmaktadır. Türkiye'deki AR-GE merkezi, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki yapılanması ve 200'den fazla ekip üyesi ile büyümeye devam etmektedir.
Data Warehouse, 1980'lerden beri gelişen yapılandırılmış veri depolama sistemidir. Büyük işletmeler artık yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerle çalışmak zorunda. Data Lake, farklı analitik ürünleri barındıran tek sistem olarak ortaya çıktı
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı datamat kavramını açıklamaktadır.. Video, datamatın ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve datamatın data ve arzumun kumu odaklı ufak bir parçası olduğunu, genellikle bir veya iki fact içerdiğini belirtiyor. Konuşmacı, datamatın DB, OLAP küp veya doğrudan EDV üzerinde kurulabileceğini, ancak bağımlılık kullanmanın daha kolay olduğunu tavsiye ediyor. Ayrıca, datamatın sadece veri taşıma için kullanılması gerektiğini ve OLAP küpte ayrı bir süreç işletilmemesi gerektiğini vurguluyor.
Data warehouse, işletmenin tüm birimlerinden toplanan verilerin toplandığı alandır. Çevrimiçi analitik işlemeyle mantıksal sorgulamalar ve tahminler yapılabilir
Bu video, Datayos eğitim serisinin ilk bölümü olup, bir eğitmen tarafından sunulan veri bilimi eğitim içeriğidir.. Video, data warehouse kavramını tanıtarak başlıyor ve data warehouse'ın ne olduğunu açıklıyor. Data warehouse, farklı veri kaynaklarından (database, API, flat file) veri toplayıp tek bir noktada toplayan ve anlamlı çıktılar üreten bir ortam olarak tanımlanıyor. Eğitmen, data warehouse'ın üç farklı mimarisi (inmen, kimble ve databall) olduğunu belirtiyor ve her firmanın ihtiyaçlarına göre farklı yaklaşımlar seçebileceğini vurguluyor. Video, uygulamalı bir data warehouse geliştirme serisinin ilk bölümü olup, ilerleyen derslerde normalizasyon, de normalizasyon, databot kimble yaklaşımları ve dimashoplar gibi konuların ele alınacağı belirtiliyor.
Bu video, Bilge Adam kurumsalda danışman ve eğitmen olarak çalışan Özgür Ercekler tarafından sunulan kapsamlı bir eğitim içeriğidir.. Video, veri ambarı ve iş zekası konularını detaylı şekilde ele almaktadır. İçerik, OTP sistemleri ile OLAP sistemleri arasındaki farklardan başlayarak, veri ambarı tasarımının temel prensiplerini, SQL Server platformundaki çözümleri, ETL süreçlerini, veri kalitesi kontrolünü ve OLAP küplerinin nasıl oluşturulacağını adım adım anlatmaktadır. Ayrıca star schema ve snowflake schema gibi veritabanı tasarım modelleri, dimension ve fact tablolarının kullanımı ve SQL Server Analysis Services (SSAS) küp oluşturma süreci de detaylı olarak gösterilmektedir.. Video, veri ambarı projesi yaparken dikkat edilmesi gereken teknik konuları (donanım gereksinimleri, depolama çözümleri, ağ yapılandırması, güvenlik) ile birlikte, Adventure Works veri ambarı üzerinden pratik örnekler sunmaktadır. Son bölümde ise iş zekası üzerine bitirme projesi yapmak isteyen öğrencilere tavsiyeler ve meslek okulunda öğrenim görenler için yol haritası verilmektedir.
Bu video, veri ambarı V3 küpüne bağlantı sağlama ve bu küpün içindeki ölçüleri kullanarak rapor hazırlama konusunda bir eğitim içeriğidir.. Video, V3 küpünün içeriğindeki ölçüleri ve boyutları (siparişler, ciro hedefleri, depo stok seviyeleri, mağaza bilgileri, satış analizleri, stok hareketleri, alım-satım süreçleri, müşteri bilgileri, ürün grupları) tanıtarak başlıyor. Ardından, mağaza bazında iki yıl karşılaştırmalı rapor hazırlama süreci adım adım gösteriliyor. Rapor hazırlama için pivot tablo kullanımı, filtreleme, ölçülerin (satış, brüt kar, brüt kar yüzdesi, satış miktarı, ortalama fatura tutarı, ortalama satış fiyatı, sepet büyüklüğü) nasıl ekleneceği ve ürün hiyerarşilerinin nasıl kullanılacağı detaylı olarak anlatılıyor.
Bu video, "Bilgisayar Kavramları" ofisinde gerçekleştirilen, Süleyman Demirel Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği mezunu bir öğrenci ile Sakarya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği mezunu, 10 yıllık sektör deneyimine sahip Yusuf Arslan arasında geçen bir röportajdır.. Video, iş zekası kavramını tanıtmayı, bu alandaki uzmanlığın ne olduğunu ve nasıl edinilebileceğini ele almaktadır. İçerikte iş zekasının tanımı, Excel'e göre avantajları, veri ambarı ve iş zekası uzmanlığı için gerekli beceriler, günlük görevler, raporlama araçları ve sektörün geleceği gibi konular detaylı olarak incelenmektedir.. Röportajda ayrıca iş zekası uzmanlarının çalışma saatleri, maaşları, mesleğin zorlukları ve Türkiye'deki iş zekası durumu hakkında bilgiler verilmektedir. Bilgisayar mühendisliği, matematik mühendisliği, istatistik ve sayısal alanlarda eğitim alanların bu alanda daha yatkın olduğu, lise ve üniversite mezunları için yüksek lisans programlarının önemi ve iş zekasının eksponansiyel bir büyüme gösterdiği vurgulanmaktadır.