Formation SQL Server Integration Services (SSIS) et Azure Data Factory.
96% de clients Sparks satisfaits (3317 notes)
Durée :
3 jours
07/07/2021 à Paris
numero vert : 0805 950 800 (service et appel gratuits)
SQL Server Integration Services (SSIS) et Azure Data Factory
à partir de
1490 €HT
Formation référencée Datadock

Référence :
4SAD
Durée :
3 jours
TP :
60 %

Disponible en distanciel et dans 17 villes
Ce stage comprend
 21 heures de formation
60 % de travaux pratiques
Pauses et snacks à volonté
Prise en charge OPCO possible
Disponible à distance

Formation SQL Server Integration Services (SSIS) et Azure Data Factory.

Notre formation SSIS et Azure Data Factory de 3 jours pour la synchronisation massives des données!

Les ETL, pour Extract-Transform-Load, ou extracto-chargeur en français, sont des outils informatiques permettant de synchroniser une quantité massive de données d'une base de données à l'autre. SQL Server Integration Services (SSIS) et Azure Data Factory sont parmi les plus connues et les plus utilisées des solutions ETL. Elles ont également la force de pouvoir travailler de concert pour devenir complémentaires et encore plus performantes. Cette formation SSIS & Azure Data Factory, disponible à distance, vous permettra donc de tirer le meilleur des deux ETL et de facilement manipuler vos données, quelle que soit leur taille.

Objectifs pédagogiques.

07/07/2021 à Paris
19/07/2021 à Nantes
08/09/2021 à Toulouse

Programme de formation SQL Server Integration Services (SSIS) et Azure Data Factory.

PDF

Introduction aux ETL SSIS et ADF

Historique des outils ETL
Cadre d’utilisation de SSIS et ADF.
Forces respectives des deux outils

Débuter avec SSIS

Installation de SSIS
Installation des exemples de bases de données
Créer une solution
Créer un projet
Exploration de SSDT
Création d’un package
Mise à niveau de packages vers SSIS
Mise à niveau du modèle de déploiement du projet

Travailler avec les flux de contrôle

Utiliser les contraintes de précédence
Manipuler les tâches de systèmes de fichier
Ecrire une tâche de script personnalisée
Utiliser une tâche d’exécution de requêtes SQL
Utiliser une tâche d’exécution de processus
Utiliser une tâche d’expression
Utiliser une tâche d’envoi de message
Utiliser une tâche FTP
Créer un flux de données

Travailler avec les flux de données

Extraction de données à partir d’une source
Chargement de données vers une destination
Changer le type de données avec la conversion de données
Création et remplacement de colonnes avec la transformation de colonnes dérivées
Travailler avec la transformation d’agrégation
Travailler avec les transformations de tri pour ordonner les données
Joindre les données avec la transformation de recherche
Auditer les données avec la transformation de calcul du nombre de lignes
Combiner des données d’entrées multiples avec la transformation d’union totale
Nettoyer les données avec le composant script
Séparer des données avec la transformation de fractionnement conditionnel
Travailler avec la transformation de commande OLE DB
Travailler avec la transformation de recherche floue
Supprimer les doublons avec la transformation de regroupement probable

Packages dynamiques

Rendre un package dynamique avec les variables
Rendre un package dynamique avec les paramètres
Rendre une connexion dynamique avec les expressions
Rendre une tâche dynamique avec les expressions

Scénarii d’ETL fréquents

Chargement incrémental de données
Utilisation des composants CDC
Création d’un package maitre

Travailler avec les conteneurs

Utiliser un conteneur de séquence pour organiser un package
Utiliser les conteneurs de boucle For pour répéter des tâches de flux de contrôle
Utiliser le conteneur de boucle Foreach pour effectuer une boucle dans une collection d’objets

Configuration des packages

Déploiement avec les tables de configuration
Déploiement avec les fichiers de configuration
Configuration de packages enfants

Résolution de problèmes

Journalisation des données des packages
Utiliser le gestionnaire d’évènements
Résolution d’erreurs
Utiliser une visionneuse de données
Travailler avec les points de rupture

Administrer SSIS

Créer et configurer le catalogue SSIS
Déploiement de packages vers le catalogue
Configuration des packages
Sécurisation des packages
Exécution des packages
Exécution des packages en Transact SQL
Débogage et planification de packages

Présentation et configuration d’Azure Data Factory

ADF remplaçant ou complément de SSIS
Configuration des composants Azure
Les éléments élémentaires d’un traitement ADF
Nouveautés sur les composants Data Flow
Changements pour le développeur
Exemple simple d’utilisation de ADF

Premiers pipelines

Integration Runtimes
Linked Services
Datasets
Triggers
Activities
Paramètres et variables
Data Flows

SSIS dans ADF

Faire tourner des packages SSIS dans ADF
Types de migration SSIS vers ADF
Composants Azure nécessaires
Exemple N°1
Lancement de SSIS dans ADF
Azure Storage Explorer

Notre charte qualité et éthique.

A travers sa Charte Engagement Qualité, Sparks s’engage à tout mettre en œuvre pour que chaque session de formation soit un succès et que votre satisfaction soit totale.

À propos de SQL Server Integration Services (SSIS) et Azure Data Factory.

Avec l’avénement du Big Data et de la Business Intelligence, les données traitées sont de plus en plus importantes. La gestion de ces dernières pose donc un challenge de plus en plus compliqué. Notamment, le transfert de ces données devient de plus en plus difficile. C’est là qu’interviennent les ETL, pour Extract-Transfer-Load. Ces ETL, ou extracto-chargeurs en français, sont des « middleware » qui vont s’occuper du transfert de données d’une application à une autre. Cette formation SQL Server Integration Services (SSIS) et Azure Data Factory (ADF) est donc une formation pour la gestion des données.
Les ETL ont de nombreux usages, qui concernent tous plus ou moins la migration de données. Comme dit précédemment, les outils ETL permettent de migrer des données d’une application à une autre, ou d’un CRM vers un ODS pour enrichir les données. Ces outils permettent également la sauvegarde par la réplication des données, ou la migration de données et d’applications internes vers le cloud ou sur d’autres serveurs. Notre formation SSIS et ADF a donc de nombreux champs d’applications pour vos entreprises.

processus Extract Transform Load

Parmi ces derniers, les plus connus sont SQL Server Integration Services et Azure Data Factory. Ces deux solutions sont des solutions proposées par Microsoft. Chaque solution offre une différente gestion des données. Notamment, Azure Data Factory, ADF, est plus orientée gestion cloud, tandis que SSIS a besoin d’une installation physique et donc on-premises. Sur beaucoup d’autres points, les deux solutions diffèrent, comme le data sharing ou les sources SaaS. Cette formation Azure Data Factory et Microsoft SQL Server Integration Services vous permettra de choisir la solution qui vous conviendrait le mieux.

Mais en dehors de devoir choisir, les deux solutions Microsoft ont la particularité de pouvoir être combinées, rendant les deux solutions complémentaires. En effet, il est possible d’intégrer Microsoft SSIS dans Microsoft ADF. Cette combinaison offre une solution ETL hybride dans la méthode autant que dans le prix, et vous permet de disposer d’une solution complète et souple permettant de répondre à toutes vos spécificités d’entreprise.
En suivant notre formation SQL Server Integrations Services et Azure Data Factory, vous apprendrez donc à manipuler vos informations à l’aide de solutions ETL ainsi que trouver la solution parfaite pour votre cas. Cette formation SSIS et ADF est disponible en présentiel ou en distanciel.

Amandine de Sparks
Des chiffres étincelants.
16 années
à vos côtés
+ de 1000
sujets de formation
5349
stagiaires formés en 2020
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formateurs actifs en 2020
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