Curso BI Ágil Modalidade de Dados com Agilidade

 Curso BI Ágil Modalidade de Dados com Agilidade

BI ágil: apenas o suficiente Design, modelagem de dados com agilidade

Visão Geral:

Os agilistas criticam a natureza do “grande design na frente” (BDUF) do desenvolvimento orientado por plano. A incerteza no início de um projeto torna o BDUF dispendioso e arriscado. No entanto, a evasão do BDUF às vezes é interpretada erroneamente como “sem design na frente”, o que leva a uma má qualidade e alta dívida técnica. Agilistas experientes sabem que o que é realmente necessário é um design suficiente para a frente (SDUF) – suficiente para galvanizar os desenvolvedores em torno de uma compreensão compartilhada do problema de domínio, arquitetura e modelos de dados. Este curso introduz uma abordagem de modelagem ágil que atinge o equilíbrio suficiente-up-front e just-in-time.

Pré-requisito:

Agile Analytics: armazenamento de dados orientado a valores e BI, ou experiência semelhante

Carga Horaria:

16 horas:

Noturno de Segunda a Quinta das 19:hs as 23:hs ou as Sábados das 09:hs as 18:hs (2 sábados)

Objetivo:

• Valores e princípios de modelagem ágeis
• Técnicas para determinar o nível certo de design inicial
• Como evitar soluções de overbuilding projetando o que é necessário
• Modelagem de domínio
• Padrões do modelo de dados
• O cheiro dos dados e o impacto da dívida técnica
• Integração contínua
• Técnicas de refatoração seguras para fazer alterações de design incrementais
• Como determinar o nível certo de documentação de projeto que é necessário
• Práticas efetivas de modelagem colaborativa para equipes multifuncionais
• Como minimizar a quantidade de retrabalho desnecessário através de modelos de referência e conceituais
• Como estabelecer a iteração zero como uma prática ágil que dá às equipes a pista para começar a entregar

Orientado para

• Arquitetos, designers, desenvolvedores e administradores de data warehouse
• Profissionais de inteligência de negócios
• Analistas de negócios e proprietários de produtos

1. 1. Introduction
2. Agile Overview
3. Benefits of Evolutionary Design

1. Agile Modeling Mindset
2. The Challenge
3. Purpose of Modeling
4. Agile Modeling Goals
5. Modeling in the Agile Project Management Lifecycle
6. Agile Modeling Guiding Principles

1. Agile Documentation
2. Why, When and What to Document
3. Creating Self-Evident Implementations
4. Documenting with a clear purpose for the right audience
5. Minimally sufficient documentation
6. Negative Value Documentation and Document End of Life

1. Domain Modeling
2. Why, When and Who
3. Story-Gathering Process
4. Defining and Refining user roles
5. User Personas
6. Domain Modeling Exercise

1. Use Cases and User Stories
2. Why, When and Who
3. Use Cases
4. User Stories
5. Use Case Exercise

1. Sufficient Design Up Front
2. How Buildings Learn
3. Iteration Zero
4. Conceptual Data Modeling
5. Establishing Test Automation
6. Continuous Integration Infrastructure
7. Sufficient Design Guiding Principles

1. Data Model Patterns
2. What is a Pattern?
3. Pattern References
4. Why Use Patterns?
5. Drawbacks of Patterns
6. Patterns, Seed Models, and Archetypes

1. Technical Debt
2. Overview
3. Design and Technical Debt
4. Indicators of Technical Debt
5. Prioritizing Debt
6. Technical Debt exercise

1. Database Refactoring
2. What is Refactoring?
3. Refactoring Categories
4. How Refactoring Works
5. Preparing to Refactor
6. How to Refactor

1. Agile Modeling with Data Vault
2. Complexity of Change
3. Introduction to Data Vault
4. Hubs, Satellites and Links
5. Data Vault example
6. Data Vault Strength: Adapting to Change
7. Data Vault Principles
8. Why is Data Vault agile?
9. Data Vault Exercise