Erfahren Sie, wie Sie mithilfe der MarkLogic Datenbank einen MarkLogic Data Hub erstellen können, um Datenintegrationsprojekte schneller abzuwickeln und die Wertschöpfung für Ihre Kunden zu beschleunigen.

  • Dauer: 8 Stunden
  • Format: Praxisorientierte Übungen unter Aufsicht eines Schulungsleiters oder im Selbststudium
  • Verfügbarkeit: Live-Onlinekurse, öffentliche Kurse, Schulungen vor Ort
  • Zielgruppe: MarkLogic Entwickler, Datenarchitekten
  • Voraussetzungen:

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Kursziele

In diesem praxisorientierten Kurs zur MarkLogic Data Hub Software entwickeln die Teilnehmer einen MarkLogic Data Hub für die nötigen Datendienste, zur Erfüllung der geschäftlichen Anforderungen und Ziele, die in den Anwenderberichten für das Praxisprojekt definiert werden.

Nach diesem Kurs können Sie Folgendes:

  • Beschreiben, was der MarkLogic Data Hub ist
  • Beschreiben, wann und wofür Sie den MarkLogic Data Hub einsetzen
  • Ein MarkLogic Data Hub Projekt erstellen
  • Implementieren eines Sicherheitsmodells
  • Projektkonfigurationen mit ml-gradle bereitstellen
  • Entitäten konfigurieren
  • Indizes konfigurieren
  • Den Zugriff auf sensible personenbezogene Daten kontrollieren
  • Flow-Pipelines zum Erfassen, Kuratieren und Einpflegen von Daten erstellen
  • Flow-Pipelines ausführen und debuggen
  • Erfassungsschritte konfigurieren
  • Apache NiFi verwenden
  • Mapping-Schritte konfigurieren
  • Vorkonfigurierte Mapping-Funktionen verwenden
  • Benutzerdefinierte Mapping-Funktionen entwickeln und bereitstellen
  • RDF-Daten (Semantiktripel) in einen Hub integrieren
  • Einen benutzerdefinierten Datenharmonisierungsschritt programmieren, bereitstellen und ausführen
  • Smart Mastering Abgleichs- und Zusammenführungsschritte konfigurieren
  • Mit JavaScript und SPARQL über den Hub auf kuratierte Daten zugreifen

Kursübersicht

  • Das übergeordnete Konzept für Datenintegrationsprojekte mit dem MarkLogic Data Hub verstehen
  • Die Kunden- und Geschäftsanforderungen des praktischen Kursprojekts verstehen
  • Die Anwenderberichte und die technischen Voraussetzungen für das praktische Kursprojekt verstehen
  • Die verfügbaren Datenquellen für das praktische Kursprojekt verstehen
  • Wissen, was das ist
  • Wissen, wie das funktioniert
  • Ein neues MarkLogic Data Hub Projekt initialisieren und installieren
  • Benutzer und Rollen für geschäftliche Nutzer und Mitglieder des technischen Projektteams erstellen
  • Wissen, wie spezifische Data Hub Rollen verwendet werden
  • Rollenhierarchien implementieren
  • Zur Erfüllung der Projektanforderungen nötige Ausführungsberechtigungen zuordnen
  • Sicherheitskonfiguration mit QuickStart und ml-gradle bereitstellen
  • Eine neue Entität erstellen
  • Eigenschaften definieren
  • Indizes konfigurieren
  • Den Zugriff auf personenbezogene Daten schützen
  • Flow-Pipelines erstellen
  • Erfassungsschritte konfigurieren
  • Zweck und Verwendung der Staging-Datenbanken und endgültigen Datenbanken in einem MarkLogic Data Hub kennen
  • Zentrale Datenmodellierungskonzepte wie Dokument-URIs, Sammlungen, Dokumentberechtigungen, Best Practices für die Eigenschaftsbenennung, Muster für die Geodatenmodellierung, Denormalisierung und die Verwendung des Envelope Musters implementieren
  • Mapping-Schritte konfigurieren
  • Vorkonfigurierte Mapping-Funktionen verwenden
  • Benutzerdefinierte Mapping-Funktionen programmieren, bereitstellen und verwenden
  • Mapping-Schritte testen und Fehler beheben
  • Zentrale semantische Datenmodellierungskonzepte wie Tripel, IRIs, Ontologietripel, verwaltete und nicht verwaltete Tripel verstehen
  • Tripel in einen MarkLogic Data Hub laden
  • Einen benutzerdefinierten Harmonisierungsschritt programmieren, bereitstellen und verwenden, um dem Envelope eines Dokuments Tripel hinzuzufügen
  • Verwendung von JavaScript APIs kennenlernen
  • Verwendung von SPARQL kennenlernen
  • Validieren, dass kuratierte Daten aus dem Hub verwendet werden können, um die geschäftlichen und technischen Anforderungen des Praxisprojekts zu erfüllen
  • Eine neue Datenquelle aufnehmen
  • Die neuen Daten so kuratieren, dass sie sich genauso wie Bestandsdaten nutzen lassen
  • Einen Abgleichsschritt konfigurieren
  • Einen Zusammenführungsschritt konfigurieren
  • Smart Mastering testen
  • Eingepflegte Daten durchsuchen
Lernen auf die einfache Art

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