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Apprenez à concevoir un hub de données MarkLogic utilisant la base de données MarkLogic afin d'accélérer les projets d'intégration de données et la valorisation pour vos clients.

  • Durée : 8 heures
  • Format : cours donné par un instructeur ou cours à rythme libre, incluant des exercices pratiques
  • Disponibilité : en ligne en direct, cours publics, en privé sur site
  • Public : architectes de données, développeurs MarkLogic
  • Prérequis :

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Objectifs du cours

Les participants à ce cours pourront utiliser le logiciel de hub de données MarkLogic afin de développer un hub de données MarkLogic capable d'alimenter les services de données nécessaires pour répondre aux exigences et objectifs commerciaux définis dans les témoignages pratiques des utilisateurs du projet.

En suivant ce cours, vous serez en mesure de :

  • Décrire ce qu'est le hub de données MarkLogic
  • Décrire quand et pourquoi utiliser le hub de données MarkLogic
  • Créer un projet de hub de données MarkLogic
  • Implémenter un modèle de sécurité
  • Déployer la configuration du projet avec ml-gradle
  • Configurer les entités
  • Configurer les index
  • Contrôler l'accès aux données personnelles identifiantes sensibles
  • Créer des pipelines de flux pour l'ingestion, la conservation et la maîtrise des données
  • Exploiter et déboguer les pipelines de flux
  • Configurer les étapes d'ingestion
  • Utiliser Apache NiFi
  • Configurer les étapes de mapping
  • Utiliser des fonctions de mapping prédéfinies
  • Développer et déployer des fonctions de mapping personnalisées
  • Intégrer les données RDF (triplets sémantiques) dans un hub
  • Programmer, déployer et exécuter une étape personnalisée d'harmonisation des données
  • Configurer les étapes de correspondance et de fusion de Smart Mastering
  • Accéder aux données conservées à partir du hub en utilisant JavaScript et SPARQL

Synthèse du cours

  • Comprendre l'approche de haut niveau des projets d'intégration de données en utilisant le hub de données MarkLogic
  • Comprendre les besoins du client et de l'entreprise pour le projet pratique du cours
  • Comprendre les témoignages d'utilisateurs et les exigences techniques pour le projet pratique du cours
  • Comprendre les sources de données disponibles pour le projet pratique du cours
  • Définition
  • Fonction
  • Lancer et installer un nouveau projet de hub de données MarkLogic
  • Créer des utilisateurs et des rôles à la fois pour les utilisateurs professionnels et les membres de l'équipe technique du projet
  • Comprendre comment utiliser les rôles spécifiques des hubs de données
  • Mettre en œuvre des hiérarchies de rôles
  • Attribuer les privilèges d'exécution nécessaires pour répondre aux exigences du projet
  • Déployer une configuration de sécurité en utilisant QuickStart et ml-gradle
  • Créer une nouvelle entité
  • Définir les propriétés
  • Configurer l'indexation
  • Protéger l'accès aux données personnelles identifiantes sensibles
  • Créer des pipelines de flux
  • Configurer les étapes d'ingestion
  • Comprendre l'objectif et l'utilisation des bases de données d'étape et finales dans un hub de données MarkLogic
  • Mettre en œuvre les principaux concepts de modélisation des données, notamment les URI des documents, les collections, les autorisations de documents, les meilleures pratiques en matière de dénomination des propriétés, les modèles de modélisation des données géospatiales, la dénormalisation et l'utilisation du modèle d'enveloppe
  • Configurer les étapes de mapping
  • Utiliser des fonctions de mapping prédéfinies
  • Programmer, déployer et utiliser une fonction de mapping personnalisée
  • Étapes de test et de débogage de mapping
  • Comprendre les principaux concepts de modélisation des données sémantiques, notamment les triplets, les IRI, les triplets d'ontologie, les triplets gérés et non gérés
  • Charger des triplets dans un hub de données MarkLogic
  • Programmer, déployer et utiliser une étape d'harmonisation personnalisée pour ajouter des triplets à l'enveloppe d'un document
  • Explorer l'utilisation des API JavaScript
  • Explorer l'utilisation de SPARQL
  • Vérifier que les données conservées par le hub peuvent être utilisées pour répondre aux exigences commerciales et techniques du projet pratique
  • Ingérer une nouvelle source de données
  • Conserver les nouvelles données de manière à ce qu'elles puissent être consommées de la même manière que les données existantes
  • Configurer une étape de mapping
  • Configurer une étape de fusion
  • Tester Smart Mastering
  • Explorer les données maîtrisées
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