حقيبة تدريبية

التكامل والتحسين المتقدم في Snowflake باستخدام أدوات  ETL

4 أيام، 20 ساعة تدريبية

تتضمن الحقيبة الملفات التالية:

1. شرائح العرض  PowerPoint
2. دليل المدرب  Word
3. مذكرة المتدرب  Word
4. أوراق العمل "التمارين والحالات العملية"  Word
5. الاختبار القبلي والبعدي  Word
6. الدليل التعريفي للحقيبة  Word
7. نموذج تقييم دورة تدريبية  Word

جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل (تصميم إنفوجرافيك)

الهدف العام:

• تمكين المشاركين من تنفيذ عمليات التكامل المتقدم بين منصة Snowflake وأدوات الـ ETL، وتحسين أداء خطوط البيانات، وتصميم معماريات تكامل قوية وفعالة تدعم التحليلات المتقدمة.

الأهداف التفصيلية:

• تعميق فهم المشاركين لآليات التكامل بين Snowflake وأدوات  ETL
• اكتساب مهارات تصميم خطوط البيانات Data Pipelines بكفاءة
• تعزيز قدراتهم في تحسين الأداء أثناء عمليات التحميل والمعالجة
• فهم أفضل الممارسات في إدارة وتحسين تكامل البيانات
• القدرة على التعامل مع البيانات الضخمة وشبه المهيكلة أثناء التكامل
• إكساب المشاركين مهارات استكشاف الأخطاء وإصلاحها في خطوط  ETL

الفئة المستهدفة:

• مهندسو البيانات
• متخصصو نظم  ETL
• مسؤولو منصات البيانات السحابية
• محللو البيانات المتقدمون
• مطورون يعملون على دمج البيانات في المؤسسات

المحاور التدريبية:

اليوم الأول: مدخل إلى التكامل المتقدم بين Snowflake وETL

الجلسة الأولى: أساسيات التكامل وبيئة العمل

مفهوم تكامل البيانات في البيئة السحابية
دور Snowflake في بيئات الـ  Data Integration
نظرة إلى أشهر أدوات ETL مثل Informatica وTalend وMatillion
طرق الاتصال المختلفة بين أدوات ETL وSnowflake
أفضل سيناريوهات استخدام التكامل الهجين والسحابي

الجلسة الثانية: إعداد البيئة للاتصال والتكامل

التحضير لحساب Snowflake للتكامل
إعداد الأدوار والصلاحيات المناسبة
إعداد Connections وIntegration Objects في أدوات  ETL
اختبار الاتصال ومعالجة الأخطاء الأولية
إعداد مصادر البيانات وأنواعها في التكامل

اليوم الثاني: تصميم وتنفيذ خطوط البيانات  Data Pipelines

الجلسة الأولى: بناء خطوط ETL المتقدمة

تصميم Extract Logic لسحب البيانات من مصادر متعددة
تنظيم عمليات التحويل Transformation في  ETL
تطبيق عمليات التحميل Load بدقة باستخدام  Snowflake
التعامل مع البيانات المتغيرة  Slowly Changing Dimensions
دمج البيانات من مصادر مختلفة في جداول  Snowflake

الجلسة الثانية: التعامل مع البيانات شبه المهيكلة

تحميل ومعالجة JSON وParquet و Avro
استخدام VARIANT في  Snowflake
تحويل البيانات شبه المهيكلة ضمن  ETL
تقنيات Flattening داخل Snowflake وأدوات  ETL
أفضل ممارسات تنظيم البيانات شبه المهيكلة

اليوم الثالث: التحسين المتقدم والأداء

الجلسة الأولى: تحسين الأداء في عمليات ETL و Snowflake

تحسين أداء الاستعلامات أثناء عمليات التحويل
اختيار حجم المستودع المناسب  Workload Sizing
تقليل زمن تنفيذ  Pipelines
تحسين التخزين من خلال Partitioning وClustering
تكتيكات تقليل الضغط على Warehouse أثناء التحميل

الجلسة الثانية: إدارة التكلفة والاستهلاك

تحليل استهلاك Credits أثناء عمليات  ETL
تنفيذ Auto-Suspend و Auto-Resume بذكاء
تقليل عمليات إعادة التحميل غير الضرورية
تحسين التنقل بين البيئات  DEV – TEST – PROD
مراقبة الأداء عبر Query History وTask Monitoring

اليوم الرابع: معالجة الأخطاء والتطبيقات العملية

الجلسة الأولى: إدارة المشكلات والأخطاء في التكامل

مشكلات الاتصال الشائعة بين ETL و Snowflake
معالجة الأخطاء في التحميل  Loading Errors
إعادة بناء خطوط البيانات عند الفشل
استخدام Logging وAudit Trails  في  ETL
تحليل أسباب الفشل  Root Cause Analysis

الجلسة الثانية: تطبيقات عملية ودراسة حالة تكاملية

بناء Pipeline كامل من المصدر وحتى  Snowflake
تنفيذ Transformations متقدمة على بيانات ضخمة
دمج بيانات شبه مهيكلة ومهيكلة في سيناريو واحد
تحسين Pipeline قائم وإعادة تصميمه
عرض نموذج حل متكامل يطبق أفضل الممارسات