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시험
70-470

SQL Server logo

  • 출간:
    2014년 8월 10일 일요일
  • 언어:
    영어, 일본어
  • 대상:
    IT 전문가
  • 기술:
    Microsoft SQL Server 2014
  • 이 크레딧이 필요한 인증:
    MCP, MCSE

Recertification for MCSE: Business Intelligence

* 응시료에는 Microsoft Imagine Academy 프로그램 멤버, Microsoft Certified Trainers, Microsoft Partner Network 프로그램 멤버와 관련된 프로모션 혜택 또는 비용 할인이 반영되지 않습니다. 응시료는 사전 통지 없이 변경될 수 있습니다. 응시료에는 관련 세금이 포함되지 않습니다. 시험 응시를 위해 등록하기 전에 먼저 해당 시험의 제공업체를 통해 정확한 비용을 확인하시기 바랍니다.

2017년 5월 1일부터 기존의 취소 정책이 다음과 같이 대체됩니다. 등록한 시험 시간을 기준으로 5 영업일 이내에 시험을 취소하거나 일정을 변경할 때, 수수료가 부과됩니다. 시험에 응시하지 않거나 응시일에서 최소 24시간 전 재예약하거나 취소하지 않으면 시험 비용을 환불받을 수 없습니다.

측정 능력

본 시험은 아래에 열거된 기술적 작업에 대한 귀하의 수행 능력을 측정합니다. Microsoft 시험의 variety of question types 에 대한 영상 튜토리얼을 확인해 보세요.

중요 항목으로 설명된 주제들이 주요 시험 문항으로 출제되지만 이에 국한되지 않는다는 점을 유의하시기 바랍니다.

본 시험에서 다뤄진 측정 능력 관련성에 대한 피드백이 있습니까? Microsoft에 귀하의 의견을 보내주시기 바랍니다. 모든 피드백은 인증 절차의 유효성과 신뢰성이 보증되는 범위 내에서 검토를 거쳐 적절히 반영될 예정입니다. Microsoft는 귀하의 피드백에 직접적인 답변을 제공하지 않습니다. Microsoft 인증 프로그램의 품질 보증을 위한 귀하의 관심과 기여에 감사 드립니다.

본 시험에서 출제된 특정 문항에 대해 이의를 제기하고자 하실 경우, 다음을 제출하십시오 - exam challenge.

Microsoft 인증 시험 또는 인증 프로그램, 등록 및 프로모션에 대해 기타 질문 또는 피드백이 있는 경우에는 Regional Service Center.

분석 서비스 다차원 데이터베이스 만들기
  • 큐브 구현
    • SSDT-BI(SQL Server Data Tools - Business Intelligence)를 사용하여 큐브 만들기, SSDT-BI를 사용하여 큐브에서 비가산적 또는 반가산적 측정 수행, 측정값 정의, 큐브 뷰 지정, 변환 정의, 차원 용도 정의, 큐브별 차원 속성 정의, 측정값 그룹 정의, 참조 차원 구현, 다 대 다 관계 구현, 팩트 관계 구현, 역할 수행 관계 구현, 연결된 측정값 그룹 및 연결된 차원 만들기 및 관리, 동작 만들기
  • 데이터 모델의 사용자 지정 논리 구현
    • KPI(핵심 성과 지표) 정의, 계산 멤버 정의, MDX를 사용하여 상대적 측정값(증가율, 전년 대비, 전년 동기 대비), 총비율 만들기, 명명된 집합, 시간 인텔리전스 추가, 순위 및 백분위수 구현, 부분 PowerPivot 모델을 가져오기 위한 MDX 스크립트 구현
  • 데이터 분석을 위한 적절한 모델 선택
    • 확장성 요구, 기존 계층 구조, 데이터 볼륨에 따라 표 형식과 다차원 중에서 선택, 기업 BI 또는 PowerBI 등의 적절한 조직 BI 및 팀과 개인 BI 요구 및 데이터 상태 선택
SSAS(SQL Server Analysis Services) 데이터베이스 관리, 유지 관리 및 문제 해결
  • 데이터 모델 처리
    • 테이블 형식 모델 및 다차원 모델의 테이블 또는 파티션 처리에 대한 설계, 다차원 모델의 데이터베이스, 큐브 및 차원 처리에 대한 정의, 전체 처리와 증분 처리 중에서 선택, 원격 처리 정의, 지연 집계 정의, AMO(Analysis Management Objects) 또는 XMLA(XML for Analysis)를 사용하여 자동화, PowerShell을 사용하여 파티션 처리 및 관리
  • SSAS 인스턴스 설치 및 유지 관리
    • SSAS 설치, 개발 도구 설치, 개발 및 프로덕션 설치 고려 사항 식별, SSAS 인스턴스 업그레이드, 데이터 파일 및 프로그램 파일 위치 정의, 관리자 계정에 대한 계획, 서버 및 데이터베이스 수준 보안 정의, 읽기 전용 확장 지원, SSAS(서비스 팩) 업데이트, PowerPivot을 포함하여 Analysis Services의 각 인스턴스 유형 설치 및 유지 관리, PowerPivot 복원 및 가져오기, PowerShell을 사용하여 백업 및 복원
테이블 형식 데이터 모델 만들기
  • 테이블 형식 데이터 모델 구현
    • 테이블 정의, 데이터 가져오기, 계산 열 정의, 관계 정의, 계층 및 큐브 뷰 정의, 열 및 테이블의 가시성 관리, 링크 포함, Power View용 BISM 최적화, 날짜 테이블 표시, 다른 열을 기준으로 열 정렬
  • 테이블 형식 데이터 모델의 데이터 액세스 구현
    • 파티션, 처리 관리, 데이터 액세스를 위해 xVelocity와 DirectQuery 중에서 선택
SSRS(SQL Server Reporting Services)를 사용하여 보고서 만들기
  • 보고서 설계
    • 보고서 구성 요소(크로스탭 보고서, 테이블릭스, 디자인 차트, 데이터 가상화 구성 요소) 선택, 보고서 템플릿(보고서 정의 언어) 설계, 데이터 원본 및 매개 변수 식별, 그룹화 구조 설계, 드릴다운 보고서 및 드릴스루 보고서, 데이터 원본에서 바로 얻을 수 없는 데이터를 표시하는 데 식이 필요한지 결정
  • 보고서 환경 관리
    • 구독 및 구독 설정 관리, 데이터 기반 구독 정의, 데이터 원본 관리, SharePoint Server 통합, 전자 메일 배달 설정 정의, 스냅샷 수 관리, 일정, 실행 중인 작업 및 보고서 서버 로그 관리, 보고서 서버 데이터베이스 관리, 암호화 키 관리, 실행 로그 보고 설정, 보고서 검토, 사이트 수준 설정 구성, 보고서 수명 주기 설계, 보고 서비스의 관리 자동화, 보고서 조직 구조 만들기, 보고 서비스 설치 및 구성, 사용자 지정 어셈블리 배포
  • 보고서 데이터 원본 및 데이터 집합 구성
    • 적절한 쿼리 유형(저장 프로시저 대 테이블 대 텍스트만) 선택, 매개 변수화된 연결 문자열(동적 연결 문자열) 구성, 필터 위치(데이터 집합 대 쿼리) 정의, 데이터 원본 옵션(예: 추출 및 여러 데이터 소스에 대한 연결) 구성, 공유 및 포함된 데이터 원본 및 데이터 집합, 데이터 원본의 사용자 지정 식 사용, Microsoft Azure SQL 데이터베이스에 연결, Microsoft Azure Marketplace에 연결, 적절한 데이터 집합을 가져오기 위한 DAX 및 MDX 쿼리 구현, XML 또는 SharePoint 목록 등의 비관계형 데이터 원본 작업, HDInsight Server에 연결
BI(비즈니스 인텔리전스) 인프라 계획
  • 성능에 대한 계획
    • SSIS(SQL Server Integration Services)의 ETL(추출, 변환, 로드)/SQL 및 Analysis Services의 처리 단계를 포함하여 일괄 처리 프로시저 최적화, 여러 시나리오에 대비한 SSAS(SQL Server Analysis Services) 내의 자동 관리 캐싱 구성, 데이터 원본 뷰에서 명명된 쿼리가 성능에 미치는 영향 이해, MDX(다차원 식) 및 DAX(데이터 분석 식)를 비롯한 성능 분석 및 최적화, SSAS에서 로드 성능을 위한 분할과 쿼리 성능을 위한 분할 간의 차이점 이해, 팩트 테이블을 적절히 인덱싱, SQL Server Data Tools에서 Analysis Services 큐브 최적화
BI 인프라 설계
  • 고가용성 및 재해 복구 전략 설계
    • 복구 전략 설계, SSAS 데이터베이스 백업 및 복원, SSRS 데이터베이스 백업 및 복원, SSIS 카탈로그 이동 및 복원, AlwaysON 솔루션 설계
보고 솔루션 설계
  • Reporting Services 데이터 집합 설계
    • 적합한 데이터 쿼리 매개 변수 설계, 적절한 SQL 쿼리 만들기, 응용 프로그램에 대해 적절한 DAX 쿼리 만들기, 데이터 권한 및 보안 관리, MDX 쿼리를 사용하여 Analysis Services로부터 데이터 추출, 쿼리 기반 처리와 필터 기반 처리 간에 균형 유지, 저장 프로시저를 사용하여 데이터 집합 관리
  • SharePoint용 Excel Services/보고 관리
    • SharePoint로 게시되는 PowerPivot의 데이터 새로 고침 일정 구성, SharePoint로 BI 정보 게시, SharePoint를 사용하여 BI 관리 태스크 수행, Power View 설치 및 구성, SharePoint로 PowerPivot 및 Power View 게시
  • BI 보고 솔루션 아키텍처 설계
    • 연결된 드릴다운 보고서, 드릴스루 보고서 및 하위 보고서, 보고서 마이그레이션 전략 설계, 보고서 서비스 API 액세스, 코드 비하인드 전략 설계, RS(Reporting Services), RB(보고서 작성기) 또는 Power View를 사용할 시점 식별, 모든 보고서 유형(RS, RB, Power View, Excel)을 상호 연결할 때의 컨텍스트 전달 설계 및 구현, SharePoint에서의 보고를 위한 BI 도구 구현(Excel Services 대 PowerView 대 Reporting Services), 구독 전략 선택, 데이터 경고를 사용하도록 설정, 맵 시각화 설계
BI 데이터 모델 설계
  • 데이터 웨어하우스 설계
    • 보고용으로 최적화된 데이터 모델 설계, 최상위 큐브 설계 및 작성, EDW(엔터프라이즈 데이터 웨어하우스) 및 OLAP 큐브 설계, 데이터 웨어하우스를 설계할 때 자연적 키와 서로게이트 키 간에 선택, SQL Server를 사용하여 데이터 웨어하우스 설계, 구현 및 유지 관리(분할, SCD(느린 변경 차원), CDC(변경 데이터 캡처), 인덱스 뷰 및 열 저장 인덱스 포함), 설계 모범 사례 식별, OLAP 큐브에서 다 대 다 관계 구현, Analysis Services 큐브에서 역방향으로 데이터 마트/웨어하우스 설계, 증분 데이터 로드 구현, 집계 작업을 SSIS 파이프라인에서 수행하는 방법과 관계형 엔진에서 수행하는 방법 중에서 선택
  • 큐브 아키텍처 설계
    • 파티션 분할 및 분할된 파티션에 대한 집계 전략 작성, 데이터 모델 설계, 데이터 웨어하우스 및 큐브를 위한 적절한 분할 전략 선택, 데이터 파일 레이아웃 설계, MOLAP 큐브의 측정값에 대한 집계 방법 식별, 집계를 사용하여 MOLAP 큐브의 성능 튜닝, 데이터 원본 뷰 설계, 큐브 드릴스루 및 쓰기 저장(write back) 동작에 대한 설계, 측정값 그룹에서 저장할 올바른 데이터 조직 선택, 인덱스, 인덱싱된 뷰 및 order by 문을 사용하여 분석 서비스 처리 설계
ETL 솔루션 설계
  • SSIS 패키지 실행 설계
    • 새 프로젝트 배포 모델 사용, 실행 시간에 값 전달, 패키지 간에 매개 변수 공유, 증분 로드와 전체 로드에 대한 계획, BDD(균형 있는 데이터 배포자)를 사용하여 실행 최적화, 최적 처리 전략 선택(스크립트 변환, 플랫 파일 증분 로드 및 파생 열 변환 포함)
  • SSIS 솔루션을 배포하기 위한 계획
    • 보안 요구 사항이 상이한 다른 서버로 패키지 배포, 파일 시스템에서 배포되는 Integration Services 패키지를 안전하게 보호, SSIS 패키지/프로젝트에 대한 인식 및 SSIS 패키지/프로젝트가 환경과 상호 작용하는 방식에 대한 인식 입증(복구 가능성 포함), 집계 작업을 SSIS 파이프라인에서 수행하는 방법과 관계형 엔진에서 수행하는 방법 중에서 결정, SSIS 배포를 자동화하기 위한 계획, SSIS 카탈로그 데이터베이스의 관리에 대한 계획

기타 준비 사항

강사 지도식 교육
가까운 Microsoft Learning Partner 찾기
시험 준비 비디오

Microsoft 인증 준비 대담: 시험 466

인증 전문가인 James Seymour 인증 플래너 및 SQL Server 제품 그룹 소속 Matthew Roche 선임 프로그램 관리자의 준비 팁을 제공하는 이 에피소드에서는 시험 466에서 측정되는 직무 능력의 연관성에 대해 논의합니다.

Exam Prep: 70-466: MCSE: Business Intelligence, SQL Server

이 시험 준비 세션은 시험 70-466: Microsoft SQL Server를 사용하여 데이터 모델 및 보고서 구현에 합격하기 위해 알아야 할 내용에 초점을 맞추고 있습니다. MCT(Microsoft Certified Trainer)인 Armando Lacerda가 진행하는 이 세션은 시험에서 다루어지는 목표에 대해 살펴보고 일반적인 수험 팁 몇 가지를 제공하며 SQL Server 기술 사용의 모범 사례를 집중적으로 소개합니다.

Microsoft 인증 준비 대담: 시험 467

인증 전문가인 James Seymour 인증 플래너 및 SQL Server 제품 그룹 소속 Matthew Roche 선임 프로그램 관리자의 준비 팁을 제공하는 이 에피소드에서는 시험 467에서 측정되는 직무 능력의 연관성에 대해 논의합니다.

커뮤니티

본 시험의 권장 응시 대상

이 시험은 MCSE: Data Platform 인증을 유지하려는 응시자를 대상으로 합니다. 이 시험은 466467의 시험 목표에 기반합니다.

시험 관련 기타 정보

시험 준비

시험 응시를 예약하시기 전에 먼저 본 준비 가이드를 모두 살펴보시고 본 웹사이트에서 제공하는 리소스를 숙지하실 것을 권장합니다. 시험 등록, Microsoft Certification exam overview 일반 시험 문항 형식 관련 영상, 기타 시험 준비용 리소스에 대한 정보를 보시려면 다음을 살펴보십시오. 시험 정책 및 점수 산정에 대한 정보를 보시려면 다음을 살펴보십시오 - Microsoft Certification exam policies and FAQs.

참고

본 시험 준비용 가이드는 Microsoft의 자유 재량에 따라 사전 공지 없이 변경될 수 있습니다. Microsoft 시험에는 적응 검사 기술 및 시뮬레이션 항목이 포함될 수 있습니다. Microsoft는 시험이 제시되는 형식을 별도로 식별하지 않습니다. 본 시험 준비용 가이드를 활용하여 형식에 관계 없이 시험을 준비하시기 바랍니다. Microsoft는 귀하께서 시험에 대비하여 제품에 대한 실질적인 사용 경험을 쌓으시고 지정된 교육 리소스를 활용하실 것을 권장합니다. 하지만 해당 교육 리소스들이 "측정 능력" 섹션에 열거되는 모든 주제를 다루지는 않습니다.