MCSA: SQL 2016 Business Intelligence Development 認定70-768試験対策を使用すれば、試験に合格させることができます

MCSA: SQL 2016 Business Intelligence Development 認定を取得すると、抽出/変換/読み込み (ETL) とデータ ウェアハウスのスキルが検証され、さらに多次元データ モデル、表形式データ モデル、オンライン分析処理 (OLAP) キューブを使用する BI ソリューションの実装のスキルが検証されます。
どのように70-768勉強すれば点が取れますか?
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MCSA: SQL 2016 Business Intelligence Development認定資格を取得すると、BI 開発者に適格であることが示されます。
70-768試験概要:

試験番号:70-768
試験名称:Developing SQL Data Models
配信開始: 2016 年 8 月 26 日
言語: 英語
対象者:IT プロフェッショナル、開発者
テクノロジ: SQL Server
対応資格: MCP、MCSA
受験料:¥21,103.00 JPY
2017年5月1日より、既存のキャンセポリシーが次のポリシーに全て置き換わります、 ポリシー:登録した試験日より5営業日以内のキャンセルもしくは日程変更には料金がかかりますスケジュールされていたアポイントメント時より24時間以内に現れなかった、もしくはキャンセルしたか日程変更した場合、全額がかかります。

70-768受験対象者:

MCSA: SQL 2016 Business Intelligence Development 認定70-768試験は、ビジネス インテリジェンス (BI) の開発者で、BI ソリューションの作成に携わるうえで必要な多次元データ モデルの実装、OLAP キューブの実装と維持、および表形式データ モデルの実装を行う方を対象としています。

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70-768試験の出題範囲となる内容は次のとおりです

多次元のビジネス インテリジェンス (BI) セマンティック モデルの設計 (25 ~ 30%)
表形式の BI セマンティック モデルの設計 (20 ~ 25%)
多次元式 (MDX) と Data Analysis Expressions (DAX) を使用したクエリの開発 (15 ~ 20%)
SQL Server Analysis Services (SSAS) の構成と維持 (30 ~ 35%)

実践の検証にMCSA: SQL 2016 Business Intelligence Development 認定70-768試験合格すたもので、多くの受験生に証明された100パーセントの成功率を持っている資料です。
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1. Topic 1, Wide World Importers
Background
Wide World Importers imports and sells clothing. The company has a multidimensional Microsoft SQL
Server Analysis Services instance. The server has 80 gigabytes (GB) of available physical memory. The
following installed services are running on the server:
*SQL Server Database Engine
* SQL Server Analysis Services (multidimensional)
The database engine instance has been configured for a hard cap of 50 GB, and it cannot be lowered.
The instance contains the following cubes: SalesAnalysis, OrderAnalysis.
Reports that are generated based on data from the OrderAnalysis cube take more time to complete when
they are generated in the afternoon each day. You examine the server and observe that it is under
significant memory pressure.
Processing for all cubes must occur automatically in increments. You create one job to process the cubes
and another job to process the dimensions. You must configure a processing task for each job that
optimizes performance. As the cubes grown in size, the overnight processing of the cubes often do not
complete during the allowed maintenance time window.
SalesAnalysis
The SalesAnalysis cube is currently being tested before being used in production. Users report that day
name attribute values are sorted alphabetically. Day name attribute values must be sorted chronologically.
Users report that they are unable to query the cube while any cube processing operations are in progress.
You need to maximize data availability during cube processing and ensure that you process both
dimensions and measures.
OrderAnalysis
The OrderAnalysis cube is used for reporting and ad-hoc queries from Microsoft Excel. The data
warehouse team adds a new table named Fact.Transaction to the cube. The Fact.Transaction table
includes a column named Total Including Tax. You must add a new measure named Transactions – Total
Including Tax to the cube. The measure must be calculated as the sum of the Total Including Tax column
across any selected relevant dimensions.
Finance
The Finance cube is used to analyze General Ledger entries for the company.
Requirements
*You must minimize the time that it takes to process cubes while meeting the following requirements:
*The Sales cube requires overnight processing of dimensions, cubes, measure groups, and partitions.
*The OrderAnalysis cube requires overnight processing of dimensions only.
*The Finance cube requires overnight processing of dimensions only.
You need to configure the server to optimize the afternoon report generation based on the OrderAnalysis
cube.
Which property should you configure?
A. LowMemoryLimit
B. VertiPaqPagingPolicy
C. TotalMemoryLimit
D. VirtualMemoryLimit
Answer: A
Explanation:
LowMemoryLimit: For multidimensional instances, a lower threshold at which the server first begins
releasing memory allocated to infrequently used objects.
From scenario: Reports that are generated based on data from the OrderAnalysis cube take more time to
complete when they are generated in the afternoon each day. You examine the server and observe that it
is under significant memory pressure.

 

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