Wprowadzenie do budowy systemów analitycznych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wprowadzenie do budowy systemów analitycznych"

Transkrypt

1 1 Informatyka w Zarządzaniu WYKŁAD III Wprowadzenie do budowy systemów analitycznych MAIL: WWW: KONSULTACJE: piątki sala 80 budynek A

2 Cele i strategie informatyzacji przedsiębiorstw Metodologia CASE 2 FHD (Function Hierarchy Diagram) Diagramu hierarchii funkcji. Służy on do zdefiniowania wszystkich funkcji opisujących system. FHD(DHF) prowadzi do opracowanie szczegółowego modelu potrzeb informacyjnych użytkownika. Celem modelowania funkcji jest również opracowanie takiego modelu, który byłby niezależny od metod realizacji systemu. Korzyścią z jego opracowania jest dokładne poznanie potrzeb informacyjnych użytkownika.

3 Cele i strategie informatyzacji przedsiębiorstw Metodologia CASE 3 PIZZA PRZEZ INTERNET Menu Zamawianie Ewidencja partnerów (pizzeri) Rozliczenia Raporty Ustawienia Edycja listy dań (pizz) Edycja listy składników Edycja listy dodatków Przeglądanie menu online Odnotowanie zamówienia Potwierdzenie zamówienia przez klienta Przekazanie zamowienia do partnera Potwierdzenie zamówienia przez partnera Potwierdzenie realizacji Anulowanie realizacji Dodanie nowega kandydata do współpracy Dopisanie kandydata do bazy Wygenerowanie umowy o współpracy Podpisanie cyfrowe umowy o współpracy Edycja danych partnera Konwersja zamówienia zreal. na rozlicznenie Konwersja rozliczenia anulowanego na rozliczenie Zestawienie rozliczeń dla partnera za okres >> Konwersja rozliczeń na faktury Odnotowanie płatności związanej z rozliczeniami Zamówienia za okres >> Zamówienia wg typów pizzy, składników, dodatków >> Zamówienia wg partnera Efektywność partnera Efektywność portalu i pracowników >> Edycja listy użytkowników (pracowników portalu) Cennik i prowizje Domyślne czasy dostaw Zarządzanie dostępnością zamówień wg odległości od pizzeri Zarządzanie treściami statycznymi na portalu Zarządzanie banerami

4 Cele i strategie informatyzacji przedsiębiorstw Metodologia CASE 4 DFD (Data Flow Diagram) - Diagramu przepływu danych. Służy on do przedstawienia obiektów zewnętrznych, procesów elementarnych, składnic danych oraz powiązań pomiędzy tymi elementami. Obiekty zewnętrzne (terminatory, encje zewn., external entities) - reprezentują zewnętrzne w stosunku do analizowanego systemu źródła powstania i miejsca przeznaczenia informacji (te, które dostarczają i odbierają dane). Składnice danych (magazyny, zbiory, data stores) - reprezentują miejsca przechowywania danych między procesami (dostępne są tylko z procesów). Procesy (funkcje, proceses) - definiują sposób wykonywania jednej lub więcej funkcji (program, procedura, algorytm, operacja ręczna czy zautomatyzowana (całkowicie lub częściowo) - wszystkie czynności wykonywane na danych). przepływy danych (strumienie, data flows) - przedstawiają obieg danych w systemie; powiązania pomiędzy procesami a innymi elementami DFD.

5 Cele i strategie informatyzacji przedsiębiorstw Metodologia CASE Obiekty zewnętrzne (terminatory, encje zewn., external entities) - reprezentują zewnętrzne w stosunku do analizowanego systemu źródła powstania i miejsca przeznaczenia informacji (te, które dostarczają i odbierają dane); KLIENT, DOSTAWCA, BANK i inne. Składnice danych (magazyny, zbiory, data stores) - reprezentują miejsca przechowywania danych między procesami (dostępne są tylko z procesów). Zaistnienie składnicy w DFD ma sens wtedy, kiedy przechowywane tam dane służą realizacji co najmniej dwóch procesów. wszelkiego rodzaju KARTOTEKI. Procesy (funkcje, proceses) - definiują sposób wykonywania jednej lub więcej funkcji (program, procedura, algorytm, operacja ręczna czy zautomatyzowana (całkowicie lub częściowo) - wszystkie czynności wykonywane na danych). Przepływy danych (strumienie, data flows) - przedstawiają obieg danych w systemie; powiązania pomiędzy procesami a innymi elementami DFD. 5

6 Cele i strategie informatyzacji przedsiębiorstw Metodologia CASE 6

7 Cele i strategie informatyzacji przedsiębiorstw Metodologia CASE 7 ERD (Entity Relationship Diagram) - Diagram związków encji. Służy on do przedstawienia dokładnej charakterystyki danych wykorzystywanych przez system i relacji pomiędzy danymi. Obiekty (encje, entities) - osoba, miejsce, zdarzenie, które ma znaczenie dla projektowanego systemu, o tym obiekcie są gromadzone i przechowywane informacje. Encja - składnik rzeczywistości Atrybut cecha opisująca encję, ma za zadanie identyfikować, opisywać, klasyfikować, określać ilość i wyrażać stan encji Związek powiązanie między encjami

8 Cele i strategie informatyzacji przedsiębiorstw Metodologia CASE/ Diagram ERD 8

9 Cele i strategie informatyzacji przedsiębiorstw UML 9 Diagramy ERD, DFD i HFD są narzędziami modelowania relacyjnych baz danych i programów tworzonych w językach strukturalnych. W nowoczesnych systemach tworzonych w Java, C++, C# oraz technologiach ORM (Object Relational Mapping) takich jak Hibernate, do obiektowego projektowaniu systemów służy język UML (Unified Modeling Language) definiujący własne typy diagramów takie jak: diagramy klas modelowanie statycznej struktury systemu; diagramy rozmieszczenia modelowanie przestrzennego rozmieszczenia składników systemu; diagramy komponentów modelowanie fizycznych elementów wchodzących w skład systemu i powiazań między nimi; diagramy interakcji modelowanie zależności w przesyłaniu komunikatów pomiędzy obiektami w systemie; diagramy aktywności modelowanie czynności i zakresu odpowiedzialności elementów i użytkowników systemu; diagramy sekwencji modelowanie sposobu i kolejności współdziałania procesów w systemie; diagram użycia modelowanie funkcjonalności system

10 Bazy danych 10 Baza danych to zbiór danych o określonej strukturze. zapisany na zewnętrznym (trwałym) nośniku pamięci komputera. Zgodnie z tą definicją bazami danych są również systemy plików na dyskach komputera, jednak nowoczesne bazy danych są powiązane z wyspecjalizowanymi programami zarządzającymi określanymi często jako SZBD (system zarządzania bazą danych) takimi jak: ORACLE, MS SQL. POSTGRESQL, MYSQL, FIREBIRD, SAP DB, DB2, MS ACCESS. (i inne)

11 Bazy danych 11 Programy tego typu powinny: - Zapewniać odpowiednią organizację danych na poziomie fizycznym (w pamięci komputera); - Dbać o zachowanie integralności danych oraz umożliwiać definiowanie reguł integralności; - Dbać o poufność danych i umożliwiać dostęp do nich tylko autoryzowanym użytkownikom; - Zapewniać możliwość pracy współbieżnej wielu użytkownikom równocześnie i unikać tzn. zderzeń poprzez zaawansowane mechanizmy takie jak transakcje, blokowanie pesymistyczne czy blokowanie optymistyczne; - Zapewniać niezawodność danych i eliminować w miarę możliwości błędy związane z zapisem / odczytem danych z nośników pamięci poprzez mechanizm tzn. mirroringu oraz możliwość tworzenia kopii zapasowych; - Definiować język dostępu do danych. W przypadku zdecydowanej większości baz danych tym językiem jest strukturalny język zapytań SQL Structural Query Language

12 Bazy danych 12 Można wyróżnić cztery najważniejsze modele baz danych (choć należy nadmienić, iż praktycznie wszystkie programy typu SZBD funkcjonują w modelu relacyjnym): Model hierarchiczny Baza danych w tym modelu reprezentuję strukturę drzewiastą z jednym wydzielonym obiektem głównym i powiązaniami jednokierunkowymi z pozostałymi obiektami. Zgodnie z nazwą w tym modelu zakłada się, iż pomiędzy modelowanymi obiektami opisującymi fragmenty rzeczywistości zawsze zachodzi związek typu obiekt nadrzędny obiekt podrzędny Szybko okazało się, iż to założenie zbyt mocno ogranicza proces modelowania i aktualnie ten model jest tylko modelem historycznym. Model sieciowy Model sieciowy usuwał ograniczenia modelu hierarchicznego umożliwiając definiowanie dowolnych powiązań pomiędzy modelowanymi obiektami. Został zastąpiony przez model relacyjny, gdyż ten ostatni okazał się bardziej efektywny i łatwiejszy do implementacji.

13 Bazy danych 13 Model obiektowy Model, w którym do opisu danych wykorzystywane są pojęcia z zakresu programowania obiektowego takie jak dziedziczenie, enkapsulacja, polimorfizm itp. Model ten powstał mniej więcej na początku lat osiemdziesiątych i nie doczekał się żadnych istotnych realizacji praktycznych. Zamiast tego w ostatnich kilku standardem latach stało się podejście mieszane, mapujące relacyjne bazy danych na obiekty języka Java czy C#, wykorzystujące technologie typu ORM/ORB (Object Relational Mapping/ Object Relational Broker) takie jak Hibernate czy Java Persistence API Model relacyjny Model ten jest rozszerzeniem matematycznego pojęcia relacji (czyli podzbioru iloczynu Kartezjańskiego). Został on opracowany przez E. F. Codda, i mniej więcej od lat osiemdziesiątych poprzedniego stulecia zdecydowana większość SZBD jest oparta właśnie o ten model. Relacja jest pewnym uogólnieniem pojęcia tabeli, przy czym w przeciwieństwie do tabel znanych z MS Excel czy MS Word tabela ta jest zapisywana bezpośrednio w pamięci trwałej komputera a ponadto musi spełniać warunki:

14 Bazy danych relacja w modelu relacyjnym baz danych musi spełniać warunki: 14 Tabela musi mieć określoną jednoznaczną nazwę; Każda kolumna tabeli (pole, atrybut) musi posiadać jednoznaczną nazwę; Każda kolumna tabeli musi zawierać dane określonego typu (np. tekst, liczbę, wartość logiczną, datę, format waluty, itp.); Nie jest istotna kolejność kolumn; Nie jest (nie powinna być) istotna kolejność wierszy (rekordów); Dane w poszczególnych polach (na przecięciu kolumn i wierszy) na są niepodzielne (atomowe); Każda tabela powinna mieć zdefiniowany klucz główny (pole/a niepuste, niepowtarzalne, jednoznacznie identyfikujące rekord). Poprawnie zaprojektowane relacyjne bazy danych powinny spełniać postulaty tzw. III postaci normalnej, co zazwyczaj jest osiągane poprzez proces normalizacji bazy.

15 Normalizacja 15 Model logiczny Encja, krotka, atrybut Model fizyczny Tabela, rekord, pole Bazy danych składają się z dużej ilości tabel połączonych ze sobą i spełniających warunki trzeciej postaci normalnej Pierwsza postać normalna Dane w poszczególnych polach są niepodzielne (np. nie powinno być pola Imię_i_nazwisko tylko dwa osobne pola) oraz nie występuje wielowymiarowość (np. w tabeli faktura pola pozycja1, pozycja2, pozycja3 itp). Jedynym wyjątkiem od reguły w niektórych sytuacjach jest umieszczenie w tabeli dwóch pól opisujących podobne dane (imię, drugie_imię). Unikanie wielowymiarowości jest związane z rozdzieleniem tabel. W przykładzie z fakturą powinno się zaprojektować dwie osobne tabele: faktura i pozycje faktury połączone sprzężone ze sobą. Każda tabela ma w I postaci normalnej zdefiniowany klucz główny (pole/a niepuste, niepowtarzalne, jednoznacznie identyfikujące rekord)

16 Normalizacja 16 Druga postać normalna Żaden podzbiór klucza głównego składającego się z wielu pól nie może sam stanowić klucza (+ pierwsza postać normalna). Najprostszym sposobem spełnienia tego postulatu jest zdefiniowanie wszędzie kluczy składających się z jednego pola. Trzecia postać normalna Brak zależności przechodnich pomiędzy polami tabeli innymi niż klucz (+ druga postać normalna). Zależności przechodnie powodują powtarzanie się danych (redundancję) oraz są zagrożeniem dla integralności bazy, bo to samo pole w jednym rekordzie może mieć inną wartość a w drugim omyłkowo wpisaną inną. Sposobem uniknięcia zależności przechodnich jest rozdzielenie tabel i utworzenie nowej tabeli z polami zależnymi przechodnio.

17 Normalizacja 17 Aby postulaty trzeciej postaci normalnej były spełnione należy w większości przypadków rozdzielić projektowaną tabele na szereg tabel połączonych. Możliwe jest to dzięki mechanizmowi sprzężeń błędnie nazywanych czasami relacjami. Sprzężenie to para pól w dwóch tabelach z których jedno pełni rolę klucza głównego w pierwszej tabeli. Pole w drugiej tabeli nosi nazwę klucza obcego. Przykładowo, jeśli tworzymy bazę danych dotyczącą kolekcji płyt CD, to poprawnie zaprojektowana baza powinna rozdzielać informacje o samej płycie od informacji o utworach. Tabela Płyty mogłaby mieć następujące pola

18 Normalizacja 18 Id_płyty Wykonawca Tytuł Gatunek... 1 U2 Joshua Tree Rock 2 U2 Achtung Baby Rock 3 Kaliber 44 3:44 Hip-Hop 4 Cypress Hill Black Sunday Hip-Hop 5 Vavamuffin Vabang Reggae Natomiast tabela Utwory może zawierać: Id_Utworu Id_Płyty Tytuł Czas_odtw With or without you 2 1 I still haven t found 3 2 One 4 3 Wena 5 3 Konfrontacje 6 3 Masz albo myślisz o nich 7 3 Litery 8 4 I wanna get high 9 4 Insane In The Brain 10 5 Smokin in Jamaica

19 Wprowadzenie do budowy systemów analitycznych Normalizacja 19 Tabele te są sprzężone polem Id_płyty, które w tabeli Płyty jest kluczem głównym a w tabeli Utwory kluczem obcym. Zwróćmy uwagę, że o ile wartości klucza głównego są unikalne, to wartości odpowiadającego mu w tabeli Utwory klucza obcego mogą się powtarzać. Interpretacja sprzężenia tabel w tym wypadku jest dość prosta. Utwór One pochodzi z płyty o id=2 czyli z płyty U2 Achtung Baby, utwór Wena z płyty o id=3 czyli z płyty Kalibra 44 3:44 a utwór Insane in the Brain z płyty Cypress Hill Black Sunday itd.

20 Narzędzia RAD 20 Rapid Application Development narzędzia informatyczne integrujące narzędzia CASE z procesem tworzenia oprogramowania, przyśpieszające tworzenie software u poprzez zastosowanie technik programowania graficznego, zdarzeniowego i komponentowego. Np.: Sun NetBeans, IBM Eclipse, Borland JBuilder KDevelop: biblioteka Qt Microsoft Visual Studio.NET (2003, 2005, 2008): Borland Delphi C++/C#Builder 2006, Turbo Delphi/C++/C#) CodeGear RAD Studio 2007 Oracle Designer Magic

21 Narzędzia RAD 21

22 Narzędzia RAD 22

23 Narzędzia RAD 23 Narzędzia typu RAD coraz częściej wykorzystują podejście obiektowe i UML (Universal Modeling Language) jako język opisu projektu oraz XML (extended Mark-up Language) jako język w którym projekt jest przechowywany* *(diagramy ERD i DFD reprezentują podejście strukturalne)

24 Hurtownia danych 24 Hurtownia danych (ang. data warehouse) rodzaj bazy danych, która jest zorganizowana i zoptymalizowana pod kątem pewnego wycinka rzeczywistości. Hurtownia danych jest wyższym szczeblem abstrakcji niż zwykła relacyjna baza danych (choć do jej tworzenia używane są także podobne technologie). W skład hurtowni wchodzą zbiory danych zorientowanych tematycznie (np. hurtownia danych klientów). Dane te często pochodzą z wielu źródeł, są one zintegrowane i przeznaczone wyłącznie do odczytu. W modelach hurtowni danych mogą występować architektury: Schemat gwiazdy Schemat płatka śniegu Schemat konstelacji Na podstawie:

25 Hurtownia danych 25 Architektura gwiazdy jest najprostszym modelem projektu bazy danych w hurtowni danych. Główną cechą schematu gwiazdy jest centralna tabela, nazywana tabelą faktów, z którą połączone są tabele wymiarów. Model taki umożliwia przeglądanie poszczególnych kategorii, sumaryzację, i filtrowanie danych. W modelu gwiazdy tabela faktów w hurtowni danych jest w trzeciej postaci normalnej, podczas gdy tabele wymiarów reprezentują drugą postać normalną. Tabela faktów zwykle zawiera rekordy gotowe do eksploracji, Rekordy w tabeli faktów mogą być postrzegane jako wydarzenia, co jest spowodowane naturą hurtowni danych. Prawie wszystkie informacje w typowej tabeli faktów są reprezentowane również w jednej lub wielu tabeli wymiarów. Klucz główny każdej z tabeli wymiarów jest związany z tabelą faktów i jest to składowa złożonego klucza głównego tabeli faktów. W schemacie gwiazdy występuje tylko jedna zdenormalizowana tabela dla każdego z wymiarów.

26 Hurtownia danych 26 Architektura płatka śniegu jest bardziej złożoną wersją schematu gwiazdy. Główną różnicą między nimi stanowi fakt, że w schemacie płatka śniegu tabele wymiarów są znormalizowane, czyli są zaprojektowane zgodnie z modelem relacyjnej bazy danych. Schemat płatka śniegu jest używany przede wszystkim wtedy, gdy tabela wymiarów osiąga duże rozmiary i w schemacie gwiazdy jest ciężko przedstawić kompleksowość takiej struktury danych.

27 Wprowadzenie do budowy systemów analitycznych Hurtownia danych 27 Dla każdego schematu gwiazdy lub schematu płatka śniegu można zbudować architekturę konstelacji faktów. Ta architektura jest bardziej złożona od schematu gwiazdy i płatka śniegu, ponieważ może zawierać wiele tabeli faktów. Dzięki temu tabele wymiarów mogą być dzielone i wykorzystywane przez kilka tabeli faktów równocześnie. Rozwiązanie to jest bardzo elastyczne i daje wiele możliwości, jednak odbywa się to kosztem trudności w utrzymaniu. Główną wadą tego rozwiązania jest wysoki stopień skomplikowania, ponieważ podczas analiz należy rozważyć wiele różnych możliwości agregacji.

28 Data Mining 28 Data mining (zgłębianie danych). Data mining jako proces analityczny, przeznaczony jest do eksploracji dużych zbiorów danych (zazwyczaj odnoszących się do zjawisk gospodarczych lub rynkowych), w poszukiwaniu reguł i systematycznych zależności pomiędzy zmiennymi, a następnie do oceny wyników poprzez zastosowanie wykrytych prawidłowości do nowych podzbiorów danych. Ostatecznym celem data mining jest przewidywanie. wizualizacje na wykresach metody statystyczne Analiza dyskryminacyjna Analiza skupień Drzewa klasyfikacyjne (Breiman 1984, Gatnar 2001) sieci neuronowe metody uczenia maszynowego metody ewolucyjne Web mining

29 OLAP Kostka wielowymiarowa (Multidimensional OLAP Cube) 29 Wielowymiarowa kostka OLAP (cube) jest podstawową strukturą danych w każdym systemie OLAP działającym w środowisku Hurtowni Danych. Cube składa się z Miar (Measures), Wymiarów (Dimensions) i Poziomów (Levels) i jest zoptymalizowany pod kątem szybkiego i bezpiecznego dostępu do danych wielowymiarowych. Miary to wskaźniki numeryczne (ile?), natomiast wymiary reprezentują dane opisowe (kto? co? kiedy? gdzie?). Wymiary są pogrupowane za pomocą poziomów, które odzwierciedlają hierarchię funkcjonującą w organizacji i pozwalają użytkownikom końcowym zwiększać lub zmniejszać poziom szczegółowości analizowanego wymiaru.

30 OLAP 30 Z reguły w hurtowni danych jest zdefiniowanych co najmniej kilkanaście wymiarów, a najczęściej spotykanym i wymiarami są: Czas Klient Produkt Lokalizacja Biuro Sprzedaży Hierarchia każdego z wymiarów ustawiona jest za pomocą Poziomów. Przykładowo, hierarchia poziomów może być ułożona w następujący sposób:: wymiar Czas: Rok -> Kwartał -> Miesiąc -> Tydzień -> Dzień Klient: Grupa klientów -> Nazwa klienta Produkt: Linia Produktu -> Grupa Produktu -> Produkt Lokalizacja: Obszar -> Region -> Kraj

31 OLAP 31 Kategorie to elementy danych które opisują poziomy w wymiarach. Przykładowo, dla wymiaru Lokalizacji, w hurtowni danych zostały ustawione poziomy obszaru, regionu i kraju. W tym przykładzie dla Polski kategoriami będą: Obszar - Europa Region - Europa Środkowa Kraj - Polska Typowe, najczęściej występujące Miary w hurtowniach danych to: Przychód netto Przychód brutto Waga Ilość Koszt

32 OLAP 32 Kategorie to elementy danych które opisują poziomy w wymiarach. Przykładowo, dla wymiaru Lokalizacji, w hurtowni danych zostały ustawione poziomy obszaru, regionu i kraju. W tym przykładzie dla Polski kategoriami będą: Obszar - Europa Region - Europa Środkowa Kraj - Polska Typowe, najczęściej występujące Miary w hurtowniach danych to: Przychód netto Przychód brutto Waga Ilość Koszt

33 OLAP 33

34 OLAP 34

35 35 DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ!

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH

WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH 1 Technologie informacyjne WYKŁAD IV WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH MAIL: WWW: a.dudek@pwr.edu.pl http://wgrit.ae.jgora.pl/ad Bazy danych 2 Baza danych to zbiór danych o określonej strukturze. zapisany na

Bardziej szczegółowo

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009 Definicje Operacje na

Bardziej szczegółowo

Baza danych. Modele danych

Baza danych. Modele danych Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych

Bardziej szczegółowo

Technologia informacyjna

Technologia informacyjna Technologia informacyjna Pracownia nr 9 (studia stacjonarne) - 05.12.2008 - Rok akademicki 2008/2009 2/16 Bazy danych - Plan zajęć Podstawowe pojęcia: baza danych, system zarządzania bazą danych tabela,

Bardziej szczegółowo

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38

Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38 Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem zajęcia 1 dr Jakub Boratyński pok. A38 Program zajęć Bazy danych jako podstawowy element systemów informatycznych wykorzystywanych

Bardziej szczegółowo

Baza danych. Baza danych to:

Baza danych. Baza danych to: Baza danych Baza danych to: zbiór danych o określonej strukturze, zapisany na zewnętrznym nośniku (najczęściej dysku twardym komputera), mogący zaspokoić potrzeby wielu użytkowników korzystających z niego

Bardziej szczegółowo

Definicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d.

Definicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d. TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 1 Wprowadzenie do baz danych. Normalizacja. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Definicja bazy danych Uporządkowany zbiór informacji, posiadający własną strukturę i wartość.

Bardziej szczegółowo

Bazy danych - wykład wstępny

Bazy danych - wykład wstępny Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,

Bardziej szczegółowo

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Plan prezentacji Wprowadzenie UML Diagram przypadków użycia Diagram klas Podsumowanie Wprowadzenie Języki

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000

Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 Bazy Danych LITERATURA C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 J. D. Ullman, Systemy baz danych, WNT - W-wa, 1998 J. D. Ullman, J. Widom, Podstawowy

Bardziej szczegółowo

LK1: Wprowadzenie do MS Access Zakładanie bazy danych i tworzenie interfejsu użytkownika

LK1: Wprowadzenie do MS Access Zakładanie bazy danych i tworzenie interfejsu użytkownika LK1: Wprowadzenie do MS Access Zakładanie bazy danych i tworzenie interfejsu użytkownika Prowadzący: Dr inż. Jacek Habel Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Zakład Projektowania Procesów

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko

Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych mgr inż. Krzysztof Szałajko Czym jest baza danych? Co rozumiemy przez dane? Czym jest system zarządzania bazą danych? 2 / 25 Baza danych Baza danych

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych

Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych Materiały źródłowe do wykładu: [1] Jerzy Surma, Business Intelligence. Systemy wspomagania decyzji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009 [2] Arkadiusz Januszewski,

Bardziej szczegółowo

Co to są relacyjne bazy danych?

Co to są relacyjne bazy danych? Co to są relacyjne bazy danych? Co to są relacyjne bazy danych? O Są to zbiory danych pogrupowane w tabele o strukturze: kolejne kolumny określają kolejne porcje informacji potrzebne dla każdego wystąpienia,

Bardziej szczegółowo

SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia

SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia Kurs Administrator baz danych skierowany jest przede wszystkim do osób zamierzających rozwijać umiejętności w zakresie administrowania bazami danych.

Bardziej szczegółowo

Program wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL;

Program wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL; Program wykładu 1 Model relacyjny (10 godz.): podstawowe pojęcia, języki zapytań (algebra relacji, relacyjny rachunek krotek, relacyjny rachunek dziedzin), zależności funkcyjne i postaci normalne (BCNF,

Bardziej szczegółowo

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy

Bardziej szczegółowo

ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE INFORMACJĄ W BAZIE DNYCH. podstawowe pojęcia.

ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE INFORMACJĄ W BAZIE DNYCH. podstawowe pojęcia. ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE INFORMACJĄ W BAZIE DNYCH. podstawowe pojęcia. 1. Definicja bazy danych, Baza danych to uporządkowany zbiór danych z pewnej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający

Bardziej szczegółowo

Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych

Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych Bazy Danych Wykład I Wprowadzenie Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych,

Bardziej szczegółowo

Programowanie obiektowe

Programowanie obiektowe Programowanie obiektowe Wykład 13 Marcin Młotkowski 27 maja 2015 Plan wykładu Trwałość obiektów 1 Trwałość obiektów 2 Marcin Młotkowski Programowanie obiektowe 2 / 29 Trwałość (persistence) Definicja Cecha

Bardziej szczegółowo

SPIS TREŚCI Funkcje systemu operacyjnego Zapewnia obsługę dialogu między użytkownikiem a komputerem Nadzoruje wymianę informacji między poszczególnymi urządzeniami systemu komputerowego Organizuje zapis

Bardziej szczegółowo

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.

Bardziej szczegółowo

Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego

Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego BAZY DANYCH Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego DANE wszelkie liczby, fakty, pojęcia zarejestrowane w celu uzyskania wiedzy o realnym świecie. INFORMACJA - znaczenie przypisywane danym. SYSTEM

Bardziej szczegółowo

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Podstawowe definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych umożliwiający łatwe przeszukiwanie i aktualizację. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie

Bardziej szczegółowo

Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym

Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym konceptualnym modelem danych jest tzw. model związków encji (ERM

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do baz danych

Wprowadzenie do baz danych Wprowadzenie do baz danych Bazy danych stanowią obecnie jedno z ważniejszych zastosowań komputerów. Podstawowe zalety komputerowej bazy to przede wszystkim szybkość przetwarzania danych, ilość dostępnych

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. wprowadzenie teoretyczne. Piotr Prekurat 1

Bazy danych. wprowadzenie teoretyczne. Piotr Prekurat 1 Bazy danych wprowadzenie teoretyczne Piotr Prekurat 1 Baza danych Jest to zbiór danych lub jakichkolwiek innych materiałów i elementów zgromadzonych według określonej systematyki lub metody. Zatem jest

Bardziej szczegółowo

RELACYJNE BAZY DANYCH

RELACYJNE BAZY DANYCH RELACYJNE BAZY DANYCH Aleksander Łuczyk Bielsko-Biała, 15 kwiecień 2015 r. Ludzie używają baz danych każdego dnia. Książka telefoniczna, zbiór wizytówek przypiętych nad biurkiem, encyklopedia czy chociażby

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Literatura i inne pomoce Silberschatz A., Korth H., S. Sudarshan: Database

Bardziej szczegółowo

Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1

Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1 Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1 I. Tworzenie bazy danych za pomocą kreatora Celem ćwiczenia jest utworzenie przykładowej bazy danych firmy TEST, zawierającej informacje o pracownikach

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie standardów serii ISO 19100 oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych

Wykorzystanie standardów serii ISO 19100 oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych Wykorzystanie standardów serii ISO 19100 oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych dr inż. Adam Iwaniak Infrastruktura Danych Przestrzennych w Polsce i Europie Seminarium, AR Wrocław

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI

Bazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI Bazy danych Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI Wszechnica Poranna Trzy tematy: 1. Bazy danych - jak je ugryźć? 2. Język SQL podstawy zapytań. 3. Mechanizmy wewnętrzne baz danych czyli co

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Część I Wprowadzenie do pakietu oprogramowania Analysis Services

Spis treści. Część I Wprowadzenie do pakietu oprogramowania Analysis Services Spis treści Wstęp... ix Odkąd najlepiej rozpocząć lekturę?... ix Informacja dotycząca towarzyszącej ksiąŝce płyty CD-ROM... xi Wymagania systemowe... xi Instalowanie i uŝywanie plików przykładowych...

Bardziej szczegółowo

Program nauczania. Systemy baz danych. technik informatyk 351203

Program nauczania. Systemy baz danych. technik informatyk 351203 Program nauczania Systemy baz technik informatyk 351203 Treści nauczania Lp. Temat Liczba godzin Efekty kształcenia 1. Zapoznanie z pojęciem baz 53 1. Pojęcie bazy podstawowe definicje 2 PKZ(E.b)11 2.

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS

LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI INSTYTUT INFORMATYKI I ELEKTROTECHNIKI ZAKŁAD INŻYNIERII KOMPUTEROWEJ Przygotowali: mgr inż. Arkadiusz Bukowiec mgr inż. Remigiusz Wiśniewski LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu Podstawy baz danych PODSTAWY BAZ DANYCH 19. Perspektywy baz danych 1 Perspektywy baz danych Temporalna baza danych Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych

Bardziej szczegółowo

poziom: Core wersja: 2.6 moduł: B : Wytwarzanie SYLLABUS

poziom: Core wersja: 2.6 moduł: B : Wytwarzanie SYLLABUS poziom: Core wersja: 2.6 moduł: B : Wytwarzanie SYLLABUS Niniejszy dokument jest syllabusem obowiązującym dla certyfikatu EUCIP ver. 2.6. Prezentuje obszary wiedzy, których znajomość jest niezbędna do

Bardziej szczegółowo

S y s t e m y. B a z D a n y c h

S y s t e m y. B a z D a n y c h S y s t e m y B a z D a n y c h Wykład na przedmiot: Bazy danych Studia zaoczne i podyplomowe UAM Anna Pankowska aniap@amu.edu.pl W y k ł a d I Temat: Relacyjne bazy danych Plan wykładu: - cel stosowania

Bardziej szczegółowo

Dział Temat lekcji Ilość lekcji. godz. 1 Organizacja zajęć Omówienie programu nauczania 3

Dział Temat lekcji Ilość lekcji. godz. 1 Organizacja zajęć Omówienie programu nauczania 3 rzedmiot : Systemy baz Rok szkolny : 2015/2016 Klasa : INF godz. x 0 = 90 godz. Zawód : technik informatyk; symbol 5120 rowadzący : Jacek Herbut, Henryk Kuczmierczyk Henryk Kuczmierczyk Numer Dział Temat

Bardziej szczegółowo

Schematy logiczne dla hurtowni danych

Schematy logiczne dla hurtowni danych Schematy logiczne dla hurtowni danych 26 Plan rozdziału 27 Model biznesowy, logiczny i fizyczny hurtowni danych Podstawowe pojęcia w modelu logicznym, logiczny model wielowymiarowy Implementacje ROLAP/MOLAP

Bardziej szczegółowo

Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi

Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Proces zarządzania danymi Zarządzanie danymi obejmuje czynności: gromadzenie

Bardziej szczegółowo

RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ

RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ 1. ELEMENTY SYSTEMU INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ DANE GEOGRAFICZNE

Bardziej szczegółowo

Model relacyjny bazy danych

Model relacyjny bazy danych Bazy Danych Model relacyjny bazy danych Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota Bazy Danych 1 1) Model relacyjny bazy danych Relacyjny model bazy danych pojawił się po raz pierwszy w artykule naukowym Edgara

Bardziej szczegółowo

Paweł Kurzawa, Delfina Kongo

Paweł Kurzawa, Delfina Kongo Paweł Kurzawa, Delfina Kongo Pierwsze prace nad standaryzacją Obiektowych baz danych zaczęły się w roku 1991. Stworzona została grupa do prac nad standardem, została ona nazwana Object Database Management

Bardziej szczegółowo

UML w Visual Studio. Michał Ciećwierz

UML w Visual Studio. Michał Ciećwierz UML w Visual Studio Michał Ciećwierz UNIFIED MODELING LANGUAGE (Zunifikowany język modelowania) Pozwala tworzyć wiele systemów (np. informatycznych) Pozwala obrazować, specyfikować, tworzyć i dokumentować

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH Wstęp. Architektura hurtowni. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH B. Inmon, 1996: Hurtownia to zbiór zintegrowanych, nieulotnych, ukierunkowanych

Bardziej szczegółowo

Podyplomowe Studium Informatyki w Bizniesie Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Łódzki specjalność: Tworzenie aplikacji w środowisku Oracle

Podyplomowe Studium Informatyki w Bizniesie Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Łódzki specjalność: Tworzenie aplikacji w środowisku Oracle Podyplomowe Studium Informatyki w Bizniesie Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Łódzki specjalność: Tworzenie aplikacji w środowisku Oracle EFEKTY KSZTAŁCENIA Wiedza Absolwent tej specjalności

Bardziej szczegółowo

Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services

Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services Spis treści Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services 1 Analiza biznesowa: podstawy analizy danych... 3 Wprowadzenie do analizy biznesowej... 3 Wielowymiarowa analiza danych... 5 Atrybuty w

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl

Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykładów Wprowadzenie - integracja

Bardziej szczegółowo

Tworzenie bazy danych na przykładzie Access

Tworzenie bazy danych na przykładzie Access Tworzenie bazy danych na przykładzie Access Tworzenie tabeli Kwerendy (zapytania) Selekcja Projekcja Złączenie Relacja 1 Relacja 2 Tworzenie kwedend w widoku projektu Wybór tabeli (tabel) źródłowych Wybieramy

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych - przegląd technologii

Hurtownie danych - przegląd technologii Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykład adów Wprowadzenie - integracja

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i ich aplikacje

Bazy danych i ich aplikacje ORAZ ZAPRASZAJĄ DO UDZIAŁU W STUDIACH PODYPLOMOWYCH Celem Studiów jest praktyczne zapoznanie słuchaczy z podstawowymi technikami tworzenia i administrowania bazami oraz systemami informacyjnymi. W trakcie

Bardziej szczegółowo

Wstęp... 9. Część I. Podstawy teoretyczne zintegrowanych systemów zarządzania

Wstęp... 9. Część I. Podstawy teoretyczne zintegrowanych systemów zarządzania Wstęp... 9 Część I. Podstawy teoretyczne zintegrowanych systemów zarządzania 1. Systemy informatyczne zarządzania... 13 1.1. System informacyjny, system informatyczny, system informatyczny zarządzania...

Bardziej szczegółowo

Opis spełnienia wymagań (PSBD)

Opis spełnienia wymagań (PSBD) Numer sprawy: DPZ/4/15 Nr arch. DPZ/087/059-16/15 1. Zakres przedmiotu zamówienia: Opis spełnienia wymagań (PSBD) Załącznik nr 1d do formularza ofertowego Wykonanie dzieła polegającego na dostawie, kompleksowym

Bardziej szczegółowo

Projektowanie baz danych

Projektowanie baz danych Projektowanie baz danych Etapy procesu projektowania BD Określenie celów, jakim ma służyć baza danych (w kontakcie z decydentem z firmy zamawiającej projekt). Sprecyzowanie zakresu dostępnych danych, kategorii

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Bazy danych Database Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obieralny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium Matematyka Poziom kwalifikacji: I stopnia Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L Semestr: III Liczba

Bardziej szczegółowo

Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE

Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE Metody tworzenia systemów informatycznych w tym, także rozbudowanych baz danych są komputerowo wspomagane przez narzędzia CASE (ang. Computer Aided Software

Bardziej szczegółowo

Projektowanie i wdrażanie systemów informatycznych (materiały do wykładu cz. II)

Projektowanie i wdrażanie systemów informatycznych (materiały do wykładu cz. II) Projektowanie i wdrażanie systemów informatycznych (materiały do wykładu cz. II) Jacek Cichosz www.zssk.pwr.wroc.pl Katedra Systemów i Sieci Komputerowych Politechnika Wrocławska Narzędzia modelowania

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do hurtowni danych

Wprowadzenie do hurtowni danych Wprowadzenie do hurtowni danych przygotował: Paweł Kasprowski Kostka Kostka (cube) to podstawowy element hurtowni Kostka jest wielowymiarowa (od 1 do N wymiarów) Kostka składa się z: faktów wektora wartości

Bardziej szczegółowo

Informatyzacja przedsiębiorstw

Informatyzacja przedsiębiorstw Informatyzacja przedsiębiorstw Izabela Szczęch Politechnika Poznańska Plan wykładu Elementy Business Intelligence Model wielowymiarowy Modelowanie hurtowni danych podstawowe schematy logiczne Operacje

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych 1 Plan rozdziału 2 Wprowadzenie do Business Intelligence Hurtownie danych Produkty Oracle dla Business Intelligence Business Intelligence

Bardziej szczegółowo

Normalizacja baz danych

Normalizacja baz danych Normalizacja baz danych Definicja 1 1 Normalizacja to proces organizowania danych w bazie danych. Obejmuje to tworzenie tabel i ustanawianie relacji między tymi tabelami zgodnie z regułami zaprojektowanymi

Bardziej szczegółowo

Dotacje na innowacje. Inwestujemy w waszą przyszłość.

Dotacje na innowacje. Inwestujemy w waszą przyszłość. PROJEKT TECHNICZNY Implementacja Systemu B2B w firmie Lancelot i w przedsiębiorstwach partnerskich Przygotowane dla: Przygotowane przez: Lancelot Marek Cieśla Grzegorz Witkowski Constant Improvement Szkolenia

Bardziej szczegółowo

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia ZP/ITS/11/2012 Załącznik nr 1a do SIWZ ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych

Bardziej szczegółowo

Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34

Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34 Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34 Projektowanie oprogramowania cd. 2/34 Modelowanie CRC Modelowanie CRC (class-responsibility-collaborator) Metoda identyfikowania poszczególnych

Bardziej szczegółowo

Dokument Detaliczny Projektu

Dokument Detaliczny Projektu Dokument Detaliczny Projektu Dla Biblioteki miejskiej Wersja 1.0 Streszczenie Niniejszy dokument detaliczny projektu(ddp) przedstawia szczegóły pracy zespołu projektowego, nad stworzeniem aplikacji bazodanowej

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zagadnienia z zakresu baz danych

Podstawowe zagadnienia z zakresu baz danych Podstawowe zagadnienia z zakresu baz danych Jednym z najważniejszych współczesnych zastosowań komputerów we wszelkich dziedzinach życia jest gromadzenie, wyszukiwanie i udostępnianie informacji. Specjalizowane

Bardziej szczegółowo

Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej. Bazy danych. Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka. Email: krzysztof.pieczarka@gmail.

Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej. Bazy danych. Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka. Email: krzysztof.pieczarka@gmail. Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej Bazy danych Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka Email: krzysztof.pieczarka@gmail.com Literatura: Connoly T., Begg C., Systemy baz danych Praktyczne metody projektowania,

Bardziej szczegółowo

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania 2/32 Cel analizy Celem fazy określania wymagań jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 2. Wykład 1

Bazy danych 2. Wykład 1 Bazy danych 2 Wykład 1 Sprawy organizacyjne Materiały i listy zadań zamieszczane będą na stronie www.math.uni.opole.pl/~ajasi E-mail: standardowy ajasi@math.uni.opole.pl Sprawy organizacyjne Program wykładu

Bardziej szczegółowo

Księgarnia PWN: Michael J. Hernandez Bazy danych dla zwykłych śmiertelników

Księgarnia PWN: Michael J. Hernandez Bazy danych dla zwykłych śmiertelników Księgarnia PWN: Michael J. Hernandez Bazy danych dla zwykłych śmiertelników Słowo wstępne (13) Przedmowa i podziękowania (drugie wydanie) (15) Podziękowania (15) Przedmowa i podziękowania (pierwsze wydanie)

Bardziej szczegółowo

Systemy informatyczne. Modelowanie danych systemów informatycznych

Systemy informatyczne. Modelowanie danych systemów informatycznych Modelowanie danych systemów informatycznych Diagramy związków encji Entity-Relationship Diagrams Modelowanie danych diagramy związków encji ERD (ang. Entity-Relationship Diagrams) diagramy związków encji

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych w praktyce

Hurtownie danych w praktyce Hurtownie danych w praktyce Fakty i mity Dr inż. Maciej Kiewra Parę słów o mnie... 8 lat pracy zawodowej z hurtowniami danych Projekty realizowane w kraju i zagranicą Certyfikaty Microsoft z Business Intelligence

Bardziej szczegółowo

Co to jest Business Intelligence?

Co to jest Business Intelligence? Cykl: Cykl: Czwartki z Business Intelligence Sesja: Co Co to jest Business Intelligence? Bartłomiej Graczyk 2010-05-06 1 Prelegenci cyklu... mariusz@ssas.pl lukasz@ssas.pl grzegorz@ssas.pl bartek@ssas.pl

Bardziej szczegółowo

Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego

Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego Modelowanie odwzorowanie rzeczywistych obiektów świata rzeczywistego w systemie informatycznym Modele - konceptualne reprezentacja obiektów w uniwersalnym

Bardziej szczegółowo

Informatyzacja przedsiębiorstw WYKŁAD

Informatyzacja przedsiębiorstw WYKŁAD Informatyzacja przedsiębiorstw WYKŁAD dr inż. Piotr Zabawa IBM/Rational Certified Consultant pzabawa@pk.edu.pl wersja 0.1.0 07.10.2010 Wykład 1 Modelowanie procesów biznesowych Przypomnienie rodzajów narzędzi

Bardziej szczegółowo

Projektowanie bazy danych przykład

Projektowanie bazy danych przykład Projektowanie bazy danych przykład Pierwszą fazą tworzenia projektu bazy danych jest postawienie definicji celu, założeń wstępnych i określenie podstawowych funkcji aplikacji. Każda baza danych jest projektowana

Bardziej szczegółowo

Uzupełnij pola tabeli zgodnie z przykładem poniżej,

Uzupełnij pola tabeli zgodnie z przykładem poniżej, 1. Wykonaj bazę danych biblioteki szkolnej, Otwórz MS Access a następnie z menu plik wybierz przycisk nowy, w oknie nowy plik wybieramy pusta baza danych nadaj jej nazwę Biblioteka i wybierz miejsce w

Bardziej szczegółowo

Systemy GIS Systemy baz danych

Systemy GIS Systemy baz danych Systemy GIS Systemy baz danych Wykład nr 5 System baz danych Skomputeryzowany system przechowywania danych/informacji zorganizowanych w pliki Użytkownik ma do dyspozycji narzędzia do wykonywania różnych

Bardziej szczegółowo

Modelowanie i Programowanie Obiektowe

Modelowanie i Programowanie Obiektowe Modelowanie i Programowanie Obiektowe Wykład I: Wstęp 20 październik 2012 Programowanie obiektowe Metodyka wytwarzania oprogramowania Metodyka Metodyka ustandaryzowane dla wybranego obszaru podejście do

Bardziej szczegółowo

System zarządzania firmą specyfikacja techniczna.

System zarządzania firmą specyfikacja techniczna. System zarządzania firmą specyfikacja techniczna. 1. Zakres funkcjonalności Funkcjonalność aplikacji została podzielona na 3 grupy: Zbiór podstawowych danych dane kontrahentów, typy dokumentów, magazynów,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i usługi sieciowe

Bazy danych i usługi sieciowe Bazy danych i usługi sieciowe Modelowanie związków encji Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. II Jesień 2014 1 / 28 Modelowanie Modelowanie polega na odwzorowaniu

Bardziej szczegółowo

Wybrane problemy z dziedziny modelowania i wdrażania baz danych przestrzennych w aspekcie dydaktyki. Artur Krawczyk AGH Akademia Górniczo Hutnicza

Wybrane problemy z dziedziny modelowania i wdrażania baz danych przestrzennych w aspekcie dydaktyki. Artur Krawczyk AGH Akademia Górniczo Hutnicza Wybrane problemy z dziedziny modelowania i wdrażania baz danych przestrzennych w aspekcie dydaktyki Artur Krawczyk AGH Akademia Górniczo Hutnicza Problem modelowania tekstowego opisu elementu geometrycznego

Bardziej szczegółowo

Projektowanie bazy danych. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych

Projektowanie bazy danych. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Projektowanie bazy danych Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych Możliwości projektowe Relacyjna baza danych Obiektowa baza danych Relacyjno-obiektowa baza danych Inne rozwiązanie (np. XML)

Bardziej szczegółowo

Bazy analityczne (hurtownie danych, bazy OLAP)

Bazy analityczne (hurtownie danych, bazy OLAP) Bazy analityczne (hurtownie danych, bazy OLAP) Materiały pomocnicze. Bazy produkcyjne (transakcyjne) i analityczne Większość systemów baz danych to systemy produkcyjne, inaczej nazywane transakcyjnymi,

Bardziej szczegółowo

Dokument Detaliczny Projektu

Dokument Detaliczny Projektu Dokument Detaliczny Projektu Dla Biblioteki miejskiej Wersja 1.0 Streszczenie Niniejszy dokument detaliczny projektu(ddp) przedstawia szczegóły pracy zespołu projektowego, nad stworzeniem aplikacji bazodanowej

Bardziej szczegółowo

Model relacyjny. Wykład II

Model relacyjny. Wykład II Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji

Bardziej szczegółowo

Konspekt do lekcji informatyki dla klasy II gimnazjum. TEMAT(1): Baza danych w programie Microsoft Access.

Konspekt do lekcji informatyki dla klasy II gimnazjum. TEMAT(1): Baza danych w programie Microsoft Access. Konspekt do lekcji informatyki dla klasy II gimnazjum. Opracowała: Mariola Franek TEMAT(1): Baza danych w programie Microsoft Access. Cel ogólny: Zapoznanie uczniów z możliwościami programu Microsoft Access.

Bardziej szczegółowo

KURS ACCESS 2003 Wiadomości wstępne

KURS ACCESS 2003 Wiadomości wstępne KURS ACCESS 2003 Wiadomości wstępne Biorąc c udział w kursie uczestnik zapozna się z tematyką baz danych i systemu zarządzania bazami danych jakim jest program Microsoft Access 2003. W trakcie kursu naleŝy

Bardziej szczegółowo

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0 ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0 Przeznaczenie Sylabusa Dokument ten zawiera szczegółowy Sylabus dla modułu ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych. Sylabus opisuje zakres wiedzy

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych

Bazy danych. Plan wykładu. Diagramy ER. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych. Podstawy modeli relacyjnych Plan wykładu Bazy danych Wykład 9: Przechodzenie od diagramów E/R do modelu relacyjnego. Definiowanie perspektyw. Diagramy E/R - powtórzenie Relacyjne bazy danych Od diagramów E/R do relacji SQL - perspektywy

Bardziej szczegółowo

Podstawowe informacje o bazach danych. Technologie Informacyjne

Podstawowe informacje o bazach danych. Technologie Informacyjne Podstawowe informacje o bazach danych Technologie Informacyjne dr inż. Michna Michał, Politechnika Gdańska 2010/2011 Przykłady systemów baz danych Książka telefoniczna, książka kucharska Zarządzanie magazynem/hurtownią

Bardziej szczegółowo

Język programowania. Andrzej Bobyk http://www.alfabeta.lublin.pl. www.alfabeta.lublin.pl/jp/

Język programowania. Andrzej Bobyk http://www.alfabeta.lublin.pl. www.alfabeta.lublin.pl/jp/ Język programowania Andrzej Bobyk http://www.alfabeta.lublin.pl www.alfabeta.lublin.pl/jp/ Literatura K. Reisdorph: Delphi 6 dla każdego. Helion, Gliwice 2001 A. Grażyński, Z. Zarzycki: Delphi 7 dla każdego.

Bardziej szczegółowo

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 4 (1) 1 Plan wykładu Transformacja encji Transformacja związków Transformacja hierarchii encji BD wykład 4 (2)

Bardziej szczegółowo

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego.

77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. 77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. Przy modelowaniu bazy danych możemy wyróżnić następujące typy połączeń relacyjnych: jeden do wielu, jeden do jednego, wiele

Bardziej szczegółowo

2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA

2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA PLAN WYKŁADU Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna BAZY DANYCH Wykład 2 dr inż. Agnieszka Bołtuć MODEL DANYCH Model danych jest zbiorem ogólnych zasad posługiwania

Bardziej szczegółowo