NARZĘDZIA I PROCESY ETL W HURTOWNIACH DANYCH

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "NARZĘDZIA I PROCESY ETL W HURTOWNIACH DANYCH"

Transkrypt

1 NARZĘDZIA I PROCESY ETL W HURTOWNIACH DANYCH 1. Narzędzia ETL Narzędzia ETL (ang. extraction-transformation-load, ETL) automatyzują lub ułatwiają następujące rodzaje zadań: ekstrakcja (dostęp do różnorodnych źródeł danych), transformacje (np. pomiędzy różnymi formatami danych, językami), ładowanie (wprowadzanie danych do hurtowni), czyszczenie danych (wykrywanie i rozwiązywanie niespójności danych źródłowych), replikacja (tworzenie kopii danych źródłowych w hurtowni danych), analiza (np. wykrywanie w danych wartości nieprawidłowych lub nieoczekiwanych), szybki transfer danych (ważne w przypadku bardzo dużych hurtowni danych), kontrola jakości danych (np. z punktu widzenia kompletności i poprawności), analiza meta danych (pod kątem wykorzystania ich w projektowaniu hurtowni danych). przeprowadzenie różnego rodzaju skomplikowanych konwersji. Trzy pierwsze zadania są najważniejsze (ekstrakcja, transformacja, ładowanie extract, transform, load, ETL). Stąd też nazwa tych narzędzi ETL. 1

2 Procesy ETL są to procesy wyboru danych ze źródła (systemu źródłowego) następnie przetworzenie oraz załadowanie tych danych do hurtowni. Są one odpowiedzialne za za dostarczenie odpowiednich danych do struktury wielowymiarowej hurtowni danych i zapewnienie ich odpowiedniej jakości. Projektowanie procesów ETL Przed przystąpieniem do projektowania procesów ETL, należy zastanowić się nad sposobem ich implementacji. Czy do stworzenia takiego systemu lepsze będą narzędzia zakupione od odpowiednich producentów, czy stworzone przez własnych programistów od podstaw. Odpowiedź na to pytanie daje Ralph Kimball w swojej książce The Data Warehouse ETL Toolkit, Third Edition, John Wiley and Sons, 2013, a brzmi ona: to zależy. Jeśli projekt hurtowni danych jest odpowiednio duży i skomplikowany, inwestycja w odpowiednie narzędzie szybko się zwróci, ułatwiając pracę zespołowi: projektanci posiadają dużą wiedzą biznesową, mogą efektywnie projektować procesy ETL narzędzia potrafią automatycznie wygenerować metadane dotyczące przekształcania i wymusza na programistach spójną metodologię dotyczącą tych metadanych. posiadają wbudowane połączenia dla większości systemów źródłowych i docelowych. potrafią przeprowadzić większość skomplikowanych konwersji. Utworzenie własnego systemu zależy od dostępnych specjalistów (programistów), ich umiejętności, a także 2

3 środków umożliwiających ich zatrzymanie w firmie. Taki system jest bardziej elastyczny: techniki programowania obiektowego pomagają ujednolicić walidację, aktualizację metadanych i raportowanie błędów. umożliwiają bezpośrednie zarządzanie metadanymi, chociaż wszystkie interfejsy dla metadanych muszą zostać stworzone od podstaw. brak jest ograniczeń przez możliwości narzędzi lub unikalny język skryptowy. Elementem ułatwiającym projektowanie procesów ETL jest Logiczna Mapa Danych. Dokument ten przedstawia tzw. mapowanie pomiędzy danymi źródłowymi, a hurtownią danych. Logiczna mapa danych opisuje także wymagane transformacje konieczne do przeniesienia danych z systemu źródłowego do systemu docelowego. Logiczna Mapa Danych jest dokumentem prostym i przystępnym. Główną zaletą tego dokumentu jest dostarczenie przejrzystego planu procesów ETL projektantom. Dodatkową korzyścią jest możliwość odkrycia wielu ukrytych wymagań. Klasyfikacja narzędzi procesów ETL Narzędzia ETL dzielą się na komercyjne i typu Open-Source. Do najważniejszych narzędzi komercyjnych należą: 3

4 SAP Business Objects Data Integrator (BODI) Data Transformation Services (DTS) firmy Microsoft DMExpress IBM InfoSphere DataStage SQL Warehouse Tool firmy IBM (element IBM InfoSphere Warehouse) Informatica PowerCenter Oracle Data Integrator (ODI) Oracle Warehouse Builder (OWB) Pervasive Data Integrator SAS Data Integration Studio SQL Server Integration Services (SSIS) firmy Microsoft Do najbardziej znanych Open-Source narzędzi procesów ETL należą: Apatar CloverETL Pentaho Data Integration Scriptella ETL Talend Open Studio ETL Solutions IBM db2 Universal Database (?) 4

5 Miejsce narzędzi ETL w hurtowni danych Procesy Ekstrakcji, Przetwarzania i Ładowania (ETL) 5

6 Proces Ekstrakcji Proces ekstrakcji wydaje się trywialny, jednak wcale tak nie jest. Oprócz problemów z dostępem do danych, które trzeba rozwiązać w procesach ekstrakcji, są one również najlepszym miejscem do rozwiązania niektórych problemów ze zgodnością formatów danych źródłowych i docelowych. Procedury ekstrakcji mogą być bardzo proste dla danych łatwo dostępnych. Jeśli dane nie są dostępne bezpośrednio, procedury ekstrakcji mogą być bardzo skomplikowane. O ile źródło nie dostarcza ciągu danych jednego typu, dane te są najpewniej zorganizowane w jakąś strukturę. Procedury danych powinny mieć dostęp do poszczególnych pól struktury i prowadzić ich selekcję, gdyż pobieranie danych zbędnych lub mało istotnych niekorzystnie wpływa na wydajność procesu ETL, jak i wielkość hurtowni danych. W przypadku projektu przetwarzającego setki milionów rekordów jeden zbędny bajt danych wydobytych z systemów źródłowych przekłada się na 10 MB przestrzeni zajętej przez niepotrzebne dane w hurtowni danych. Wydobyte z systemów źródłowych dane są zapisane do plików płaskich lub relacyjnych tabel stanowiąc obszar pośredni. Takie przeniesienie pozwala na wydobycie danych z systemów źródłowych i opuszczenie tych systemów tak szybko, jak to tylko możliwe. Dzięki temu systemy nie są obciążone dłużej, niż powinny. W przypadku wystąpienia błędów w procesie przekształcenia i konieczności jego powtórzenia, przy zastosowaniu obszaru pośredniego, nie 6

7 trzeba odwoływać się do systemu źródłowego. Zamiast tego, dane wystarczy pobrać z obszaru pośredniego. Taki pośredni można wykorzystać na kilka dodatkowych sposobów. Przede wszystkim dane te są idealnie przygotowane do archiwizowania, czy to bezpośrednio na jakieś medium archiwizacyjne, czy też za pomocą programu archiwizacyjnego np. Bacula. Zależnie od założeń projektowych dane przejściowe można usunąć od razu po zakończeniu procesów ETL, lub utrzymywać aż do następnej ekstrakcji, co umożliwi określenie różnic pomiędzy kolejnymi ekstrakcjami. obszar Proces Przekształcania. Proces przekształcania odpowiada za przetworzenie wydobytych danych. W tej części systemu ETL jest sprawdzane, czy dany rekord jest poprawny, możliwy do wyczyszczenia, czy też niezdatny do niczego. Nienaprawialne rekordy są odrzucane, by nie zaśmiecać bazy. Z procedur przekształcających dane najprostsze odpowiadają za konwersje danych numerycznych na znakowe i odwrotnie, jednak niektóre przekształcenia wymagają bardziej złożonych procedur. Dane pochodzące z różnych systemów źródłowych trzeba również poddać ujednoliceniu. Te same metki (ang. labels) i wartości faktów nie zawsze mają to samo znaczenie. Dostępne narzędzia (np. MS SQL Server Integration Services, Oracle Warehouse Builder 11g) oferują biblioteki prostych funkcji przekształcania danych. Umożliwiają również 7

8 konstruowanie bardziej złożonych przekształceń poprzez łączenie ze sobą tych prostych. Jednak ważne jest, by istniała możliwość dołączania nowych funkcji, tworzonych przez zespół. Cały proces przekształcania można podzielić, zgodnie Ralpha Kimballa, na dwa podprocesy: - czyszczenie, - ujednolicanie. Podproces czyszczenie sprawdza format danych pola, to czy jego wartość mieści się w dopuszczalnym zakresie, a także zgodność z innymi polami. Sztandarowym przykładem jest kod pocztowy, który ma określony format, który trzeba zbadać, następnie sprawdzić, czy taki kod pocztowy w ogóle istnieje i czy odpowiada podanemu miastu. Wszelkie wyjątki mogą być raportowane do systemów źródłowych, w celu poprawienia występujących w nich nieścisłości i samego systemu. Drugi podproces, ujednolicanie, polega na wspomnianym już powyżej ujednoliceniu metek i wartości. Proces Ładowania. Proces Ładowania to ostatni i najważniejszy element Systemu, polega na umieszczeniu wydobytych i przekształconych danych w zdefiniowanym schemacie, najlepiej wymiarowym tworzonym. Jeśli coś pójdzie nie tak na tym etapie, może być konieczne wykonanie części pracy wykonanej w poprzednich krokach. Narzędzia wspierające tworzenie procesów ETL 8

9 Poniżej przedstawiono trzy narzędzia wspierające tworzenie systemów ETL trzech różnych producentów Microsoft, Oracle i Pentaho. Oprogramowanie Microsoftu SQL Server 2008 Integration Services i Oracle Oracle Warehouse Builder 11g R2 są najbardziej popularne w działalności biznesowej. Jako rozwiązanie typu Open-Source najbardziej popularnym narzędziem wspierającym tworzenie procesów ETL jest oprogramowanie firmy Pentaho Pentaho Data Integration Microsoft SQL Server Integration Services. SQL Server Integration Services (SSIS) jest dostarczane jako część MS SQL Server Enterprise Edition, w pozostałych edycjach znajduje się jego okrojona wersja. Narzędzie to umożliwia zdefiniowanie pakietów systemów ETL, potoków danych, a także własnych elementów przy użyciu C# lub VisualBasic. Umożliwia ekstrakcję z i ładowanie do plików płaskich, XML, XLS, baz danych obsługiwanych przez ODBC, ADO.NET, OLE DB. Narzędzie posiada kilka wad: można je zainstalować i używać tylko w systemie operacyjnym Windows; Dostępny moduł operujący na plikach płaskich ma problem z plikami w których znajduje się uniksowy znak końca linii (LF). W przypadku braku połączenia ze zdefiniowanym źródłem ODBC, nieustannie próbuje się połączyć, spowalniając interakcję z projektantem. 9

10 MS SQL BI Development Studio - SQL Server Integration Services Przykładowe procedury transformacyjne dostarczanych przez narzędzie MS SQL Server 2008 Integration Services: Aggregate Transformation prosta transformacja wykonująca agregacje na przetwarzanych danych; Sort Transformation prosta transformacja sortująca przetwarzane dane; Character Map Transformation transformacja przeprowadzająca operacje na ciągach znaków; Derived Column Transformation transformacja tworząca nową kolumnę wypełnioną danymi powstałymi na podstawie określonych wyrażeń i funkcji; Fuzzy Grouping Transformation transformacja 10

11 standaryzująca wartości w kolumnie danych za pomocą logiki rozmytej; Fuzzy Lookup Transformation transformacja wyszukująca wartości w tabeli referencyjnej za pomocą logiki rozmytej; Slowly Changing Dimension Transformation transformacja konfigurująca aktualizację wolno zmieniającego się wymiaru. Data Mining Query Transformation transformacja działająca na zapytaniu ekstrakcji danych. Oprócz tego dostarcza również transformacje umożliwiające rozdzielenie przetwarzanych danych na kilka strumieni, połączenie kilku osobnych strumieni w jeden. Umożliwia to między innymi poddanie danych wydobytych z jednego źródła różnym transformacjom, zależnie od spełnienia przez nie określonego warunku. Oracle Warehouse Builder Oracle Warehouse Builder to produkt firmy Oracle służący do projektowania i budowy hurtowni danych dostarczonej wraz Oracle 11g. Oracle charakteryzuje się między innymi stabilnością zarówno działania jak i rozwoju oraz wsparciem standardów. W przeciwieństwie do produktu Microsoftu, Oracle Warehouse Builder może być uruchomiony na systemach Linux/Unix, Solaris a także Windows. Minusem jest skomplikowane podłączenie do źródeł danych innych niż Oracle. Oracle Warehouse Builder umożliwia bezproblemowe podłączenie do kilku systemów zarządzania bazami danych. 11

12 Są to między innymi: IBM DB2, Microsoft SQL Server, Sybase, Informix. OWB obsługuje również źródła ODBC. Oracle Warehouse Builder Oracle dostarcza zdecydowanie mniej gotowych komponentów do budowy niż narzędzie Microsoftu. Umożliwia za to zbudowanie własnych skomplikowanych mapowań w odpowiednim edytorze, jak również napisanie skryptów. Dodatkowo narzędzie oferuje możliwość stworzenia zadań profilowania danych jak i utworzenie zasad danych. Pentaho Data Integration jako narzędzie wspierające tworzenie procesów ETL 12

13 Pentaho Data Integration (Kettle) to narzędzie ETL stworzone przez Pentaho Corporation oferowane w dwóch wersjach, Open Source na licencji Mozilla Public License 1.1 oraz Enterprise Edition, która zawiera dodatkowo pomoc techniczną, usługi oraz dodatkowe usprawnienia. Pentaho Data Integration jest dostępne zarówno jako produkt samodzielny, jak i w pakiecie Pentaho BI Suite. Pentaho Data Integration (wersja 3.2.0) oferuje wbudowane sterowniki do 28 źródeł danych, między innymi SAP, Sybase, MS SQL, MySQL, PostgreSQL, Oracle a nawet AS/400 czy IBM DB2. Edytor graficzny przeznaczony do projektowania procesów ETL oferuje szeroki wybór elementów operujących na danych: sortowanie, usuwanie duplikatów, elementy mapujące i aktualizacja wolno zmieniającego się wymiaru. Każdy z tych elementów posiada dużo opcji konfiguracyjnych, dzięki czemu można je zastosować do swoich potrzeb. 13

14 Pentaho Data Integration Zaletą tego narzędzia jest możliwość pracy z nim na systemach operacyjnych z rodziny Windows, Unix/Linux oraz OSX (Apple). Do wad narzędzia należy także zaliczyć niepełną dokumentację techniczną, oraz drobne błędy w interfejsie kreatorów, które mogą prowadzić do konsternacji. Transformacje i elementy, które można używać w projektowaniu procesów ETL są podzielona na następujące grupy: wejścia, wyjścia, transformacje, narzędzia, przepływ, skryptowanie, wyszukania, złączeń, 14

15 hurtowni danych, walidacji, statystyczne, zadań, mapowania, ładowanie masowe i eksperymentalne. Oto niektóre funkcjonalności zawarte w narzędziu transformacji: Add checksum dodaje sumę kontrolną do wierszy Calculator dodaje nowe pole na podstawie prostych obliczeń; Replace in string zamienia występujące w ciągu znaków słowo na inne; Split fields rozdziela jedno pole na kilka; Unique rows usuwa duplikaty z przetwarzanych danych; Value Mapper mapuje wartość pola na inną; Analytic Query wykonuje zapytanie analityczne na dostarczonych danych Przykład zastosowania narzędzi ETL w środowisku Oracle Podstawowe narzędzie: Oracle Warehouse Builder Programy narzędziowe Export/Import Data Pump SQL*Loader Zaawansowane elementy SZBD mechanizm Change Data Capture (pakiet DBMS_LOGMNR_CDC_PUBLISH i DBMS_LOGMNR_CDC_SUBSCRIBE) przenaszalne przestrzenie tabel (transportable tablespaces) mechanizm strumieni (Oracle Streams) tabele zewnętrzne zaawansowane elementy SQL (wstawianie wielotablicowe, instrukcja MERGE, perspektywy itp. 15

16 Oracle Streams Technologia umożliwiająca replikację, kolejkowanie wiadomości, ładowanie hurtowni danych, informowanie o zdarzeniach. Umożliwia integrację heterogenicznych baz danych Elementy składowe Oracle Streams Capture: dane z plików dziennika powtórzeń zapisywane w postaci rekordów logicznych (Logical Change Records) Staging: rekordy LCR przechowywane w obszarze tymczasowym Consumption: rekordy są przetwarzane i konsumowane Implementacja Oracle Streams możliwa dzięki pakietowi DBMS_STREAMS_ADM Export/Import Programy narzędziowe exp i imp umożliwiające przenoszenie danych między różnymi instancjami bazy danych C:\>EXP.EX 16

17 Oracle Data Pump Programy narzędziowe stanowiące ulepszenie starych narzędzi do eksportu i importu danych. Umożliwiają: restart przerwanego eksportu/importu danych okresowe monitorowanie zadania eksportu/importu eksport/import bezpośrednio między bazami danych, z pominięciem plików systemu operacyjnego większą elastyczność (zmiana nazwy pliku, zmiana docelowej przestrzeni tabel, filtrowanie danych i metadanych) Dostępne w postaci programów expdp oraz impdp i Pakietów DBMS_DATAPUMP i DBMS_METADATA Pliki zrzutów nie są kompatybilne z exp i imp (!)ty) SQL*Loader Podstawowe narzędzie do ładowania bazy danych Posiada mechanizmy wstępnego przetwarzania i weryfikacji danych Ładuje dane do wielu tabel jednocześnie 17

18 Metody ładowania C Ścieżka konwencjonalna wykorzystuje bufor danych zapisuje dane w dzienniku powtórzeń uruchamia wyzwalacze i sprawdza ograniczenia integralnościowe nie ogranicza współbieżności Ścieżka bezpośrednia zapisuje bezpośrednio do plików danych, z pominięciem bufora danych i dziennika powtórzeń (opcjonalnie) sprawdza tylko wybrane ograniczenia (klucz podstawowy, unikalny, atrybut niepusty) i nie uruchamia wyzwalaczy ogranicza współbieżność ONSTRAINTS= Wstawianie do wielu tabel 18

19 Operacja MERGE Równoległy DML (Data Manipulation Language) Możliwość ręcznego zrównoleglania operacji wstawianie do wielu instancji RAC modyfikacja i usuwanie dla różnych zakresów ROWID Automatyczne wykonywanie operacji DML równolegle odświeżanie hurtowni danych tworzenie tymczasowych tabel agregujących uaktualnianie danych historycznych wykonywanie zadań wsadowych Włączanie równoległych operacji DML 19

20 Równoległy DML(2) Ograniczenia przetwarzania transakcyjnego zatwierdzanie dwufazowe transakcji równoległej zmiany wprowadzone przez równoległe polecenie nie mogą być widziane w ramach transakcji (brak możliwości ponownego odczytu lub zapisu tabeli) Wpływ na konsumpcję zasobów (dysk, blokady) Ograniczenia równoległego DML nie może być wykonany na tabeli z aktywnymi wyzwalaczami nie może być wykonany, jeśli na niepartycjonowanej tabeli istnieją założone indeksy bitmapowe nie może być wykonany na tabeli z ograniczeniami (referencyjnym zwrotnym, DELETE CASCADE, integralnościowymi opóźnionymi) nie może być wykonany dla tabel w klastrze nie może być wykonany dla atrybutów obiektowych nie może być wykonany w ramach transakcji rozproszone Przykłady równoległego DML 20

21 Perspektywy materializowane w ETL Mechanizm replikacji z wykorzystaniem perspektyw materializowanych można wykorzystać do asynchronicznego przesyłania danych do hurtowni danych Cechy perspektywy materializowanej sposób odświeżenia: przyrostowe, pełne częstość odświeżania: definiowana przez START WITH i NEXT konieczny dziennik perspektywy materializowanej (oparty na kluczu lub adresie ROWID) Przykład użycia perspektyw materializowanych w ETL 21

22 Oracle Warehouse Builder ETL 22

23 Dodanie pliku zewnętrznego (1) Dodanie pliku zewnętrznego (2) 23

24 Utworzenie mapowania Mapowanie jest obiektem OWB zawierającym wszystkie informacje potrzebne do zdefiniowania procesu ETL (specyfikację źródeł danych i obiektów docelowych) Dodanie źródła mapowania 24

25 Dodanie mapowanej tabeli Mapowanie kolumn 25

26 Dodanie sekwencera Dodanie filtru 26

27 Automatyczna generacja kodu (1) 27

28 Automatyczna generacja kodu (1) Literatura 1. Kimball R.; Caserta J., The Data Warehouse ETL Toolkit, Third Edition, Indianapolis, Wiley Publishing, Inc.,

29 METODY PROJEKTOWANIA HURTOWNI DANYCH 1. Model punktowy hurtowni danych Modelowanie wielowymiarowe danych (gwiazda, płatek śniegu) wykonywane jest w celu dokonywania analiz typu OLAP. Projektując tę część hurtowni danych, warto zastanowić się nad uzasadnieniem biznesowym tworzenia hurtowni tematycznych. Przewidywane efekty, wynikające z zastosowania hurtowni danych, to: Wzrost sprzedaży, zwiększenie udziału w rynku, zmniejszenie odsetka odchodzących klientów. Środek: analiza zachowania klientów, lokalizacja słabych punktów, śledzenie trendów. Narzędzie: analiza gromadzonych w hurtowni (zintegrowanych i oczyszczonych) danych, budowa hurtowni tematycznej. To ostatnie zadanie polega również na maksymalnym ograniczeniu ilości danych w hurtowni tematycznej (ze względu na szybkość wykonywania obliczeń i ograniczenia techniczne i finansowe). Projektując hurtownię tematyczną, dokonujemy najpierw pojęciowego modelowania potrzeb analityków, by następnie wybrać odpowiednią część centralnej hurtowni danych i zaprojektować proces tworzenia i aktualizacji hurtowni tematycznej. W ten sposób tworzymy model pojęciowy, który odzwierciedla związki między pojęciami związanymi z działalnością przedsiębiorstwa, np.: Kto to jest klientem i co o nim wiemy? 29

30 Jak opisywana jest sprzedaż w różnych oddziałach firmy? Co pod pojęciem fakt sprzedaży chciałby rozumieć analityk? Jaki model wielowymiarowy danych może nam pomóc w tworzeniu raportów biznesowych? Przykładowa technika modelowania pojęciowego hurtowni tematycznej to inaczej modelowanie punktowe. Informacje na temat pojęć, do których dostęp ma analityk, przedstawiane są w postaci diagramu, gdzie: Fakty reprezentowane są punktami Wymiary reprezentowane są przez nazwy Podobnie reprezentujemy kolejne poziomy hierarchii Model może obejmować wiele (konstelację) faktów, korzystających częściowo ze wspólnej hierarchii wymiarów W modelu punktowym zapisujemy ponadto obok informacje na temat m.in.: Nazw atrybutów Typów danych Więzów integralności Retrospekcji (zmienności wartości atrybutów w czasie) Częstości odświeżania Pochodzenia danych (źródło, transformacje) Metadanych biznesowych (opis w języku naturalnym lub sformalizowanym) Retrospekcja to pojęcie dotyczące sposobu traktowania zmian w danych. Przypomnijmy, że hurtownia danych z założenia ma charakter nieulotny, tzn. informacja, która do niej trafi, nie powinna być usuwana ani zmieniana. Źródła 30

31 danych jednak są zmienne w czasie i może się zdarzyć, że zachodzi konieczność zmiany informacji (np. o adresie zamieszkania klienta). W zależności od sposobu traktowania takich zmian, retrospekcja może być: prawdziwa zapisujemy wszelkie zmiany wartości wraz z dokładnym czasem ich dokonania, fałszywa nowe wartości rekordów zastępują stare, trwała nie przewidujemy zmiany wartości. Teoretycznie wszystkie dane powinny podlegać retrospekcji prawdziwej. Prowadzi to jednak do znacznych utrudnień technicznych: proste zapytania stają się skomplikowane, gdyż muszą uwzględnić informacje z tabel pomocniczych zapisujących historię zmian. Z drugiej strony, fałszywa retrospekcja może nam zaburzyć wyniki analiz. Jeśli np. analizujemy obroty klientów w zależności od ich adresu zamieszkania, to przeprowadzka danego klienta spowoduje nagłe przypisanie wszystkich jego transakcji do nowego miejsca zamieszkania (co jest nieprawdą). 2. Zastosowanie języka UML w projektowaniu hurtowni danych Zastosowanie sprawdzonej metodyki wspomagającej wytwarzanie oprogramowania, jaką jest język UML (Unified Modeling Language), oraz technik modelowania wizualnego wraz z Common Warehouse Metamodel (CWM) jest bardzo pomocne w procesie wytwarzania hurtowni danych. Jedną z takich metodyk powszechnie stosowanych w inżynierii oprogramowania jest Rational Unified Process (RUP), który 31

32 jest niemalże integralnie związany z językiem modelowania UML składnik CWM Język UML i jego rozszerzenia Język UML jest zdefiniowany w czterowarstwowej architekturze (cztery poziomy abstrakcji). Poszczególne warstwy definiują elementy, pojęcia i związki pomiędzy pojęciami. Kolejne warstwy są bardziej ogólne i prezentują się w następujący sposób: warstwa meta-metamodelu (poziom M3) najbardziej abstrakcyjny poziom; warstwa metamodelu (poziom M2); warstwa modelu (poziom M1); warstwa użytkownika (poziom M0). Język UML można rozszerzyć przy użyciu stereotypów, skorzystać z rozszerzeń, pakować rozszerzenia za pomocą profili oraz rejestrować cechy elementów modelu. Stereotyp definiuje typ elementu modelującego w UML. Najpierw należy zdefiniować typ elementu modelującego za pomocą stereotypu, potem można zastosować definicję. Aby utworzyć definicję stereotypu należy przedstawić klasę reprezentującą stereotyp z zależnością od innej klasy reprezentującej typ elementu modelowania, reprezentowanego przez stereotyp. Słowem kluczowym stereotype oznaczamy klasę reprezentującą nowy typ elementu modelującego oraz zależność. Słowo kluczowe metaclass pozwala zdefiniować klasę reprezentującą typ elementu modelującego, do którego stosuje się stereotyp. Nazwę nowego typu należy ująć w symbole << >> lub podwójne nawiasy ostrokątne przed lub nad nazwą elementu modelu. 32

33 Własność jest właściwością elementu modelu. Używamy jej do zdefiniowania atrybutów i reguł danego typu elementu modelującego. Do zapisania własności używamy listy łańcuchów tekstowych oddzielonych przecinkami oraz ujętej w nawiasy klamrowe pod nazwą modelu lub po niej. Wszystkie własności mogą być przedstawione w języku komputerowym lub naturalnym. Łańcuch tekstowy może być ograniczeniem lub znacznikiem. Znacznik jest atrybutem elementu modelu i jego wartością. Definicję znacznika tworzymy przy definiowaniu stereotypu. Zapis jest następujący: nazwa atrybutu, przecinek, typ atrybutu. Znacznik zdefiniowany dla danego stereotypu stosuje się do wszystkich elementów modelu, do których jest zastosowany stereotyp. Ograniczenie jest regułą, która może np. wskazywać konieczność zakończenia danej czynności przed rozpoczęciem innej. Jest przedstawiane jako łańcuch tekstowy, który można zapisać w języku OCL (ang. Object Constraint Language). Innymi sposobami zapisania ograniczeń są: pseudokod oraz różne języki programowania (m.in. c++, c#, java). Na profil składają się: definicje znaczników i ograniczeń, definicje stereotypów. Elementy te obowiązują w określonej domenie lub w określonym celu. Profil jest przedstawiany jako pakiet oznaczony słowem kluczowym profile. Dzięki konstrukcji pakietu, na diagramie można pokazać zawartość profilu Hurtownie danych Jedną z pierwszych oraz ogólnie akceptowalną definicją hurtowni danych jest ta zaprezentowana przez Billa Inmon w 1991 roku. Według niej hurtownia danych to tematyczna, 33

34 zintegrowana, zmienna w czasie składnica nieulotnych danych, przeznaczona do wspierania procesów podejmowania decyzji. Hurtownia danych jest wydzieloną centralną bazą danych zbierającą informacje służące do zarządzania organizacją. Baza ta jest odizolowana od baz operacyjnych, a jej struktura i użyte do jej budowy narzędzia powinny być zoptymalizowane pod kątem przetwarzania analitycznego. W hurtowni są gromadzone dane pozyskiwane okresowo z systemów obsługujących dane operacyjne. Każda poprawnie skonstruowana hurtownia danych powinna składać się z następujących elementów: narzędzi do ekstrakcji, przekształcania i ładowania danych (ang. Extraction, Transformation, Loading ETL). warstwy przechowywania danych. warstwy obsługującej zapytania użytkowników. narzędzi udostępniających interfejs użytkownika. ETL jest to proces wyboru danych ze źródła (systemu źródłowego) następnie przetworzenie oraz załadowanie tych danych do hurtowni. Przykładem może być DTS (ang. Data Transformation Services) używany w środowisku MS SQL Server, dzięki któremu można zintegrować dane z dowolnych źródeł. W hurtowniach danych przechowuje się dane różnych rodzajów: elementarne kopie aktualnych danych źródłowych pozyskanych z baz operacyjnych i odpowiednio przetworzonych, 34

35 zmaterializowane agregaty czyli wyliczone wartości obliczeń, w różnych przekrojach (np. sumy wartości sprzedaży w jednostkach czasu i w podziale terytorialnym) i na różnych stopniach agregacji (np. sumy dzienne, miesięczne, roczne), historyczne dane elementarne i/lub agregaty dotyczące przeszłości, metadane informacje słownikowe, opisujące strukturę hurtowni danych i źródłowych baz danych, z których pozyskuje się dane do hurtowni, oraz sposób wyliczania danych zagregowanych. Cykl życia danych następująco: w hurtowni wygląda przeważnie ładowanie i scalanie dane są okresowo ładowane z baz operacyjnych. W czasie ładowania dokonywane jest scalenie i ujednolicenie danych, tzn. konwersja typów danych i formatów, przetłumaczenie identyfikatorów, przekształcenie do innego modelu danych, agregacja od razu w czasie ładowania albo zaraz po nim dokonuje się wyliczenia zmaterializowanych agregatów, przeniesienie do danych historycznych zanim załadowana zostanie nowa wersja danych elementarnych, dotychczasowe dane muszą być zapamiętane jako historyczne. Nie są one jednak przenoszone do osobnego archiwum, ale są na ogół przechowywane w tej samej hurtowni danych, by możliwe było sprawne dokonywanie porównań i przekrojów czasowych, usuwanie nie jest operacją typową dla hurtowni, jest przeprowadzane rzadko albo nigdy. Usuwanie może wystąpić, gdy dane historyczne są tak stare, że już nie są 35

36 wykorzystywane lub, gdy przebudowuje się hurtownie i zmienia ona swoje zadania. Właściwości hurtowni danych odróżniające je od innych rozwiązań opartych na bazach danych: wielowymiarowa perspektywa koncepcyjna, ogólna wielowymiarowość, nieograniczone operacje między wymiarami, nieograniczone wymiary i poziomy agregacji, architektura klient-serwer, obsługa jednoczesnego dostępu wielu użytkowników, dynamiczna obsługa rzadkich macierzy, dostępność, intuicyjny interfejs manipulowania danymi, elastyczność generowanych raportów, spójny mechanizm raportowania, przezroczystość Model logiczny hurtowni danych Model logiczny hurtowni danych składa się z elementów: fakt, wymiar, atrybut, miara. Fakty - zmienne analizowane. Wymiary - zmienne pozwalające na grupowanie danych, są analizowane. Atrybut podstawowa jednostka opisu modelu, może wyznaczać inne atrybuty oraz być wyznaczany. Atrybuty posiadają zbiór przyjmowanych wartości, np. atrybut godzina może przyjmować wartość 11. Miara - wartość liczbowa przyporządkowana do jakiegoś faktu (liczba sztuk, wartość sprzedaży). 36

37 Można go przedstawić w 2 podstawowych schematach: gwiazdy oraz płatka śniegu. Schemat gwiazdy wykorzystuje tabelę faktów otoczoną tabelami wymiarów. W tabeli faktów znajdują się mierzalne fakty połączone za pomocą kluczy z tabelami wymiarów. W tabelach wymiarów znajdują się opisy wymiarów. Rys. 1. Przykład logicznego schemat hurtowni danych (opr. własne) Schemat płatka śniegu różni się tym od schematu gwiazdy, że w tabelach wymiarów zapisane są identyfikatory wymiarów nadrzędnego i podrzędnego poziomu. Rozwiązanie to ułatwia operacje selekcji danych związanych z wymiarami oraz pozwala na dokładniejsze uchwycenie hierarchii atrybutów[6]. Architekturę hurtowni danych można podzielić na następujące rodzaje: scentralizowana; warstwowa; 37

38 federacyjna. W scentralizowanej architekturze dane analizowane w przedsiębiorstwie są przechowywane w jednej hurtowni danych. Zaletami tego rozwiązania są: uproszczenie dostępu do danych dzięki ujednoliceniu ich modelu; budowa oraz konserwacja takiej hurtowni jest dużo prostsza od systemu rozproszonego jest najbardziej odpowiednią formą stosowaną w instytucjach, w których działalność operacyjna jest scentralizowana. W architekturze warstwowej hurtownia globalna jest rzeczywistą, fizyczną bazą danych. Hurtownia globalna jest uzupełniana kolejnymi poziomami lokalnych, tematycznych hurtowni danych. Architektura federacyjna zawiera dane logicznie jednorodne, które są przechowywane fizycznie w innych bazach danych znajdujących się w jednym lub paru systemach komputerowych. Każdy dział instytucji zawiera lokalne tematyczne hurtownie. Umożliwia to analizowanie lokalne na różnych poziomach szczegółowości. Istotną rolę w budowie i działaniu hurtowni danych odgrywają metadane. Są one przechowywane w wydzielonej bazie, do której dostęp posiadają wszystkie inne składniki hurtowni. Baza metadanych może zawierać następujące elementy: informacje o poszukiwanych przez użytkowników danych 38

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

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

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

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

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

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

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 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

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

Hurtownie danych - przegląd technologii

Hurtownie danych - przegląd technologii Hurtownie danych - przegląd technologii Problematyka zasilania hurtowni danych - Oracle Data Integrator Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Projektowanie hurtowni: modele wielowymiarowe. Modelowanie punktowe. Operacje OLAP na kostkach. http://zajecia.jakubw.

Hurtownie danych. Projektowanie hurtowni: modele wielowymiarowe. Modelowanie punktowe. Operacje OLAP na kostkach. http://zajecia.jakubw. Hurtownie danych Projektowanie hurtowni: modele wielowymiarowe. Modelowanie punktowe. Operacje OLAP na kostkach. http://zajecia.jakubw.pl/hur UZASADNIENIE BIZNESOWE Po co nam hurtownia danych? Jakie mogą

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2012 Zagadnienia do omówienia 1. Miejsce i rola w firmie 2. Przegląd architektury

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

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

OLAP i hurtownie danych c.d.

OLAP i hurtownie danych c.d. OLAP i hurtownie danych c.d. Przypomnienie OLAP -narzędzia analizy danych Hurtownie danych -duże bazy danych zorientowane tematycznie, nieulotne, zmienne w czasie, wspierjące procesy podejmowania decyzji

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

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

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

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur INTEGRACJA DANYCH ETL

Hurtownie danych. Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur INTEGRACJA DANYCH ETL Hurtownie danych Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur INTEGRACJA DANYCH Źródła danych ETL Centralna hurtownia danych Do hurtowni

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

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

Spis treúci. 1. Wprowadzenie... 13

Spis treúci. 1. Wprowadzenie... 13 Księgarnia PWN: W. Dąbrowski, A. Stasiak, M. Wolski - Modelowanie systemów informatycznych w języku UML 2.1 Spis treúci 1. Wprowadzenie... 13 2. Modelowanie cele i metody... 15 2.1. Przegląd rozdziału...

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

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2008 Zagadnienia do omówienia 1. 2. Przegląd architektury HD 3. Warsztaty

Bardziej szczegółowo

Procesowa specyfikacja systemów IT

Procesowa specyfikacja systemów IT Procesowa specyfikacja systemów IT BOC Group BOC Information Technologies Consulting Sp. z o.o. e-mail: boc@boc-pl.com Tel.: (+48 22) 628 00 15, 696 69 26 Fax: (+48 22) 621 66 88 BOC Management Office

Bardziej szczegółowo

Włodzimierz Dąbrowski, Przemysław Kowalczuk, Konrad Markowski. Bazy danych ITA-101. Wersja 1

Włodzimierz Dąbrowski, Przemysław Kowalczuk, Konrad Markowski. Bazy danych ITA-101. Wersja 1 Włodzimierz Dąbrowski, Przemysław Kowalczuk, Konrad Markowski Bazy danych ITA-101 Wersja 1 Warszawa, wrzesień 2009 Wprowadzenie Informacje o kursie Opis kursu We współczesnej informatyce coraz większą

Bardziej szczegółowo

Proces ETL MS SQL Server Integration Services (SSIS)

Proces ETL MS SQL Server Integration Services (SSIS) Proces ETL MS SQL Server Integration Services (SSIS) 3 kwietnia 2014 Opis pliku z zadaniami Wszystkie zadania na zajęciach będą przekazywane w postaci plików PDF sformatowanych jak ten. Będą się na nie

Bardziej szczegółowo

Pentaho DI część 1. Paweł Boiński Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki

Pentaho DI część 1. Paweł Boiński Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Pentaho DI część 1 Paweł Boiński Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Literatura Pentaho Kettle Solutions: Building Open Source ETL Solutions with Pentaho Data Integration Matt Casters, Roland

Bardziej szczegółowo

Oferta szkoleniowa Yosi.pl 2012/2013

Oferta szkoleniowa Yosi.pl 2012/2013 Oferta szkoleniowa Yosi.pl 2012/2013 "Podróżnik nie posiadający wiedzy, jest jak ptak bez skrzydeł" Sa'Di, Gulistan (1258 rok) Szanowni Państwo, Yosi.pl to dynamicznie rozwijająca się firma z Krakowa.

Bardziej szczegółowo

Plan. Wprowadzenie. Co to jest APEX? Wprowadzenie. Administracja obszarem roboczym

Plan. Wprowadzenie. Co to jest APEX? Wprowadzenie. Administracja obszarem roboczym 1 Wprowadzenie do środowiska Oracle APEX, obszary robocze, użytkownicy Wprowadzenie Plan Administracja obszarem roboczym 2 Wprowadzenie Co to jest APEX? Co to jest APEX? Architektura Środowisko Oracle

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Rodzaje baz. Rodzaje baz. Hurtownie danych. Cechy hurtowni danych. Wykład 14: Hurtownie danych

Bazy danych. Plan wykładu. Rodzaje baz. Rodzaje baz. Hurtownie danych. Cechy hurtowni danych. Wykład 14: Hurtownie danych Plan wykładu Bazy Wykład 14: Hurtownie Bazy operacyjne i analityczne Architektura hurtowni Projektowanie hurtowni Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko Wydział Informatyki PB Bazy (studia dzienne) 2 Rodzaje

Bardziej szczegółowo

Instalacja SQL Server Express. Logowanie na stronie Microsoftu

Instalacja SQL Server Express. Logowanie na stronie Microsoftu Instalacja SQL Server Express Logowanie na stronie Microsoftu Wybór wersji do pobrania Pobieranie startuje, przechodzimy do strony z poradami. Wypakowujemy pobrany plik. Otwiera się okno instalacji. Wybieramy

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

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

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

DSL w środowisku Eclipse. Grzegorz Białek Architekt techniczny, Sygnity S.A.

DSL w środowisku Eclipse. Grzegorz Białek Architekt techniczny, Sygnity S.A. DSL w środowisku Eclipse Grzegorz Białek Architekt techniczny, Sygnity S.A. Agenda Wstęp do tematu (10 min) Sens tworzenia języków biznesowych UML jako język biznesu? Zintegrowane środowisko deweloperskie

Bardziej szczegółowo

Spis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I

Spis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I Przedmowa.................................................... i Cz ± I 1 Czym s hurtownie danych?............................... 3 1.1 Wst p.................................................. 3 1.2 Denicja

Bardziej szczegółowo

Problemy optymalizacji, rozbudowy i integracji systemu Edu wspomagającego e-nauczanie i e-uczenie się w PJWSTK

Problemy optymalizacji, rozbudowy i integracji systemu Edu wspomagającego e-nauczanie i e-uczenie się w PJWSTK Problemy optymalizacji, rozbudowy i integracji systemu Edu wspomagającego e-nauczanie i e-uczenie się w PJWSTK Paweł Lenkiewicz Polsko Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Plan prezentacji PJWSTK

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2007 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę

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

Projekt: Współpraca i Rozwój wzrost potencjału firm klastra INTERIZON

Projekt: Współpraca i Rozwój wzrost potencjału firm klastra INTERIZON Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt: Współpraca i Rozwój wzrost potencjału firm klastra INTERIZON Opis szkoleń z obszaru INFORMATYKA planowanych

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

Część I Tworzenie baz danych SQL Server na potrzeby przechowywania danych

Część I Tworzenie baz danych SQL Server na potrzeby przechowywania danych Spis treści Wprowadzenie... ix Organizacja ksiąŝki... ix Od czego zacząć?... x Konwencje przyjęte w ksiąŝce... x Wymagania systemowe... xi Przykłady kodu... xii Konfiguracja SQL Server 2005 Express Edition...

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

Analiza i projektowanie aplikacji Java

Analiza i projektowanie aplikacji Java Analiza i projektowanie aplikacji Java Modele analityczne a projektowe Modele analityczne (konceptualne) pokazują dziedzinę problemu. Modele projektowe (fizyczne) pokazują system informatyczny. Utrzymanie

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Przetwarzanie zapytań. http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU

Hurtownie danych. Przetwarzanie zapytań. http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU Hurtownie danych Przetwarzanie zapytań. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU Magazyny danych operacyjnych, źródła Centralna hurtownia danych Hurtownie

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

Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS

Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS BOC Information Technologies Consulting Sp. z o.o. e-mail: boc@boc-pl.com Tel.: (+48 22) 628 00 15, 696 69 26 Fax: (+48 22) 621 66 88 BOC Management

Bardziej szczegółowo

DLA SEKTORA INFORMATYCZNEGO W POLSCE

DLA SEKTORA INFORMATYCZNEGO W POLSCE DLA SEKTORA INFORMATYCZNEGO W POLSCE SRK IT obejmuje kompetencje najważniejsze i specyficzne dla samego IT są: programowanie i zarządzanie systemami informatycznymi. Z rozwiązań IT korzysta się w każdej

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2012 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę

Bardziej szczegółowo

Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn

Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn Uniwersytet Technologiczno Przyrodniczy im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich w Bydgoszczy Wydział Mechaniczny Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn Bogdan ŻÓŁTOWSKI W pracy przedstawiono proces

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH wprowadzenie. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

BAZY DANYCH wprowadzenie. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski BAZY DANYCH wprowadzenie Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Prowadzący Katedra Systemów Multimedialnych dr inż. Piotr Suchomski (e-mail: pietka@sound.eti.pg.gda.pl) (pok. 730) dr inż. Andrzej Leśnicki

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

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

Zasady organizacji projektów informatycznych

Zasady organizacji projektów informatycznych Zasady organizacji projektów informatycznych Systemy informatyczne w zarządzaniu dr hab. inż. Joanna Józefowska, prof. PP Plan Definicja projektu informatycznego Fazy realizacji projektów informatycznych

Bardziej szczegółowo

Procesy ETL. 10maja2009. Paweł Szołtysek

Procesy ETL. 10maja2009. Paweł Szołtysek Procesy 10maja2009 Paweł Szołtysek 1/12 w praktyce w praktyce 2/12 Zagadnienie Business Inteligence w praktyce 3/12 Czym jest proces? w praktyce Dane: dowolny zbiór danych ze źródeł zewnętrznych. Szukane:

Bardziej szczegółowo

Modelowanie diagramów klas w języku UML. Łukasz Gorzel 244631@stud.umk.pl 7 marca 2014

Modelowanie diagramów klas w języku UML. Łukasz Gorzel 244631@stud.umk.pl 7 marca 2014 Modelowanie diagramów klas w języku UML Łukasz Gorzel 244631@stud.umk.pl 7 marca 2014 Czym jest UML - Unified Modeling Language - Rodzina języków modelowania graficznego - Powstanie na przełomie lat 80

Bardziej szczegółowo

Cel wykładu. Literatura. Wyższa Szkoła Menedżerska w Legnicy. Modelowanie wymagań Wykład 2

Cel wykładu. Literatura. Wyższa Szkoła Menedżerska w Legnicy. Modelowanie wymagań Wykład 2 Wyższa Szkoła Menedżerska w Legnicy Systemy informatyczne w przedsiębiorstwach Zarządzanie, ZIP, sem. 6 (JG) Modelowanie wymagań Wykład 2 Grzegorz Bazydło Cel wykładu Celem wykładu jest przekazanie wiedzy

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

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

Hurtownie danych. Metadane i czynniki jakości. http://zajecia.jakubw.pl/hur BAZA METADANYCH. Centralna hurtownia danych. Metadane

Hurtownie danych. Metadane i czynniki jakości. http://zajecia.jakubw.pl/hur BAZA METADANYCH. Centralna hurtownia danych. Metadane Hurtownie danych Metadane i czynniki jakości. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur Magazyny danych operacyjnych, źródła ładowanie, czyszczenie, transformacja BAZA METADANYCH

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

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

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

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

BD2 BazyDanych2. dr inż. Tomasz Traczyk 14. Systemy przetwarzania analitycznego

BD2 BazyDanych2. dr inż. Tomasz Traczyk 14. Systemy przetwarzania analitycznego BD2 BazyDanych2 dr inż. Tomasz Traczyk 14. Systemy przetwarzania analitycznego ³ Copyright c Tomasz Traczyk Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechniki Warszawskiej Materiały dydaktyczne

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

Wykład 1 Inżynieria Oprogramowania

Wykład 1 Inżynieria Oprogramowania Wykład 1 Inżynieria Oprogramowania Wstęp do inżynierii oprogramowania. Cykle rozwoju oprogramowaniaiteracyjno-rozwojowy cykl oprogramowania Autor: Zofia Kruczkiewicz System Informacyjny =Techniczny SI

Bardziej szczegółowo

Deduplikacja danych. Zarządzanie jakością danych podstawowych

Deduplikacja danych. Zarządzanie jakością danych podstawowych Deduplikacja danych Zarządzanie jakością danych podstawowych normalizacja i standaryzacja adresów standaryzacja i walidacja identyfikatorów podstawowa standaryzacja nazw firm deduplikacja danych Deduplication

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy

INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy 1. Wyjaśnić pojęcia problem, algorytm. 2. Podać definicję złożoności czasowej. 3. Podać definicję złożoności pamięciowej. 4. Typy danych w języku C. 5. Instrukcja

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

OdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV. Zagadnienia do omówienia. Wprowadzenie

OdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV. Zagadnienia do omówienia. Wprowadzenie OdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006/2007 Zagadnienia do omówienia 1. Wprowadzenie 2. Klasyfikacja źródeł danych 3. Wymagania

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

PREZENTACJA FUNKCJONALNA SYSTEMU PROPHIX

PREZENTACJA FUNKCJONALNA SYSTEMU PROPHIX PREZENTACJA FUNKCJONALNA SYSTEMU PROPHIX Architektura i struktura funkcjonalna systemu PROPHIX PROPHIX Corporate Performance Management (Zarządzanie Wydajnością Firmy) System do samodzielnego planowania,

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

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

Zajęcia prowadzone przez MCT, auditora wiodącego systemów bezpieczeństwa informacji.

Zajęcia prowadzone przez MCT, auditora wiodącego systemów bezpieczeństwa informacji. OFERTA SZKOLENIOWA BAZY DANYCH O firmie: Firma Information & Technology Consulting specjalizuje się w szkoleniach w zakresie systemów bazodanowych Microsoft i Sybase oraz Zarządzania bezpieczeństwem informacji

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania III WYKŁAD 4

Podstawy programowania III WYKŁAD 4 Podstawy programowania III WYKŁAD 4 Jan Kazimirski 1 Podstawy UML-a 2 UML UML Unified Modeling Language formalny język modelowania systemu informatycznego. Aktualna wersja 2.3 Stosuje paradygmat obiektowy.

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

Karta opisu przedmiotu Zaawansowane techniki analizy systemowej oparte o modelowanie warsztaty

Karta opisu przedmiotu Zaawansowane techniki analizy systemowej oparte o modelowanie warsztaty Karta opisu przedmiotu Zaawansowane techniki analizy systemowej oparte o modelowanie warsztaty przedmiotu Stopień studiów i forma: Rodzaj przedmiotu Kod przedmiotu Grupa kursów Zaawansowane techniki analizy

Bardziej szczegółowo

Temat: Ułatwienia wynikające z zastosowania Frameworku CakePHP podczas budowania stron internetowych

Temat: Ułatwienia wynikające z zastosowania Frameworku CakePHP podczas budowania stron internetowych PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W ELBLĄGU INSTYTUT INFORMATYKI STOSOWANEJ Sprawozdanie z Seminarium Dyplomowego Temat: Ułatwienia wynikające z zastosowania Frameworku CakePHP podczas budowania stron internetowych

Bardziej szczegółowo

Budowa systemu wspomagającego podejmowanie decyzji. Metodyka projektowo wdrożeniowa

Budowa systemu wspomagającego podejmowanie decyzji. Metodyka projektowo wdrożeniowa Budowa systemu wspomagającego podejmowanie decyzji Metodyka projektowo wdrożeniowa Agenda Systemy wspomagające decyzje Business Intelligence (BI) Rodzaje systemów BI Korzyści z wdrożeń BI Zagrożenia dla

Bardziej szczegółowo

Narzędzia CASE dla.net. Łukasz Popiel

Narzędzia CASE dla.net. Łukasz Popiel Narzędzia CASE dla.net Autor: Łukasz Popiel 2 Czym jest CASE? - definicja CASE (ang. Computer-Aided Software/Systems Engineering) g) oprogramowanie używane do komputerowego wspomagania projektowania oprogramowania

Bardziej szczegółowo

Moduł mapowania danych

Moduł mapowania danych Moduł mapowania danych Grudzień 2013 Wszelkie prawa zastrzeżone. Dokument może być reprodukowany lub przechowywany bez ograniczeń tylko w całości. W przeciwnym przypadku, żadna część niniejszego dokumentu,

Bardziej szczegółowo

Projektowanie systemów informatycznych. wykład 6

Projektowanie systemów informatycznych. wykład 6 Projektowanie systemów informatycznych wykład 6 Iteracyjno-przyrostowy proces projektowania systemów Metodyka (ang. methodology) tworzenia systemów informatycznych (TSI) stanowi spójny, logicznie uporządkowany

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

SiR_13 Systemy SCADA: sterowanie nadrzędne; wizualizacja procesów. MES - Manufacturing Execution System System Realizacji Produkcji

SiR_13 Systemy SCADA: sterowanie nadrzędne; wizualizacja procesów. MES - Manufacturing Execution System System Realizacji Produkcji System informatyczny na produkcji: Umożliwi stopniowe, ale jednocześnie ekonomiczne i bezpieczne wdrażanie i rozwój aplikacji przemysłowych w miarę zmiany potrzeb firmy. Może adoptować się do istniejącej

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

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

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

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

Tom 6 Opis oprogramowania

Tom 6 Opis oprogramowania Część 4 Narzędzie do wyliczania wielkości oraz wartości parametrów stanu Diagnostyka stanu nawierzchni - DSN Generalna Dyrekcja Dróg Krajowych i Autostrad Warszawa, 30 maja 2012 Historia dokumentu Nazwa

Bardziej szczegółowo

Rok szkolny 2015/16 Sylwester Gieszczyk. Wymagania edukacyjne w technikum. ADMINISTROWANIE BAZAMI DANYCH kl. 4c

Rok szkolny 2015/16 Sylwester Gieszczyk. Wymagania edukacyjne w technikum. ADMINISTROWANIE BAZAMI DANYCH kl. 4c Wymagania edukacyjne w technikum ADMINISTROWANIE BAZAMI DANYCH kl. 4c Lp. 1 2 4 5 Temat Zasady dotyczące zarządzania projektem podczas prac związanych z tworzeniem bazy oraz cykl życiowy bazy Modele tworzenia

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

Spółdzielcza Baza Nieruchomości. Realizacja postanowień Rekomendacji J

Spółdzielcza Baza Nieruchomości. Realizacja postanowień Rekomendacji J Spółdzielcza Baza Nieruchomości Realizacja postanowień Rekomendacji J Spółdzielcza Baza Nieruchomości PODSTAWOWE INFORMACJE O SYSTEMIE: System Spółdzielcza Baza Nieruchomości realizuje wytyczne Komisji

Bardziej szczegółowo

Zakres wykładu. Podstawy InŜynierii Oprogramowania

Zakres wykładu. Podstawy InŜynierii Oprogramowania Zakres wykładu Pojęcia podstawowe InŜynierii Oprogramowania Proces wytwarzania oprogramowania Artefakty procesu wytwarzania i ich modele Jakość oprogramowania Literatura: [1] Sacha K., InŜynieria oprogramowania,

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

Model semistrukturalny

Model semistrukturalny Model semistrukturalny standaryzacja danych z różnych źródeł realizacja złożonej struktury zależności, wielokrotne zagnieżdżania zobrazowane przez grafy skierowane model samoopisujący się wielkości i typy

Bardziej szczegółowo