KONCEPCJE ZASTOSOWAŃ METADANYCH W SYSTEMACH INFORMATYCZNYCH
|
|
- Konrad Majewski
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 KONCEPCJE ZASTOSOWAŃ METADANYCH W SYSTEMACH INFORMATYCZNYCH Streszczenie Mariusz śytniewski Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach zyto@sulu.ae.katowice.pl RóŜne koncepcje zastosowań metadanych opisujących strukturę systemu, jego poszczególne elementy, jak i procesy zachodzące w jego wnętrzu, są coraz częściej wykorzystywane juŝ nie tylko w systemach transakcyjnych, hurtowniach danych, ale takŝe w systemach analitycznych. W niniejszym referacie przedstawione zostały moŝliwości zastosowania metadanych w tychŝe systemach oraz korzyści z ich implementacji. W końcowej części przedstawiony został przykład zastosowania metadanych w systemach analitycznych. Słowa kluczowe: metadane, metamodele, systemy analityczne, hurtownie danych Wstęp Zastosowanie metadanych z punktu widzenia organizacji rozpatrzyć moŝna na trzech płaszczyznach: całej organizacji, systemu informatycznego, jak i procesów, jakie mogą w nim przebiegać. W przypadku organizacji ich zadaniem jest w głównej mierze wspomaganie zarządzania informacją i wiedzą. W przypadku systemu informatycznego wspomagają one komunikację międzysystemową oraz zarządzanie i dystrybucje dokumentów. JeŜeli przyjrzymy się metadanym z punktu widzenia wspomagania działań związanych z pracą uŝytkownika, to ich głównym zadaniem jest ułatwianie dostępu do danych [WSHL01]. Zastosowanie metadanych odnaleźć moŝna oprócz poruszonego wspomagania pracy uŝytkownika poprzez definicje dokumentów [MaNa01], takŝe w medycynie [ZhWa00] lub w rozwaŝaniach dotyczących procesów decyzyjnych [HaSi01]. Świadczy to o duŝych korzyściach, jakie niesie ze sobą ich zastosowanie. W referacie tym przedstawione zostaną koncepcje zastosowania metadanych w systemach informatycznych zarządzania, a więc związane z drugim z wcześniej wymienionych poziomów. Pierwsza część niniejszego referatu przedstawia wykorzystanie metadanych w procesie zarządzania systemami. W drugiej części przedstawione zostały kon-
2 388 Zarządzanie wiedzą i rozwiązania Business Intelligence cepcje moŝliwych zastosowań metadanych w systemach analitycznych związane z ich integracją oraz przykładowe standardy zapisu metadanych. Problematyka zastosowania metadanych w organizacji NajwaŜniejszym zadaniem metadanych jest umoŝliwienie przenoszenia informacji o danych miedzy systemami. Widoczne jest to chociaŝby w procesie eksportu definicji tabel. JednakŜe ich wykorzystanie jest bardziej złoŝone. Z jednej strony pozwalają one na definiowanie znaczenia danych przechowywanych w organizacji, a z drugiej pozwalają na przechowywanie logiki zaleŝności miedzy systemami informatycznymi. Przykładowy model hurtowni danych z zastosowaniem metadanych przedstawia rysunek 1. Źródła danych Procesy ekstrakcji, transformacji i ładowania danych ODS hurtownia danych Składnica danych Repozytorium metadanych Systemy analityczne Rysunek 1 Zastosowanie repozytoriów metadanych w organizacji Opracowane na podstawie [LKK01] Wyszczególnione tutaj repozytorium metadanych w swoim pierwotnym załoŝeniu miało za zadanie przechowywać metadane dotyczące samej hurtowni, a więc informacje o danych w niej zawartych, takie jak miejsce ich przechowywania, data aktualizacji, jak i definicje połączeń z systemami transakcyjnymi. Jednak aktualnie repozytoria te coraz częściej zaczynają przechowywać oprócz takich informacji, takŝe metadane pochodzące z innych systemów.
3 Koncepcje zastosowań metadanych w systemach informatycznych 389 Przykładem rozwiązania, który integruje w sobie wszystkie trzy przedstawione wcześniej zastosowania metadanych jest oprogramowanie firmy SAS i jej rozwiązanie Inteligence Value Chain [SAS2004]. W systemie tym zastosowano koncepcje repozytorium metadanych wspomagającego centralne zarządzanie poszczególnymi modułami systemu. Dzięki takiemu podejściu uŝytkownik definiujący procesy ETL dotyczące hurtowni danych nie definiuje je tylko dla komputera faktycznie obsługującego hurtownie. Informacje o takim procesie zapisywane są w metadanych i dostępne mogą być dla kaŝdego członka organizacji posiadającego odpowiednie uprawnienia. Podobnie jest z raportami i analizami. Informacje o wynikach analiz zbierane są przez repozytorium metadanych, a następnie udostępniają je odpowiednim pracownikom. Taka sytuacja moŝliwa stała się dzięki zastosowaniu odpowiednich standardów zapisu metadanych oraz modelom wielowarstwowym. Wykorzystanie metadanych nie jest jedynie zabiegiem marketingowym. Ich zastosowaniowe wiąŝe się z poprawą wielu cech systemu, które omówione zostaną na przykładzie poruszanego juŝ oprogramowania firmy SAS: Zarządzanie systemem zastosowanie repozytorium metadanych spowodowało umoŝliwienie zarządzania wewnętrznymi kontami uŝytkowników, grupami kont oraz odseparowaniem tych działań od logiki zabezpieczeń systemu operacyjnego. Dodatkowo moŝliwe stało się określenie serwerów logicznych i oddzielenie uŝytkowników od zarządzania fizycznym procesem przetwarzania. Prawidłowe zdefiniowanie serwera metadanych pozwala na pełne zintegrowanie wszystkich elementów systemu w jednym miejscu zaczynając od definicji połączeń ze źródłami danych, poprzez diagramy procesów transformacji, czyszczenia i ładowania danych do hurtowni po definicje tworzonych kostek OLAP i generowanych raportów. Skalowalność i wydajność systemu W przypadku systemu SAS wprowadzenie nowych mechanizmów w postaci load balancing lub wielowątkowości spowodowały przyspieszenie procesu przetwarzania danych. Nie było by to jednak moŝliwe bez zdefiniowanie logicznych grup serwerów, na których wykonywane jest przetwarzanie, a których definicje znajdują się w repozytorium metadanych. Otwartość systemu zdefiniowanie metadanych w powszechnie stosowanych standardach jak np. Common Warehouse Metamodel (CWM) pozwala na łatwiejszą wymianę metadanych między systemami. Ułatwia takŝe budowanie własnych modułów sterujących działaniem systemu.
4 390 Zarządzanie wiedzą i rozwiązania Business Intelligence UŜyteczność Zastosowanie metadanych oraz nowa koncepcja systemu SAS spowodowała podział poszczególnych jego elementów na mniejsze, bardziej wyspecjalizowane części. Przykładem tego jest chociaŝby Warehouse Administrator, który w wersji poprzedniej pozwalał na zarządzanie hurtownią, procesem ETL oraz budowanie kostek OLAP. W wersji aktualnej został on podzielony na trzy osobne moduły. Rysunek 3 przedstawia przykład konsoli zarządzania odpowiedzialnej za proces zarządzania repozytoriami metadanych, zdefiniowanymi serwerami, połączeniami z innymi systemami itp. Rysunek 3 Reprezentacja graficzna metadanych Jak widać na przedstawionym przykładzie, prawidłowe zastosowanie metadanych pozwala na łatwiejsze definiowanie zaleŝności między elementami systemu informatycznego, poprawiając z jednej strony łatwość jego zarządzania, a z drugiej usprawniając dostęp do jego zasobów. Zastosowanie matadanych w procesach analitycznych Zastosowanie metadanych rozpatrzyć moŝemy takŝe w kontekście systemów analitycznych. Prawidłowy proces odkrywania wiedzy składa się z trzech podstawowych etapów: przygotowania danych, odkrywania zaleŝności, analizy wyników. Są to podstawowe czynności wykonywane podczas analiz. Oprócz nich istnieje szereg działań pośrednich[mazy03].
5 Koncepcje zastosowań metadanych w systemach informatycznych 391 Zastosowanie odpowiedniego oprogramowania do kaŝdego z tych etapów staje się coraz trudniejszym zadaniem wynikającym z tego, iŝ systemy te róŝnią się poziomem funkcjonalności. Zdefiniowanie odpowiednich mechanizmów pozwalających na łączenie systemów wewnątrz procesu odkrywania wiedzy w duŝym stopniu związany jest z koncepcją metadanych. KaŜde oprogramowanie dostępne na rynku dotyczące odkrywania wiedzy pozwala na przeprowadzenie operacji analitycznych oddając do dyspozycji analityka szereg rozwiązań dla kaŝdego z przedstawionych wcześniej etapów. Problemy pojawiają się jednak, kiedy oprogramowanie, którego uŝywamy nie posiada wystarczającej funkcjonalności związanej z przeprowadzanymi analizami. Wtedy jedynym wyjściem jest posłuŝenie się oprogramowaniem innego dostawcy w trakcie poszczególnych etapów procesu analitycznego. Jednak taka praktyka powodować moŝe trudności wynikające między innymi z [WoKi2002]: Niedostatecznego współdziałania miedzy systemami, dzięki nie zdefiniowaniu standardów komunikacji między nimi. NiemoŜliwość zastępowania jednego narzędzia drugim w poszczególnych fazach procesu odkrywania wiedzy. W przypadku przedstawionych tutaj problemów pojawia się bariera związana z autonomicznością tychŝe systemów. KaŜdy z nich pozwala na definiowanie diagramów zaczynając od definicji źródła danych, poprzez odpowiednie transformacje danych do analizy, po procesy analityczne i kończąc na prezentacji wyników. JednakŜe nie kaŝdy system jest na tyle kompleksowy, aby definiować w sobie wszystkie metody analiz w postaci odpowiednich modułów. Oczywiście moŝna przenosić częściowe wyniki miedzy róŝnymi systemami i w ten sposób prowadzić analizy jednakŝe nie jest to efektywne rozwiązanie. Najlepszym wyjściem byłoby zdefiniowanie warstwy pośredniej znajdującej się nad poszczególnymi systemami analitycznymi, posiadającej własny interfejs i logiki dostępu do obiektów analitycznych. Przykładem projektu takiego systemu jest projekt Chamios [WoKi 2002], [WoKi 2002b]. Jego głównym celem jest stworzenie systemu integrującego moŝliwości róŝnych systemów analitycznych i nie tylko, dzięki czemu moŝliwe jest zastosowanie róŝnych ich rozwiązań w obrębie jednego systemu. Zastosowanie standardu CWM w definiowaniu modeli analitycznych Integracja róŝnych systemów w obrębie jednego procesu, jakim moŝe być eksploracja danych w połączeniu z róŝnymi systemami biorącymi udział w procesie wymaga odpowiedniego zdefiniowania standardów metadanych przechowujących definicje obiektów.
6 392 Zarządzanie wiedzą i rozwiązania Business Intelligence Przykładem takiego standardu jest poruszany wcześniej CWM (ang. Common Warehouse Metamodel) pozwalający między innymi tworzyć definicje modeli analitycznych, których przykłady przedstawia rysunek 4 i 5. Rysunek 4 Elementy definicji metamodelu według standardu CWM. Źródło: Common Warehouse Metamodel (CWM) Specification Rysunek 5 Fragment definicji modelu analitycznego Jednak zastosowanie tego standardu jest bardziej złoŝone niŝ tylko definiowanie standardów opisu modeli analitycznych. Jego podstawowym zadaniem jest umoŝliwienie wymiany metadanych między hurtowniami danych lub systemami Business Inteligence [CWM03]. Podsumowanie Przedstawione w niniejszym referacie koncepcje zastosowania metadnaych związane z hurtowniami danych, jak i systemami analitycznymi nie przedstawiają w całości problematyki zastosowania metadanych. Podsumowując przedstawione tutaj ich wykorzystanie, wyróŝnić moŝemy następujące elementy, które mogą one opisywać [JLVV03]:
7 Koncepcje zastosowań metadanych w systemach informatycznych 393 Lokalizacje danych Definicje danych związane z obsługiwanymi bazami danych i relacje. Przepływy danych i związane z nimi procesy ETL Numery wersji metadanych oraz informacje o modyfikacjach Statystyki uŝycia danych Uprawnienia dostępu do danych W przypadku systemów analitycznych wspomagają one dodatkowo, jak to pokazano na przykładzie projektu Chamois, budowę warstwy pośredniej integrującą róŝne systemy analityczne, a takŝe zapewniają moŝliwość przenoszenia modeli analitycznych miedzy systemami. Głównym celem zastosowania metadanych jest poprawienie komunikacji miedzy systemami informatycznymi, jednak w tym celu niezbędne jest zdefiniowanie standardów metadanych. KaŜda firma wykorzystująca metadane moŝe zdefiniować swój standard ich zapisu, co wiązało będzie się z problemami ich wymiany z innymi systemami. W ostatnim czasie coraz częściej jednak twórcy oprogramowania integrują się w ramach jednego projektu związanego z unifikowaniem standardu definiowania metadanych, czego przykładem jest przedstawiony standard CWM oraz OIM [JLVV03]. Oprócz przedstawionych tutaj standardów na rynku znaleźć moŝna wiele innych standardów definiowania danych, niekoniecznie związanych z systemami informatycznymi. MoŜemy do nich zaliczyć: ACORD (ubezpieczenia), FinXML (rynki kapitałowe), DDL (rynki finansowe), RETML (nieruchomości) [JoSt03]. Literatura: [SAS2004] SAS Intelligence Architecture: Planning and Administration Guide SAS 2004 [JoSt03] Joan Starr Metadata use in the commercial banking industry. Bulletin of the American Society for Information Science and Technology [JLVV03] Hurtowni danych podstawy organizacji i funkcjonowania M.Jarke, M.Lenzerini, Y.Vassiliou, P.Vassiliadis WSiP 2003 [DuRO03] Robert B. Dunaway Visual Studio.NET Mikom 2003 [CWM03] Common Warehouse Metamodel (CWM) Specification Object Management Group 2003 [MaZy03] Mariusz śytniewski Budowa modeli dla potrzeb analitycznych systemów CRM SWO [WoKi2002a] Won Kim*, Ki-Joon Chae, Dong-Sub Cho, Byoungju Choi, Anmo Jeong, Myung Kim, KiHo Lee, Meejeong Lee, Minsoo Lee, Sang-Ho Lee, Seung-Soo Park, Hwan-Seung Yong, Ho- Sook Kim, Jung-Won Lee, Wol-Young Lee: The Chamois Re-
8 394 Zarządzanie wiedzą i rozwiązania Business Intelligence configurable Data-Mining Architecture Journal of Object Technology, vol. 1, no. 2, July-August 2002, pp [WoKi 2002b] W. Kim, et al.: The Chamois Component-Based Knowledge Engineering Framework IEEE Computer, May 2002, pages 44-52, IEEE CS Press [WSHL01] Woojong Suh, Heeseok Lee Hypermedia document management: A metadata and meta-information system Journal of Database Management 2001 [MaNa01] Marek Nahotko Metadane dla czasopism elektronicznych EBIB 2001 [HaSi01] Hank Simon XML: Data about data ACS Publications 2001 [LKK01] Heeseok Lee; Taehun Kim; Jongho Kim A metadata oriented architecture for building datawarehouse Journal of Database Management 2001 [ZhWa00] Zhongtuo Wang Meta-Decision Making: Concepts and Paradigm Systemic Practice and Action Research 2000 THE CONCEPTS OF USING METADATA IN INFORMATICS SYSTEMS The metadata concepts which describes system structure, its individual elements and processes are often using not only in transactional systems and data warehouses, but also in analytical systems. This paper presents potential use of metadata in this systems and advantages of its implementation. Finally, the paper describes a sample use of metadata in analytical systems.
Hurtownie danych - przegląd technologii
Hurtownie danych - przegląd technologii Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Biznesowe słowniki pojęć biznesowych odwzorowania pojęć
Bardziej szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mariusz.rafalo@hotmail.com WPROWADZENIE DO HURTOWNI DANYCH Co to jest hurtownia danych? Hurtownia danych jest zbiorem danych zorientowanych tematycznie, zintegrowanych,
Bardziej szczegółowoUsługi 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 szczegółowobo od managera wymaga się perfekcji
bo od managera wymaga się perfekcji MODELOWANIE PROCESÓW Charakterystyka modułu Modelowanie Procesów Biznesowych (BPM) Modelowanie procesów biznesowych stanowi fundament wdroŝenia systemu zarządzania jakością
Bardziej szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoMetadane. Data Maining. - wykład VII. Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006
Metadane. Data Maining. - wykład VII Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Plan 1. Metadane 2. Jakość danych 3. Eksploracja danych (Data mining) 4. Sprawy róŝne
Bardziej szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoHurtownia danych praktyczne zastosowania
Hurtownia danych praktyczne zastosowania Dorota Olkowicz dorota.olkowicz@its.waw.pl Centrum Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego ITS Plan prezentacji 1. Hurtownie danych 2. Hurtownia danych POBR 3. Narzędzia
Bardziej szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoAUREA BPM Oracle. TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7
AUREA BPM Oracle TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7 ORACLE DATABASE System zarządzania bazą danych firmy Oracle jest jednym z najlepszych i najpopularniejszych rozwiązań tego typu na rynku. Oracle Database
Bardziej szczegółowoIMPLEMENTATION OF WDROŻENIE COMARCHW MINISTERSTWIE FINANSÓW SINDBAD RAPORTY ANALIZY BADANIA PROGNOZY CASE STUDY 1
IMPLEMENTATION OF WDROŻENIE COMARCHW MINISTERSTWIE FINANSÓW M2M SINDBAD PLATFORM RAPORTY ANALIZY BADANIA PROGNOZY CASE STUDY 1 MINISTERSTWO FINANSÓW Ministerstwo Finansów zapewnia obsługę Ministra Finansów
Bardziej szczegółowoCo 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 szczegółowoMarcin Adamczak Jakub Gruszka MSP. Business Intelligence
Marcin Adamczak Jakub Gruszka MSP Business Intelligence Plan Prezentacji Definicja Podział Zastosowanie Wady i zalety Przykłady Historia W październiku 1958 Hans Peter Luhn pracownik działu badań w IBM
Bardziej szczegółowoPrezentacja firmy WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ. http://www.qbico.pl
Prezentacja firmy { WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ http://www.qbico.pl Firma ekspercka z dziedziny Business Intelligence Srebrny Partner Microsoft w obszarach Business Intelligence i Data Platform Tworzymy
Bardziej szczegółowoHURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE
BAZY DANYCH HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Adrian Horzyk horzyk@agh.edu.pl Google: Horzyk HURTOWNIE DANYCH Hurtownia danych (Data Warehouse) to najczęściej
Bardziej szczegółowoSybase Professional Services
Sybase Professional Services Zarządzanie Portfelem Aplikacji Marek Ryński Sybase Polska Dyrektor Zarządzający, DRB Legionowo, 09.2008 W gąszczu IT czyli za co ja mam płacić? (problem) Złożoność technologii
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence
Hurtownie danych Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence Krzysztof Goczyła Teresa Zawadzka Katedra Inżynierii Oprogramowania Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika
Bardziej szczegółowoAnalityka danych & big data
TomaszJangas.com Analityka danych & big data 15 października 2017 W tym artykule opiszę architekturę, jaka często wykorzystywana jest dzisiaj w środowiskach do analityki danych w wielu różnych organizacjach
Bardziej szczegółowoBudowa modeli wymagań dla Regionalnych Systemów Informacji Medycznej opartych o hurtownie danych
Dr Jerzy ROSZKOWSKI Management Systems Consulting Budowa modeli wymagań dla Regionalnych Systemów Informacji Medycznej opartych o hurtownie danych TIAPiSZ 09 Definiowanie wymagań Główny problem: Jak definiować
Bardziej szczegółowoRola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy
Rola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy Piotr Czarnas Querona CEO Analityka biznesowa (ang. Business Intelligence) Proces przekształcania danych w informacje, a informacji w wiedzę, która
Bardziej szczegółowoUWARUNKOWANIA WDROśEŃ HURTOWNI DANYCH W ORGANIZACJACH GOSPODARCZYCH
UWARUNKOWANIA WDROśEŃ HURTOWNI DANYCH W ORGANIZACJACH GOSPODARCZYCH Jacek Maślankowski Wprowadzenie Niniejszy artykuł ma na celu przybliŝenie wiedzy na temat wdroŝeń systemów hurtowni danych w polskich
Bardziej szczegółowoOdświeŜanie 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 szczegółowoLaboratorium modelowania oprogramowania w języku UML. Ćwiczenie 6 Modelowanie przypadków uŝycia i czynności. Materiały dla studentów
Zakład Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki Stosowanej Wydział Elektryczny, Politechnika Warszawska Laboratorium modelowania oprogramowania w języku UML Ćwiczenie 6 Modelowanie przypadków uŝycia
Bardziej szczegółowoZintegrowany System Informatyczny (ZSI)
Zintegrowany System Informatyczny (ZSI) ZSI MARKETING Modułowo zorganizowany system informatyczny, obsługujący wszystkie sfery działalności przedsiębiorstwa PLANOWANIE ZAOPATRZENIE TECHNICZNE PRZYGOTOWANIE
Bardziej szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoHurtownie danych. Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence
Hurtownie danych Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence Krzysztof Goczyła Teresa Zawadzka Katedra Inżynierii Oprogramowania Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych i hurtowni danych
Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania Semestr zimowy 2005/06 Celem wykładu jest przypomnienie
Bardziej szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoMaciej Kiewra mkiewra@qbico.pl. Quality Business Intelligence Consulting http://www.qbico.pl
Maciej Kiewra mkiewra@qbico.pl Quality Business Intelligence Consulting http://www.qbico.pl Wstęp Integration Services narzędzie do integracji danych Pomyślane do implementacji procesów ETL Extract ekstrakcja
Bardziej szczegółowoBudowa 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 szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoPierwsze wdrożenie SAP BW w firmie
Pierwsze wdrożenie w firmie Mirosława Żurek, BCC Poznao, maj 2013 Zakres tematyczny wykładu Podstawowe założenia i pojęcia hurtowni danych ; Przykładowe pierwsze wdrożenie w firmie i jego etapy; Przykładowe
Bardziej szczegółowoBPM vs. Content Management. Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów
BPM vs. Content Management Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów Cel prezentacji Celem prezentacji jest zwrócenie uwagi na istotne różnice pomiędzy tym co nazywamy: zarzadzaniem dokumentami,
Bardziej szczegółowoMigracja Business Intelligence do wersji 11.0
Migracja Business Intelligence do wersji 11.0 Copyright 2012 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest
Bardziej szczegółowoSystemy Business Intelligence w praktyce. Maciej Kiewra
Systemy Business Intelligence w praktyce Maciej Kiewra Wspólna nazwa dla grupy systemów: Hurtownia danych Pulpity menadżerskie Karty wyników Systemy budżetowe Hurtownia danych - ujednolicone repozytorium
Bardziej szczegółowoInvesting f or Growth
Investing for Growth Open Business Solution OB One - zintegrowane oprogramowanie modułowe wspomagające zarządzanie firmą w łatwy i przejrzysty sposób pozwala zaspokoić wszystkie potrzeby księgowe, administracyjne
Bardziej szczegółowoInformatyczne uwarunkowania realizacji strategii inteligentnego wspomagania biznesu
dr Helena Dudycz Katedra Teorii Informatyki Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu e-mail: helena.dudycz@ae.wroclaw.pl Informatyczne uwarunkowania realizacji strategii inteligentnego wspomagania biznesu Streszczenie
Bardziej szczegółowoSpis 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 szczegółowoPlanowanie hurtowni danych z wykorzystaniem oprogramowania do zarządzania projektami
ŚWIERZOWICZ Janusz 1 TERESZKIEWICZ Krzysztof 2 Planowanie hurtowni danych z wykorzystaniem oprogramowania do zarządzania projektami WSTĘP Zjawiska i fakty otaczającej nas rzeczywistości opisywane są za
Bardziej szczegółowoWykorzystanie 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 szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoAutomatyzacja Procesów Biznesowych. Systemy Informacyjne Przedsiębiorstw
Automatyzacja Procesów Biznesowych Systemy Informacyjne Przedsiębiorstw Rodzaje przedsiębiorstw Produkcyjne największe zapotrzebowanie na kapitał, największe ryzyko Handlowe kapitał obrotowy, średnie ryzyko
Bardziej szczegółowo1. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI
KARTA PRZEDMIOTU przedmiotu Stopień studiów i forma Rodzaj przedmiotu Grupa kursów Zaawansowane techniki analizy systemowej oparte na modelowaniu warsztaty Studia podyplomowe Obowiązkowy NIE Wykład Ćwiczenia
Bardziej szczegółowoBUDOWA MODELI DLA POTRZEB ANALITYCZNYCH SYSTEMÓW CRM
BUDOWA MODELI DLA POTRZEB ANALITYCZNYCH SYSTEMÓW CRM Streszczenie Mariusz śytniewski zyto@sulu.ae.katowice.pl Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach Celem niniejszego referatu jest przedstawienie
Bardziej szczegółowoModel logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL
Podstawy baz danych: Rysunek 1. Tradycyjne systemy danych 1- Obsługa wejścia 2- Przechowywanie danych 3- Funkcje użytkowe 4- Obsługa wyjścia Ewolucja baz danych: Fragment świata rzeczywistego System przetwarzania
Bardziej szczegółowoMonitoring 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 szczegółowotechnologii informacyjnych kształtowanie , procesów informacyjnych kreowanie metod dostosowania odpowiednich do tego celu środków technicznych.
Informatyka Coraz częściej informatykę utoŝsamia się z pojęciem technologii informacyjnych. Za naukową podstawę informatyki uwaŝa się teorię informacji i jej związki z naukami technicznymi, np. elektroniką,
Bardziej szczegółowoDopasowanie IT/biznes
Dopasowanie IT/biznes Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes HARVARD BUSINESS REVIEW, 2008-11-01 Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes http://ceo.cxo.pl/artykuly/51237_2/zarzadzanie.it.a.wzrost.wartosci.html
Bardziej szczegółowoLaboratorium modelowania oprogramowania w języku UML. Ćwiczenie 4 Ćwiczenia w narzędziu CASE diagram czynności. Materiały dla studenta
Zakład Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki Stosowanej Wydział Elektryczny, Politechnika Warszawska Laboratorium modelowania oprogramowania w języku UML Ćwiczenie 4 Ćwiczenia w narzędziu CASE diagram
Bardziej szczegółowoMigracja Business Intelligence do wersji 2013.3
Migracja Business Intelligence do wersji 2013.3 Copyright 2013 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest
Bardziej szczegółowoInformacja o firmie i oferowanych rozwiązaniach
Informacja o firmie i oferowanych rozwiązaniach Kim jesteśmy INTEGRIS Systemy IT Sp. z o.o jest jednym z najdłużej działających na polskim rynku autoryzowanych Partnerów Microsoft w zakresie rozwiązań
Bardziej szczegółowoSystem sprzedaŝy rezerwacji
System sprzedaŝy rezerwacji 2009 2 Spis treści 1. O PROGRAMIE... 2 2. ZAKRES FUNKCJONALNY... 3 2.1 Funkcje standardowe... 3 2.2 Moduły dodatkowe... 4 2.3. AuroraCMS... 5 1. O PROGRAMIE Dziś prawie kaŝdy
Bardziej szczegółowoROLA I ORGANIZACJA METADANYCH W SYSTEMACH ANALITYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE HURTOWNI DOKUMENTÓW. Aleksander Billewicz
ROLA I ORGANIZACJA METADANYCH W SYSTEMACH ANALITYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE HURTOWNI DOKUMENTÓW Aleksander Billewicz Wprowadzenie Wiedza stanowi waŝny zasób kaŝdej organizacji i podobnie jak pozostałe zasoby
Bardziej szczegółowoOPIS i SPECYFIKACJA TECHNICZNA
OPIS i SPECYFIKACJA TECHNICZNA Dotyczy Konkursu ofert numer 1/POIG 8.2/2013 WdroŜenie internetowego systemu klasy B2B do automatyzacji procesów biznesowych oraz koordynacji działań z partnerami w firmie
Bardziej szczegółowoLaboratorium modelowania oprogramowania w języku UML. Ćwiczenie 7 Modelowanie klas i stanów, generacja kodu. Materiały dla studentów
Zakład Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki Stosowanej Wydział Elektryczny, Politechnika Warszawska Ćwiczenie 7 Modelowanie klas i stanów, generacja kodu Materiały dla studentów Projekt współfinansowany
Bardziej szczegółowoOświadczenia Soneta sp. z o.o., producenta zintegrowanego systemu enova365, o zgodności z obowiązującymi przepisami prawa gospodarczego
Oświadczenia Soneta sp. z o.o., producenta zintegrowanego systemu enova365, o zgodności z obowiązującymi przepisami prawa gospodarczego Spis treści 1. Technologia... 3 2. Archiwizacja i odtwarzanie bazy
Bardziej szczegółowoLiczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną
Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Zarządzanie Rodzaj przedmiotu: specjalnościowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Zenon Biniek Poziom studiów (I lub II stopnia): II stopnia Tryb studiów:
Bardziej szczegółowo2011-11-04. Instalacja SQL Server Konfiguracja SQL Server Logowanie - opcje SQL Server Management Studio. Microsoft Access Oracle Sybase DB2 MySQL
Instalacja, konfiguracja Dr inŝ. Dziwiński Piotr Katedra InŜynierii Komputerowej Kontakt: piotr.dziwinski@kik.pcz.pl 2 Instalacja SQL Server Konfiguracja SQL Server Logowanie - opcje SQL Server Management
Bardziej szczegółowo12 czerwca Piotr Kozłowski Dyrektor ds. Rozwoju Sektora Samorządowego
12 czerwca 2015 Piotr Kozłowski Dyrektor ds. Rozwoju Sektora Samorządowego Integracja Systemów Informacji Przestrzennej wdrażanych w JST z oprogramowaniem dziedzinowym EOD, epuap oraz aplikacjami do prowadzenia
Bardziej szczegółowoPaweł Gołębiewski. Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl
Paweł Gołębiewski Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl Droga na szczyt Narzędzie Business Intelligence. Czyli kiedy podjąć decyzję o wdrożeniu?
Bardziej szczegółowoCOMARCH DATA WAREHOUSE MANAGER 6.2
COMARCH DATA WAREHOUSE MANAGER 6.2 WSTĘP DO ZAGADNIENIA HURTOWNI DANYCH Gromadzenie danych biznesowych z systemów rozproszonych, oraz doprowadzenie do ich uwspólnienia, w celu przeprowadzenia analiz oraz
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ INFORMATYKI. Warszawa, 2010.04.16. Do wszystkich Wykonawców
WYDZIAŁ INFORMATYKI ul. Świętokrzyska 14 B, skr. poczt. 411, U.P. Warszawa 1, 00-950 Warszawa tel. (22)5567518, e-mail: anna.przylecka@pkn.pl Warszawa, 2010.04.16 Do wszystkich Wykonawców Dotyczy: postępowania
Bardziej szczegółowoProcesy biznesowe w praktyce. Przykłady użycia z wykorzystaniem jbpm 4.4
Procesy biznesowe w praktyce Przykłady użycia z wykorzystaniem jbpm 4.4 1 Agenda Definicja i zastosowanie procesu biznesowego Języki dziedzinowe (DSL) a rozwiązania BPM JBPM: jbpm 4.4 krótka charakterystyka
Bardziej szczegółowoKarta 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 szczegółowoModernizacja systemu gromadzenia i przetwarzania informacji hydrogeologicznych
151 Dział tematyczny VII: Modernizacja systemu gromadzenia i przetwarzania informacji hydrogeologicznych 152 Zadanie 31 System przetwarzania danych PSH - rozbudowa aplikacji do gromadzenia i przetwarzania
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoPROJEKT INTERFEJSU UśYTKOWNIKA PROJEKT <NAZWA PROJEKTU> WERSJA <NUMER WERSJI DOKUMENTU>
Załącznik nr 4.5 do Umowy nr 35-ILGW-253-.../20.. z dnia... MINISTERSTWO FINANSÓW DEPARTAMENT INFORMATYKI PROJEKT INTERFEJSU UśYTKOWNIKA PROJEKT WERSJA numer wersji
Bardziej szczegółowoPROGRAM BLOKU SZKOLENIOWEGO
PROGRAM BLOKU SZKOLENIOWEGO I: NAZWA FORMY KSZTAŁCENIA; Trening umiejętności twardych związanych z obsługą programu AutoCAD w polskiej wersji językowej szkolenie. II: CEL Trening w załoŝeniu ma na celu
Bardziej szczegółowoDopasowanie IT/biznes
Dopasowanie IT/biznes Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes HARVARD BUSINESS REVIEW, 2008-11-01 Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes http://ceo.cxo.pl/artykuly/51237_2/zarzadzanie.it.a.wzrost.wartosci.html
Bardziej szczegółowoMigracja XL Business Intelligence do wersji
Migracja XL Business Intelligence do wersji 2019.0 Copyright 2018 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci
Bardziej szczegółowoOd ERP do ERP czasu rzeczywistego
Przemysław Polak Od ERP do ERP czasu rzeczywistego SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE ZARZĄDZANIE PRODUKCJĄ Wrocław, 19 listopada 2009 r. Kierunki rozwoju systemów informatycznych zarządzania rozszerzenie
Bardziej szczegółowoIBM DATASTAGE COMPETENCE CENTER
IBM DATASTAGE COMPETENCE CENTER W informacji drzemie ogromny potencjał biznesowy. Odpowiednio opisane i wykorzystane dane stanowią podstawę sprawnie funkcjonującego przedsiębiorstwa. Wykorzystując najnowocześniejsze
Bardziej szczegółowoMigracja Business Intelligence do wersji
Migracja Business Intelligence do wersji 2015.1 Copyright 2014 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest
Bardziej szczegółowoOfficeObjects e-forms
OfficeObjects e-forms Rodan Development Sp. z o.o. 02-820 Warszawa, ul. Wyczółki 89, tel.: (+48-22) 643 92 08, fax: (+48-22) 643 92 10, http://www.rodan.pl Spis treści Wstęp... 3 Łatwość tworzenia i publikacji
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl WARSTWA PREZENTACJI HURTOWNI DANYCH Wykorzystanie hurtowni danych - aspekty Analityczne zbiory danych (ADS) Zbiór danych tematycznych (Data
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoOpracowanie narzędzi informatycznych dla przetwarzania danych stanowiących bazę wyjściową dla tworzenia map akustycznych
Opracowanie zasad tworzenia programów ochrony przed hałasem mieszkańców terenów przygranicznych związanych z funkcjonowaniem duŝych przejść granicznych Opracowanie metody szacowania liczebności populacji
Bardziej szczegółowoPROJEKT Z BAZ DANYCH
POLITECHNIKA WROCŁAWSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI PROJEKT Z BAZ DANYCH System bazodanowy wspomagający obsługę sklepu internetowego AUTOR: Adam Kowalski PROWADZĄCY ZAJĘCIA: Dr inż. Robert Wójcik, W4/K-9 Indeks:
Bardziej szczegółowoMonika Sitarska Akademia Ekonomiczna im. O. Langego we Wrocławiu Katedra InŜynierii Systemów Informatycznych Zarządzania msitarska@bsd..ae.wroc.
ARCHITEKTURA I FUNKCJE APLIKACJI WORKFLOW ZGODNIE ZE STANDARDAMI KOALICJI WFMC (WORKFLOW MANAGEMENT COALITION) Streszczenie Monika Sitarska Akademia Ekonomiczna im. O. Langego we Wrocławiu Katedra InŜynierii
Bardziej szczegółowoSystemy ERP. dr inż. Andrzej Macioł http://amber.zarz.agh.edu.pl/amaciol/
Systemy ERP dr inż. Andrzej Macioł http://amber.zarz.agh.edu.pl/amaciol/ Źródło: Materiały promocyjne firmy BaaN Inventory Control Jako pierwsze pojawiły się systemy IC (Inventory Control) - systemy zarządzania
Bardziej szczegółowoModelowanie procesów (1) Oracle Designer: Modelowanie procesów. Modelowania procesów (2) Modelowanie procesów (3)
Modelowanie procesów (1) Oracle Designer: Modelowanie procesów Identyfikuje kluczowe aktywności w działalności organizacji. Modeluje wybrane lub wszystkie aktywności w ramach organizacji. Określa kolejność
Bardziej szczegółowoZINTEGROWANE SYSTEMY INFORMATYCZNE
Państwowa WyŜsza Szkoła Zawodowa w Elblągu Instytut Informatyki Stosowanej ZINTEGROWANE SYSTEMY INFORMATYCZNE Przygotował Podsiadło Robert. 1 Zintegrowany system informatyczny to według Encyklopedii Wikipedia
Bardziej szczegółowoIntegracja systemów sterowania i sterowanie rozproszone 5 R
Integracja systemów sterowania i sterowanie rozproszone 5 R ifix połącznie z serwerami OPC Laboratorium 8. Krzysztof Kołek Plan laboratorium 1. OLE FOR PROCESS CONTROL (OPC)... 2 2. TESTOWY SERWER OPC...
Bardziej szczegółowoE-logistyka Redakcja naukowa Waldemar Wieczerzycki
E-logistyka Redakcja naukowa Waldemar Wieczerzycki E-logistyka to szerokie zastosowanie najnowszych technologii informacyjnych do wspomagania zarządzania logistycznego przedsiębiorstwem (np. produkcją,
Bardziej szczegółowo5. Administracja kontami uŝytkowników
5. Administracja kontami uŝytkowników Windows XP, w porównaniu do systemów Windows 9x, znacznie poprawia bezpieczeństwo oraz zwiększa moŝliwości konfiguracji uprawnień poszczególnych uŝytkowników. Natomiast
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE WYMAGANIAMI ARCHITEKTONICZNYMI
ZARZĄDZANIE WYMAGANIAMI ARCHITEKTONICZNYMI XVIII Forum Teleinformatyki mgr inż. Michał BIJATA, doktorant, Wydział Cybernetyki WAT Michal.Bijata@WAT.edu.pl, Michal@Bijata.com 28 września 2012 AGENDA Architektura
Bardziej szczegółowoMigracja Comarch ERP Altum Business Intelligence do wersji 2019
Migracja Comarch ERP Altum Business Intelligence do wersji 2019 Wersja 2019 2 Comarch ERP Altum Wersja 2019 Copyright 2019 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub
Bardziej szczegółowoMigracja Business Intelligence do wersji 10.2. Aktualizacja dokumentu: 2011-02-04
Migracja Business Intelligence do wersji 10.2 Aktualizacja dokumentu: 2011-02-04 Spis treści Wstęp... 3 1 Tabela czynności jakie należy wykonać podczas migracji modułu Business Intelligence... 4 2 Migracja
Bardziej szczegółowoJacek Tomaszczyk Instytut Bibliotekoznawstwa i Informacji Naukowej Uniwersytet Śląski
Jacek Tomaszczyk Instytut Bibliotekoznawstwa i Informacji Naukowej Uniwersytet Śląski Terminologia 1. Terminologia jako dyscyplina naukowa. 2. Terminologia jako zbiór terminów (słownictwo specjalistyczne).
Bardziej szczegółowoOLAP 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 szczegółowoSekcja I: Instytucja zamawiająca/podmiot zamawiający
Unia Europejska Publikacja Suplementu do Dziennika Urzędowego Unii Europejskiej 2, rue Mercier, 2985 Luxembourg, Luksemburg Faks: +352 29 29 42 670 E-mail: ojs@publications.europa.eu Informacje i formularze
Bardziej szczegółowoLiczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną
Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Zarządzanie Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Zenon Biniek Poziom studiów (I lub II stopnia): I stopnia Tryb studiów:
Bardziej szczegółowoSystem informacyjny całokształt składników tworzących system do przechowywania i operowania informacją. KP, SIT definicje, rodzaje, modelowanie 2
System informacyjny całokształt składników tworzących system do przechowywania i operowania informacją KP, SIT definicje, rodzaje, modelowanie 2 Definicja SIP/GIS SYSTEM INFORMACJI PRZESTRZENNEJ SPATIAL
Bardziej szczegółowoJAK OPTYMALNIE DOBRAĆ ODPOWIEDNIE TECHNOLOGIE INFORMATYCZNE?
K O N F E R E N C J A I N F O S H A R E 2 0 0 7 G d a ń s k 25-26.04.2007 JAK OPTYMALNIE DOBRAĆ ODPOWIEDNIE TECHNOLOGIE INFORMATYCZNE? Zespół Zarządzania Technologiami Informatycznymi Prezentacja dr inż.
Bardziej szczegółowoBUDOWA MODELI WYMAGAŃ DLA REGIONALNYCH SYSTEMÓW INFORMACJI MEDYCZNEJ OPARTYCH O HURTOWNIĘ DANYCH
Dr Jerzy ROSZKOWSKI 1 BUDOWA MODELI WYMAGAŃ DLA REGIONALNYCH SYSTEMÓW INFORMACJI MEDYCZNEJ OPARTYCH O HURTOWNIĘ DANYCH Wstęp Definiowanie wymagań biznesowych oraz wymagań na system jest fundamentalną rzeczą
Bardziej szczegółowo