Systemy informacyjno decyzyjne w biznesie

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Systemy informacyjno decyzyjne w biznesie"

Transkrypt

1 Kilka definicji Systemy informacyjno decyzyjne w biznesie Jerzy KORCZAK Katedra Technologii Informacyjnych Uniwersytet Ekonomiczny, Wrocław Podejmowanie decyzji jest procesem rozpoznawania i wyboru określonego kierunku działania, prowadzącego do rozwiązania konkretnego problemu [Stoner, Freeman i Gilbert 2001]. Etapy: (1) zdefiniowanie problemu, (2) analiza problemu, (3) wypracowanie możliwych wariantów rozwiązań, (4) wybór najlepszego rozwiązania oraz (5) przekształcenie decyzji w efektywne działanie MIS-BA, J. Korczak 1 J.Korczak 2 Kilka definicji (2) Systemy w organizacji Systemy informacyjno-decyzyjne Systemy Informowania Kierownictwa (Executive Information Systems), dotyczą wyższych szczebli zarządzania, wykorzystywane do prowadzenia analiz określonych zjawisk zachodzących w przedsiębiorstwie lub jego otoczeniu. Ich jakość i zakres uzależniona jest od baz danych utworzonych na poziomie systemów transakcyjnych Systemy Wspomagania Decyzji (Decision Support Systems) które wspomagają kadrę kierowniczą w rozwiązywaniu problemów słabo ustrukturalizowanych, ich identyfikacji, ocenie alternatywnych rozwiązań tych problemów oraz w szybkiej analizie informacji. Systemy klasy Business Intelligence. zawierają metody i narzędzia mających na celu ulepszanie decyzji biznesowych, wykorzystując dane zawarte we wszystkich zasobach przedsiębiorstwa oraz doświadczenie i wiedzę uczestników biznesu w celu dokładnego zrozumienia jego strategii oraz celów. J.Korczak 3 MIS-BA, J. Korczak 4 Poziomy zarządzania a cechy podejmowanych decyzji oraz informacji Poziomy zarządzania a cechy podejmowanych decyzji oraz informacji (2) Poziom zarządzania Cechy podejmowanych decyzji Strategiczny długi horyzont czasowy (od kilku miesięcy do kilku lat), szeroki zakres przedmiotów i zadań, problemy trudne do sformalizowania, duży stopień niepewności i ryzyka, subiektywność ocen i kreatywność, Cechy informacji zagregowana, ogólna, z licznymi analizami, w dużym stopniu oparta na zewnętrznych źródłach, wtórnych i pierwotnych, szeroki zakres przedmiotowy, zazwyczaj o charakterze jakościowym, niekompletna i temporalna, Przykładowe informacje kierunki rozwoju przedsięb., potrzeby inwestycyjne, tempo wzrostu przedsięb., poziom sprzedaży, struktura finansowa, wskaźniki finansowe i produkcyjne, udział w rynku, Poziom zarządzania Taktyczny Cechy podejmowanych decyzji średni horyzont czasowy (od kilku dni do kilku miesięcy), zawężony zakres przedmiotowy i zadaniowy decyzji, ogólnie określone problemy decyzyjne, ograniczony stopień ryzyka, niewielki zakres rozstrzygnięć interpretacyjnych i kreatywnych, Cechy informacji ogólnoszczegółowa z licznymi analizami, jakościowo - ilościowa, kompletna i zaktualizowana, Przykładowe informacje koszty i przychody, zadłużenie, zdolność płatnicza i kredytowa, zaopatrzenie, inwestycje, wskaźniki ekonomicznofinansowe stan aktywów trwałych, zapasów, zatrudnienia J.Korczak 5 J.Korczak 6 MBA-BA 1

2 Poziomy zarządzania a cechy podejmowanych decyzji oraz informacji (3) Systemy w organizacji Poziom zarządzania Operacyjny Cechy podejmowanych decyzji krótki horyzont czasowy (od kilku minut do kilku dni), powtarzalna, mały zakres przedmiotowy i zadaniowy decyzji, szczegółowo określone cele i reguły podejmowania decyzji. Cechy informacji bardzo dokładna, szczegółowa, mało analiz, wąski zakres przedmiotowy, najczęściej o charakterze ilościowym, bezpośredniość dostępu. Przykładowe informacje stopień realizacji zadań, odchylenia od planów, organizacja produkcji i sprzedaży, stan i struktura zasobów, zaopatrzenie w środki produkcji, system wynagrodzeń J.Korczak 7 MIS-BA, J. Korczak 8 From OLTP to DSS Types of Decision-Support Systems (DSS) Model-driven DSS: Primarily stand-alone systems Use a strong theory or model to perform what-if analyses Data-driven DSS: Integrated with large pools of data in major enterprise systems and Web sites Support decision making by enabling user to extract useful information Data mining: can obtain types of information such as associations, sequences, classifications, clusters, and forecasts MIS-BA, J. Korczak 9 MIS-BA, J. Korczak 10 A few definitions of BI systems BI systems are interactive computer-based structures and subsystems intended to help decision makers use communication technologies, data, documents, knowledge, and analytical models to identify and solve problems [Dodd, 2007]. BI systems combine data gathering, data storage, and knowledge management with analytical tools to present complex corporate and competitive information to planners and decision-makers. The objective is to improve the timeliness and quality of the input to the decision process [Gray, 2003]. BI can be described as a process of transforming data into information which in turn is changed into economic and financial knowledge that can be used to improve business decision-making and to increase a given company's competitiveness. Wymagania wobec SIK - dostarczały aktualnych i użytecznych informacji, - umożliwiały zrozumienie informacji oraz łatwą ich interpretację, - zapewniały rozwiązania technologiczne pozwalające natychmiastowe pozyskiwanie danych znajdujących się w różnorodnych bazach transakcyjnych, - umożliwiały wyszukiwanie informacji z różnorodnych źródeł, - przedstawiały rezultaty przeprowadzanych analiz danych w różnych układach sprawozdawczych. 11 J.Korczak 12 MBA-BA 2

3 Menu z raportami Systemy BI - Comarch Liczba towarów: sprzedaż / plan 14 MIS-BA, J. Korczak 13 Systemy BI SAS Portal Systemy BI - Analyzer Systemy BI TETA BI 18 MIS-BA, J. Korczak 17 MBA-BA 3

4 Comments on the BI systems and usage Reduced functionalities of existing BI and EIS of data exploration Insufficient financial knowledge of SME managers Financial and economic expertise is too costly for SME managers Lack of interpretation and explanation of economic ratios Interactive and intelligent data analysis is needed 20 MIS-BA, J. Korczak 19 Komponenty hurtowni danych Multidimensional Data Model MIS-BA, J. Korczak 21 MIS-BA, J. Korczak 22 Data Warehousing and Data Mining InKoM schemat funkcjonalny Data warehouse: Supports reporting and query tools Stores current and historical data Consolidates data for management analysis and decision making Benefits of Data Warehouses: Improved and easy accessibility to information Ability to model and remodel the data 24 MIS-BA, J. Korczak 23 MBA-BA 4

5 Ontologia W filozofii zajmuje się ona badaniem zagadnień rzeczywistości, teorii bytu, czasu, celu istnienia i życia. W informatyce oznacza określony sposób formalizacji wiedzy. Ontologia jest formalną specyfikacją warstwy pojęciowej [T. Gruber 1993] 25 Utworzone ontologie i mapy pojęć Systemu wczesnego ostrzegania Kompleksowego pomiaru ryzyka rynkowego przedsiębiorstwa (ryzyko walutowe, ryzyko stopy procentowej, ryzyko zmienności cen) Szacowania Cash Flow at Risk jako syntetycznego wskaźnika ukierunkowanego na potrzeby efektywnego zarządzania przedsiębiorstwem Oceny zdolności kredytowej (analiza wskaźników finansowych) Analizy rynków finansowych Wiedzy ekonomiczno-finansowej (agregacja najważniejszych wskaźników z pozostałych ontologii) 26 Ontologie finansowe Cash Flow at Risk Credit Scoring Comprehensive Risk Measurement General Financial Knowledge Early Warning Models Financial Market Examples Topic map including the quantitative financial indicators ROA=NP/TA= 12,908/184,400= 7% Explanation/Interpretation MBA-BA 5

6 10 Wyszukiwanie w głębokim internecie InKoM wyszukiwanie w głębokim internecie Głęboki Internet jest to ogromna część zasobów Internetu, która nie została zindeksowana przez roboty, czyli programy tradycyjnych wyszukiwarek. CLIPS : C Language Integrated Production System SE: Mechanizm wnioskowania wstecz (backward chaining) Wersja pierwotna: system ART [NASA 85] Interface Memory Excecution Pattern matching Rules Agenda (LIFO) Selection Przyklad Jeżeli B i C to A Jeżeli D i E to C Jeżeli F i G to A Jeżeli I i J to G Jeżeli J to E Załóżmy, ze o wartości B, D, F i I można zapytać użytkownika. Jedyny fakt wiadomy w momencie startu systemu : J jest prawdziwe. Pytanie postawione przez użytkownika : B,C Czy A jest prawdziwe? A D,E F,G Jakie są pytania pertynentne które należy postawić użytkownikowi? I,J J.Korczak 33 J.Korczak 34 What is Data Mining? Many definitions Non-trivial extraction of implicit, previously unknown and potentially useful information from data Exploration & analysis, by automatic or semi-automatic means, of large quantities of data in order to discover meaningful patterns Data Mining Tasks... Data Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat 1 Yes Single 125K No 2 No Married 100K No 3 No Single 70K No 4 Yes Married 120K No 5 No Divorced 95K Yes 6 No Married 60K No 7 Yes Divorced 220K No 8 No Single 85K Yes 9 No Married 75K No 10 No Single 90K Yes 11 No Married 60K No Milk 12 Yes Divorced 220K No 13 No Single 85K Yes 14 No Married 75K No Data Mining, J. Korczak No Single 90K Yes Data Mining, J. Korczak 36 MBA-BA 6

7 Indukcyjne drzewa decyzyjne Mapy ekonomiczne Dane: Bank Światowy 1992, 39 wskaźników jakości życia. SOM i mapa świata; analiza giełdy i analiza stopów. Web Site Visitor Tracking Poszukiwanie wzorców w sieciach [C.Faloutsos et.al., KDD2009] Social networks MIS-BA, J. Korczak 39 J.Korczak, UE Wroclaw 40 Degree Centrality How work actually gets done? MBA-BA 7

8 J.Korczak The ruling coalition of Unity, Zatler Reform Party, and the National Alliance all majority ethnic Latvian National Alliance Unity Harmony Center Zatler s Reform Party Greens/farmers Autoryzacja dostępu podejście biometryczne Proces weryfikacji osoby na podstawie jej cech fizycznych (np. tęczówka oka, linie papilarne, kształt dłoni, kształt ucha, zapach, DNA, itp.. Klient czy oszust? 45 Architecture of a-trader Provides real time data, makes market transactions Store signals Market Communication Agent Database System Decision Support Historical Data Agent Provides Historical Data PUSH Communication Notify Agent Supervisor Cloud of Computing Agents Inteligent Agents Basic Agents Visualization Agent MIS-BA, J. Korczak MBA-BA 47 User Agents 8

9 The points where trade shouldbe executed. Test The most likely points where the trade should be executed. 50/19 Profil wiedzy menedżera Rodzaje wyników Mapa cieplna Dokładny zapis tego co robił respondent w trakcie badania. Gdzie patrzył, ile czasu i w jakiej kolejności, które treści umknęły jego uwadze. Film może być uzupełniony podglądem z kamery nagrywającej reakcje respondenta. Pozwalają na analizę ścieżki eksploracji materiału przez użytkownika. Sumaryczne wyniki skupienia uwagi dla danej grupy respondentów. Pozwala określić, które elementy przykuwały uwagę w największym stopniu oraz te, które użytkownicy pomijali. Rodzaje wyników Odwrócona mapa cieplna Sumaryczne wyniki skupienia uwagi dla danej grupy respondentów. Pozwala określić, które elementy serwisu/ reklamy przykuwały uwagę w największym stopniu oraz te, które użytkownicy pomijali. MONITORING WZROST EKONOMICZNY Po prawej mapa monitorująca wybrany temat prasowy (artykuły na temat wzrostu ekonomicznego). Mapy nastrojów pozwalają szybko określić sytuację nie tylko wybranego kraju, ale także jego sąsiadów i partnerów gospodarczych. Istnieje możliwość wykorzystania skomplikowanych reguł ostrzegania, wynikających z różnych potrzeb biznesowych. MBA-BA 9

10 NASTROJE I RYNKI Tworzenie danych Błędy poznawcze All through time, people have basically acted and reacted the same way in the market as a result of: greed, fear, ignorance, and hope. That is why the numerical formations and patterns recur on a constant basis. ~ Jesse Livermore, How To Trade In Stocks, 1940 Umysł ludzki podatny jest na szereg błędów poznawczych. Wpływają one na decyzje podejmowane przez inwestorów giełdowych w warunkach niepewności. Błędy te są trudne do wyeliminowania. Nastroje inwestorów Badanie nastrojów giełdowych wiąże się historycznie z takimi zjawiskami jak bańki spekulacyjne i ataki paniki. Obecnie można zdefiniować coraz więcej pokrewnych zjawisk. Psychologia behawioralna Na świecie prowadzonych jest bardzo wiele badań dotyczących tego, jak ludzie podejmują decyzje w warunkach stresu, niepewności, optymizmu, zaufania, czy też strachu. 55 Oprócz fachowej prasy monitorowane są również media społecznościowe (np. Twitter), fora, blogi itp. Monitorowane artykuły prasowe pochodzą z ponad 7000 różnych źródeł (portale, gazety, agencje prasowe). Dużą część artykułów jest przeanalizowana i dostępna dla analityków w ciągu kilku milisekund od ukazania się w sieci Microsoft (MSFT) Fear (news) Fear (social media) Earnings Expectation (news) Earnings Expectation (social media) Innovation (news) Innovation (social media) Evolution of IT - Cloud Computing An emerging computing paradigm where data and services reside in massively scalable data centers and can be ubiquitously accessed from any connected device over the Internet. Laptops Servers Desktops Cloud computing fills a perpetual need of IT: a way to increase capacity or add capabilities on the fly without investing in new infrastructure, training new personnel, or licensing new software. Cloud computing encompasses any subscription-based or pay-per-use service that, in real time over the Internet, extends IT's existing capabilities. Phones Tablets 57/48 58/48 Podsumowanie Data mining: Dynamicznie rozwijająca sie dziedzina badawcza Ostatnie wyniki badań w dziedzinie BD: reguły asocjacji (FIS), grupownie i agregacja danych, sekwencje, wyjątki, etc. Wielość i rozmaitość publikacji Nowe obszary badań Web mining Sieci społecznościowe Systemy inteligentne Big Data J.Korczak, ULP 59 MBA-BA 10

2014-01-10 ZARZĄDZANIE WIEDZĄ I TECHNOLOGIE WSPOMAGAJĄCE. Plan i cele wykładu. Wprowadzenie. Systemy Informacyjne Zarządzania

2014-01-10 ZARZĄDZANIE WIEDZĄ I TECHNOLOGIE WSPOMAGAJĄCE. Plan i cele wykładu. Wprowadzenie. Systemy Informacyjne Zarządzania Systemy Informacyjne Zarządzania Wprowadzenie ZARZĄDZANIE WIEDZĄ I TECHNOLOGIE WSPOMAGAJĄCE Jerzy Korczak Uniwersytet Ekonomiczny, Wrocław Katedra Technologii Informacyjnych jerzy.korczak at ue.wroc.pl

Bardziej szczegółowo

Organizacja zajęć SYSTEMY INFORMACYJNE W FINANSACH. 1. Wprowadzenie. Tematyka zajęć i kalendarz spotkań. Plan

Organizacja zajęć SYSTEMY INFORMACYJNE W FINANSACH. 1. Wprowadzenie. Tematyka zajęć i kalendarz spotkań. Plan Organizacja zajęć SYSTEMY INFORMACYJNE W FINANSACH 1. Wprowadzenie Jerzy KORCZAK email : jerzy.korczak@ue.wroc.pl http://kti.ue,wroc.pl http://citi.ue.wroc.pl http://www.korczak-leliwa.pl Prowadzący: prof.

Bardziej szczegółowo

Presented by. Dr. Morten Middelfart, CTO

Presented by. Dr. Morten Middelfart, CTO Meeting Big Data challenges in Leadership with Human-Computer Synergy. Presented by Dr. Morten Middelfart, CTO Big Data Data that exists in such large amounts or in such unstructured form that it is difficult

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do technologii informacyjnej.

Wprowadzenie do technologii informacyjnej. Wprowadzenie do technologii informacyjnej. Data mining i jego biznesowe zastosowania dr Tomasz Jach Definicje Eksploracja danych polega na torturowaniu danych tak długo, aż zaczną zeznawać. Eksploracja

Bardziej szczegółowo

Automatyzacja Procesów Biznesowych. Systemy Informacyjne Przedsiębiorstw

Automatyzacja 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 szczegółowo

Cel szkolenia. Konspekt

Cel szkolenia. Konspekt Cel szkolenia About this CourseThis 5-day course provides administrators with the knowledge and skills needed to deploy and ma Windows 10 desktops, devices, and applications in an enterprise environment.

Bardziej szczegółowo

Chmura zrzeszenia BPS jako centrum świadczenia usług biznesowych. Artur Powałka Microsoft Services

Chmura zrzeszenia BPS jako centrum świadczenia usług biznesowych. Artur Powałka Microsoft Services Chmura zrzeszenia BPS jako centrum świadczenia usług biznesowych. Artur Powałka Services Tradycyjne podejście do wirtualizacji Business system administrators request infrastructure through email or an

Bardziej szczegółowo

ERASMUS + : Trail of extinct and active volcanoes, earthquakes through Europe. SURVEY TO STUDENTS.

ERASMUS + : Trail of extinct and active volcanoes, earthquakes through Europe. SURVEY TO STUDENTS. ERASMUS + : Trail of extinct and active volcanoes, earthquakes through Europe. SURVEY TO STUDENTS. Strona 1 1. Please give one answer. I am: Students involved in project 69% 18 Student not involved in

Bardziej szczegółowo

Kraków, 14 marca 2013 r.

Kraków, 14 marca 2013 r. Scenariusze i trendy rozwojowe wybranych technologii społeczeństwa informacyjnego do roku 2025 Antoni Ligęza Perspektywy rozwoju systemów eksperckich do roku 2025 Kraków, 14 marca 2013 r. Dane informacja

Bardziej szczegółowo

Systematyka ryzyka w działalności gospodarczej

Systematyka ryzyka w działalności gospodarczej Systematyka ryzyka w działalności gospodarczej Najbardziej ogólna klasyfikacja kategorii ryzyka EFEKT Całkowite ryzyko dzieli się ze względu na kształtujące je czynniki na: Ryzyko systematyczne Ryzyko

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

Wpływ dyrektywy PSD II na korzystanie z instrumentów płatniczych. Warszawa, 15 stycznia 2015 r. Zbigniew Długosz

Wpływ dyrektywy PSD II na korzystanie z instrumentów płatniczych. Warszawa, 15 stycznia 2015 r. Zbigniew Długosz Wpływ dyrektywy PSD II na korzystanie z instrumentów płatniczych Warszawa, 15 stycznia 2015 r. Zbigniew Długosz 1 do czego można wykorzystywać bankowość elektroniczną? nowe usługi płatnicze a korzystanie

Bardziej szczegółowo

Semantyczny Monitoring Cyberprzestrzeni

Semantyczny Monitoring Cyberprzestrzeni Semantyczny Monitoring Cyberprzestrzeni Partnerzy projektu: Katedra Informatyki Ekonomicznej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Partnerzy projektu: Zarys problemu Źródło internetowe jako zasób użytecznych

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

Risk Management System As Strategic Support for Integration of Energy Groups

Risk Management System As Strategic Support for Integration of Energy Groups Risk Management System As Strategic Support for Integration of Energy Groups Energy Risk Central & Eastern Europe Roman Szyszko Warsaw, November 9, 2011 Risk Management System As Strategic Support 1. The

Bardziej szczegółowo

PERFORMANCE POINT SERVICE NIE TYLKO DLA ORŁÓW

PERFORMANCE POINT SERVICE NIE TYLKO DLA ORŁÓW PERFORMANCE POINT SERVICE NIE TYLKO DLA ORŁÓW Czyli sesja o tym jak rozpocząc wykorzystywanie potężnego narzędzia będącego elementem SharePoint 2010 w rozwiązaniach BI i nie zatruć życia IT BARTŁOMIEJ

Bardziej szczegółowo

Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl. magda.szewczyk@slo-wroc.pl. Twoje konto Wyloguj. BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to students

Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl. magda.szewczyk@slo-wroc.pl. Twoje konto Wyloguj. BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to students Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl Back Twoje konto Wyloguj magda.szewczyk@slo-wroc.pl BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to students Tworzenie ankiety Udostępnianie Analiza (55) Wyniki

Bardziej szczegółowo

Proposal of thesis topic for mgr in. (MSE) programme in Telecommunications and Computer Science

Proposal of thesis topic for mgr in. (MSE) programme in Telecommunications and Computer Science Proposal of thesis topic for mgr in (MSE) programme 1 Topic: Monte Carlo Method used for a prognosis of a selected technological process 2 Supervisor: Dr in Małgorzata Langer 3 Auxiliary supervisor: 4

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie sieciami telekomunikacyjnymi

Zarządzanie sieciami telekomunikacyjnymi SNMP Protocol The Simple Network Management Protocol (SNMP) is an application layer protocol that facilitates the exchange of management information between network devices. It is part of the Transmission

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

POLITYKA PRYWATNOŚCI / PRIVACY POLICY

POLITYKA PRYWATNOŚCI / PRIVACY POLICY POLITYKA PRYWATNOŚCI / PRIVACY POLICY TeleTrade DJ International Consulting Ltd Sierpień 2013 2011-2014 TeleTrade-DJ International Consulting Ltd. 1 Polityka Prywatności Privacy Policy Niniejsza Polityka

Bardziej szczegółowo

Projekty BPM z perspektywy analityka biznesowego. Wrocław, 20 stycznia 2011

Projekty BPM z perspektywy analityka biznesowego. Wrocław, 20 stycznia 2011 Projekty BPM z perspektywy analityka biznesowego Wrocław, 20 stycznia 2011 Agenda Definicja pojęć: Analiza biznesowa oraz analityk biznesowy Co kryje się za hasłem BPM? Organizacja zarządzana procesowo

Bardziej szczegółowo

Usługi IBM czyli nie taki diabeł straszny

Usługi IBM czyli nie taki diabeł straszny Usługi IBM czyli nie taki diabeł straszny Michał Wawrzyński 693 93 5338 michal.wawrzynski@pl.ibm.com Usługi IBM dla Partnerów Handlowych Maintenance & Technical Support Asset-based Services Labor-based

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Business Intelligence

Wstęp do Business Intelligence Wstęp do Business Intelligence Co to jest Buisness Intelligence Business Intelligence (analityka biznesowa) - proces przekształcania danych w informacje, a informacji w wiedzę, która może być wykorzystana

Bardziej szczegółowo

MONITOROWANIE DOSTĘPNOŚCI USŁUG IT

MONITOROWANIE DOSTĘPNOŚCI USŁUG IT MONITOROWANIE DOSTĘPNOŚCI USŁUG IT POZIOMY MONITOROWANIA Services Transaction Application OS Network IBM TIVOLI MONITORING Proaktywnie monitoruje zasoby systemowe, wykrywając potencjalne problemy i automatycznie

Bardziej szczegółowo

INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE

INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE Informator techniczny nr 119 12-02-2010 INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE Zalecana instalacja i konfiguracja Microsoft SQL Server 2008 Express Edition dla oprogramowania Wonderware UWAGA! Przed instalowaniem

Bardziej szczegółowo

HP Service Anywhere Uproszczenie zarządzania usługami IT

HP Service Anywhere Uproszczenie zarządzania usługami IT HP Service Anywhere Uproszczenie zarządzania usługami IT Robert Nowak Architekt rozwiązań HP Software Dlaczego Software as a Service? Najważniejsze powody za SaaS UZUPEŁNIENIE IT 2 Brak zasobów IT Ograniczone

Bardziej szczegółowo

Najlepsze praktyki w podejściu do rozbudowy infrastruktury Michał Stryga

Najlepsze praktyki w podejściu do rozbudowy infrastruktury Michał Stryga Najlepsze praktyki w podejściu do rozbudowy infrastruktury Michał Stryga Dlaczego STG Lab Services? Dlaczego STG Lab Services? Technologia w służbie biznesu Jakie zewnętrzne czynniki będą wpływały na twoją

Bardziej szczegółowo

Warstwa ozonowa bezpieczeństwo ponad chmurami

Warstwa ozonowa bezpieczeństwo ponad chmurami Warstwa ozonowa bezpieczeństwo ponad chmurami Janusz Mierzejewski Presales consultant 27.09.2012 1 Agenda 2 : Szansa i wyzwanie Private Powinniśmy wykorzystać rozwiązania by reagować na potrzeby biznesu

Bardziej szczegółowo

Lista stanowisk Raport płacowy Sedlak & Sedlak dla branży IT - 2016

Lista stanowisk Raport płacowy Sedlak & Sedlak dla branży IT - 2016 Lista stanowisk Raport płacowy Sedlak & Sedlak dla branży IT - 2016 LISTA STANOWISK UWZGLĘDNIONYCH W RAPORCIE NACZELNE KIEROWNICTWO 1. Dyrektor zarządzający (Chief Executive Officer) PION PROJEKTOWO-PROGRAMISTYCZNY

Bardziej szczegółowo

Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl. magda.szewczyk@slo-wroc.pl. Twoje konto Wyloguj. BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to teachers

Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl. magda.szewczyk@slo-wroc.pl. Twoje konto Wyloguj. BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to teachers 1 z 7 2015-05-14 18:32 Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl Back Twoje konto Wyloguj magda.szewczyk@slo-wroc.pl BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to teachers Tworzenie ankiety Udostępnianie

Bardziej szczegółowo

INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE

INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE Informator techniczny nr 121 19-03-2010 INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE Zalecana instalacja i konfiguracja Microsoft SQL Server 2008 Standard Edition dla oprogramowania Wonderware UWAGA! Przed instalowaniem

Bardziej szczegółowo

Analiza inwestycji i zarządzanie portfelem SPIS TREŚCI

Analiza inwestycji i zarządzanie portfelem SPIS TREŚCI Analiza inwestycji i zarządzanie portfelem Frank K. Reilly, Keith C. Brown SPIS TREŚCI TOM I Przedmowa do wydania polskiego Przedmowa do wydania amerykańskiego O autorach Ramy książki CZĘŚĆ I. INWESTYCJE

Bardziej szczegółowo

Adam Kozierkiewicz JASPERS

Adam Kozierkiewicz JASPERS Adam Kozierkiewicz JASPERS Europa 2020 Flagship initiatives Priorities Targets Digital agenda for Europe Innovation Union Youth on the move Resource efficient Europe An industrial policy for the globalisation

Bardziej szczegółowo

Trochę się zmieniło, Model biznesowy Architektura Społeczna w EA Inteligentne aplikacje System EVERPROGRESS Główne funkcje systemu Osobisty asystent

Trochę się zmieniło, Model biznesowy Architektura Społeczna w EA Inteligentne aplikacje System EVERPROGRESS Główne funkcje systemu Osobisty asystent Trochę się zmieniło, Model biznesowy Architektura Społeczna w EA Inteligentne aplikacje System EVERPROGRESS Główne funkcje systemu Osobisty asystent więcej niż prosta aplikacja Cechy niefunkcjonalne systemu

Bardziej szczegółowo

System optymalizacji produkcji energii

System optymalizacji produkcji energii System optymalizacji produkcji energii Produkcja energii jest skomplikowanym procesem na który wpływa wiele czynników, optymalizacja jest niezbędna, bieżąca informacja o kosztach i możliwościach wykorzystania

Bardziej szczegółowo

ONTOLOGICZNA REPREZENTACJA WIEDZY FINANSOWEJ W SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI

ONTOLOGICZNA REPREZENTACJA WIEDZY FINANSOWEJ W SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI Helena Dudycz Jerzy Korczak Mirosław Dyczkowski Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu ONTOLOGICZNA REPREZENTACJA WIEDZY FINANSOWEJ W SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI Wprowadzenie Kadra kierownicza przedsiębiorstw

Bardziej szczegółowo

Janina A. Jakubczyc, Katarzyna Marciniak, Mieczysław L. Owoc. Katedra Systemów Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Janina A. Jakubczyc, Katarzyna Marciniak, Mieczysław L. Owoc. Katedra Systemów Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu Janina A. Jakubczyc, Katarzyna Marciniak, Mieczysław L. Owoc Katedra Systemów Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu Podmioty na UE Wrocław działające w obszarze sztucznej inteligencji

Bardziej szczegółowo

III Edycja ITPro 16 maja 2011

III Edycja ITPro 16 maja 2011 III Edycja ITPro 16 maja 2011 SharePoint 2010 SharePoint jako platforma ERP Paweł Szczecki pawel.szczecki@predica.pl Prelegent Paweł Szczecki Współwłaściciel firmy Predica sp. z o.o. Odpowiedzialny za

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

Lista analizowanych stanowisk

Lista analizowanych stanowisk Lista stanowisk Lista analizowanych stanowisk NACZELNE KIEROWNICTWO 1. Dyrektor zarządzający (Chief Executive Officer) PION PROJEKTOWO-PROGRAMISTYCZNY 2. Dyrektor ds. produkcji oprogramowania (DI) (Software

Bardziej szczegółowo

WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH

WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH Studia I stopnia stacjonarne i niestacjonarne Kierunek Międzynarodowe Stosunki Gospodarcze Specjalność PROGRAM OF BACHELOR STUDIES Graduate profile Graduate has a general theoretical knowledge in the field

Bardziej szczegółowo

Współczesne Trendy w Informatyce a Komputeryzacja Działalności Leczniczej Current IT trends and health care computerization

Współczesne Trendy w Informatyce a Komputeryzacja Działalności Leczniczej Current IT trends and health care computerization Współczesne Trendy w Informatyce a Komputeryzacja Działalności Leczniczej Current IT trends and health care computerization Autor: Stefan Cieśla Rok 2011 przełomowy rok w usługach zdrowotnych. 1. Wprowadzono

Bardziej szczegółowo

Biznes plan innowacyjnego przedsięwzięcia

Biznes plan innowacyjnego przedsięwzięcia Biznes plan innowacyjnego przedsięwzięcia 1 Co to jest biznesplan? Biznes plan można zdefiniować jako długofalowy i kompleksowy plan działalności organizacji gospodarczej lub realizacji przedsięwzięcia

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE WYBRANYCH MODELI ANALIZY FINANSOWEJ DLA OCENY MOŻLIWOŚCI AKTYWIZOWANIA SIĘ ORGANIZACJI POZARZĄDOWYCH W SEKTORZE TRANSPORTU

WYKORZYSTANIE WYBRANYCH MODELI ANALIZY FINANSOWEJ DLA OCENY MOŻLIWOŚCI AKTYWIZOWANIA SIĘ ORGANIZACJI POZARZĄDOWYCH W SEKTORZE TRANSPORTU Mirosław rajewski Uniwersytet Gdański WYORZYSTANIE WYBRANYCH MODELI ANALIZY FINANSOWEJ DLA OCENY MOŻLIWOŚCI ATYWIZOWANIA SIĘ ORGANIZACJI POZARZĄDOWYCH W SETORZE TRANSPORTU Wprowadzenie Problemy związane

Bardziej szczegółowo

Geneza, kierunki i obszary działania Akademickiego Klastra Inżynierii Wiedzy

Geneza, kierunki i obszary działania Akademickiego Klastra Inżynierii Wiedzy Geneza, kierunki i obszary działania Akademickiego Klastra Inżynierii Wiedzy dr inż. Jan Andreasik Rektor WSZiA Zamość, 15-05-2013 Współczesne rozumienie Business Intelligence Szeroka kategoria aplikacji

Bardziej szczegółowo

Projekt C-E.N.T.E.R.

Projekt C-E.N.T.E.R. Projekt C-E.N.T.E.R. Projekt: Competence, cooperation and communication in the dissemination and exploitation of EU Projects Program: LLP Key Activity 4 Partnerstwo: 14 partnerów z 13 krajów (AT, BE, DE,

Bardziej szczegółowo

Jak skutecznie zarządzać informacją?

Jak skutecznie zarządzać informacją? Jak skutecznie zarządzać informacją? Platforma Office 2010 jako narzędzie do efektywnego zarządzania procesami w organizacji. Zbigniew Szcześniewski Microsoft AGENDA Co ma Office do zarządzania informacją?

Bardziej szczegółowo

Metodyki projektowania i modelowania systemów Cyganek & Kasperek & Rajda 2013 Katedra Elektroniki AGH

Metodyki projektowania i modelowania systemów Cyganek & Kasperek & Rajda 2013 Katedra Elektroniki AGH Kierunek Elektronika i Telekomunikacja, Studia II stopnia Specjalność: Systemy wbudowane Metodyki projektowania i modelowania systemów Cyganek & Kasperek & Rajda 2013 Katedra Elektroniki AGH Zagadnienia

Bardziej szczegółowo

No matter how much you have, it matters how much you need

No matter how much you have, it matters how much you need CSR STRATEGY KANCELARIA FINANSOWA TRITUM GROUP SP. Z O.O. No matter how much you have, it matters how much you need Kancelaria Finansowa Tritum Group Sp. z o.o. was established in 2007 we build trust among

Bardziej szczegółowo

INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE

INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE Informator techniczny nr 139 27-10-2014 INFORMATOR TECHNICZNY WONDERWARE Zalecana instalacja Microsoft SQL Server 2012 Standard Edition dla oprogramowania Wonderware UWAGA! Microsoft SQL Server 2012 należy

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

Wprowadzenie do zarządzania procesami biznesowymi. Listopad 2012

Wprowadzenie do zarządzania procesami biznesowymi. Listopad 2012 Wprowadzenie do zarządzania procesami biznesowymi Listopad 2012 Strategia firmy a optymalizacja procesów Cel strategiczny firma produkcyjna: po wejściu Polski do UE każde zamówienie z Berlina i okolic

Bardziej szczegółowo

ISTOTNYCH. o COBIT 5

ISTOTNYCH. o COBIT 5 ISTOTNYCH 5FAKTÓW o COBIT 5 Informacja jest kluczowym zasobem wszystkich organizacji. Od momentu powstania informacji do jej zniszczenia, technologie informatyczne odgrywają znaczącą rolę w jej przetwarzaniu

Bardziej szczegółowo

Czy ktoś tego używa? HP HAVEn w zaawansowanych zastosowaniach analitycznych

Czy ktoś tego używa? HP HAVEn w zaawansowanych zastosowaniach analitycznych Czy ktoś tego używa? HP HAVEn w zaawansowanych zastosowaniach analitycznych Jarosław Romaniuk, Łukasz Ciszak 14 kwiecień 2015 Firmy odnoszące sukcesy to nie te, które mają najwięcej danych, ale takie,

Bardziej szczegółowo

17-18 listopada, Warszawa

17-18 listopada, Warszawa 17-18 listopada, Warszawa Michał Kurek, OWASP Polska IoT na celowniku cyberprzestępców Czy jest ratunek? Agenda Czym jest IoT? Przyszłość IoT Czy IoT jest bezpieczne? Dlaczego NIE? Gdzie szukać pomocy?

Bardziej szczegółowo

Samodzielny Business Intelligence in memory duże i małe. Paweł Gajda Business Solution Architect

Samodzielny Business Intelligence in memory duże i małe. Paweł Gajda Business Solution Architect Samodzielny Business Intelligence in memory duże i małe Paweł Gajda Business Solution Architect Agenda 1. Zapytania biznesowe 2. SAP Visual Intelligence 3. Szybkość 4. Zaangażowanie 5. Samoobsługa 6. Kreatywność

Bardziej szczegółowo

w ekonomii, finansach i towaroznawstwie

w ekonomii, finansach i towaroznawstwie w ekonomii, finansach i towaroznawstwie spotykane określenia: zgłębianie danych, eksploracyjna analiza danych, przekopywanie danych, męczenie danych proces wykrywania zależności w zbiorach danych poprzez

Bardziej szczegółowo

ANALIZA SYSTEMOWA TYPOWE ZADANIA ANALIZY SYSTEMOWEJ:

ANALIZA SYSTEMOWA TYPOWE ZADANIA ANALIZY SYSTEMOWEJ: ANALIZA SYSTEMOWA ANALIZA SYSTEMOWA: zbiór metod i technik analitycznych, ocenowych i decyzyjnych, służących racjonalnemu rozwiązywaniu systemowych sytuacji decyzyjnych, badanie wspomagające działania

Bardziej szczegółowo

Dopasowanie IT/biznes

Dopasowanie 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 szczegółowo

Społeczna odpowiedzialność biznesu podejście strategiczne i operacyjne. Maciej Bieńkiewicz

Społeczna odpowiedzialność biznesu podejście strategiczne i operacyjne. Maciej Bieńkiewicz 2012 Społeczna odpowiedzialność biznesu podejście strategiczne i operacyjne Maciej Bieńkiewicz Społeczna Odpowiedzialność Biznesu - istota koncepcji - Nowa definicja CSR: CSR - Odpowiedzialność przedsiębiorstw

Bardziej szczegółowo

PROGRAM STAŻU. Nazwa podmiotu oferującego staż / Company name IBM Global Services Delivery Centre Sp z o.o.

PROGRAM STAŻU. Nazwa podmiotu oferującego staż / Company name IBM Global Services Delivery Centre Sp z o.o. PROGRAM STAŻU Nazwa podmiotu oferującego staż / Company name IBM Global Services Delivery Centre Sp z o.o. Miejsce odbywania stażu / Legal address Muchoborska 8, 54-424 Wroclaw Stanowisko, obszar działania/

Bardziej szczegółowo

USPRAWNIANIE, DORADZTWO, KONSULTING

USPRAWNIANIE, DORADZTWO, KONSULTING USPRAWNIANIE, DORADZTWO, KONSULTING LEAN MANAGEMENT All we are doing is looking at a time line from the moment the customer gives us an order to the point when we collect the cash. And we are reducing

Bardziej szczegółowo

1. Wybór systemu ERP. 2. Wzajemne relacje systemów ERP i BPMS.

1. Wybór systemu ERP. 2. Wzajemne relacje systemów ERP i BPMS. Agenda 1. Wybór systemu ERP. 2. Wzajemne relacje systemów ERP i BPMS. 1 dr inż. Marek Szelągowski AFiB Vistula marek.szelagowski@dbpm.pl Naszą misją jest: Wspieranie naszych klientów w wypracowywaniu usprawnień

Bardziej szczegółowo

2014-03-17. Misja. Strategia. Cele UNIT4 TETA BI CENTER. Plan prezentacji. Grupa UNIT4 TETA. Grupa kapitałowa UNIT4 UNIT4 TETA BI CENTER

2014-03-17. Misja. Strategia. Cele UNIT4 TETA BI CENTER. Plan prezentacji. Grupa UNIT4 TETA. Grupa kapitałowa UNIT4 UNIT4 TETA BI CENTER Plan prezentacji Prowadzący: Mateusz Jaworski m.jaworski@tetabic.pl 1. Grupa kapitałowa UNIT4. 2. Grupa UNIT4 TETA. 3. UNIT4 TETA BI CENTER. 4. TETA Business Intelligence. 5. Analiza wielowymiarowa. 6..

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

Łukasz Reszka Wiceprezes Zarządu

Łukasz Reszka Wiceprezes Zarządu Łukasz Reszka Wiceprezes Zarządu Time for changes! Vocational activisation young unemployed people aged 15 to 24 Projekt location Ząbkowice Śląskie project produced in cooperation with Poviat Labour Office

Bardziej szczegółowo

Digital Analytics vs Business Analytics Jak łączyć by osiągnąć maksimum korzyści? Maciej Gałecki

Digital Analytics vs Business Analytics Jak łączyć by osiągnąć maksimum korzyści? Maciej Gałecki Digital Analytics vs Business Analytics Jak łączyć by osiągnąć maksimum korzyści? Maciej Gałecki Jak Digital Analytics może wpływać na biznes? 2 Jak rozumiem Digital Analytics? Digital Analytics to na

Bardziej szczegółowo

Terminarz Szkoleń ACTION CE

Terminarz Szkoleń ACTION CE Terminarz Szkoleń ACTION CE Kod Nazwa szkolenia Czas trwania [h] Data rozpoczęcia W-wa Data rozpoczęcia Poznań Cena katalogow a netto* Cena netto w programie Rabatka** Systemy Operacyjne MS-20410 Installing

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Pietraszek Managed Service Provider Sales krzysztof.pietraszek@pl.ibm.com tel. 785 043 512

Krzysztof Pietraszek Managed Service Provider Sales krzysztof.pietraszek@pl.ibm.com tel. 785 043 512 Krzysztof Pietraszek Managed Service Provider Sales krzysztof.pietraszek@pl.ibm.com tel. 785 043 512 Stanisław Daniluk Managed Service Provider Sales stanislaw.daniluk@pl.ibm.com tel. 723 703 445 Kim jest

Bardziej szczegółowo

Zalew danych skąd się biorą dane? są generowane przez banki, ubezpieczalnie, sieci handlowe, dane eksperymentalne, Web, tekst, e_handel

Zalew danych skąd się biorą dane? są generowane przez banki, ubezpieczalnie, sieci handlowe, dane eksperymentalne, Web, tekst, e_handel według przewidywań internetowego magazynu ZDNET News z 8 lutego 2001 roku eksploracja danych (ang. data mining ) będzie jednym z najbardziej rewolucyjnych osiągnięć następnej dekady. Rzeczywiście MIT Technology

Bardziej szczegółowo

Marzena Kanclerz. Microsoft Channel Executive. Zachowanie ciągłości procesów biznesowych. z Windows Server 2012R2

Marzena Kanclerz. Microsoft Channel Executive. Zachowanie ciągłości procesów biznesowych. z Windows Server 2012R2 Marzena Kanclerz Microsoft Channel Executive Zachowanie ciągłości procesów biznesowych z Windows Server 2012R2 Rejestracja urządzenia w usłudze Company Portal dająca dostęp do aplikacji firmowych

Bardziej szczegółowo

METODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH

METODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH PREZENTACJA SEPCJALNOŚCI: METODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH WYDZIAŁ INFORMATYKI I KOMUNIKACJI KIERUNEK INFORMATYKA I EKONOMETRIA SEKRETARIAT KATEDRY BADAŃ OPERACYJNYCH Budynek D, pok. 621 e-mail

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

MATLAB Neural Network Toolbox przegląd

MATLAB Neural Network Toolbox przegląd MATLAB Neural Network Toolbox przegląd WYKŁAD Piotr Ciskowski Neural Network Toolbox: Neural Network Toolbox - zastosowania: przykłady zastosowań sieci neuronowych: The 1988 DARPA Neural Network Study

Bardziej szczegółowo

Osoby 50+ na rynku pracy 2013-1-PL1-GRU06-38713

Osoby 50+ na rynku pracy 2013-1-PL1-GRU06-38713 Osoby 50+ na rynku pracy 2013-1-PL1-GRU06-38713 Piąte spotkanie grupy partnerskiej w Katowicach (Polska) 19-20 maj 2015 Program Uczenie się przez całe życie Grundtvig Tytył projektu: Osoby 50+ na rynku

Bardziej szczegółowo

Financial support for start-uppres. Where to get money? - Equity. - Credit. - Local Labor Office - Six times the national average wage (22000 zł)

Financial support for start-uppres. Where to get money? - Equity. - Credit. - Local Labor Office - Six times the national average wage (22000 zł) Financial support for start-uppres Where to get money? - Equity - Credit - Local Labor Office - Six times the national average wage (22000 zł) - only for unymployed people - the company must operate minimum

Bardziej szczegółowo

Współczesna problematyka klasyfikacji Informatyki

Współczesna problematyka klasyfikacji Informatyki Współczesna problematyka klasyfikacji Informatyki Nazwa pojawiła się na przełomie lat 50-60-tych i przyjęła się na dobre w Europie Jedna z definicji (z Wikipedii): Informatyka dziedzina nauki i techniki

Bardziej szczegółowo

KURS DORADCY FINANSOWEGO

KURS DORADCY FINANSOWEGO KURS DORADCY FINANSOWEGO Przykładowy program szkolenia I. Wprowadzenie do planowania finansowego 1. Rola doradcy finansowego Definicja i cechy doradcy finansowego Oczekiwania klienta Obszary umiejętności

Bardziej szczegółowo

Marcin Adamczak Jakub Gruszka MSP. Business Intelligence

Marcin 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 szczegółowo

Zintegrowana platforma zarządzania miastem w kontekście bezpieczeństwa publicznego. (Centrum Bezpieczeństwa Miasta)

Zintegrowana platforma zarządzania miastem w kontekście bezpieczeństwa publicznego. (Centrum Bezpieczeństwa Miasta) Zintegrowana platforma zarządzania miastem w kontekście bezpieczeństwa publicznego (Centrum Bezpieczeństwa Miasta) Gdańsk 2014 Atena Partnerem 2013 Spis treści 1 stota rozwiązań klasy Smarter Cities 2

Bardziej szczegółowo

SOA: mit, slogan czy konieczność?

SOA: mit, slogan czy konieczność? Forum Sektora Finansowego 2007 SOA: mit, slogan czy konieczność? Krzysztof Komorowski IT Strategy & Architecture IBM 6/5/2007 Proces budowy produktu A.D. 1914 2 6/5/2007 Proces budowy produktu A.D. 2007

Bardziej szczegółowo

(duzo, przeczytac raz i zrozumiec powinno wystarczyc. To jest proste.)

(duzo, przeczytac raz i zrozumiec powinno wystarczyc. To jest proste.) 39. Typy indeksowania w hurtowniach danych. (duzo, przeczytac raz i zrozumiec powinno wystarczyc. To jest proste.) Po co inne niŝ B-Tree? Bo B-Tree w hurtowniach danych jest zbyt mało efektywny. Oprócz

Bardziej szczegółowo

Mirosław Kupczyk miron@man.poznan.pl. Pozna, PCSS, 17-18.01.2005. Szkolenie: "Architektura i uytkowanie klastra Linux IA-64"

Mirosław Kupczyk miron@man.poznan.pl. Pozna, PCSS, 17-18.01.2005. Szkolenie: Architektura i uytkowanie klastra Linux IA-64 Mirosław Kupczyk miron@man.poznan.pl $ %! " # & ' Wzgldy historyczne Naturalna ewolucja systemów luno ze sob powizanych znajdujcych si w jednej oraganizacji, ch współdzielenia zasobów obliczeniowych, danych,

Bardziej szczegółowo

Systemy zarządzania bezpieczeństwem informacji: co to jest, po co je budować i dlaczego w urzędach administracji publicznej

Systemy zarządzania bezpieczeństwem informacji: co to jest, po co je budować i dlaczego w urzędach administracji publicznej Systemy zarządzania bezpieczeństwem informacji: co to jest, po co je budować i dlaczego w urzędach administracji publicznej Wiesław Paluszyński Prezes zarządu TI Consulting Plan prezentacji Zdefiniujmy

Bardziej szczegółowo

Europejski Fundusz Rozwoju Regionalnego 2007-2013 Europejska Współpraca Terytorialna Program Współpracy Transgranicznej, Litwa Polska 2007-2013

Europejski Fundusz Rozwoju Regionalnego 2007-2013 Europejska Współpraca Terytorialna Program Współpracy Transgranicznej, Litwa Polska 2007-2013 Prof. Aurélie Aurilla Bechina Arnzten Several years combined business research in IT KM and Management experience from International institutions. College University I Buskerud, Norway College University

Bardziej szczegółowo

Portale raportowe, a narzędzia raportowe typu self- service

Portale raportowe, a narzędzia raportowe typu self- service Portale raportowe, a narzędzia raportowe typu self- service Bartłomiej Graczyk Kierownik Projektów / Architekt rozwiązań Business Intelligence E mail: bartek@graczyk.info.pl Site: www.graczyk.info.pl Agenda

Bardziej szczegółowo

PORTS AS LOGISTICS CENTERS FOR CONSTRUCTION AND OPERATION OF THE OFFSHORE WIND FARMS - CASE OF SASSNITZ

PORTS AS LOGISTICS CENTERS FOR CONSTRUCTION AND OPERATION OF THE OFFSHORE WIND FARMS - CASE OF SASSNITZ Part-financed by EU South Baltic Programme w w w. p t m e w. p l PROSPECTS OF THE OFFSHORE WIND ENERGY DEVELOPMENT IN POLAND - OFFSHORE WIND INDUSTRY IN THE COASTAL CITIES AND PORT AREAS PORTS AS LOGISTICS

Bardziej szczegółowo

BPM vs. Content Management. Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów

BPM 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 szczegółowo

Dobre praktyki w doborze technologii rozwiązań informatycznych realizujących usługi publiczne

Dobre praktyki w doborze technologii rozwiązań informatycznych realizujących usługi publiczne Dobre praktyki w doborze technologii rozwiązań informatycznych realizujących usługi publiczne Rafał Czubik Krzysztof Komorowski IBM 2008 IBM Corporation Metodyka jest ważna Procesy i moduły Obszary decyzyjne

Bardziej szczegółowo

Chmura prywatna od podstaw Nowoczesny storage w rozwiązaniach chmury prywatnej z NetApp

Chmura prywatna od podstaw Nowoczesny storage w rozwiązaniach chmury prywatnej z NetApp Chmura prywatna od podstaw Nowoczesny storage w rozwiązaniach chmury prywatnej z NetApp Piotr Potocki, Inżynier Systemowy APN Promise S.A. NetApp & Microsoft Private Cloud Wirtualizacja Deduplikacja Konfiguracja

Bardziej szczegółowo

Space for your logo, a photograph etc. Action 3.3.1 (WBU) www.viaregiaplus.eu

Space for your logo, a photograph etc. Action 3.3.1 (WBU) www.viaregiaplus.eu Space for your logo, a photograph etc. Action 3.3.1 (WBU) THE ANALYSIS CONCERNING THE DESIGNATION OF THE ROUTE THAT INTEGRATES THE SOUTH OF THE LOWER SILESIA PROVINCE TOGETHER WITH NORTH - SOUTHLINKS Analiza

Bardziej szczegółowo

Badania marketingowe. Ćwiczenie: załóżmy, że prowadzisz firmę. Po co chciałbyś/chciałabyś poznać swoich klientów? Jakie ma to znaczenie?

Badania marketingowe. Ćwiczenie: załóżmy, że prowadzisz firmę. Po co chciałbyś/chciałabyś poznać swoich klientów? Jakie ma to znaczenie? Ćwiczenie: załóżmy, że prowadzisz firmę. Po co chciałbyś/chciałabyś poznać swoich klientów? Jakie ma to znaczenie? 2. Dane, informacje i badania marketingowe w systemie zarządzania i decyzjach marketing

Bardziej szczegółowo

Skalowalna Platforma dla eksperymentów dużej skali typu Data Farming z wykorzystaniem środowisk organizacyjnie rozproszonych

Skalowalna Platforma dla eksperymentów dużej skali typu Data Farming z wykorzystaniem środowisk organizacyjnie rozproszonych 1 Skalowalna Platforma dla eksperymentów dużej skali typu Data Farming z wykorzystaniem środowisk organizacyjnie rozproszonych D. Król, Ł. Dutka, J. Kitowski ACC Cyfronet AGH Plan prezentacji 2 O nas Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Wydział Nauk Ekonomicznych Studia niestacjonarne II stopnia, rok akademicki 2013/2014. Wybór specjalności na kierunku: Zarządzanie

Wydział Nauk Ekonomicznych Studia niestacjonarne II stopnia, rok akademicki 2013/2014. Wybór specjalności na kierunku: Zarządzanie Wydział Nauk Ekonomicznych Studia niestacjonarne II stopnia, rok akademicki 2013/2014 Wybór specjalności na kierunku: Zarządzanie Katedry organizujące dydaktykę na kierunku Zarządzanie (Wydział NE) Katedra

Bardziej szczegółowo

Usprawnienie procesu zarządzania konfiguracją. Marcin Piebiak Solution Architect Linux Polska Sp. z o.o.

Usprawnienie procesu zarządzania konfiguracją. Marcin Piebiak Solution Architect Linux Polska Sp. z o.o. Usprawnienie procesu zarządzania konfiguracją Marcin Piebiak Solution Architect Linux Polska Sp. z o.o. 1 Typowy model w zarządzaniu IT akceptacja problem problem aktualny stan infrastruktury propozycja

Bardziej szczegółowo

U3000/U3100 Mini (Dla Komputera Eee na systemie operacyjnym Linux) Krótka Instrukcja

U3000/U3100 Mini (Dla Komputera Eee na systemie operacyjnym Linux) Krótka Instrukcja U3000/U3100 Mini (Dla Komputera Eee na systemie operacyjnym Linux) Krótka Instrukcja ASUS_U3000_U3100_mini.indd 1 2/2/08 4:01:51 PM PL3656 Pierwsza edycja Styczeń 2008 Copyright 2008 ASUSTeK COMPUTER INC.

Bardziej szczegółowo