Plan. Inteligencja bisnesowa (Bussiness Intelligence) Hurtownia danych OLAP
|
|
- Jan Żukowski
- 2 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 WYKŁAD 12: OLAP
2 Plan Inteligencja bisnesowa (Bussiness Intelligence) Hurtownia danych OLAP
3 Motywacja: Zaawansowane metody ekstrakcji danych i techniki przechowywania danych Rozwój wielu dziedzin zastosowań Więcej danych: Bank, telecom, inne transakcje bisnesowe... Dane naukowe: astronomia, biologia, Web, tekst, oraz e-commerce
4 Ogromne bazy danych Duża liczba rekordów: w przypadku baz danych o obiektach niebieskich (astronomia) Duża liczba atrybutów (cechy, pomiary, kolumny): Setki zmiennych opisujących medychne pomiary pacientów
5 Motywacja Jesteśmy zatopieni w morzu danych, podczas gdy pragniemy wiedzę PROBLEM: Jak zdobyć użyteczną wiedzę (informację) z dużych baz danych? ROZWIĄZANIE: Hurtownie danych: Zbieranie danych (w czasie rzeczywistym) OLAP: Przetwarzanie analityczne Data mining: Odkrywanie interesesującej wiedzy (reguł, regularności, wzorców, modeli) z dużych zbiorów danych
6 Ewolucja w technologii baz danych W latach 60-tych: Kolekcja danych, tworzenia baz danych, IMS oraz sieciowe DBMS W latach 70-tych: Relacyjny model danych, implementacja relacyjnych DBMS W latach 80-tych: RDBMS, zaawansowane modele danych (extended-relational, OO, deductive,...) oraz aplikacyjno-zorientowane DBMS Od 90-tych obecnie: Data mining, hurtownia danych, multimedialne bazy danych oraz Web databases
7 Business Intelligence Co to jest Business Intelligence? szeroka dziedzina obejmująca aplikacje i technologie służące gromadzeniu i analizie danych w celu wspomagania procesu podejmowania decyzji biznesowych. Skuteczność działania w obszarze Business Intelligence wymaga dogłębnej znajomości wszystkich czynników wpływających na biznes. Efektem zastosowania narzędzi BI jest dostępność do szybkiej informacji na temat najważniejszych wskaźników firmy, takich jak dane o klientach, konkurencji, partnerach biznesowych, sytuacji ekonomicznej i operacjach wewnętrznych.
8 Obszary związane z BI DW - Hurtownie danych ładowanie, przetwarzanie Data mining - Eksploracja danych, drążenie danych OLAP - Online Analytical Processing Czyszczenie danych i zarządzanie jakością danych MIS(Management Information Systems) - Systemy Informowania Kierownictwa Raportowanie - Wizualizacja informacji i panele dla kierownictwa Prognozowanie, finanse i budżetowanie Statystyki i techniczna analiza danych CRM(Customer Relationship Management) Zarządzanie Relacjami z Klientami DSS(Decision Support Systems) systemy wspomagania decyzji
9 Problem Integracja danych Różni producenci/technologie Różna funkcjonalność bazy danych / nie bazy danych dialekty SQL sposoby dostępu i przetwarzania danych Różne modele danych hierarchiczne, sieciowe relacyjne obiektowe obiektowo-relacyjne wielowymiarowe semistrukturalne Architektury integracyjne system mediacyjny hurtownia (magazyn) danych
10 Problem integracja danych
11 Rozwiązanie 1: System mediacyjny
12 Rozwiązanie 2: Hurtownia danych
13 Pyramida BI
14 HURTOWNIA DANYCH
15 Co to jest hurtownia danych Hurtownia danych powinna być miejscem przechowywania historycznych, "nieulotnych", zorientowanych tematycznie, zintegrowanych danych pochodzących z różnych rozproszonych baz źródłowych. Jej struktura projektowana jest niezależnie od struktury danych źródłowych, a dane przetwarza się na podstawie różnych aplikacji analitycznych. Przetwarzanie danych w hurtowni danych na ogół przebiega wielowarstwowo. Oznacza to, że dane najpierw podlegają czyszczeniu, standaryzacji, a następnie sklejaniu i agregowaniu. W praktyce najczęściej wdrażane są funkcjonalne elementy hurtowni (data marts) dla poszczególnych segmentów działalności organizacji, a dopiero później podlegają one łączeniu w całość.
16 Hurtownia danych tematycznie zorientowana Organizowana tematycznie, np. klient, produkt, przedaż. Zorientowana na modelowaniu i analizie danych dla kadr kierownczych (podejmujących decyzję) Nie jest przydatne dla codziennego użytku Data mart: Prosty i zwięzły widok na poszczególne tematy (aspekty) poprzez usunęcie danych zbędnych dla procesu podejmowania decyzji
17 Struktura tematyczna other sources Operational DBs Metadata Extract Transform Load Refresh Monitor & Integrator Data Warehouse OLAP Server Serve Analysis Query Reports Data mining Data Marts Data Sources Data Storage OLAP Engine Front-End Tools
18 Dane rozległe w czasie Horyzont czasowy w hurtowni danych jest zdecydowanie dłuższy niż w bazach danych operacyjnych: Bazy danych operacyjnych: utrzymuje bieżące dane Hurtownia danych: udziela informacje z pewnej historycznej perspektywy, np. z ostatnich 5-10 lat. Every key structure in the data warehouse Hurtownia może zawierać różne aspekty czasowe: explicite (jawne) lub implicite (niejawne) o danych mimo, że operacyjne dane mogą nie zawierać informacji czasowych
19 Cele hurtowni danych 1. Zapewnienie jednolitego dostępu do wszystkich danych gromadzonych w ramach przedsiębiorstwa 2. Dostarczenie technologii (platformy) przetwarzania analitycznego technologii OLAP wykonywanie zaawansowanychanaliz, wspomagających zarządzanie przedsiębiorstwem, np. analiza trendów sprzedaży analiza nakładów reklamowych i zysków analiza ruchu telefonicznego Eksploracja danych (Data mining) analiza rozwiązań alternatywnych(what-if analysis) symulowanie i przewidywanie przyszłości w MD
20 OLAP Online Analitical Processing
21 Co to jest OLAP Zadanie: dostarczanie informacji strategicznej i prezentowanie jej zgodnie ze schematem poznawczym człowieka. Narzędzia: bazy danych + zaawansowane modele matematyczne. Podstawą modelu OLAP są Fakty informacje podlegające analizie sprzedaż, rozmowy telefoniczne charakteryzowane ilościowo za pomocą miar Liczba sprzedanych jednostek towaru, czas trwania rozmowy Wymiary ustalają kontekst analizy sprzedaż czekolady (produkt) w Auchan(sklep) w poszczególnych miesiącach roku (czas) składają się z poziomów, które tworzą hierarchię
22 Hierarchia pojęć Koncepcyjnie model OLAP można przedstawić jako hiperkostkę, która w swoim wnętrzu zawiera miary, natomiast wymiary stanowią jej brzegi. Najczęściej wszelkie analizy danych dotyczą różnych poziomów szczegółowości, dlatego wymiary posiadają wewnętrzną strukturę, ułatwiającą przechodzenie od ogółu do szczegółu.
23 Hurtownia danych a ODBMS OLTP (on-line transaction processing) Utrzymuje informacje o codziennych operacjach: sprzedaż, remanent, bankowość, produkcja, lista płac, rejestracja, księgowość, itp.. Jest to główne zastosowania tradycjnych systemów zarządzania bazami danych (relational DBMS) OLAP (on-line analytical processing) Analiza danych i wspomaganie podejmowania decyzji Jest głównym zadaniem dla hurtowni danych.
24 OLTP a OLAP
25 Hurtownia danych a OLAP Dlaczego są to oddzielne systemy? Wysoka wydajność dla obu dwóch systemów DBMS ustawiony dla OLTP: metody dostępu, indeksowania, sterowania współbieżności, odzyskiwania Hurtownia ustawiony dla OLAP: złożone zapytania OLAP owe, wielowymiarowe widoki, konsolidacja. Różne funkcje i różne dane:
26 Typowe operacje OLAP Roll up (drill-up): podsumowanie Przejście do wyższego poziomu w hierarchii lub redukcja wymiarów Drill down (roll down): rozwinięcie (odwrotnie do roll-up) Przejście do niższego poziomu w hierarchii lub wprowadzanie nowych wymiarów Slice and dice: Rzut i selekcja Pivot (rotate): Zmiana orientację kostki, wizualizacja, INNE: drill across, drill through
27 Country Przykład hyperkostki TV PC VCR sum Date 1Qtr 2Qtr 3Qtr 4Qtr sum Roczna sprzedaż TV w U.S.A. U.S.A Canada Mexico sum
28 Drill-down/ Roll-up
29 Rotating, slicing and dicing
30 Różne modele OLAP Model relacyjny (ROLAP) schemat gwiazdy (ang. starschema) schemat płatka śniegu (ang.snowflake schema) schemat konstelacji faktów (ang.fact constellation schema) schemat gwiazda-płatek śniegu (ang.starflake schema) Model wielowymiarowy (MOLAP, MDOLAP) Model hybrydowy (HOLAP)
31 Narzędzia DB2 DataWarehouse Center, Sybase WarehouseStudio, Microsoft DataWarehousing Framework, SAP Datawarehouse management, NCRTeradata Warehouse Builder, Oracle Designer6i/9i
32 Globalny rynek OLAP Przewidywani e w roku 2003
33 Rozwój technologii OLAP Błyskawicznie rozwijający się rynek badawczy i technologiczny Przewidywano: 9.9 *10 9 $ w 2008 (METAGROUP)
34 PROJEKTOWANIE HURTOWNI DANYCH NA POTRZEBĘ OLAP Modele wielowymiarowe Realizacje operacji OLAP
35 Motywacje Cele: Wzrost przedaży Zwiększenie udziału firmy w rynku,... Jak to robić: analiza zachowania klientów, lokalizacja słabych punktów, śledzenie trendów. Problemy techniczne: Jakimi danymi dysponujemy? Które dane powinniśmy gromadzić w hurtowni? Wszystkie? Tylko to, co niezbędne? Jak schować dane w hurtowni?
36 Model wielowymiarowy Baza zawiera fakty opisane przez wymiary i określające wartość miar. Fakt - pojedyncze zdarzenie będące podstawą analiz (np. sprzedaż). Fakty opisane są przez wymiary i miary. Wymiar - cecha opisujaca dany fakt, pozwalająca powiązać go z innymi pojęciami modelu przedsiebiorstwa (np. klient, data, miejsce, produkt). Wymiary są opisane atrybutami. Atrybut - cecha wymiaru, przechowująca dodatkowe informacje na temat faktu (np. wymiar data może mieć atrybuty: miesiąc, kwartał, rok; wymiar klient może mieć atrybuty: nazwisko, region). Miara - wartość liczbowa przyporzadkowana do danego faktu (np. wartosc sprzedaży, liczba sztuk).
37 ROLAP Relacyjna implementacja dla OLAP; Problemy: Zidentyfikowanie faktów Zidentyfikowanie kluczowych wymiarów Zaprojektowanie tabel faktów Zaprojektowanie tabel wymiarów
38 ROLAP zidentyfikowanie faktów Należy wskazać kluczowe typy transakcji w systemie produkcyjnym, realizujące kluczowe akcje/operacje w obszarze działania przedsiębiorstwa, np. handel: transakcje sprzedaży bankowość: kursy walut, operacje na rachunkach giełda: wahania kursów akcji, operacje giełdowe ubezpieczenia: wykupienie polisy, zmiana warunków polisy, zgłoszenie szkody, wypłacenie odszkodowania telekomunikacja: zrealizowanie rozmowy przez abonenta, podłączenie telefonu, zawarcie umowy, zmiana abonamentu, płatności za abonament opieka zdrowotna: przyjęcie pacjenta do szpitala, forma leczenia, wynik leczenia
39 ROLAP zidentyfikowanie wymiarów Należy znaleźć kluczowe wymiary dla faktów (określenie kontekstu analizy faktów) handel: analiza sprzedaży w poszczególnych miastach i okresach czasowych bankowość: Wahania kursów walut w poszczególnych dniach analiza przyrostu ilości nowych rachunków w poszczególnych miesiącachz podziałem na rodzaje rachunków giełda: Wahania kursów akcji poszczególnych firm w poszczególnych dniach Ilość zawartych transakcji kupna lub sprzedaży w jednostce czasu i łączne kwoty tych operacji ubezpieczenia: analiza przyrostu/spadku ilości polis poszczególnych rodzajów w miastach w poszczególnych miesiącach telekomunikacja: analiza rozkładu czasu rozmów poszczególnych klientów w czasie doby
40 OLAP - Projektowanie tabeli faktów Poziom szczegółowości informacji rozmiar tabeli faktów rejestrowanie kwoty zakupu pojedynczego produktu rejestrowanie sumarycznej kwoty zakupu całego koszyka rejestrowanie sumarycznej kwoty zakupu w tygodniu Horyzont czasowy danych jak długo przechowywać informacje na najwyższym poziomie szczegółowości? opracowanie strategii agregowania danych starszych raporty roczne: najczęściej wystarczają agregaty sumujące fakty z dokładnością do tygodnia raporty agregujące dane sprzed kilku lat: najczęściej wystarczają agregaty sumujące fakty z dokładnością do miesiąca lub roku
41 OLAP - Projektowanie tabeli faktów Właściwy zbiór atrybutów tabeli faktów Usunięcie zbędnych atrybutów rozmiar tabeli faktów czy atrybut wnosi nową/niezbędną wiedzę o fakcie? czy wartość atrybutu można wyliczyć? Minimalizacja rozmiarów atrybutów przykład: telekomunikacja tabela wymiaru Abonenci zawiera 8*10 6 abonentów każdy abonent dzwoni średnio 2 razy dziennie roczny horyzont czasowy tabeli faktów zmniejszenie długości rekordów tabeli faktów o 10B zyskujemy 54GB
42 ROLAP klucze podstawowe i sztuczne Klucze naturalne nr rejestracyjny pojazdu, VIN, nr rachunku, NIP, PESEL Klucze sztuczne generowane automatycznie przez system nr klienta, id produktu, nr transakcji Połączenie tabeli wymiaru i faktów za pomocą klucza podstawowego-obcego pokaż ilość szkód pojazdu o numerze rejestracynym xxx w ostatnim roku zapytanie wyłącznie do tabeli faktów Jeśli wartość klucza podstawowego może się zmienić wysoki koszt uaktualnienia faktów sytuacja mało prawdopodobna uwaga: nr rachunku!
43 Schematy wielwymiarowych danych w ROLAP schemat gwiazdy (ang. stars chema) schemat płatka śniegu (ang. snowflake schema) schemat konstelacji faktów (ang. fact constellation schema) schemat gwiazda-płatek śniegu (ang. starflake schema)
44 Schemat gwiazdy (stars schema) Gwiazda: tabela wymiarów jest zdenormalizowana Zaleta: operacja roll-up wykonywana szybko (bez konieczności łączenia z tabelą poziomu nadrzędnego) Wada: na skutek redundancji danych rozmiar tabeli może być duży np. wymiar Czas z ziarnem 1sek i horyzontem czasowym wymiaru 10 lat rekordów astronomia, fizyka jądrowa, telekomunikacja
45 Schemat gwiazdy
46 Schemat gwiazdy
47 Schemat platek sniegu (snowflake schema) Płatek śniegu: tabele wymiaru są znormalizowane mniejszy rozmiar poszczególnych tabel poziomów operacja roll-up wykonywana wolniej (konieczność łączenia tabel poziomów) W praktyce: atrybuty różnych poziomów często wykorzystywane w operacji roll-up umieszczenie w tej samej zdenormalizowanej tabeli poziomu najniższego atrybuty rzadko wykorzystywane w roll-up umieszczenie w znormalizowanych tabelach poziomów wyższych
48 Schemat kostelacji faktów
49 Schemat gwiazda-platek sniegu Część wymiarów znormalizowanych poziomy wyższe wykorzystywane rzadko oszczędność miejsca Część wymiarów zdenormalizowanych wszystkie poziomy wymiarów wykorzystywane często efektywność zapytań
50 Model punktowy Przed stworzeniem logicznego modelu danych (gwiazda, płatek sniegu) należy uzgodnić model pojęciowy. Przykładowa technika modelowania: model punktowy. Fakty reprezentowane są punktami Wymiary reprezentowane są przez nazwy Podobnie reprezentujemy kolejne poziomy hierarchii Model może obejmować wiele (konstelacje) faktów, korzystających częściowo ze wspólnej hierarchii wymiarów
51 Model punktowy W modelu punktowym zapisujemy ponadto informacje na temat: Nazw atrybutów Typów danych Wiezów integralności Retrospekcji (zmienności wartości atrybutów w czasie) Częstości odświeżania Pochodzenia danych (zródło, transformacje) Metadanych biznesowych Retrospekcja może być: prawdziwa zapisujemy wszelkie zmiany wartości wraz z dokładnym czasem fałszywa nowe wartosci zastepuja stare trwała nie przewidujemy zmiany wartosci.
52 Model punktowy przyklad
53 Agregacja danych Agregacje to operacje zamieniające zbiór wartości (przeważnie liczbowych) miar opisujących fakty, na pojedynczą wartość. Podstawowa operacja tworząca kostki danych. Przykłady: Suma Liczba rekordów Srednia Minimum, maksimum, mediana Dodatkowy warunek (np. HAVING) Specjalne (stored procedures) Przykładowe zapytanie: SELECT miesiac, SUM(kwota) FROM tablica_faktów GROUP BY miesiac HAVING SUM(kwota)>500
54 Poziomy agregacji danych Nie zawsze potrzebujemy danych opisanych z pełną dostępną dokładnością. Główny cel: wydajność Agregacja wartości może dotyczyć pomijania pewnych wymiarów lub atrybutów w hierarchii. Hurtownia danych (lub hurtownie tematyczne ang. data mart) mogą przechowywać zmaterializowane podkostki danych i korzystać z nich podczas analiz.
55 Przyklad Dane: fakty sprzedaży (50 mln. rekordów, miara: wartość), klienci identyfikowani kodem pocztowym (3000 różnych kodów), towary (60 grup, 800 nazw indywidualnych), czas: 3 lata (1000 dni), sklepy (18 sztuk). Model gwiazdy: - tablice z ponad 50 mln. rekordów. (łącznie) - Kostka danych: 3000*800*1000*18 = komórek. Wersja zagregowana: - ignorujemy wymiar klientów, towary rozpatrujemy tylko w grupach, czas rozpatrujemy w skali miesięcy. - Kostka danych: 60*36*18 = komórek (sumy wartości). Powyższa agregacja nie pozwala na wygenerowanie wszystkich tych raportów, które mogły by tworzone oryginalnie, ale za to dla pozostałych raportów może działać o 3 rzędy wielkości szybciej.
56 Optymalizacja agregacji Problem: Które wymiary możemy pominąć? Jak agregowac dane (sum, min, max, avg, count)? Które atrybuty hierarchii agregujemy, a które pozostawiamy? Ile powinno powstać zmaterializowanych kostek pomocniczych? Jak optymalnie obliczac konkretne zapytanie? Cel: np. minimalizacja średniego czasu przetwarzania zadawanych w praktyce zapytań OLAP. Musimy wybrać takie kostki, z których później najłatwiej będzie generować raporty.
57 Metadane = dane o danych Skąd wiadomo, które zapytania są często wykonywane? Informacje o zadawanych zapytaniach OLAP są gromadzone jako metadane w specjalnej bazie- repozytorium. Mogą być wykorzystane do optymalizacji zapytań (np. materializacji niektórych agregacji). Metadane zawierają też wiele innych informacji, np. opis pojęciowy i logiczny danych, informacje o zródłach i ich integracji, dziennik aktualizacji itd.
58 Nawigator agregacji Nawigator po agregacjach wspomaga też przeglądanie danych i przygotowywanie raportów. Zapewnia wygodny wgląd w wielowymiarowy model danych.
59 Agregowane dane w modelu ROLAP
60 Prezentowanie czasu w tabeli faktów Sztuczny identyfikator (data_id) konieczność łączenia z tabelą wymiaru czasu Naturalny identyfikator (data, timestamp) składowanie fizycznej daty sposób bardziej efektywny większość analiz wykonuje się w wymiarze czasu zapytanie nie zawiera połączenia z tabelą wymiaru czasu Składowanie przesunięcia czasowego Składowanie zakresów dat
61 Skladowanie przesuniecia czasowego partycjonowane tabele faktów Wada: konieczność konwersji daty z zapytania użytkownika do postaci przesunięcia czasowego perspektywa Zaleta: podział dużej tabeli na mniejsze, z których każda może być adresowana w zapytaniu niezależnie mniejszy rozmiar atrybutu reprezentującego datę (1B)
62 Skladowanie zakresu czasowego Np. atrybuty: data_od, data_do stan magazynu supermarketu sprzedaż w okresie czasowym Wada: bardziej złożone zapytanie testujące warunki początku i końca okresu Zaleta: rozszerzenie zakresu ważności rekordu poprzez zmodyfikowanie wartości data_do np. liczba produktów w magazynie nie ulega zmianie w danym dniu zmodyfikuj wartość data_do dla tego produktu
63 Nawigacja po agregacjach Drilling down / rolling up Slicing and dicing Rotating Pivoting
64 Literatura Ch. Todman. Projektowanie hurtowni danych. WNT, Warszawa M. Jarke, M. Lenzerini, Y. Vassiliou, P. Vassiliadis. Hurtownie danych. Podstawa organizacji i funkcjonowania, WSiP, Warszawa V. Poe, P. Klauer, S. Brobst. Tworzenie hurtowni danych. WNT, Warszawa 2000.
Hurtownie danych. Projektowanie hurtowni: modele wielowymiarowe. Modelowanie punktowe. Operacje OLAP na kostkach. http://zajecia.jakubw.
Hurtownie danych Projektowanie hurtowni: modele wielowymiarowe. Modelowanie punktowe. Operacje OLAP na kostkach. http://zajecia.jakubw.pl/hur UZASADNIENIE BIZNESOWE Po co nam hurtownia danych? Jakie mogą
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
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
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
Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych
Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych Materiały źródłowe do wykładu: [1] Jerzy Surma, Business Intelligence. Systemy wspomagania decyzji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009 [2] Arkadiusz Januszewski,
Bazy danych. Plan wykładu. Rodzaje baz. Rodzaje baz. Hurtownie danych. Cechy hurtowni danych. Wykład 14: Hurtownie danych
Plan wykładu Bazy Wykład 14: Hurtownie Bazy operacyjne i analityczne Architektura hurtowni Projektowanie hurtowni Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko Wydział Informatyki PB Bazy (studia dzienne) 2 Rodzaje
Hurtownie danych. Hurtownie danych. dr hab. Maciej Zakrzewicz Politechnika Poznańska Instytut Informatyki. Maciej Zakrzewicz (1)
Hurtownie danych dr hab. Maciej Zakrzewicz Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Maciej Zakrzewicz (1) Plan wykładu Wprowadzenie do Business Intelligence (BI) Hurtownia danych Zasilanie hurtowni
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
Wielowymiarowy model danych
Plan wykładu Wielowymiarowy model danych 1. Model danych 2. Analiza wielowymiarowa 3. Model wielowymiarowy: koncepcja wymiarów i faktów 4. Operacje modelu wielowymiarowego 5. Implementacje modelu wielowymiarowego:
HURTOWNIE DANYCH Dzięki uprzejmości Dr. Jakuba Wróblewskiego
HURTOWNIE DANYCH Dzięki uprzejmości Dr. Jakuba Wróblewskiego http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/bi.pdf http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/dw.pdf http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/dm.pdf http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/
Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych
Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych 1 Plan rozdziału 2 Wprowadzenie do Business Intelligence Hurtownie danych Produkty Oracle dla Business Intelligence Business Intelligence
BD2 BazyDanych2. dr inż. Tomasz Traczyk 14. Systemy przetwarzania analitycznego
BD2 BazyDanych2 dr inż. Tomasz Traczyk 14. Systemy przetwarzania analitycznego ³ Copyright c Tomasz Traczyk Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechniki Warszawskiej Materiały dydaktyczne
Zaawansowane systemy baz danych - ZSBD. Hurtownie danych 1. Problematyka hurtowni danych. Wykład przygotował: Robert Wrembel. ZSBD wykład 12 (1)
Hurtownie danych 1 Problematyka hurtowni danych Wykład przygotował: Robert Wrembel ZSBD wykład 12 (1) 1 Plan wykładu Problematyka integracji danych Integracja danych za pomocą hurtowni danych Przetwarzanie
Plan wykładu. Hurtownie danych. Problematyka integracji danych. Cechy systemów informatycznych
1 Plan wykładu 2 Hurtownie danych Integracja danych za pomocą hurtowni danych Przetwarzanie analityczne OLAP Model wielowymiarowy Implementacje modelu wielowymiarowego ROLAP MOLAP Odświeżanie hurtowni
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.
Bazy analityczne (hurtownie danych, bazy OLAP)
Bazy analityczne (hurtownie danych, bazy OLAP) Materiały pomocnicze. Bazy produkcyjne (transakcyjne) i analityczne Większość systemów baz danych to systemy produkcyjne, inaczej nazywane transakcyjnymi,
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
Hurtownie danych. Przetwarzanie zapytań. http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU
Hurtownie danych Przetwarzanie zapytań. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU Magazyny danych operacyjnych, źródła Centralna hurtownia danych Hurtownie
Informatyzacja przedsiębiorstw
Informatyzacja przedsiębiorstw Izabela Szczęch Politechnika Poznańska Plan wykładu Elementy Business Intelligence Model wielowymiarowy Modelowanie hurtowni danych podstawowe schematy logiczne Operacje
Schematy logiczne dla hurtowni danych
Schematy logiczne dla hurtowni danych 26 Plan rozdziału 27 Model biznesowy, logiczny i fizyczny hurtowni danych Podstawowe pojęcia w modelu logicznym, logiczny model wielowymiarowy Implementacje ROLAP/MOLAP
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
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
OLAP i hurtownie danych c.d.
OLAP i hurtownie danych c.d. Przypomnienie OLAP -narzędzia analizy danych Hurtownie danych -duże bazy danych zorientowane tematycznie, nieulotne, zmienne w czasie, wspierjące procesy podejmowania decyzji
Problematyka hurtowni danych
Plan wykładu Problematyka hurtowni 1. Bibliografia 2. Systemy klasy Business Intelligence 3. Podejścia do integracji 4. Definicja hurtowni 5. Architektury hurtowni Hurtownie, wykład Bartosz Bębel E-mail:
Systemy OLAP I. Krzysztof Dembczyński. Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska
Systemy OLAP I Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania Semestr zimowy 2008/09 Studia
Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie
Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2008 Zagadnienia do omówienia 1. 2. Przegląd architektury HD 3. Warsztaty
PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 19. Perspektywy baz danych 1 Perspektywy baz danych Temporalna baza danych Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych
Spis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I
Przedmowa.................................................... i Cz ± I 1 Czym s hurtownie danych?............................... 3 1.1 Wst p.................................................. 3 1.2 Denicja
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
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 Modelowanie hurtowni danych Model wielowymiarowy
Hurtownie danych. Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur INTEGRACJA DANYCH ETL
Hurtownie danych Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur INTEGRACJA DANYCH Źródła danych ETL Centralna hurtownia danych Do hurtowni
Hurtownie danych - przegląd technologii
Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Poznan University of Technology Institute of Computing Science Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Designing DW System (R.
Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services
Spis treści Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services 1 Analiza biznesowa: podstawy analizy danych... 3 Wprowadzenie do analizy biznesowej... 3 Wielowymiarowa analiza danych... 5 Atrybuty w
HURTOWNIE DANYCH. Krzysztof Goczyła. Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika Gdańska. kris@eti.pg.gda.pl. K.
HURTOWNIE DANYCH Krzysztof Goczyła Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika Gdańska kris@eti.pg.gda.pl # 1 Część I. Tworzenie hurtowni danych 1. Co to jest hurtownia danych? 2. Model
Hurtownie danych w praktyce
Hurtownie danych w praktyce Fakty i mity Dr inż. Maciej Kiewra Parę słów o mnie... 8 lat pracy zawodowej z hurtowniami danych Projekty realizowane w kraju i zagranicą Certyfikaty Microsoft z Business Intelligence
Bazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI
Bazy danych Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI Wszechnica Poranna Trzy tematy: 1. Bazy danych - jak je ugryźć? 2. Język SQL podstawy zapytań. 3. Mechanizmy wewnętrzne baz danych czyli co
Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania
Przedmiot: Bazy danych Rok: III Semestr: V Rodzaj zajęć i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt Liczba punktów ECTS: 4 C1 C2 C3 Cel przedmiotu
Spis treści. Część I Wprowadzenie do pakietu oprogramowania Analysis Services
Spis treści Wstęp... ix Odkąd najlepiej rozpocząć lekturę?... ix Informacja dotycząca towarzyszącej ksiąŝce płyty CD-ROM... xi Wymagania systemowe... xi Instalowanie i uŝywanie plików przykładowych...
Wprowadzenie do hurtowni danych
Wprowadzenie do hurtowni danych przygotował: Paweł Kasprowski Informacje ogólne ( pawel@kasprowski.pl ) Wykładowca: Paweł Kasprowski Temat: Wprowadzenie do hurtowni danych Umiejętności wymagane: Znajomość
OdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV. Zagadnienia do omówienia. Wprowadzenie
OdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006/2007 Zagadnienia do omówienia 1. Wprowadzenie 2. Klasyfikacja źródeł danych 3. Wymagania
Integracja systemów transakcyjnych
Integracja systemów transakcyjnych Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Problematyka i architektury integracji danych
Hurtownia 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
Budowa systemu wspomagającego podejmowanie decyzji. Metodyka projektowo wdrożeniowa
Budowa systemu wspomagającego podejmowanie decyzji Metodyka projektowo wdrożeniowa Agenda Systemy wspomagające decyzje Business Intelligence (BI) Rodzaje systemów BI Korzyści z wdrożeń BI Zagrożenia dla
Hurtownie danych czyli jak zapewnić dostęp do wiedzy tkwiącej w danych
Hurtownie danych czyli jak zapewnić dostęp do wiedzy tkwiącej w danych Rodzaj zajęć: Wszechnica Popołudniowa Tytuł: Hurtownie danych czyli jak zapewnić dostęp do wiedzy tkwiącej w danych Autor: mgr inż.
Stawiamy na specjalizację. by CSB-System AG, Geilenkirchen Version 1.1
1 Business Intelligence Jak najlepiej wykorzystać dostępne źródła informacji, czyli Business Intelligence w zarządzaniu III Konferencja i warsztaty dla branży mięsnej Potencjał rynku potencjał firmy 2
Prezentacja 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
PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO OPIS PRZEDMIOTU. Rozproszone Systemy Baz Danych
OPIS PRZEDMIOTU Nazwa przedmiotu Rozproszone Systemy Baz Danych Kod przedmiotu Wydział Instytut/Katedra Kierunek Specjalizacja/specjalność Wydział Matematyki, Fizyki i Techniki Instytut Mechaniki i Informatyki
Hurtownie danych. Metadane i czynniki jakości. http://zajecia.jakubw.pl/hur BAZA METADANYCH. Centralna hurtownia danych. Metadane
Hurtownie danych Metadane i czynniki jakości. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur Magazyny danych operacyjnych, źródła ładowanie, czyszczenie, transformacja BAZA METADANYCH
2010-10-06 ORGANIZACJA ZAJĘĆ BAZY DANYCH PLAN WYKŁADU SCHEMAT SYSTEMU INFORMATYCZNEGO
ORGANIZACJA ZAJĘĆ Wykładowca dr inż. Agnieszka Bołtuć, pokój 304, e-mail: aboltuc@ii.uwb.edu.pl Liczba godzin i forma zajęć: 30 godzin wykładu oraz 30 godzin laboratorium Konsultacje: czwartek 10:15-12:00
Architektury i technologie integracji danych
Architektury i technologie integracji danych Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Problematyka i architektury integracji
LITERATURA. Wprowadzenie do systemów baz danych C.J.Date; WNT Warszawa 2000
LITERATURA Wprowadzenie do systemów baz danych C.J.Date; WNT Warszawa 2000 Systemy baz danych. Pełny wykład H. Garcia Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom;WNT Warszawa 2006 Wprowadzenie do systemów
Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38
Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem zajęcia 1 dr Jakub Boratyński pok. A38 Program zajęć Bazy danych jako podstawowy element systemów informatycznych wykorzystywanych
Microsoft Excel 2013: Budowanie modeli danych przy użyciu PowerPivot
Microsoft Excel 2013: Budowanie modeli danych przy użyciu PowerPivot Alberto Ferrari i Marco Russo Przekład: Marek Włodarz APN Promise Warszawa 2014 Spis treści Wprowadzenie............................................................
Systemy 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
HARMONOGRAM: DZIEŃ GODZINA MIEJSCE PROWADZĄCY TEMAT OPIS
WARSZTATY Grupa warsztatowa nr 1 System bilingowy operator telekomunikacyjny od środka Uczestnikom warsztatów zostanie przedstawiona specyfika działalności operatora telekomunikacyjnego ze szczególnym
Baza danych. Modele danych
Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych
Hurtownie Danych. Dariusz Dymek
Dariusz Dymek 2013-15 1 Definicja Hurtownia danych to tematyczna baza danych, która trwale przechowuje zintegrowane dane opisane wymiarem czasu [Inmon96] Hurtownie danych są ukierunkowane na realizację
Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych
Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy
SYSTEMY KLASY BI PLATFORMĄ EFEKTYWNEGO WSPÓŁDZIAŁANIA WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI. Piotr Zaskórski
SYSTEMY KLASY BI PLATFORMĄ EFEKTYWNEGO WSPÓŁDZIAŁANIA WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI Piotr Zaskórski 1. MIEJSCE I ROLA SYSTEMÓW KLASY BI W KSZTAŁTOWANIU STRUKTUR I STRATEGII ZARZĄDZANIA WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI.
Hurtownie danych i systemy wspomagania decyzji. Olaf Morawski Hewlett-Packard Polska Sp. z o.o., ul. Szturmowa 2A, 02-678 Warszawa
Hurtownie danych i systemy wspomagania decyzji Olaf Morawski Hewlett-Packard Polska Sp. z o.o., ul. Szturmowa 2A, 02-678 Warszawa Poniższy tekst opisuje architekturę systemów wspomagania decyzji, z uwzględnieniem
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
Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS
Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS BOC Information Technologies Consulting Sp. z o.o. e-mail: boc@boc-pl.com Tel.: (+48 22) 628 00 15, 696 69 26 Fax: (+48 22) 621 66 88 BOC Management
Systemy 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
Wykład I. Wprowadzenie do baz danych
Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles
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
Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni
Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Podstawowe definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych umożliwiający łatwe przeszukiwanie i aktualizację. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie
Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl
Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Literatura i inne pomoce Silberschatz A., Korth H., S. Sudarshan: Database
Bazy danych i ich aplikacje
ORAZ ZAPRASZAJĄ DO UDZIAŁU W STUDIACH PODYPLOMOWYCH Celem Studiów jest praktyczne zapoznanie słuchaczy z podstawowymi technikami tworzenia i administrowania bazami oraz systemami informacyjnymi. W trakcie
Modelowanie koncepcyjne hurtowni danych
Modelowanie koncepcyjne hurtowni danych Izabela Szczę ch Instytut Informatyki, Politechnika Poznań ska Modele przetwarzania danych Dwa podstawowe modele przetwarzania danych: OLTP (On-Line Transaction
Program wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL;
Program wykładu 1 Model relacyjny (10 godz.): podstawowe pojęcia, języki zapytań (algebra relacji, relacyjny rachunek krotek, relacyjny rachunek dziedzin), zależności funkcyjne i postaci normalne (BCNF,
Migracja 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
Procesy decyzyjne w oparciu o hurtownie danych
Marian KOPCZEWSKI 1, Tomasz CIEŚLIK, Ewa CZAPIK-KOWALEWSKA, Joanna KRAWCZYK 2 1 Wyższa Szkoła Bezpieczeństwa, Poznań 2 Instytut Polityki Społecznej i Stosunków Międzynarodowych, Politechnika Koszalińska
Procesowanie i partycjonowanie Analysis Services od podszewki (300) Adrian Chodkowski Adrian.Chodkowski@outlook.com
Media Partners Procesowanie i partycjonowanie Analysis Services od podszewki (300) Adrian Chodkowski Adrian.Chodkowski@outlook.com Adrian Chodkowski Konsultant Business Intelligence w Jcommerce S.A Certyfikowany
Specjalizacja magisterska Bazy danych
Specjalizacja magisterska Bazy danych Strona Katedry http://bd.pjwstk.edu.pl/katedra/ Prezentacja dostępna pod adresem: http://www.bd.pjwstk.edu.pl/bazydanych.pdf Wymagania wstępne Znajomość podstaw języka
Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000
Bazy Danych LITERATURA C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 J. D. Ullman, Systemy baz danych, WNT - W-wa, 1998 J. D. Ullman, J. Widom, Podstawowy
Bazy danych 2. Wykład 1
Bazy danych 2 Wykład 1 Sprawy organizacyjne Materiały i listy zadań zamieszczane będą na stronie www.math.uni.opole.pl/~ajasi E-mail: standardowy ajasi@math.uni.opole.pl Sprawy organizacyjne Program wykładu
Opis spełnienia wymagań (PSBD)
Numer sprawy: DPZ/4/15 Nr arch. DPZ/087/059-16/15 1. Zakres przedmiotu zamówienia: Opis spełnienia wymagań (PSBD) Załącznik nr 1d do formularza ofertowego Wykonanie dzieła polegającego na dostawie, kompleksowym
Bazy danych - wykład wstępny
Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,
Business Intelligence (BI) Hurtownie danych, Eksploracja danych. Business Intelligence (BI) Mnogość pojęć z okolic BI
Business Intelligence (BI) Hurtownie danych, Eksploracja danych Na początek tłumaczenie inteligencja biznesowa (fatalnie!) analityka biznesowa (lepiej?) usługi biznesowe (lepiej?) przetwarzanie analityczne
Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn
Uniwersytet Technologiczno Przyrodniczy im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich w Bydgoszczy Wydział Mechaniczny Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn Bogdan ŻÓŁTOWSKI W pracy przedstawiono proces
forma studiów: studia stacjonarne Liczba godzin/tydzień: 1, 0, 2, 0, 0
Nazwa przedmiotu: Relacyjne Bazy Danych Relational Databases Kierunek: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Kod przedmiotu: ZIP.GD5.03 Rodzaj przedmiotu: Przedmiot Specjalnościowy na kierunku ZIP dla specjalności
Informatyzacja przedsiębiorstw
Informatyzacja przedsiębiorstw Izabela Szczęch Politechnika Poznańska Plan wykładu Elementy Business Intelligence Przetwarzanie OLTP vs OLAP Hurtownie danych podstawowe pojęcia Proces ETL 2 Cele informatyzacji
Oracle11g: Wprowadzenie do SQL
Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom
KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA
KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA Wykład 8 Narzędzia zarządzania informacją cz. 2 Dr inż. Mariusz Makuchowski Baza wiedzy Baza wiedzy (ang. Knowledgebase) stanowi swoisty rejestr problemów zgłaszanych
Część I Tworzenie baz danych SQL Server na potrzeby przechowywania danych
Spis treści Wprowadzenie... ix Organizacja ksiąŝki... ix Od czego zacząć?... x Konwencje przyjęte w ksiąŝce... x Wymagania systemowe... xi Przykłady kodu... xii Konfiguracja SQL Server 2005 Express Edition...
Adam Cankudis IFP UAM
W s t ę p d o r e l a c y j n y c h b a z d a n y c h Adam Cankudis IFP UAM B i b l i o g r a f i a T. Morzy i in., Bazy danych, [w:] Studia Informatyczne, Pierwszy stopie ń, http://wazniak.mimuw.edu.pl/
Sylabus przedmiotu: Data wydruku: Dla rocznika: 2014/2015. Kierunek: Opis przedmiotu. Dane podstawowe. Efekty i cele. Opis. 1 z 5
Sylabus przedmiotu: Specjalność: Informatyka w zarządzaniu Wszystkie specjalności Data wydruku: Dla rocznika: 2014/2015 Kierunek: Wydział: Zarządzanie Ekonomii, Zarządzania i Turystyki Dane podstawowe
Porównanie wydajności hurtowni danych ROLAP i MOLAP w Oracle 10g
XI Konferencja PLOUG Kościelisko Październik 2005 Porównanie wydajności hurtowni danych ROLAP i MOLAP w Oracle 10g Bartosz Bębel, Julusz Jezierski, Robert Wrembel Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki
SAS wybrane elementy. DATA MINING Część I. Seweryn Kowalski 2006
SAS wybrane elementy DATA MINING Część I Seweryn Kowalski 2006 Motywacja Stan: Olbrzymia ilość danych WalMart: 20 mln transakcji/dzień Mobil: bazy ok. 100 TB (eksploracja złóż ropy) Human Genome Project:
Paweł 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?
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści kierunkowych, moduł kierunkowy ogólny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium BAZY DANYCH Databases Forma studiów: Stacjonarne
Baza danych. Baza danych to:
Baza danych Baza danych to: zbiór danych o określonej strukturze, zapisany na zewnętrznym nośniku (najczęściej dysku twardym komputera), mogący zaspokoić potrzeby wielu użytkowników korzystających z niego
Wprowadzenie do hurtowni danych
Wprowadzenie do hurtowni danych przygotował: Paweł Kasprowski Kostka Kostka (cube) to podstawowy element hurtowni Kostka jest wielowymiarowa (od 1 do N wymiarów) Kostka składa się z: faktów wektora wartości
PREZENTACJA FUNKCJONALNA SYSTEMU PROPHIX
PREZENTACJA FUNKCJONALNA SYSTEMU PROPHIX Architektura i struktura funkcjonalna systemu PROPHIX PROPHIX Corporate Performance Management (Zarządzanie Wydajnością Firmy) System do samodzielnego planowania,
Hurtownia danych. Załącznik Nr 1 do SIWZ. Opis przedmiotu zamówienia. Lp. FUNKCJONALNOŚĆ/PARAMETRY WYMAGANE
Załącznik Nr 1 do SIWZ Opis przedmiotu zamówienia Lp. FUNKCJONALNOŚĆ/PARAMETRY WYMAGANE Hurtownia danych 1. Wielowymiarowa hurtownia danych oparta o model konstelacji faktów. 2. Brak ograniczenia na liczbę
PROJEKT HURTOWNI DANYCH DLA PRZEDSIĘBIORSTWA PRODUKCYJNO-HANDLOWEGO W ŚRODOWISKU MS SQL SERVER
PROJEKT HURTOWNI DANYCH DLA PRZEDSIĘBIORSTWA PRODUKCYJNO-HANDLOWEGO W ŚRODOWISKU MS SQL SERVER Katarzyna BŁASZCZYK, Ryszard KNOSALA Streszczenie: Artykuł opisuje podstawową tematykę związaną z systemami
RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ
RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ RELACYJNE BAZY DANYCH I ICH ZNACZENIE W SYSTEMACH INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ 1. ELEMENTY SYSTEMU INFORMACJI GEOGRAFICZNEJ DANE GEOGRAFICZNE
Oferta szkoleniowa Yosi.pl 2012/2013
Oferta szkoleniowa Yosi.pl 2012/2013 "Podróżnik nie posiadający wiedzy, jest jak ptak bez skrzydeł" Sa'Di, Gulistan (1258 rok) Szanowni Państwo, Yosi.pl to dynamicznie rozwijająca się firma z Krakowa.
Kostki OLAP i język MDX
Kostki OLAP i język MDX 24 kwietnia 2015 r. Opis pliku z zadaniami Wszystkie zadania na zajęciach będą przekazywane w postaci plików PDF sformatowanych jak ten. Będą się na nie składały różne rodzaje zadań,