Hurtownie danych i przetwarzanie analityczne - projekt
|
|
- Halina Kulesza
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Hurtownie danych i przetwarzanie analityczne - projekt Warunki zaliczenia projektu: 1. Za projekt można zdobyć maksymalnie 40 punktów. 2. Projekt należy regularnie konsultować z jego koordynatorem. 3. Wynikiem projektu jest: dokumentacja techniczna (inżynierska) opisująca m.in. analizę wymagań, przyjętą koncepcję rozwiązania problemu, proponowaną architekturę techniczną, procedurę instalacji i konfiguracji systemu, metodykę przeprowadzenia testów, wyniki testów, ocena wyników wraz z wnioskami (uwaga: szczegółowa zawartość dokumentacji może się różnić w zależności od projektu, zawartość ta jest ustalana z koordynatorem projektu); fizycznie działający system/aplikacja; "obrona" projektu w formie prezentacji działania na żywo, slajdów i dyskusji z koordynatorem. Tematy projektów 1. Porównanie efektywności struktur fizycznych w IBM DB2 v.9.7 (2 osoby) porównad w oparciu o schemat gwiazdy efektywnośd wykonywania zapytao dla następujących scenariuszy testowych: utworzono standardowe indeksy na atrybutach połączeniowych i występujących w klauzuli WHERE; zdefiniowano multidimensional clusters o strukturach odpowiednich do zapytao (dobrad te struktury); zdefiniowano clustered indexes o strukturach odpowiednich do zapytao (dobrad te struktury); przedstawid plany wykonania zapytao wraz z kosztami (liczba operacji dyskowych, całkowity czas wykonania zapytania) dla ww. scenariuszy testowych. Uwaga: ten temat jest kontynuacją tematu z ubiegłego roku. Bazując na wynikach ubiegłorocznego projektu, należy zaprojektowad i wykonad scenariusze testowe na dużych wolumenach danych. Zespół projektowy: Jan Mizgajski, +2 osoby Koordynator projektu: Robert Wrembel 2. Porównanie obsługi zmian struktury danych źródłowych w najnowszych narzędziach ETL (2 osoby) Oracle Data Integrator, Oracle Warehouse Builder,
2 zgodny z założeniami benchmark'u TPC-DI, dane powinny byd odczytywane z bazy, plików CSV i plików XML, powinien zawierad komponent skryptowy, Zespół projektowy: Maria Jankowiak, Jakub Gardo 3. Porównanie obsługi zmian struktury danych źródłowych w najnowszych narzędziach ETL (3 osoby) IBM Information Server (Datastage), DB2 Infosphere Warehouse Edition, zgodny z założeniami benchmark'u TPC-DI, dane powinny byd odczytywane z bazy, plików CSV i plików XML, powinien zawierad komponent skryptowy, Zespół projektowy: Sebastian Malioski, Marek Lewandowski, Maja Wachowiak 4. Porównanie obsługi zmian struktury danych źródłowych w najnowszych narzędziach ETL (3 osoby) SQL Server Integration Services 2012, SAP Business Objects Data Services, zgodny z założeniami benchmark'u TPC-DI, dane powinny byd odczytywane z bazy, plików CSV i plików XML, powinien zawierad komponent skryptowy, Zespół projektowy:
3 5. Porównanie obsługi zmian struktury danych źródłowych w narzędziach ETL open source (2 osoby) Pentaho, Talend, zgodny z założeniami benchmark'u TPC-DI, dane powinny byd odczytywane z bazy, plików CSV i plików XML, powinien zawierad komponent skryptowy, Zespół projektowy: Wojciech Panek, Krzysztof Urbaniak 6. Porównanie obsługi zmian struktury danych źródłowych w narzędziach ETL open source (2 osoby) CloverETL, Scriptella, zgodny z założeniami benchmark'u TPC-DI, dane powinny byd odczytywane z bazy, plików CSV i plików XML, powinien zawierad komponent skryptowy, Zespół projektowy: Jakub Bacic, Marcin Kubacki 7. Porównanie możliwości rozpoznawania wzorców w sekwencji danych w Oracle i Teradata (2 osoby) dokonad analizy i porównania funkcji służących do rozpoznawania wzorców w sekwencji danych w Oracle 11g i Teradata Aster; przygotowad dane testowe;
4 przedstawid implementacje zapytao dla każdego z rozwiązao; zidentyfikowad zapytania, które nie mogą byd zaimplementowane albo w obu albo w jednym z ww. systemów. Zespół projektowy: Artur Sarbak, Artur Sitrarski Koordynator projektu: Łukasz Nienartowicz, Robert Wrembel 8. Analiza efektywności HadoopDB (4 osoby) wykonanie testów efektywności w architekturze hadoop + map-reduce + postgresql + heterogeniczne środowiska przetwarzania dla obliczeo analitycznych w systemach e-learning Zespół projektowy: Maciej Kruszwicki, Tomasz Wujec, Robert Głowski, Krzysztof Szlachetka 9. Chmury obliczeniowe (cloud computing) (3 osoby) Porównanie infrastruktur chmur obliczeniowych do obliczeo analitycznych przy pomocy agregatora chmur AppFog Zespół projektowy: Katarzyna Darłak, Michał Czyżycki, Michał Kleszcz 10. Windows Azure (3 osoby) Analiza efektywności Windows Azure Zespół projektowy: Jarosław Jankun, Jakub Kliszkowiak, Michał Dobrosierski 11. Standaryzacja rozwiązania raportowego do wizualizacji na mapach (projekt zgłoszony przez Roche, 4 osoby) Cel Stworzenie uniwersalnego rozwiązania raportowego pozwalającego na wizualizację danych biznesowych na interaktywnych mapach geograficznych Zdefiniowanie konfiguracji POI w MDMS i/lub Saleforce.com Stworzenie analitycznego modelu danych Stworzenie modułu integracji (zasilenie modelu danych na podstawie konfiguracji) Integracja z wybranym procesem biznesowym Stworzenie modułu raportowego (świat obiektów, raporty i kokpity) Narzędzia Oracle DB, Saleforce.com, MDMS
5 SAP Business Objects (Designer, Web Intelligence, SAP Mobile, Dashboard Design) Zespół projektowy: Agnieszka Nowak, Kamil Czyżnielewski, Szymon Dolata Koordynator projektu: Mariusz Pyka - Roche, Robert Wrembel
Tematy projektów Edycja 2014
Tematy projektów Edycja 2014 Robert Wrembel Poznan University of Technology Institute of Computing Science Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Reguły Projekty zespołowe max. 4
Bardziej szczegółowoBI: przegląd, ETL, raportowanie i analizy
BI: przegląd, ETL, raportowanie i analizy 2013-04-12 Krzysztof Bokiej, Łukasz Limanowski, Mariusz Pyka Roche Wstęp 2013-04-12 Krzysztof Bokiej, Roche Architektura typowego środowisko DW/BI Systemy Źródłowe
Bardziej szczegółowoTematy projektów Edycja 2017
Tematy projektów Edycja 2017 Robert Wrembel Poznan University of Technology Institute of Computing Science Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Reguły Projekty zespołowe max. 3
Bardziej szczegółowoTematy prac dyplomowych inżynierskich
inżynierskich Oferujemy możliwość realizowania poniższych tematów w ramach projektu realizowanego ze środków Narodowego Centrum Badań i Rozwoju. Najlepszym umożliwimy realizację pracy dyplomowej w połączeniu
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl WARSTWA PREZENTACJI HURTOWNI DANYCH Wykorzystanie hurtowni danych - aspekty Analityczne zbiory danych (ADS) Zbiór danych tematycznych (Data
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie
Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2012 Zagadnienia do omówienia 1. Miejsce i rola w firmie 2. Przegląd architektury
Bardziej szczegółowoTematy projektów Edycja 2019
Tematy projektów Edycja 2019 Robert Wrembel Poznan University of Technology Institute of Computing Science Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Temat 1 Implementacja modelu predykcji
Bardziej szczegółowoPortale 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 szczegółowoSpecjalizacja 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
Bardziej szczegółowoKatedra Inżynierii Oprogramowania Tematy prac dyplomowych inżynierskich STUDIA NIESTACJONARNE (ZAOCZNE)
Katedra Inżynierii Oprogramowania Tematy prac dyplomowych inżynierskich STUDIA NIESTACJONARNE (ZAOCZNE) Temat projektu/pracy dr inż. Wojciech Waloszek Grupowy system wymiany wiadomości. Zaprojektowanie
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii
Hurtownie danych - przegląd technologii Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Biznesowe słowniki pojęć biznesowych odwzorowania pojęć
Bardziej szczegółowoPierwsze wdrożenie SAP BW w firmie
Pierwsze wdrożenie w firmie Mirosława Żurek, BCC Poznao, maj 2013 Zakres tematyczny wykładu Podstawowe założenia i pojęcia hurtowni danych ; Przykładowe pierwsze wdrożenie w firmie i jego etapy; Przykładowe
Bardziej szczegółowoSamodzielny 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 szczegółowoHurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie
Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2008 Zagadnienia do omówienia 1. 2. Przegląd architektury HD 3. Warsztaty
Bardziej szczegółowoHARMONOGRAM: 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
Bardziej szczegółowoTematy projektów HDiPA 2015
Tematy projektów HDiPA 2015 Robert Wrembel Poznan University of Technology Institute of Computing Science Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Reguły Projekty zespołowe 2-4 osoby
Bardziej szczegółowoProcesy ETL - wykład V. Struktura. Wprowadzenie. 1. Wprowadzenie. 2. Ekstrakcja 3. Transformacja 4. Ładowanie 5. Studium przypadków.
Procesy ETL - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2012 Struktura 1. Wprowadzenie 2. Ekstrakcja 3. Transformacja 4. Ładowanie 5. Studium przypadków Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoBazy danych i ich aplikacje
ORAZ ZAPRASZAJĄ DO UDZIAŁU W STUDIACH PODYPLOMOWYCH Celem Studiów jest praktyczne zapoznanie słuchaczy z podstawowymi technikami tworzenia i administrowania bazami oraz systemami informacyjnymi. W trakcie
Bardziej szczegółowoFORMULARZ OFERTOWY. 8. Społeczeństwo informacyjne zwiększanie innowacyjności gospodarki
FORMULARZ OFERTOWY Projekt Wdrożenie internetowego systemu B2B dla TLC Rental integrującego zarządzanie systemami logistycznymi w zakresie zamówień, dostaw i kontrolingu realizowany w ramach Programu Operacyjnego
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych
Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych 1 Plan rozdziału 2 Wprowadzenie do Business Intelligence Hurtownie danych Produkty Oracle dla Business Intelligence Business Intelligence
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl
Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykładów Wprowadzenie - integracja
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii
Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykład adów Wprowadzenie - integracja
Bardziej szczegółowoSzczegółowy opis przedmiotu zamówienia
ZP/ITS/19/2013 SIWZ Załącznik nr 1.1 do Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych dla studentów
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii
Hurtownie danych - przegląd technologii Problematyka zasilania hurtowni danych - Oracle Data Integrator Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel
Bardziej szczegółowoUsługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.
Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.
Bardziej szczegółowoTworzenie aplikacji bazodanowych
Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Studia stacjonarne Tworzenie aplikacji bazodanowych Prowadzący: pokój: E-mail: WWW: Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko 206 (Małgorzata Krętowska), 207 (Agnieszka
Bardziej szczegółowoRamowy plan kursu. Lp. Moduły Wyk. Lab. Przekazywane treści
Ramowy plan kursu Lp. Moduły Wyk. Lab. Przekazywane treści 1 3 4 Technologia MS SQL Server 2008 R2. Podstawy relacyjnego modelu i projektowanie baz. Zaawansowane elementy języka SQL. Programowanie w języku
Bardziej szczegółowoPodsumowanie I edycji CoRe IT Program
Podsumowanie I edycji CoRe IT Program Program szkoleniowy dedykowany środowisku akademickiemu Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki pod auspicjami Kolegium Rektorskiego WWSI Warszawa, lipiec 2011 CoRe
Bardziej szczegółowoETL darmowe narzędzia
Piotr Ślatała Tomasz Żurkowski 9 czerwca 2011 Plan prezentacji Plan (Krótkie) przypomnienie problemu Plan prezentacji Plan (Krótkie) przypomnienie problemu Przykładowe scenariusze (przykład biznesowego
Bardziej szczegółowoDOKUMENTACJA BI SOW PFRON. Powykonawcza. dla BI INSIGHT S.A. UL. WŁADYSŁAWA JAGIEŁŁY 4 / U3, WARSZAWA. Strona 1 z 23
DOKUMENTACJA Powykonawcza BI SOW dla PFRON BI INSIGHT S.A. UL. WŁADYSŁAWA JAGIEŁŁY 4 / U3, 02-495 WARSZAWA Strona 1 z 23 Spis treści 1 METRYKA DOKUMENTU... 4 1.1 Podstawowe informacje... 4 1.2 Historia
Bardziej szczegółowoPlan 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
Bardziej szczegółowoBudowa systemu wspomagającego podejmowanie decyzji. Metodyka projektowo wdrożeniowa
Budowa systemu wspomagającego podejmowanie decyzji Metodyka projektowo wdrożeniowa Agenda Systemy wspomagające decyzje Business Intelligence (BI) Rodzaje systemów BI Korzyści z wdrożeń BI Zagrożenia dla
Bardziej szczegółowoPraktyczne aspekty pozyskiwania wiedzy z danych z perspektywy matematyka w bankowości. 2014-01-23 (VI zajęcia) Jakub Jurdziak
Praktyczne aspekty pozyskiwania wiedzy z danych z perspektywy matematyka w bankowości 2014-01-23 (VI zajęcia) Jakub Jurdziak CEL ZAJĘĆ: Prezentacja nowoczesnego banku uniwersalnego jako organizacji opartej
Bardziej szczegółowoNarzędzie do pozyskiwania, analizy i prezentowania informacji.
1 Narzędzie do pozyskiwania, analizy i prezentowania informacji. 2 Gromadzenie i analiza informacji Dane od lat gromadzone w systemach informatycznych SyriuszSTD dane dziedzinowe: pośrednictwo pracy, ewidencja
Bardziej szczegółowoHurtownie Danych i Business Intelligence: przegląd technologii
Hurtownie Danych i Business Intelligence: przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Tematyka Architektury
Bardziej szczegółowoEkspert MS SQL Server Oferta nr 00/08
Ekspert MS SQL Server NAZWA STANOWISKA Ekspert Lokalizacja/ Jednostka organ.: Pion Informatyki, Biuro Hurtowni Danych i Aplikacji Wspierających, Zespół Jakości Oprogramowania i Utrzymania Aplikacji Szczecin,
Bardziej szczegółowoPROJEKT Z BAZ DANYCH
POLITECHNIKA WROCŁAWSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI PROJEKT Z BAZ DANYCH System bazodanowy wspomagający obsługę sklepu internetowego AUTOR: Adam Kowalski PROWADZĄCY ZAJĘCIA: Dr inż. Robert Wójcik, W4/K-9 Indeks:
Bardziej szczegółowoPERFORMANCE 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 szczegółowoMigracja Business Intelligence do wersji
Migracja Business Intelligence do wersji 2016.1 Copyright 2015 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest
Bardziej szczegółowoZaawansowane bazy danych i hurtownie danych Wydział Informatyki Politechnika Białostocka
Zaawansowane bazy danych i hurtownie danych Wydział Informatyki Politechnika Białostocka wiosna 2014 Prowadzący: Agnieszka Oniśko-Drużdżel, Marek J. Drużdżel pokój: 207, Wiejska 45A telefon: 85-746 9086
Bardziej szczegółowoMetody automatyzacji sprawozdawczości w systemie asist. Agnieszka Hołownia-Niedzielska
Metody automatyzacji sprawozdawczości w systemie asist Agnieszka Hołownia-Niedzielska Agenda 1 Dlaczego większość projektów obejmuje automatyzację zasilenia? 2 Perspektywa użytkownika końcowego 3 Źródła
Bardziej szczegółowoAnalityka danych & big data
TomaszJangas.com Analityka danych & big data 15 października 2017 W tym artykule opiszę architekturę, jaka często wykorzystywana jest dzisiaj w środowiskach do analityki danych w wielu różnych organizacjach
Bardziej szczegółowoSpis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I
Przedmowa.................................................... i Cz ± I 1 Czym s hurtownie danych?............................... 3 1.1 Wst p.................................................. 3 1.2 Denicja
Bardziej szczegółowoIII ZAPYTANIE OFERTOWE
III ZAPYTANIE OFERTOWE dotyczy projektu: Wdrożenie internetowego systemu B2B dla TLC Rental integrującego zarządzanie systemami logistycznymi w zakresie zamówień, dostaw i kontrolingu Zamawiający: Okres
Bardziej szczegółowoIntegracja danych ubezpieczeniowych w czasie rzeczywistym. Łukasz Szewczyk Solution Architect
Integracja danych ubezpieczeniowych w czasie rzeczywistym Łukasz Szewczyk Solution Architect Dlaczego integrować dane w czasie rzeczywistym? W dość krótkim czasie większość danych jakie posiadamy staje
Bardziej szczegółowotemat prelekcji.. Power w analizie danych prowadzący Dr inż. Jacek Markus
temat prelekcji.. Power w analizie danych prowadzący Dr inż. Jacek Markus Power w analizie danych Ograniczenia wykorzystania kostki OLAP Dodatki Power w Microsoft Excel Power na platformie SharePoint Power
Bardziej szczegółowoOracle Application Express -
Oracle Application Express - Wprowadzenie Wprowadzenie Oracle Application Express (dawniej: HTML DB) to narzędzie do szybkiego tworzenia aplikacji Web owych korzystających z bazy danych Oracle. Od użytkownika
Bardziej szczegółowoTematy dyplomów inżynierskich 2009 Katedra Inżynierii Oprogramowania
Tematy dyplomów inżynierskich 2009 Katedra Inżynierii Oprogramowania Literatura Projekt i implementacja biblioteki tłumaczącej zapytania w języku SQL oraz OQL na zapytania w języku regułowym. dr hab. inż.
Bardziej szczegółowoSpis treści. Część I Wprowadzenie do pakietu oprogramowania Analysis Services
Spis treści Wstęp... ix Odkąd najlepiej rozpocząć lekturę?... ix Informacja dotycząca towarzyszącej ksiąŝce płyty CD-ROM... xi Wymagania systemowe... xi Instalowanie i uŝywanie plików przykładowych...
Bardziej szczegółowo16:30-20:00 (4x45min) Wykład: Architektury i technologie integracji danych (Robert Wrembel) Sala 13
I semestr ZJAZD 1 10.10.2014 16:00-16:30 Spotkanie organizacyjne 16:30-20:00 (4x45min) Wykład: Architektury i technologie integracji danych (Robert Wrembel) Sala 13 11.10.2014 9:00-12:15 (4x45min) Wykład:
Bardziej szczegółowoHurtownia danych praktyczne zastosowania
Hurtownia danych praktyczne zastosowania Dorota Olkowicz dorota.olkowicz@its.waw.pl Centrum Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego ITS Plan prezentacji 1. Hurtownie danych 2. Hurtownia danych POBR 3. Narzędzia
Bardziej szczegółowo1 Wprowadzenie do koncepcji Microsoft Office BI 1 Zakres ksiąŝki 2 Cel ksiąŝki 3 Wprowadzenie do tematu 3 Zawartość rozdziałów 4
1 Wprowadzenie do koncepcji Microsoft Office BI 1 Zakres ksiąŝki 2 Cel ksiąŝki 3 Wprowadzenie do tematu 3 Zawartość rozdziałów 4 2 Tabele przestawne, wykresy przestawne i formatowanie warunkowe 11 Co to
Bardziej szczegółowo15 Edycja TOR POZNAŃ TRACK DAY
p p (0) GRZEGORZ p p 0 p p p p p p () MAREK KOSTKA p p 0 :. :. :. :. :. :0.00 :. :0. :. ::. :0. :0. :. :. :0. :.0 ::. :00. :. :. :.0 :. :. :. :. :.0 :.0 :0.00 :. :.00 :0. :. :. :. :.0 :.0 ::. :.0 :. :.
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Organizacyjnie Prowadzący: mgr. Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl http://mariuszrafalo.pl (hasło HD2) Literatura 1. Inmon, W., Linstedt, D. (2014). Data Architecture: A
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie w chmurze - opis przedmiotu
Przetwarzanie w chmurze - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Przetwarzanie w chmurze Kod przedmiotu 11.3-WP-PEDP-PC-L-S14_pNadGenPWOR7 Wydział Kierunek Wydział Pedagogiki, Psychologii i
Bardziej szczegółowoSzkolenie autoryzowane. MS Wdrażanie hurtowni danych w Microsoft SQL Server 2012
Szkolenie autoryzowane MS 10777 Wdrażanie hurtowni danych w Microsoft SQL Server 2012 Strona szkolenia Terminy szkolenia Rejestracja na szkolenie Promocje Opis szkolenia Szkolenie przeznaczone jest dla
Bardziej szczegółowoCzęść I Istota analizy biznesowej a Analysis Services
Spis treści Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services 1 Analiza biznesowa: podstawy analizy danych... 3 Wprowadzenie do analizy biznesowej... 3 Wielowymiarowa analiza danych... 5 Atrybuty w
Bardziej szczegółowoArchitektury usług internetowych. Tomasz Boiński Mariusz Matuszek
Architektury usług internetowych 2016 Tomasz Boiński Mariusz Matuszek Organizacja przedmiotu 1. Wykład 2 kolokwia po 25 punktów (23 listopada i 27 stycznia) 2. 6 zadań laboratoryjnych, zadania 1-5 po 8
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mariusz.rafalo@hotmail.com WPROWADZENIE DO HURTOWNI DANYCH Co to jest hurtownia danych? Hurtownia danych jest zbiorem danych zorientowanych tematycznie, zintegrowanych,
Bardziej szczegółowoMaciej Kiewra mkiewra@qbico.pl. Quality Business Intelligence Consulting http://www.qbico.pl
Maciej Kiewra mkiewra@qbico.pl Quality Business Intelligence Consulting http://www.qbico.pl Wstęp Integration Services narzędzie do integracji danych Pomyślane do implementacji procesów ETL Extract ekstrakcja
Bardziej szczegółowoSplunk w akcji. Radosław Żak-Brodalko Solutions Architect Linux Polska Sp. z o.o.
Splunk w akcji Radosław Żak-Brodalko Solutions Architect Linux Polska Sp. z o.o. 1 Splunk agent wiedzy o infrastrukturze czyli SIEM i coś więcej 2 Splunk gromadzi oraz integruje informacje dotyczące funkcjonowania
Bardziej szczegółowoMigracja Comarch ERP Altum Business Intelligence do wersji
Migracja Comarch ERP Altum Business Intelligence do wersji 2016.5 Wersja 2016.5 2 Comarch ERP Altum Wersja 2016.5 Copyright 2016 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości
Bardziej szczegółowoJednolity Plik Kontrolny
ZGODNIE Z ROZPORZĄDZENIEM MINISTERSTWA FINANSÓW, JUŻ OD LIPCA 2016 DUŻE PRZEDSIĘBIORSTWA BĘDĄ ZOBLIGOWANE DO PRZEKAZYWANIA SZCZEGÓŁOWYCH DANYCH PODATKOWYCH DOTYCZĄCYCH PROWADZONEJ DZIAŁALNOŚCI. INFORMACJE
Bardziej szczegółowoIBM DATASTAGE COMPETENCE CENTER
IBM DATASTAGE COMPETENCE CENTER W informacji drzemie ogromny potencjał biznesowy. Odpowiednio opisane i wykorzystane dane stanowią podstawę sprawnie funkcjonującego przedsiębiorstwa. Wykorzystując najnowocześniejsze
Bardziej szczegółowoRAPORT KWARTALNY KBJ S.A. ZA I KWARTAŁ 2012 ROKU. Warszawa, dnia 15 maja 2012 roku.
RAPORT KWARTALNY ZA I KWARTAŁ 2012 ROKU Warszawa, dnia 15 maja 2012 roku www.kbj.com.pl Spis treści 1. Podstawowe informacje o Spółce... 3 1.1 Struktura Akcjonariatu... 4 1.2 Skład Zarządu... 4 1.3 Skład
Bardziej szczegółowoPodrozdziały te powinny zawierać informacje istotne z punktu widzenia przyjętego celu pracy
Uwaga: 1. Praca powinna być napisana z użyciem formy bezosobowej np. wykonano. Nazwa rozdziału Zawartość Liczba stron 1. Wstęp Rozdział ten powinien zawierać zarys najważniejszych elementów pracy Krótki
Bardziej szczegółowoLISTA LAUREATÓW Nagroda IV stopnia zestaw do grillowania
LISTA LAUREATÓW Nagroda IV stopnia zestaw do grillowania 1 Bronisław K. zweryfikowany 2 Marta B. w trakcie weryfikacji 3 Kazimierz S. zweryfikowany 4 Damian L. w trakcie weryfikacji 5 Marek Ś. w trakcie
Bardziej szczegółowo1Executive summary Comarch ERP XLBI Wersja:
Zmiany funkcjonalne wprowadzone w Comarch ERP XL BI w wersji 2 Spis treści Business Intelligence... 4 1 Rozwój obszarów analitycznych... 4 Obszar lojalności... 4 Obszar środków trwałych... 5 Obsługa pakietów
Bardziej szczegółowoEgzamin / zaliczenie na ocenę*
Zał. nr 4 do ZW 33/01 WYDZIAŁ Informatyki i Zarządzania / STUDIUM KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Programowanie na platformie Microsoft Azure Nazwa w języku angielskim Programming on Microsoft
Bardziej szczegółowoInżynieria Oprogramowania w Praktyce
Inżynieria Oprogramowania w Praktyce Ogólna prezentacja kierunku Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego. www.aict.pjwstk.edu.pl 1 Kogo chcemy
Bardziej szczegółowoAKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki KATEDRA INFORMATYKI Event Visualizator sprawozdanie z przebiegu projektu wersja 1.1 z dnia 15.06.2011 Kierunek,
Bardziej szczegółowoHadoop i Spark. Mariusz Rafało
Hadoop i Spark Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl http://mariuszrafalo.pl WPROWADZENIE DO EKOSYSTEMU APACHE HADOOP Czym jest Hadoop Platforma służąca przetwarzaniu rozproszonemu dużych zbiorów danych. Jest
Bardziej szczegółowoProgram szkoleniowy Efektywni50+ Moduł V Raportowanie dla potrzeb analizy danych
Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł V Raportowanie dla potrzeb analizy danych 1 Wprowadzenie do technologii MS SQL Server 2012 Reporting Services. 2h Podstawowym zadaniem omawianej jednostki lekcyjnej
Bardziej szczegółowoLokalna kopia bioinformatycznego serwera obliczeniowego jako wysokowydajne środowisko obliczeniowe
Lokalna kopia bioinformatycznego serwera obliczeniowego jako wysokowydajne środowisko obliczeniowe Dokument wizji Autorzy: Łukasz Kempny, Tomasz Sikora, Tomasz Rokita, Robert Ostrowski, Zbigniew Polek,
Bardziej szczegółowoPraktyczne wykorzystanie elementów raportowania Microsoft Project 2010 /Project Server 2010 Sesja 5 PowerPivot & PowerView Bartłomiej Graczyk
Praktyczne wykorzystanie elementów raportowania Microsoft Project 2010 /Project Server 2010 Sesja 5 PowerPivot & PowerView Bartłomiej Graczyk 2012-11-05 Bartłomiej Graczyk MCT,MCITP,MCTS Architekt rozwiązań
Bardziej szczegółowoSystem INTEGRYB jako zintegrowane repozytorium danych umożliwiające zaawansowaną analitykę badawczą
System INTEGRYB jako zintegrowane repozytorium danych umożliwiające zaawansowaną analitykę badawczą Lena Szymanek 1, Jacek Seń 1, Krzysztof Skibicki 2, Sławomir Szydłowski 2, Andrzej Kunicki 1 1 Morski
Bardziej szczegółowoNiniejszy załącznik składa się z 5 ponumerowanych stron
ZAŁĄCZNIK NR 10 DO SIWZ PROCEDURA TESTOWANIA W PROJEKCIE E-ZDROWIE DLA MAZOWSZA NA DOSTAWY I WDROŻENIE EDM, SSI Niniejszy załącznik składa się z 5 ponumerowanych stron Warszawa, dnia 14.01.2015 r. Strona
Bardziej szczegółowoCo to jest Business Intelligence?
Cykl: Cykl: Czwartki z Business Intelligence Sesja: Co Co to jest Business Intelligence? Bartłomiej Graczyk 2010-05-06 1 Prelegenci cyklu... mariusz@ssas.pl lukasz@ssas.pl grzegorz@ssas.pl bartek@ssas.pl
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence
Hurtownie danych Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence Krzysztof Goczyła Teresa Zawadzka Katedra Inżynierii Oprogramowania Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika
Bardziej szczegółowoDodatkowo, w przypadku modułu dotyczącego integracji z systemami partnerów, Wykonawca będzie przeprowadzał testy integracyjne.
Załącznik nr 1a do Zapytania ofertowego nr POIG.08.02-01/2014 dotyczącego budowy oprogramowania B2B oraz dostawcy sprzętu informatycznego do projektu pn. Budowa systemu B2B integrującego zarządzanie procesami
Bardziej szczegółowoANALYSIS SERVICES. 1. Tworzymy połączenie ze źródłem danych. 2. Tworzymy nowy widok dla źródła danych
1 ANALYSIS SERVICES 1. Tworzymy połączenie ze źródłem danych Możliwości są dwie, ale dodajemy projekt analityczny do projektu w którym mamy procesy ETL (Add Project) albo tworzymy nowy projekt (New Project).
Bardziej szczegółowoInformatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Bazy danych 2 Nazwa modułu w języku angielskim Databases 2 Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek
Bardziej szczegółowoBigData. Czy zawsze oznacza BigProblem? Artur Górnik, SAP Polska Piotr Zacharek, HP Polska 14 kwietnia, 2015
BigData Czy zawsze oznacza BigProblem? Artur Górnik, SAP Polska Piotr Zacharek, HP Polska 14 kwietnia, 2015 Platforma SAP HANA ETL ETL Cache SAP HANA (DRAM) Transact Analyze Accelerate Wybrane aspekty
Bardziej szczegółowoSzkolenie: Jak mieć więcej czasu na wyciąganie wniosków
Szkolenie: Jak mieć więcej czasu na wyciąganie wniosków 14 listopada 2018 r 8:45-12:45 Warszawa https://alterdata.evenea.pl "Dzisiaj praca analityka składa się w 15% z analizowania. Cała reszta czynności
Bardziej szczegółowoLista zwycięzców 30 zł na start z BZWBK24 mobile
Lista zwycięzców 30 zł na start z BZWBK24 mobile KRYSTYNA S. KRYSTYNA C. EDWARD F. KAROLINA C. WOJCIECH T. JANINA F. FRANCISZKA G. HENRYK H. MIROSŁAW W. JULI BARBARA H. CELINA Ł. STANISŁAW K. HELENA S.
Bardziej szczegółowoRozwiązanie Compuware Data Center - Real User Monitoring
Rozwiązanie Compuware Data Center - Real User Monitoring COMPUWARE DATA CENTER REAL USER MONITORING... 3 2 COMPUWARE DATA CENTER REAL USER MONITORING Sercem narzędzia Compuware Data Center Real User Monitoring
Bardziej szczegółowoRozwiązanie Compuware dynatrace
Rozwiązanie Compuware dynatrace COMPUWARE DYNATRACE... 3 2 COMPUWARE DYNATRACE Narzędzie Compuware dynatrace oparte jest o unikatową technologię agentową, która pozwala na dogłębną analizę stanu aplikacji
Bardziej szczegółowoVI Kongres BOUG Praktyczne aspekty wykorzystania Business Intelligence w przemyśle wydobywczym węgla kamiennego
VI Kongres BOUG Praktyczne aspekty wykorzystania Business Intelligence w przemyśle wydobywczym węgla kamiennego mgr Artur Wroński mgr inż. Przemysław Kapica 25.04.2012 Agenda: Środowisko platformy BI Użytkownicy
Bardziej szczegółowoHarmonogram obron prac dyplomowych inżynierskich 2012/13
Lp Imię Nazwisko Temat pracy (finalny tytuł pracy w języku polskim) 1. Marcin Kubacki Etap system przydzielania obciążeń dydaktycznych Kornel Lewandowski Małgorzata Napieraj Tomasz Lipert 2. Dawid Wiśniewski
Bardziej szczegółowoIwona Milczarek, Małgorzata Marcinkiewicz, Tomasz Staszewski. Poznań, 30.09.2015
Iwona Milczarek, Małgorzata Marcinkiewicz, Tomasz Staszewski Poznań, 30.09.2015 Plan Geneza Architektura Cechy Instalacja Standard SQL Transakcje i współbieżność Indeksy Administracja Splice Machince vs.
Bardziej szczegółowoGRUPA 1 - POZIOM A1 GRUPA 2 - POZIOM A1
GRUPA 1 - POZIOM A1 TRYB: poniedziałek, środa 18:15-19:45 1 Jarosław P. 29 2 Justyna T. 37 3 Domicela Arycja K. 47 4 Ryszard Tomasz N. 51 5 Hanna G. 61 GRUPA 2 - POZIOM A1 TERMIN PIERWSZYCH ZAJĘĆ: 19.04.2013r.
Bardziej szczegółowoZajęcia prowadzone przez MCT, auditora wiodącego systemów bezpieczeństwa informacji.
OFERTA SZKOLENIOWA BAZY DANYCH O firmie: Firma Information & Technology Consulting specjalizuje się w szkoleniach w zakresie systemów bazodanowych Microsoft i Sybase oraz Zarządzania bezpieczeństwem informacji
Bardziej szczegółowoWykorzystanie standardów serii ISO 19100 oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych
Wykorzystanie standardów serii ISO 19100 oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych dr inż. Adam Iwaniak Infrastruktura Danych Przestrzennych w Polsce i Europie Seminarium, AR Wrocław
Bardziej szczegółowoCOMARCH DATA WAREHOUSE MANAGER 6.2
COMARCH DATA WAREHOUSE MANAGER 6.2 WSTĘP DO ZAGADNIENIA HURTOWNI DANYCH Gromadzenie danych biznesowych z systemów rozproszonych, oraz doprowadzenie do ich uwspólnienia, w celu przeprowadzenia analiz oraz
Bardziej szczegółowoBusiness Intelligence Odkryj szerszą perspektywę dla swojego biznesu
Business Intelligence Odkryj szerszą perspektywę dla swojego biznesu Zadania stojące przed Business Intelligence Przyrost informacji w ciągu ostatnich kilku lat osiągnął niespotykany dotąd poziom. Firmy
Bardziej szczegółowoGrupy pytań na egzamin magisterski na kierunku Informatyka (dla studentów dziennych studiów II stopnia)
Grupy pytań na egzamin magisterski na kierunku Informatyka (dla studentów dziennych studiów II stopnia) WERSJA WSTĘPNA, BRAK PRZYKŁADOWYCH PYTAŃ DLA NIEKTÓRYCH PRZEDMIOTÓW Należy wybrać trzy dowolne przedmioty.
Bardziej szczegółowoProces ETL MS SQL Server Integration Services (SSIS)
Proces ETL MS SQL Server Integration Services (SSIS) 3 kwietnia 2014 Opis pliku z zadaniami Wszystkie zadania na zajęciach będą przekazywane w postaci plików PDF sformatowanych jak ten. Będą się na nie
Bardziej szczegółowoZAPYTANIE OFERTOWE. z dnia 20 grudnia 2013r.
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego ZAPYTANIE OFERTOWE z dnia 20 grudnia 2013r. w związku z realizacją projektu pn. Wdrożenie systemu
Bardziej szczegółowoHURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE
BAZY DANYCH HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Adrian Horzyk horzyk@agh.edu.pl Google: Horzyk HURTOWNIE DANYCH Hurtownia danych (Data Warehouse) to najczęściej
Bardziej szczegółowoSzkolenie: Budowa aplikacji SOA/BPM na platformie Oracle SOA Suite 11g
Szkolenie: Budowa aplikacji SOA/BPM na platformie Oracle SOA Suite 11g Opis szkolenia: Termin SOA, czyli Service Oriented Architecture, oznacza architekturę systemów informatycznych opartą o usługi. Za
Bardziej szczegółowo