Oracle Hyperion Essbase

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Oracle Hyperion Essbase"

Transkrypt

1 XVI Konferencja PLOUG Kościelisko Październik 2010 Oracle Hyperion Essbase Paweł Chomicz Dyrektor Centrum Kompetencyjnego Oracle w BizTech S.A. Abstrakt. Wraz z Hyperionem Oracle kupił całą masę produktów do analiz danych. Zakup w sposób zasadniczy dopełnia Oraclową ofertę Business Intelligence. Baza danych Hyperion Essbase to wielowymiarowa baza danych o olbrzymich możliwościach analitycznych. Wielowymiarowy Essbase jest zupełnie innym produktem w stosunku do relacyjnej Oracle Database, również z opcją OLAP: inaczej organizuje i przechowuje dane i ich strukturę, ma inny interfejs do zarządzania. Inny jest cykl produkcji aplikacji i bazy danych. Inne procesy obsługujące dane w systemie. To wszystko jest specyficzne i nie intuicyjne do opanowania nawet dla dobrych administratorów i deweloperów relacyjnej bazy Oracle. Do tego dochodzą zagadnienia zasilania danymi struktur wielowymiarowych oraz prezentacja sprawozdań i export danych do postaci relacyjnej. Referat prezentuje: różnice pomiędzy relacyjnymi i wielowymiarowymi bazami danymi; filozofię i rozwiązania zastosowane w środowisku Hyperion Essbase; miejsce Essbase wśród innych rozwiązań Oracle Bussines Intelligence; cykl planowanie i tworzenie kompletnej aplikacji i bazy danych; inne rozwiązania Oracle Bussines Intelligence umożliwiające powiązanie Essbase z danymi relacyjnymi. Artykuł został opracowany na podstawie informacji pozyskanych z Internetu: list dyskusyjnych, prezentacji Oracle, Hyperion, Sunopsis i innych, oraz dokumentacji produktów i książek. Między innymi Teoria relacyjnych baz danych Edgar Frank Codd. Informacja o autorze. Autor w latach prowadził szkolenia IT oraz szkolenia dla trenerów. W latach zbudował i prowadził zespół Oracle w Altkom Akademii. W latach zbudował i prowadził Zespół Aplikacji Oracle w Matrix.pl. Aktualnie jest Dyrektorem Centrum Kompetencyjnego Oracle w BizTech S.A.

2

3 Oracle Hyperion Essbase Wstęp Podstawę systemów BI stanowi hurtownia danych, która jest bazą zintegrowanych, oczyszczonych i poddanych transformacji danych. Na takiej bazie danych kierownictwo, dyrektorzy i analitycy mogą wykonywać wiele różnego typu analiz i raportów, które pomagają szybciej i skutecznie podejmować decyzje. Podstawowym celem systemów BI jest dostarczenie właściwych informacji właściwym kosztem, we właściwym miejscu i czasie. Trzeba jednak mieć na uwadze, że definicja hurtowni danych podana powyżej nie jest już teraz taka oczywista. Na przykład narzędzia takie jak ODI umożliwiają transformacje danych już na ich źródle. System BI w zależności od potrzeb przedsiębiorstwa mogą składać się z różnych elementów i posiadać różną funkcjonalność. Mogą mieć charakter rozwiązań typu CPM bądź postać systemów złożonych z kilku modułów o określonej funkcjonalności. Systemy BI mogą zawierać elementy oparte o podstawowe technologie: OLAP analizy wielowymiarowe; Data mining eksploracja danych; i inne, uzupełniające lub dziedzinowe np.: GIS gromadzenie i analiza informacji przestrzennych. Przed kupieniem w 2007 roku za 3,3 mld USD firmy Hyperion, Oracle oferował co prawda rozwiązania typu OLAP i DM ale nie były to rozwiązania doskonałe. Zakup Hyperiona radykalnie zmienił ofertę Oracle. Z odpowiednio dobranych komponentów Siebel Analytics (Obecnie Oracle BI), Hyperion OLAP (obecnie Oracle Essbase) oraz EL-T Sunopsis (obecnie ODI Oracle Data Integrator) Oracle stworzył wyjątkowe i niezwykle skuteczne, kompletne środowisko BI. Dla uproszczenia dalej pojęcia Hyperion OLAP, Hyperion i Essbase stosowane są zamiennie Model relacyjny i wielowymiarowy Model relacyjny: Zazwyczaj mylimy pojęcia: relacją nazywamy referencje a nie tabelę. Dla uporządkowania wiedzy i nazewnictwa dalej opisano podstawy teorii relacyjnych baz danych którą opracował przez nieżyjący już Edgar Frank Codd. Teoria ta została opublikowana w roku Relacja R tabela. Krotka t wiersz. Atrybut A kolumna. Liczebność relacji m liczba krotek w tabeli. Stopień relacji n liczba atrybutów. Klucz główny K jednoznaczny identyfikator tabeli. Dziedzina D zbiór dopuszczalnych wartości atrybutu. Schemat relacji R(A1,A2,...,An). Baza danych zbiór relacji.

4 192 Paweł Chomicz Schemat bazy danych zbiór schematów relacji. Dziedzina D to zbiór wartości skalarnych tego samego typu. Dziedzina atrybutu każdy atrybut A wywodzi sie z dokładnie jednej dziedziny D. Relacja r(r) o schemacie R(A1,A2,...,An) na zbiorze dziedzin {D1,D2,...,Dn} jest zbiorem krotek r = {t1, t2,..., tm} postaci t =< v1, v2,..., vn >, będących uporządkowana lista, gdzie vi, dla 0 < i n należy do zbioru Di [ {NULL}, n jest stopniem relacji R, zaś m jej liczebnością. Każda relacja ma właściwe sobie znaczenie, które formalnie można przedstawić w postaci predykatu bądź funkcji logicznej. Predykat dla danej relacji stanowi kryterium zgody na jej uaktualnienie. Rodzaje relacji: nazwane; podstawowe; pochodne; perspektywy; perspektywy materializowane (migawki); wyniki zapytań; wyniki pośrednie. Własności obiektów relacyjnych: nie istnieją podwójne krotki (powtarzające się); krotki nie są uporządkowane (ich kolejność nie ma znaczenia); atrybuty nie są uporządkowane (jw.); wszystkie wartości atrybutów są atomowe; w ramach bazy danych dziedziny maja jednoznaczne nazwy; w ramach bazy danych relacje nazwane maja jednoznaczne nazwy; w ramach relacji atrybuty posiadają jednoznaczne nazwy. Integralność danych relacyjnych: Reguły integralności pomagają SZBD nadzorować poprawność danych wprowadzanych do bazy. Mogą one dotyczyć pojedynczego atrybutu bądź całej relacji. Wyróżniamy ograniczenia: klucze kandydujące; klucze główne (PRIMARY KEY); klucze alternatywne; klucze obce (FOREIGN KEY); unikalność (UNIQUE); zawężenie dziedziny (CHECK); wartość niepusta (NOT NULL).

5 Oracle Hyperion Essbase 193 Klucz kandydujący: Niech R będzie relacja. Klucz kandydujący w relacji R jest podzbiorem K zbioru atrybutów relacji R posiadającym własność jednoznaczności i nieredukowalności. Klucz kandydujący zawierający więcej niż jeden atrybut nazywa sie kluczem złożonym, natomiast zawierający dokładnie jeden atrybut - kluczem prostym. Klucze kandydujące zapewniają mechanizmy adresowania na poziomie krotek. Klucz główny i alternatywny W sytuacji, w której relacja posiada wiele kluczy kandydujących, jeden z nich powinien być wybrany jako klucz główny, pozostałe natomiast określa się mianem kluczy alternatywnych. Klucz obcy: Niech R2 będzie relacja. Klucz obcy relacji R2 jest to podzbiór FK zbioru atrybutów R2, taki że: istnieje relacja R1 (relacje R1 i R2 nie musza być różne) z kluczem kandydującym CK oraz: w każdej chwili każda wartość FK w aktualnej wartości relacji R2 jest taka sama jak wartość CK w pewnej krotce aktualnej wartości relacji R1. Wartość klucza obcego stanowi referencje do krotki docelowej zawierającej wartość odpowiadającego mu klucza kandydującego. Ograniczenia atrybutu: Na każdy atrybut relacji można narzucić ograniczenia dotyczące: dziedziny (określenie typu); niepowtarzalności wartości (UNIQUE); nie dopuszczania wartości pustej (NOT NULL); dowolny warunek logiczny ograniczający dziedzinę (CHECK). Integralność: Integralność referencyjna: Integralność referencyjna zapewnia, ze baza nie zawiera żadnych niedopuszczalnych wartości klucza obcego i narzuca je poprzez tzw. więzy referencyjne. Integralność encji: Żaden składnik klucza głównego relacji podstawowej nie może akceptować wartości pustej. Integralność atrybutu: Wartości atrybutu są pobierane z odpowiedniej dziedziny. Model wielowymiarowy: Miary albo fakty: wartości ciągłe, numeryczne typowe miary: wartość sprzedaży, koszt, zysk, sprzedana ilość miary mogą być: addytywne (we wszystkich wymiarach) np. liczba sprzedanych sztuk;

6 194 Paweł Chomicz częściowo addytywne (addytywne w niektórych wymiarach) np. stan w magazynie sklepu; nieaddytywne. Wymiary: wartości dyskretne, niezmienne lub rzadko zmienne; nadają znaczenie danym (miarom, faktom); typowe wymiary: sklep, faktura, klient, czas, produkt; hierarchie umożliwiają organizację danych na różnych poziomach agregacji; doskonałym przykładem jest czas: rok, miesiąc, dzień itd.; poziomy reprezentuje pozycję w hierarchii; atrybuty dostarczają dodatkowych informacji o danych, np. kolor, waga, tydzień roku. Kostki: Dane na potrzeby przetwarzania OLAP są reprezentowane właśnie w postaci wielowymiarowej: kostki 3 lub więcej wymiarowe. Takie właśnie logiczne kostki stanowią sposób organizacji miar mających te same wymiary OLAP Rozwiązanie to umożliwia użytkownikom biznesowym wykonanie analiz wielowymiarowych. Typowym przykładem takich analiz są: zapytanie o sprzedaż produktów jaką odnotowało przedsiębiorstwo w kolejnych tygodniach, miesiącach, latach, zapytanie o sprzedaż produktów z podziałem na rodzaje produktów, zapytanie o sprzedaż produktów z podziałem na oddziały Odpowiedzi tego typu zapytania wspomagają kadrę kierowniczą w procesie podejmowania decyzji mającym przynieść poprawę sytuacji przedsiębiorstwa. Umożliwiają wykrycie wąskich gardeł sprzedaży, wykrycie produktów przynoszących największy zysk lub stratę.

7 Oracle Hyperion Essbase 195 Rozwiązania tego typu oparte są o model przetwarzania danych, nazwany przetwarzaniem analitycznym on-line (ang. OnLine Analytical Processing OLAP). Analiza danych polega tu na obliczaniu agregatów dla zadanych wymiarów. Proces analizy jest całkowicie sterowany przez użytkownika. i nazywany jest analizą danych sterowaną zapytaniami. Centralnym elementem systemu jest baza danych. System złożony jest z szeregu warstw. Dane z wielu źródeł np. z systemów produkcyjnych przedsiębiorstwa (np.: F-K i CRM). Przenoszone są do pierwszej warstwy. Następnie są poddawane procesom integracji, oczyszczania, transformacji, po czym są ładowane do kolejnej warstwy zawierającej struktury wielowymiarowe (kostki, tabele połączone w schematy płatka śniegu czy gwiazdy). Kolejnym elementem systemu jest warstwa, która przekłada struktury informatyczne na struktury biznesowe zrozumiałe dla użytkowników systemu. Warstwa ta zawiera również interfejs umożliwiający użytkownikom nieznającym technologii informatycznych wykonywanie skomplikowanych analiz i raportów. Ogólny schemat pokazany jest na rysunku poniżej: F-K System analityczno-raportowy CRM HR ETL Hurtownia danych Strategiczna karta wyników Data mining SO Planowanie i budżetowanie 1.3. Data mining Analiza danych z wykorzystaniem systemów zgodna z modelem OLAP, jest sterowana zazwyczaj przez analityka. Analityk formułuje szczegółowe zapytania i na ich podstawie dokonuje analizy danych zawartych w hurtowniach danych. Analiza tego typu zakłada, że użytkownik, posiada pełną wiedzę o przedmiocie analizy oraz potrafi sterować procesem. W przeciwieństwie do rozwiązań OLAP, technologie data mining (eksploracja danych) opierają się o całkowicie inne rozwiązania. Technologie te umożliwiają wykonanie zadań polegających na znajdowaniu nieznanych dotychczas zależności i związków pomiędzy danymi. Eksploracja danych umożliwia rozwiązywanie zadań, które ze względu rozmiar są trudne do przeprowadzenia oraz rozwiązywanie tych problemów, dla których nie dysponujemy pełną wiedzą, gdyż wiedzę tę chcemy wydobyć z danych. Technologie eksploracji danych umożliwiają dostęp do danych w przypadku, kiedy nie potrafimy sformułować zapytania z wykorzystaniem języka dostępu do bazy danych.

8 196 Paweł Chomicz Zapytania formułowane są na znacznie wyższym poziomie abstrakcji niż pozwala na to standard SQL. Przy wykorzystaniu technologii eksploracji danych formułowane zadania rozwiązywane są automatycznie. Eksploracja danych wiąże się z kilkoma typami działań. Są to między innymi: klasyfikacja, grupowanie pojęciowe, zbiory przybliżone, reguły asocjacyjne. Bardzo prostym przykładem zastosowania eksploracji danych może być wykorzystanie klasyfikacji do udzielenia odpowiedzi na pytanie Czy klient w przyszłości może przestać kupować produkt V?. Przyjmijmy, jako model eksploracji danych funkcję liniową (y = Ax + B). Załóżmy, że posiadamy w bazie danych następujące informacje o klientach: wartość cechy A klienta, wartość cechy B klienta, czy klient kupował produkt V w przeciągu ostatnich dwóch miesięcy? (TAK - trójkąty / NIE - kółka). Wybieramy pewną reprezentacyjną grupę klientów. System eksploracji danych opierając się o ww. informacje o klientach oraz o model eksploracji danych wyznaczy współczynniki A i B. Następnie eksperci powinni zinterpretować otrzymane wyniki. Po wykonaniu powyższych kroków otrzymujemy algorytm eksploracji danych pozwalający określić, którzy klienci skłonni są przestać kupować produkt V, co pozwala wcześniej podjąć działania zapobiegające takiej sytuacji..

9 Oracle Hyperion Essbase Podstawowe cechy Hyperion OLAP Baza danych Hyperion Essbase to wielowymiarowa baza danych o olbrzymich możliwościach analitycznych. Wielowymiarowy Essbase jest zupełnie innym produktem w stosunku do relacyjnej Oracle Database, również z opcją OLAP: inaczej organizuje i przechowuje dane i ich strukturę, ma inny interfejs do zarządzania. Inny jest cykl produkcji aplikacji i bazy danych. Inne procesy obsługujące dane w systemie. Essbase ma również wbudowane algorytmy do Data Mainingu. To wszystko jest specyficzne i choć intuicyjne, to nie proste bez właściwego przygotowania do opanowania nawet dla dobrych administratorów i deweloperów relacyjnej bazy Oracle. Do tego dochodzą zagadnienia zasilania danymi struktur wielowymiarowych oraz prezentacja sprawozdań i export danych do postaci relacyjnej. Podstawowe cechy Essbase: Platforma dedykowana do raportowania, analiz, modelowania i planowania. Wykorzystanie kategorii biznesowych zamiast np. nazw pól i tabel (np. taryfa, jednostka biznesowa, pozycja budżetowa, typ zadania remontowego itp.). Możliwość dalszego przetwarzania danych (np. wyliczania wskaźników, alokacji, prognozowania itp.). Łatwość tworzenia scenariuszy analitycznych co-jeśli bez konieczności modyfikowania danych w systemach źródłowych. Dane w postaci zagregowanej gotowe do prezentacji brak konieczności czasochłonnego generowania raportów za pomocą zapytań. Przejrzysta struktura inteligentnych wymiarów w postaci drzewa z możliwością tworzenia alternatywnych struktur, nieaddytywnych ścieżek agregacji, wykorzystania wbudowanych mechanizmów inteligencji finansowej i czasowej. Unikalna możliwość bezpośredniego zapisu danych do bazy wielowymiarowej np. przy użyciu dodatku do MS Excel. Unikalna możliwość ładowania dużych ilości danych detalicznych do bazy wielowymiarowej z niespotykaną dotąd na rynku wydajnością nawet do poziomu wielu milionów pojedynczych klientów, faktur, transakcji itp. Intuicyjne narzędzia raportujące i administracyjne Hyperion Analyzer, Hyperion Reports, Hyperion Performance Suite, MS Excel Add-in. Możliwość załączania dowolnych plików i komentarzy do dowolnych komórek w bazie wielowymiarowej. Wbudowane algorytmy realizujące Data Mining, możliwość dołączania własnych algorytmów. System bezpieczeństwa zintegrowany z systemami korporacyjnymi (np. NTLM, LDAP, MSAD) ograniczający dostęp do dowolnego obszaru bazy niezależnie od narzędzia dostępowego. Obsługa standardów MDX, XMLA, wielowalutowość, trigery.

10 198 Paweł Chomicz 3. Dostęp do danych wielowymiarowych Essbase. Zasilanie danymi. Konwersja na dane relacyjne Zagadnienie nie jest proste. Poniżej zostaną zaprezentowane dwa rozwiązania: przy użyciu Oracle Warehouse Builder OWB oraz pakietu Oracle Business Intelligence. Z powodu ograniczonego miejsca a także aby nie dublować informacji poniżej zostaną przedstawione jedynie odpowiednie odnośniki, w trakcie referatu omówione będą natomiast kluczowe momenty procesu. Oracle Warehouse Builder OWB: OWB 11gR2 umożliwia dostęp do wielowymiarowych struktur Essbase i konwersję ich do postaci relacyjnej. Realizuje się to za pośrednictwem drivera JDBC Essbase oraz odpowiedniego modułu RKM z pakietu Oracle Data Integrator ODI. Odpowiedni moduł RKM definiują 4 pliki: ess_es_server.jar; ess_japi.jar; odihapp_common.jar; 4. odihapp_essbase.jar. Szczegółowo procedura jest opisana na: Tam też znajdują się konieczne skrypty które należy uruchomić w OMB Plus. Oracle Business Intelligence: Podłączenie się do Essbase w warstwie fizycznej narzędzia Administration Tool wchodzącego w skład pakietu Oracle Business Intelligence umożliwia wykonanie inżynierii odwrotnej na schemacie Essbase oraz użycie modelu i danych w warstwach logicznej i prezentacji. Kompletny przykład wraz ze zrzutami ekranów znajduje się pod adresem: 4. Podsumowanie Dobrze się dzieje, że Oracle ma bardzo dużo pieniędzy i bardzo dobrych specjalistów do pozyskiwania gotowych technologii. Prowadzone przez ostatnie lata zakupy pozwoliły Oracle stworzyć bardzo dobre, wydajne i ergonomiczne rozwiązania do przetwarzania, przechowywania i udostępniania informacji. Środowisko analityczne oparte o Siebel Analytics (Obecnie Oracle BI), Hyperion OLAP (obecnie Oracle Essbase) oraz EL-T Sunopsis (obecnie ODI Oracle Data Integrator) nie ma sobie obecnie równych.

Model relacyjny. Wykład II

Model relacyjny. Wykład II Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji

Bardziej szczegółowo

2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA

2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA PLAN WYKŁADU Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna BAZY DANYCH Wykład 2 dr inż. Agnieszka Bołtuć MODEL DANYCH Model danych jest zbiorem ogólnych zasad posługiwania

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

Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services

Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services Spis treści Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services 1 Analiza biznesowa: podstawy analizy danych... 3 Wprowadzenie do analizy biznesowej... 3 Wielowymiarowa analiza danych... 5 Atrybuty w

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych 1 Plan rozdziału 2 Wprowadzenie do Business Intelligence Hurtownie danych Produkty Oracle dla Business Intelligence Business Intelligence

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH Wstęp. Architektura hurtowni. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH B. Inmon, 1996: Hurtownia to zbiór zintegrowanych, nieulotnych, ukierunkowanych

Bardziej szczegółowo

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

Schematy logiczne dla hurtowni danych

Schematy logiczne dla hurtowni danych Schematy logiczne dla hurtowni danych 26 Plan rozdziału 27 Model biznesowy, logiczny i fizyczny hurtowni danych Podstawowe pojęcia w modelu logicznym, logiczny model wielowymiarowy Implementacje ROLAP/MOLAP

Bardziej szczegółowo

Modele danych - wykład V. Zagadnienia. 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne WPROWADZENIE

Modele danych - wykład V. Zagadnienia. 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne WPROWADZENIE Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne

Bardziej szczegółowo

Model logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL

Model logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL Podstawy baz danych: Rysunek 1. Tradycyjne systemy danych 1- Obsługa wejścia 2- Przechowywanie danych 3- Funkcje użytkowe 4- Obsługa wyjścia Ewolucja baz danych: Fragment świata rzeczywistego System przetwarzania

Bardziej szczegółowo

Modele danych - wykład V

Modele danych - wykład V Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych w praktyce

Hurtownie danych w praktyce Hurtownie danych w praktyce Fakty i mity Dr inż. Maciej Kiewra Parę słów o mnie... 8 lat pracy zawodowej z hurtowniami danych Projekty realizowane w kraju i zagranicą Certyfikaty Microsoft z Business Intelligence

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych

Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych Materiały źródłowe do wykładu: [1] Jerzy Surma, Business Intelligence. Systemy wspomagania decyzji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009 [2] Arkadiusz Januszewski,

Bardziej szczegółowo

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Paweł Mielczarek Microsoft Certified Trainer (MCT) MCP,MCSA, MCTS, MCTS SQL 2005, MCTS SQL 2008, MCTS DYNAMICS, MBSS, MBSP, MCITP DYNAMICS. Geneza Prowadzenie firmy wymaga podejmowania

Bardziej szczegółowo

Budowa systemu wspomagającego podejmowanie decyzji. Metodyka projektowo wdrożeniowa

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

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu Podstawy baz danych PODSTAWY BAZ DANYCH 19. Perspektywy baz danych 1 Perspektywy baz danych Temporalna baza danych Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Hurtownie danych. dr hab. Maciej Zakrzewicz Politechnika Poznańska Instytut Informatyki. Maciej Zakrzewicz (1)

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

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

Pierwsze wdrożenie SAP BW w firmie

Pierwsze 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 szczegółowo

PREZENTACJA FUNKCJONALNA SYSTEMU PROPHIX

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

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych 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

Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko

Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych mgr inż. Krzysztof Szałajko Czym jest baza danych? Co rozumiemy przez dane? Czym jest system zarządzania bazą danych? 2 / 25 Baza danych Baza danych

Bardziej szczegółowo

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 4 (1) 1 Plan wykładu Transformacja encji Transformacja związków Transformacja hierarchii encji BD wykład 4 (2)

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt. Zasady przygotowania i oceny projektów

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt. Zasady przygotowania i oceny projektów Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt Zasady przygotowania i oceny projektów 1 Cel projektu Celem niniejszego projektu jest zaprojektowanie i implementacja

Bardziej szczegółowo

Instalacja SQL Server Express. Logowanie na stronie Microsoftu

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

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Część I Wprowadzenie do pakietu oprogramowania Analysis Services

Spis treści. Część I Wprowadzenie do pakietu oprogramowania Analysis Services Spis treści Wstęp... ix Odkąd najlepiej rozpocząć lekturę?... ix Informacja dotycząca towarzyszącej ksiąŝce płyty CD-ROM... xi Wymagania systemowe... xi Instalowanie i uŝywanie plików przykładowych...

Bardziej szczegółowo

DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE:

DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE: DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE: JAKIE PROBLEMY ROZWIĄZUJE BI 1 S t r o n a WSTĘP Niniejszy dokument to zbiór podstawowych problemów, z jakimi musi zmagać się przedsiębiorca, analityk,

Bardziej szczegółowo

Technologia informacyjna

Technologia informacyjna Technologia informacyjna Pracownia nr 9 (studia stacjonarne) - 05.12.2008 - Rok akademicki 2008/2009 2/16 Bazy danych - Plan zajęć Podstawowe pojęcia: baza danych, system zarządzania bazą danych tabela,

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS

LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI INSTYTUT INFORMATYKI I ELEKTROTECHNIKI ZAKŁAD INŻYNIERII KOMPUTEROWEJ Przygotowali: mgr inż. Arkadiusz Bukowiec mgr inż. Remigiusz Wiśniewski LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS

Bardziej szczegółowo

Specjalizacja magisterska Bazy danych

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych - wykład wstępny

Bazy danych - wykład wstępny Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,

Bardziej szczegółowo

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra

Bazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra Bazy danych Wykład zerowy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Patron? Św. Izydor z Sewilli (VI wiek), biskup, patron Internetu (sic!), stworzył pierwszy katalog Copyright c 2011-12 P.

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38

Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38 Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem zajęcia 1 dr Jakub Boratyński pok. A38 Program zajęć Bazy danych jako podstawowy element systemów informatycznych wykorzystywanych

Bardziej szczegółowo

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Podstawowe definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych umożliwiający łatwe przeszukiwanie i aktualizację. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie

Bardziej szczegółowo

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 Paweł Gołębiewski Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl Droga na szczyt Narzędzie Business Intelligence. Czyli kiedy podjąć decyzję o wdrożeniu?

Bardziej szczegółowo

Baza danych. Modele danych

Baza danych. Modele danych Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych

Bardziej szczegółowo

030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła

030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła 030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH Prof. dr hab. Marek Wisła Elementy procesu projektowania bazy danych Badanie zależności funkcyjnych Normalizacja Projektowanie bazy danych Model ER, diagramy ERD Encje, atrybuty,

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,

Krzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312, Krzysztof Kadowski PL-E3579, PL-EA0312, kadowski@jkk.edu.pl Bazą danych nazywamy zbiór informacji w postaci tabel oraz narzędzi stosowanych do gromadzenia, przekształcania oraz wyszukiwania danych. Baza

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

Definicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d.

Definicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d. TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 1 Wprowadzenie do baz danych. Normalizacja. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Definicja bazy danych Uporządkowany zbiór informacji, posiadający własną strukturę i wartość.

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

Bazy danych. Algebra relacji

Bazy danych. Algebra relacji azy danych lgebra relacji Model danych Model danych to spójny zestaw pojęć służący do opisywania danych i związków między nimi oraz do manipulowania danymi i ich związkami, a także do wyrażania więzów

Bardziej szczegółowo

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009 Definicje Operacje na

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

Baza danych. Baza danych to:

Baza danych. Baza danych to: Baza danych Baza danych to: zbiór danych o określonej strukturze, zapisany na zewnętrznym nośniku (najczęściej dysku twardym komputera), mogący zaspokoić potrzeby wielu użytkowników korzystających z niego

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Migracja Business Intelligence do wersji 2013.3

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych 1. Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych. (projektowanie logiczne)

Bazy danych 1. Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych. (projektowanie logiczne) Bazy danych 1 Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych (projektowanie logiczne) Projektowanie logiczne przegląd krok po kroku 1. Usuń własności niekompatybilne z modelem relacyjnym 2. Wyznacz relacje

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH LABORATORIUM. Studia niestacjonarne I stopnia

BAZY DANYCH LABORATORIUM. Studia niestacjonarne I stopnia BAZY DANYCH LABORATORIUM Studia niestacjonarne I stopnia Gdańsk, 2011 1. Cel zajęć Celem zajęć laboratoryjnych jest wyrobienie praktycznej umiejętności tworzenia modelu logicznego danych a nastepnie implementacji

Bardziej szczegółowo

Migracja Business Intelligence do wersji

Migracja Business Intelligence do wersji Migracja Business Intelligence do wersji 2015.1 Copyright 2014 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest

Bardziej szczegółowo

Bazy analityczne (hurtownie danych, bazy OLAP)

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,

Bardziej szczegółowo

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy

Bardziej szczegółowo

Dane wejściowe. Oracle Designer Generowanie bazy danych. Wynik. Przebieg procesu

Dane wejściowe. Oracle Designer Generowanie bazy danych. Wynik. Przebieg procesu Dane wejściowe Oracle Designer Generowanie bazy danych Diagramy związków encji, a w szczególności: definicje encji wraz z atrybutami definicje związków między encjami definicje dziedzin atrybutów encji

Bardziej szczegółowo

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 Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania Semestr zimowy 2007/08 Studia uzupełniajace magisterskie

Bardziej szczegółowo

Stawiamy na specjalizację. by CSB-System AG, Geilenkirchen Version 1.1

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

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

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

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

Bardziej szczegółowo

Program wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL;

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,

Bardziej szczegółowo

HURTOWNIE DANYCH Dzięki uprzejmości Dr. Jakuba Wróblewskiego

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/

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia

SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia Kurs Administrator baz danych skierowany jest przede wszystkim do osób zamierzających rozwijać umiejętności w zakresie administrowania bazami danych.

Bardziej szczegółowo

TRANSFORMACJA MODELU ER DO MODELU RELACYJNEGO

TRANSFORMACJA MODELU ER DO MODELU RELACYJNEGO TRANSFORMACJA MODELU ER DO MODELU RELACYJNEGO Biologiczne Aplikacje Baz Danych dr inż. Anna Leśniewska alesniewska@cs.put.poznan.pl REPETYTORIUM Schemat bazy danych zbiór schematów relacji Relacja (tabela)

Bardziej szczegółowo

Analityka danych w środowisku Hadoop. Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017

Analityka danych w środowisku Hadoop. Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017 Analityka danych w środowisku Hadoop Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017 Pytania stawiane przez biznes 1 Jaka jest aktualnie sytuacja w firmie? 2 Na czym jeszcze możemy zarobić? Które procesy możemy usprawnić?

Bardziej szczegółowo

nr sprawy: BZP.243.24.2013.ML Wrocław, dn. 29 stycznia 2014 r. INFORMACJA DLA WYKONAWCÓW NR 6

nr sprawy: BZP.243.24.2013.ML Wrocław, dn. 29 stycznia 2014 r. INFORMACJA DLA WYKONAWCÓW NR 6 nr sprawy: BZP.243.24.2013.ML Wrocław, dn. 29 stycznia 2014 r. INFORMACJA DLA WYKONAWCÓW NR 6 dotyczy: postępowania nr BZP.243.24.2013.ML prowadzonego w trybie przetargu nieograniczonego na realizację

Bardziej szczegółowo

Migracja Business Intelligence do wersji 11.0

Migracja Business Intelligence do wersji 11.0 Migracja Business Intelligence do wersji 11.0 Copyright 2012 COMARCH Wszelkie prawa zastrzeżone Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest

Bardziej szczegółowo

Rady i porady użytkowe

Rady i porady użytkowe Rady i porady użytkowe Dział Eksploatacji CONTROLLING SYSTEMS sp. z o.o. Rady i porady - źródło prezentacji: Najczęstsze problemy zgłaszane przez Klientów na etapie eksploatacji systemu Spostrzeżenia konsultantów

Bardziej szczegółowo

Oferta szkoleniowa Yosi.pl 2012/2013

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

Bardziej szczegółowo

Procesy ETL - wykład V. Struktura. Wprowadzenie. 1. Wprowadzenie. 2. Ekstrakcja 3. Transformacja 4. Ładowanie 5. Studium przypadków.

Procesy 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 szczegółowo

Hurtownie danych wykład 3

Hurtownie danych wykład 3 Hurtownie danych wykład 3 dr Sebastian Zając SGH Warszawa 7 lutego 2017 Architektura relacyjna i wielowymiarowa Ze względu na przechowywanie danych na serwerze możemy zdecydować się na relacyjną bazę danych

Bardziej szczegółowo

Księgarnia PWN: Michael J. Hernandez Bazy danych dla zwykłych śmiertelników

Księgarnia PWN: Michael J. Hernandez Bazy danych dla zwykłych śmiertelników Księgarnia PWN: Michael J. Hernandez Bazy danych dla zwykłych śmiertelników Słowo wstępne (13) Przedmowa i podziękowania (drugie wydanie) (15) Podziękowania (15) Przedmowa i podziękowania (pierwsze wydanie)

Bardziej szczegółowo

Systemy Business Intelligence w praktyce. Maciej Kiewra

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

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH. 5. Modelowanie danych. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

PODSTAWY BAZ DANYCH. 5. Modelowanie danych. 2009/ Notatki do wykładu Podstawy baz danych PODSTAWY BAZ DANYCH 5. Modelowanie danych 1 Etapy tworzenia systemu informatycznego Etapy tworzenia systemu informatycznego - (według CASE*Method) (CASE Computer Aided Systems Engineering ) Analiza wymagań

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie Sformułowanie problemu Typy reguł asocjacyjnych Proces odkrywania reguł asocjacyjnych. Data Mining Wykład 2

Wprowadzenie Sformułowanie problemu Typy reguł asocjacyjnych Proces odkrywania reguł asocjacyjnych. Data Mining Wykład 2 Data Mining Wykład 2 Odkrywanie asocjacji Plan wykładu Wprowadzenie Sformułowanie problemu Typy reguł asocjacyjnych Proces odkrywania reguł asocjacyjnych Geneza problemu Geneza problemu odkrywania reguł

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Bazy danych Database Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obieralny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium Matematyka Poziom kwalifikacji: I stopnia Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L Semestr: III Liczba

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Model relacyjny bazy danych

Model relacyjny bazy danych Bazy Danych Model relacyjny bazy danych Przygotował: mgr inż. Maciej Lasota Bazy Danych 1 1) Model relacyjny bazy danych Relacyjny model bazy danych pojawił się po raz pierwszy w artykule naukowym Edgara

Bardziej szczegółowo

Relacyjny model danych

Relacyjny model danych Relacyjny model danych Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 2 (1) 1 Plan wykładu Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Oganiczenia integralnościowe BD wykład 2 (2) W ramach drugiego

Bardziej szczegółowo

Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS

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

Bardziej szczegółowo

Agnieszka Ptaszek Michał Chojecki

Agnieszka Ptaszek Michał Chojecki Agnieszka Ptaszek Michał Chojecki Krótka historia Twórcą teorii relacyjnych baz danych jest Edgar Frank Codd. Postulaty te zostały opublikowane po raz pierwszy w 1970 roku w pracy A Relational Model of

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Mechatronika Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści kierunkowych Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium BAZY DANYCH I SYSTEMY EKSPERTOWE Database and expert systems Forma

Bardziej szczegółowo

TOPWEB Microsoft Excel 2013 i PowerBI Przygotowanie danych, analiza i efektowna prezentacja wyników raportów

TOPWEB Microsoft Excel 2013 i PowerBI Przygotowanie danych, analiza i efektowna prezentacja wyników raportów TOPWEB Microsoft Excel 2013 i PowerBI Przygotowanie danych, analiza i efektowna prezentacja wyników raportów Przeznaczenie szkolenia Szkolenie dla osób chcących: Profesjonalnie przygotowywać dane do dalszej

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do hurtowni danych

Wprowadzenie do hurtowni danych Wprowadzenie do hurtowni danych przygotował: Paweł Kasprowski Kostka Kostka (cube) to podstawowy element hurtowni Kostka jest wielowymiarowa (od 1 do N wymiarów) Kostka składa się z: faktów wektora wartości

Bardziej szczegółowo

Informacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4

Informacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4 Utrwalanie danych zastosowanie obiektowego modelu danych warstwy biznesowej do generowania schematu relacyjnej bazy danych Informacje wstępne Autor Zofia Kruczkiewicz Wzorce oprogramowania 4 1. Relacyjne

Bardziej szczegółowo

OLAP i hurtownie danych c.d.

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

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji.

Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Bazy danych Wykład 3: Model związków encji. dr inż. Magdalena Krakowiak makrakowiak@wi.zut.edu.pl Co to jest model związków encji? Model związków

Bardziej szczegółowo

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH GŁÓWNE ETAPY PROJEKTOWANIA BAZY MODELOWANIE LOGICZNE

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH GŁÓWNE ETAPY PROJEKTOWANIA BAZY MODELOWANIE LOGICZNE PLAN WYKŁADU Modelowanie logiczne Transformacja ERD w model relacyjny Odwzorowanie encji Odwzorowanie związków Odwzorowanie specjalizacji i generalizacji BAZY DANYCH Wykład 7 dr inż. Agnieszka Bołtuć GŁÓWNE

Bardziej szczegółowo

Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł V Raportowanie dla potrzeb analizy danych

Program 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 szczegółowo

Tworzenie zapytań do Microsoft SQL Server

Tworzenie zapytań do Microsoft SQL Server MS 20461 Tworzenie zapytań do Microsoft SQL Server Czas trwania: 5 dni (40 h) Poziom trudności: Średnio Zaawansowany Autoryzacja: Microsoft Opis: Szkolenie administratorów baz danych oraz programistów

Bardziej szczegółowo

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles

Bardziej szczegółowo

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL

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

Bardziej szczegółowo

Informatyzacja przedsiębiorstw

Informatyzacja przedsiębiorstw Informatyzacja przedsiębiorstw Izabela Szczęch Politechnika Poznańska Plan wykładu Elementy Business Intelligence Model wielowymiarowy Modelowanie hurtowni danych podstawowe schematy logiczne Operacje

Bardziej szczegółowo

INDUKOWANE REGUŁY DECYZYJNE ALORYTM APRIORI JAROSŁAW FIBICH

INDUKOWANE REGUŁY DECYZYJNE ALORYTM APRIORI JAROSŁAW FIBICH INDUKOWANE REGUŁY DECYZYJNE ALORYTM APRIORI JAROSŁAW FIBICH 1. Czym jest eksploracja danych Eksploracja danych definiowana jest jako zbiór technik odkrywania nietrywialnych zależności i schematów w dużych

Bardziej szczegółowo

Budżetowanie i Planowanie

Budżetowanie i Planowanie Rób wszystko tak prosto, jak to jest możliwe, ale nie bardziej. Albert Einstein Budżetowanie i Planowanie to Eksperci Business Intelligence, którzy skutecznie rozwiązują problemy biznesu. Przekazujemy

Bardziej szczegółowo

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania

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

Bardziej szczegółowo

LK1: Wprowadzenie do MS Access Zakładanie bazy danych i tworzenie interfejsu użytkownika

LK1: Wprowadzenie do MS Access Zakładanie bazy danych i tworzenie interfejsu użytkownika LK1: Wprowadzenie do MS Access Zakładanie bazy danych i tworzenie interfejsu użytkownika Prowadzący: Dr inż. Jacek Habel Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Zakład Projektowania Procesów

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i ich aplikacje

Bazy danych i ich aplikacje ORAZ ZAPRASZAJĄ DO UDZIAŁU W STUDIACH PODYPLOMOWYCH Celem Studiów jest praktyczne zapoznanie słuchaczy z podstawowymi technikami tworzenia i administrowania bazami oraz systemami informacyjnymi. W trakcie

Bardziej szczegółowo

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Zarządzanie Rodzaj przedmiotu: specjalnościowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Zenon Biniek Poziom studiów (I lub II stopnia): II stopnia Tryb studiów:

Bardziej szczegółowo

Projektowanie hurtowni danych i modelowanie wielowymiarowe

Projektowanie hurtowni danych i modelowanie wielowymiarowe Projektowanie hurtowni danych i modelowanie wielowymiarowe Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania

Bardziej szczegółowo

1 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 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 szczegółowo