Data warehousing tool for decision making in management

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Data warehousing tool for decision making in management"

Transkrypt

1 Zeszyty Naukowe UNIWERSYTETU PRZYRODNICZO-HUMANISTYCZNEGO w SIEDLCACH Nr p WSB w Poznaniu Data warehousing tool for decision making in management Streszczenie: wiednich o- w jak dobre jest jego oprogramowanie o- jnym. Dynami jnymi),, anych. : system informacyjny, relacje systemowe, decyzja, hurtownia danych, Abstract: Every decision maker should remember that the perfect hardware is only potential, which can be used only after the relevant systems. Often we do not realize that the computer is so good, how good is its software, which unfortunately we forget introducing management information systems, including a variety of decision-making, in all kinds of organizations. It can therefore be concluded that the computer is only as good as its software is good, allowing to gather, define, archiving, analysis and distribution of key information reliable decision-making. Dynamically developing organizations (already possessing information systems) in order to enter the next level of management, reduce costs, operate more efficiently, and especially to make rational decisions benefit from data warehouses. Keywords: information system, the relationship system, the decision, data warehouse, company. Rozwój technologii informatycznych coraz bardziej pomaga przedsi ocesu podejmowania decyzji, tak uczowym w przyspieszaniu procesu podejmowania decyzji jest posiadanie, w r-

2 14 Marian Kopczewski z- ycznie anych jako elementu wspomagania procesu podejmowania decyzji. System informacyjny o- Systemy Transakcyjne Przetwarzania Danych TPD (Transaction Processing Data Systems ego Przetwarzania Danych (Electronic Data Processing EPD); SIZ (Management Information Systems Sy Base Management Systems (RDBMS); Systemy Wspomagania Decyzji SWD (Decision Support Systems DSS); Systemy Eksperckie SE (Expert Systems ES); Systemy Informowania Kierownictwa (Executive Information Systems (Executive Support Systems Systemy Sztucznej Inteligencji SSI- (Artificial Intelligence Systems) SNN (Artificial Neuron Networks ANN); SWZ (Management Support Systems Systemy Automatyzacji Biura -SAB (Office Automation Systems OAS); Systemy Komputerowego Projektowania SKP (Computer Aided Designing CAD); Systemy Komputerowego Wspomagania Produkcji SKW- (Computer Aided Manufacturing CAM); SKI (Computer Aided Engineering CAE); W procesach decyzyjnych z wymienionych systemów informacyjnych ZN nr 100

3 15 Systemy informowania kierowania (S o istot- Systemy wspomagania decyzji (SWD), to interaktywny system przetwarzania i prezentacji danych. o baz modeli; o baz danych. Systemy eksperckie (SE) to systemy informatyczne, których oprogramowanie wspomaga eksperta decydenta w poszukiwaniu optymalnych SWD SSI SIK SIZ SWZ SE Raporty i prezentacje TPD Analizy i diagnozy SAB SBD SKP,SKW,SKI Rys. 1. przebiegu informacji w organizacji. Kompleksowe skomputeryzowanie obiegu informacji w organizacji. Zachowanie kol acji w organizacji e- ZN nr 100 (27)2014

4 16 Marian Kopczewski Analiza systemów informacyjnych jako cel i wynik analiz. Analiza Cel Wynik 1. Co i przy jakich ograniczeniach sys 2. Jak system ma Logiczny opis systemu, czyli opis sposobu realizacji przez system postawionych Techniki analiz systemów informacyjnych [1] SYSTEMU TECHNIKA Analiza potrzeb informacyjnych Analiza dokumentacji Wywiad Ankieta Analiza dokumentów Modelowanie funkcji systemu (struktura funkcjonalna systemu) Diagramy hierarchii funkcji (ang. Function Hierarchy Diagram FHD) (ang. Function Relationship Diagram FRD) Modelowanie procesów systemu (struktura funkcjonalna systemu) Modelowanie danych (struktura informacyjna systemu) (ang. Data Flow Diagram DFD) encji (ang. Entity Relationship Diagram ERD) (ang. Data Dictionary DD) U ZN nr 100

5 17 ORGANA WYKONAWCZE SYSTEM DECYZYJNY SYSTEM INFORMACYJNY SYSTEM EWIDENCYJNY SYSTEM KOMUNIKACYJNY ORGANA DECYZYJNE Rys. 2. Fazy cyklu decyzyjnego z. towywane przez zaplecze naukowo- nika wobec organów projektowo-produkcyjnych informatyki., ocesach decyzyjnych, s r- ZN nr 100 (27)2014

6 18 Marian Kopczewski DECYZJA ALGORYTMÓW OBLICZENIOWYCH PROGNOSTYCZNYCH ANALITYCZNYCH I SYMULACYJNYCH Rys. 3. PROBLEMÓW OPTYMALIZACYJNYCH Hurtownia danych Jednym z podstawowych, biznesie systemów informatycznych wspoma ncepcja hurtowni danych. Hurtownia danych W.H. Inmona, to zintegrowany, tematyczny, zmienny w czasie zbiór danych dla wspom -, hur- przede wszyst r- d w czasie c u np. o przeciwniku), bez pomocy informatyków; n ZN nr 100

7 19 Hurtownia danych jest dedykowanym systemem baz danych, który w transakcyjnego (baz jnych) od analityk Cecha Aplikacje operacyjne Hurtownie danych Zasilanie danymi wielu krótkich transakcji Pojedyncze, bardzo dczas danych (ad hoc) Zapis, odczyt, modyfikacja jednym zapytaniu Horyzont czasowy przechowywania danych elementarne etworzonych zgodnie z potrzebami; historyczne zmaterializowane agregaty metadane wni da- do hurtowni danych, oraz sposób wyliczania danych zagregowanych. ZN nr 100 (27)2014

8 20 Marian Kopczewski DANE ARCHIWALNE I Z APLIKACJI OPERACYJNYCH EKSTRAKCJA CZYSZCZENIE TRANSFORMACJA MAGAZYNOWANIE AGREGACJA HURTOWNIA DANYCH zgromadzonych danych Rys. 4. Hurtownia danych w strukturze organizacji cji: systemy o przetwarzaniu operacyjnym i systemy przetwarzania analitycznego. anizacji zmilitaryzowanej, w systemach informatycznych jest wykorzystywane stemy przetwarzania transakcji OLTP (On- ZN nr 100

9 21 niewielkich porcji danych. W bazie danych takiego systemu przechowywane o- a- a standardowych raportów dokumentów, które ob- a- Systemy o przetwarzaniu analitycznym [6]. Wspomaganie decyzji stanowi drugi bardz i- ja e- organizacji odejmowania strategicznych i ogniowych decyzji. Dla potrzeb tej analizy opracowano nowy model przetwarzania danych nazywany przetwarzaniem analitycznym OLAP (On-Line Analitical Processing). Zadaniem tych systemów jest o- i- o- oraz anali j- w czasie. Dla potrzeb przetwarzania analitycznego oraz przechowywania ogrom- kres czasu stworzono nowy typ architektury bazy danych nazwany hurtownia danych (ang. Data Warehouse) [1]. Cecha OLTP Hurtownia danych odczyt oraz zapis tylko odczyt Konsolidacja danych m danych Horyzont czasowy bardzo krótki lub krótki Rozmiar danych MB, GB GB, TB Liczba przetwarzanych rekordów w jednej operacji miliony tricia Klauer, Stephen Brobst, Tworzenie hurtowni danych. ZN nr 100 (27)2014

10 22 Marian Kopczewski Podsumowanie informatycznych systemy komputerowe j- konieczne jest szybkie przetwo- ), lub gdzie charakterystyka sytuacji decyzyjnej wymaga zastosowania skomplikowanych do a- o-, hurtownia danych automatyzuje zbieranie, przetwarzanie oraz dystrybu- owe; o- r- bojowego i systemów dowodzenia. Zagadnienie to nabiera szczególne- ugru d- i- y- ecyzji; interpretacja danych dostarczanych przez hurtownie danych stwarza Bibliografia Poe V., Klauer P., Brobst S., Tworzenie hurtowni danych, WNT Warszawa Jarke M., Lenzerini M., Vassiliou Y., Vassiliadis P., Hurtownie danych. Podstawy organizacji i funkcjonowania, Warszawa Golfarelli M., Rizzi S., Designing the Data Warehouse: Key Steps and Crucial Issues. Armstrong-Smith, Michale i Darlene, Oracle Discoverer, Helion ZN nr 100

11 23 Kopczewski M., bjects, ie, WNT Warszawa Kopczewski M., Hurtownia danych elementem wspomagania podejmowania decyzji, o- ZN nr 100 (27)2014

12

Procesy decyzyjne w oparciu o hurtownie danych

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

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

INFORMATYKA W PROCESACH DECYZYJNYCH NA PRZYK ADZIE HURTOWNI DANYCH

INFORMATYKA W PROCESACH DECYZYJNYCH NA PRZYK ADZIE HURTOWNI DANYCH Karol SCHMIDT Marian KOPCZEWSKI Politechnika Koszali ska INFORMATYKA W PROCESACH DECYZYJNYCH NA PRZYK ADZIE HURTOWNI DANYCH 1. Wst p Rozwój technologii informatycznych coraz bardziej pomaga przedsi biorstwom

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

Systemy baz danych i hurtowni danych

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

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

Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl

Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykładów Wprowadzenie - integracja

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych - przegląd technologii

Hurtownie danych - przegląd technologii Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykład adów Wprowadzenie - integracja

Bardziej szczegółowo

Problematyka hurtowni danych

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:

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 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

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

Automatyzacja Procesów Biznesowych. Systemy Informacyjne Przedsiębiorstw

Automatyzacja Procesów Biznesowych. Systemy Informacyjne Przedsiębiorstw Automatyzacja Procesów Biznesowych Systemy Informacyjne Przedsiębiorstw Rodzaje przedsiębiorstw Produkcyjne największe zapotrzebowanie na kapitał, największe ryzyko Handlowe kapitał obrotowy, średnie ryzyko

Bardziej szczegółowo

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

Bazy danych i usługi sieciowe

Bazy danych i usługi sieciowe Bazy danych i usługi sieciowe Wstęp do problematyki baz danych Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS w. I Jesień 2014 1 / 17 Plan wykładu 1 Bazy danych 1 Motywacja

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA Wykład 2 Typologia informatycznych systemów zarządzania Dr inż. Mariusz Makuchowski Systemy informacyjne Systemy Informacyjne Informacyjne Systemy Zarządzania Skomputeryzowane

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 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

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

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

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

Matryca pokrycia efektów kształcenia

Matryca pokrycia efektów kształcenia Matryca pokrycia efektów kształcenia Matryca dla przedmiotów realizowanych na kierunku Informatyka (z wyłączeniem przedmiotów realizowanych w ramach specjalności oraz przedmiotów swobodnego wyboru) Efekty

Bardziej szczegółowo

LITERATURA. Wprowadzenie do systemów baz danych C.J.Date; WNT Warszawa 2000

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

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych czyli jak zapewnić dostęp do wiedzy tkwiącej w danych

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.

Bardziej szczegółowo

Hurtownia danych praktyczne zastosowania

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

Bardziej szczegółowo

CYKL ŻYCIA HURTOWNI DANYCH W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKCJNYM SPRZĘTU PRZECIWPOŻAROWEGO

CYKL ŻYCIA HURTOWNI DANYCH W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKCJNYM SPRZĘTU PRZECIWPOŻAROWEGO CYKL ŻYCIA HURTOWNI DANYCH W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKCJNYM SPRZĘTU PRZECIWPOŻAROWEGO Marian KOPCZEWSKI, Marek TOBOLSKI Streszczenie: hurtownia danych to architektura informatyczna organizująca proces pozyskiwania

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

2010-10-06 ORGANIZACJA ZAJĘĆ BAZY DANYCH PLAN WYKŁADU SCHEMAT SYSTEMU INFORMATYCZNEGO

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

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

PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO OPIS PRZEDMIOTU. Rozproszone Systemy Baz Danych

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

Bardziej szczegółowo

Współczesna problematyka klasyfikacji Informatyki

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

Bardziej szczegółowo

OdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV. Zagadnienia do omówienia. Wprowadzenie

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

Bardziej szczegółowo

Rozdział 3. Słownik danych (Data Dictionary)...n..61 Formalizm notacji słownika danych...u...61. Rozdział 4. Specyfikacja procesów...n...

Rozdział 3. Słownik danych (Data Dictionary)...n..61 Formalizm notacji słownika danych...u...61. Rozdział 4. Specyfikacja procesów...n... Wprowadzenie...n...n7 Rozdział 1. Ogólne metody analizy systemowej...n..9 Rozkład funkcjonalny...u...u.10 Model funkcjonalny metoda przepływu danych...u...11 Modelowanie informacji (danych)...u...11 Podejście

Bardziej szczegółowo

I rok. semestr 1 semestr 2 15 tyg. 15 tyg. Razem ECTS. laborat. semin. ECTS. konwer. wykł. I rok. w tym. Razem ECTS. laborat. semin. ECTS. konwer.

I rok. semestr 1 semestr 2 15 tyg. 15 tyg. Razem ECTS. laborat. semin. ECTS. konwer. wykł. I rok. w tym. Razem ECTS. laborat. semin. ECTS. konwer. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach Kierunek Informatyka studia I stopnia inżynierskie studia stacjonarne 08- IO1S-13 od roku akademickiego 2015/2016 A Lp GRUPA TREŚCI PODSTAWOWYCH kod Nazwa modułu

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA

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

Bardziej szczegółowo

Spis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I

Spis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I Przedmowa.................................................... i Cz ± I 1 Czym s hurtownie danych?............................... 3 1.1 Wst p.................................................. 3 1.2 Denicja

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY KLASY BI PLATFORMĄ EFEKTYWNEGO WSPÓŁDZIAŁANIA WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI. Piotr Zaskórski

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.

Bardziej szczegółowo

Informatyzacja przedsiębiorstw

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

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

Informatyka II stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)

Informatyka II stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Nazwa modułu w języku angielskim Modeling and Analysis of Information Systems Obowiązuje od roku akademickiego

Bardziej szczegółowo

Plan. Inteligencja bisnesowa (Bussiness Intelligence) Hurtownia danych OLAP

Plan. Inteligencja bisnesowa (Bussiness Intelligence) Hurtownia danych OLAP WYKŁAD 12: OLAP Plan Inteligencja bisnesowa (Bussiness Intelligence) Hurtownia danych OLAP Motywacja: Zaawansowane metody ekstrakcji danych i techniki przechowywania danych Rozwój wielu dziedzin zastosowań

Bardziej szczegółowo

Skomputeryzowane Informacyjne Systemy Zarządzania (SISZ) Rodzaje systemów informacyjnych w biznesie. Systemy informacyjne. System informatyczny

Skomputeryzowane Informacyjne Systemy Zarządzania (SISZ) Rodzaje systemów informacyjnych w biznesie. Systemy informacyjne. System informatyczny Rodzaje systemów informacyjnych w biznesie Systemy informacyjne Informacyjne systemy zarządzania Skomputeryzowane informacyjne systemy zarządzania 2 Systemy informacyjne Najszersze pojęcie, związane z

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

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

Marcin Adamczak Jakub Gruszka MSP. Business Intelligence

Marcin Adamczak Jakub Gruszka MSP. Business Intelligence Marcin Adamczak Jakub Gruszka MSP Business Intelligence Plan Prezentacji Definicja Podział Zastosowanie Wady i zalety Przykłady Historia W październiku 1958 Hans Peter Luhn pracownik działu badań w IBM

Bardziej szczegółowo

Projektowanie i wdrażanie systemów informatycznych (materiały do wykładu cz. II)

Projektowanie i wdrażanie systemów informatycznych (materiały do wykładu cz. II) Projektowanie i wdrażanie systemów informatycznych (materiały do wykładu cz. II) Jacek Cichosz www.zssk.pwr.wroc.pl Katedra Systemów i Sieci Komputerowych Politechnika Wrocławska Narzędzia modelowania

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

LISTA KURSÓW PLANOWANYCH DO URUCHOMIENIA W SEMESTRZE ZIMOWYM 2015/2016

LISTA KURSÓW PLANOWANYCH DO URUCHOMIENIA W SEMESTRZE ZIMOWYM 2015/2016 LISTA KURSÓW PLANOWANYCH DO URUCHOMIENIA W SEMESTRZE ZIMOWYM 2015/2016 INFORMATYKA I STOPNIA studia stacjonarne 1 sem. PO-W08-INF- - -ST-Ii-WRO-(2015/2016) MAP003055W Algebra z geometrią analityczną A

Bardziej szczegółowo

Systemy Informatyczne w obiektach gospodarczych. Sprawy pozostawione same sobie, zmieniają się ze złych na jeszcze gorsze

Systemy Informatyczne w obiektach gospodarczych. Sprawy pozostawione same sobie, zmieniają się ze złych na jeszcze gorsze Systemy Informatyczne w obiektach gospodarczych Sprawy pozostawione same sobie, zmieniają się ze złych na jeszcze gorsze System informacyjny: Układ odpowiednich elementów, którego zadaniem jest przetwarzanie

Bardziej szczegółowo

Analiza strukturalna systemów informatycznych

Analiza strukturalna systemów informatycznych Analiza strukturalna systemów informatycznych Modelowanie i analiza systemów informatycznych, w4 Dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Metodyki tworzenia systemów informatycznych (TSI)

Bardziej szczegółowo

Logistyka I stopień Ogólnoakademicki. Niestacjonarne. Wszystkie Katedra Inżynierii Produkcji Dr Sławomir Luściński

Logistyka I stopień Ogólnoakademicki. Niestacjonarne. Wszystkie Katedra Inżynierii Produkcji Dr Sławomir Luściński KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Z-LOGN1-0692 Zintegrowane systemy zarządzania Integrated Management Systems

Bardziej szczegółowo

SYSTEM ERP II NAJWYśSZĄ FORMĄ ZINTEGROWANEGO SYSTEMU INFORMATYCZNEGO ZARZĄDZANIA. Tomasz Parys

SYSTEM ERP II NAJWYśSZĄ FORMĄ ZINTEGROWANEGO SYSTEMU INFORMATYCZNEGO ZARZĄDZANIA. Tomasz Parys SYSTEM ERP II NAJWYśSZĄ FORMĄ ZINTEGROWANEGO SYSTEMU INFORMATYCZNEGO ZARZĄDZANIA Tomasz Parys 1. Wprowadzenie Systemy informatyczne są obecnie stosowane niemalŝe w kaŝdej firmie, niezaleŝnie od zakresu

Bardziej szczegółowo

Adam Cankudis IFP UAM

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/

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

Nowoczesne aplikacje mobilne i ich rola w podnoszeniu jakości danych

Nowoczesne aplikacje mobilne i ich rola w podnoszeniu jakości danych Nowoczesne aplikacje mobilne i ich rola w podnoszeniu jakości danych www.ascen.pl 1 Agenda O firmie Zarządzanie jakością danych Aplikacje mobilne i ich rola w zarządzaniu jakością danych 2 O firmie Data

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

Business Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy

Business Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Business www.comarch.pl Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Business Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Tomasz Matysik Kołobrzeg, 19.11.2009

Bardziej szczegółowo

Sylabus przedmiotu: Data wydruku: Dla rocznika: 2014/2015. Kierunek: Opis przedmiotu. Dane podstawowe. Efekty i cele. Opis. 1 z 5

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

Bardziej szczegółowo

Systemy Wspomagania Decyzji

Systemy Wspomagania Decyzji Wprowadzenie Szkoła Główna Służby Pożarniczej Zakład Informatyki i Łączności January 24, 2014 Tarnów, Październik 2004, 2 Strażaków Zginęło w Pożarze Neuilly, Wrzesień 2002, 5 Strażaków Zginęło w Backdrafcie

Bardziej szczegółowo

technologii informacyjnych kształtowanie , procesów informacyjnych kreowanie metod dostosowania odpowiednich do tego celu środków technicznych.

technologii informacyjnych kształtowanie , procesów informacyjnych kreowanie metod dostosowania odpowiednich do tego celu środków technicznych. Informatyka Coraz częściej informatykę utoŝsamia się z pojęciem technologii informacyjnych. Za naukową podstawę informatyki uwaŝa się teorię informacji i jej związki z naukami technicznymi, np. elektroniką,

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Rozdział 3. Słownik danych (Data Dictionary)...n.. 65 Formalizm notacji słownika danych...u...65

Spis treści. Rozdział 3. Słownik danych (Data Dictionary)...n.. 65 Formalizm notacji słownika danych...u...65 Spis treści Wprowadzenie...n... 7 Rozdział 1. Ogólne metody analizy systemowej...n. 9 Rozkład funkcjonalny...u...u.10 Model funkcjonalny metoda przepływu danych...u...11 Modelowanie informacji (danych)...u...11

Bardziej szczegółowo

Usługa archiwizacji danych w systemie Eureca. Marek Jelenik CONTROLLING SYSTEMS sp. z o.o.

Usługa archiwizacji danych w systemie Eureca. Marek Jelenik CONTROLLING SYSTEMS sp. z o.o. Usługa archiwizacji danych w systemie Eureca Marek Jelenik CONTROLLING SYSTEMS sp. z o.o. Na czym polega usługa archiwizacji danych w systemie Eureca? 2012 2013 2014 2015 Przed archiwizacją SQL OLAP BAZA

Bardziej szczegółowo

System klasy ERP na przykładzie SAP ECC. Przemysław Lech, Uniwersytet Gdański

System klasy ERP na przykładzie SAP ECC. Przemysław Lech, Uniwersytet Gdański System klasy ERP na przykładzie SAP ECC Przemysław Lech, Uniwersytet Gdański Plan wykładu 1. Pojęcie i charakterystyka systemów informatycznych zarządzania 2. Typologia informatycznych systemów zarządzania

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Dr Henryk Telega. BD 10/11 Wykład 1 1

Bazy danych. Dr Henryk Telega. BD 10/11 Wykład 1 1 Bazy danych Dr Henryk Telega BD 10/11 Wykład 1 1 R. Elmasri, S.B. Navathe Wprowadzenie do systemów baz danych, wydanie 1, Helion 2005, seria Kanon Informatyki tłumaczenie wydania 4: R. Elmasri, S.B. Navathe

Bardziej szczegółowo

Informatyka w zarządzaniu. Wstęp do informatyki. Dr inż. Andrzej Czerepicki WSM, 2015

Informatyka w zarządzaniu. Wstęp do informatyki. Dr inż. Andrzej Czerepicki WSM, 2015 Informatyka w zarządzaniu Wstęp do informatyki Dr inż. Andrzej Czerepicki WSM, 2015 Plan wykładu Wprowadzenie. Pojęcie Informatyki Systemy informatyczne w zarządzaniu. Przeznaczenie, charakterystyki oraz

Bardziej szczegółowo

Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych

Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych Bazy Danych Wykład I Wprowadzenie Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło 1 Definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych,

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

Nowoczesne systemy wspomagające pracę inżyniera

Nowoczesne systemy wspomagające pracę inżyniera Wojciech ŻYŁKA Uniwersytet Rzeszowski, Polska Marta ŻYŁKA Politechnika Rzeszowska, Polska Nowoczesne systemy wspomagające pracę inżyniera Wstęp W dzisiejszych czasach duże znaczenie w technologii kształtowania

Bardziej szczegółowo

Zintegrowany System Informatyczny (ZSI)

Zintegrowany System Informatyczny (ZSI) Zintegrowany System Informatyczny (ZSI) ZSI MARKETING Modułowo zorganizowany system informatyczny, obsługujący wszystkie sfery działalności przedsiębiorstwa PLANOWANIE ZAOPATRZENIE TECHNICZNE PRZYGOTOWANIE

Bardziej szczegółowo

Opisy efektów kształcenia dla modułu

Opisy efektów kształcenia dla modułu Karta modułu - Bazy Danych II 1 / 5 Nazwa modułu: Bazy Danych II Rocznik: 2012/2013 Kod: BIT-2-105-s Punkty ECTS: 4 Wydział: Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska Poziom studiów: Studia II stopnia Specjalność:

Bardziej szczegółowo

Karta przedmiotu studiów podyplomowych

Karta przedmiotu studiów podyplomowych Karta przedmiotu studiów podyplomowych Nazwa studiów podyplomowych Nazwa obszaru kształcenia, w zakresie którego są prowadzone studia podyplomowe Nazwa kierunku studiów, z którym jest związany zakres studiów

Bardziej szczegółowo

Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn

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

Bardziej szczegółowo

Informatyczne Systemy Zarządzania (konspekt)

Informatyczne Systemy Zarządzania (konspekt) Informatyczne Systemy Zarządzania (konspekt) semestr zimowy 2013/2014 kontakt / informacje dr inż. Paweł Morawski Katedra Marketingu i Logistyki SAN e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl

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

Zarządzanie sieciami telekomunikacyjnymi

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

Bardziej szczegółowo

Informatyczne Systemy Zarządzania (konspekt wykładów)

Informatyczne Systemy Zarządzania (konspekt wykładów) Informatyczne Systemy Zarządzania (konspekt wykładów) semestr letni 2012/2013 kontakt / informacje dr inż. Paweł Morawski Katedra Marketingu i Logistyki SAN e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY INFORMACYJNE W MSP

SYSTEMY INFORMACYJNE W MSP SYSTEMY INFORMACYJNE W MSP Wybrane zagadnienia teoretyczne dr Bogdan Swoboda SYSTEMY ERP - WPROWADZENIE 1 SYSTEM INFORMACYJNY A SYSTEM INFORMATYCZNY System informacyjny system umożliwiający przetwarzanie

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

ZARZĄDZANIE NIEJEDNORODNYMI, ROZPROSZONYMI ZASOBAMI INFORMACJI

ZARZĄDZANIE NIEJEDNORODNYMI, ROZPROSZONYMI ZASOBAMI INFORMACJI Scientific Bulletin of Chełm Section of Mathematics and Computer Science No. 1/2009 ZARZĄDZANIE NIEJEDNORODNYMI, ROZPROSZONYMI ZASOBAMI INFORMACJI DANIEL SKOWROŃSKI, ZDZISŁAW ŁOJEWSKI Uniwersytet Marii

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE SYSTEMU OCENY WARUNKÓW PRACY OPERATORÓW STEROWNI

MODELOWANIE SYSTEMU OCENY WARUNKÓW PRACY OPERATORÓW STEROWNI Inżynieria Rolnicza 7(105)/2008 MODELOWANIE SYSTEMU OCENY WARUNKÓW PRACY OPERATORÓW STEROWNI Agnieszka Buczaj Zakład Fizycznych Szkodliwości Zawodowych, Instytut Medycyny Wsi w Lublinie Halina Pawlak Katedra

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Hurtownie danych. Problematyka integracji danych. Cechy systemów informatycznych

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

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie Oracle Designer/2000 do projektowania i implementacji aplikacji WWW

Zastosowanie Oracle Designer/2000 do projektowania i implementacji aplikacji WWW V Konferencja PLOUG Zakopane Październik 1999 Zastosowanie Oracle Designer/2000 do projektowania i implementacji aplikacji WWW Grzegorz Bliźniuk gbliz@isi.wat.waw.pl. Roman Wantoch-Rekowski rekowski@isi.wat.waw.pl.

Bardziej szczegółowo

TYPOLOGIA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH ZARZĄDZANIA

TYPOLOGIA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH ZARZĄDZANIA ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 576 STUDIA INFORMATICA NR 24 2009 JERZY KISIELNICKI Uniwersytet Warszawski TYPOLOGIA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH ZARZĄDZANIA Wprowadzenie Tematykę artykułu wybrałem

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

System optymalizacji produkcji energii

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

Bardziej szczegółowo

Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym

Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym konceptualnym modelem danych jest tzw. model związków encji (ERM

Bardziej szczegółowo

POSTĘPY W KONSTRUKCJI I STEROWANIU Bydgoszcz 2004

POSTĘPY W KONSTRUKCJI I STEROWANIU Bydgoszcz 2004 POSTĘPY W KONSTRUKCJI I STEROWANIU Bydgoszcz 2004 METODA SYMULACJI CAM WIERCENIA OTWORÓW W TARCZY ROZDRABNIACZA WIELOTARCZOWEGO Józef Flizikowski, Kazimierz Peszyński, Wojciech Bieniaszewski, Adam Budzyński

Bardziej szczegółowo

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. 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

Bardziej szczegółowo

Kraków, 14 marca 2013 r.

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

Bardziej szczegółowo

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

BPM vs. Content Management. Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów BPM vs. Content Management Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów Cel prezentacji Celem prezentacji jest zwrócenie uwagi na istotne różnice pomiędzy tym co nazywamy: zarzadzaniem dokumentami,

Bardziej szczegółowo

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15 Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 204/5 Nazwa Bazy danych Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Matematyczno - Przyrodniczy Kod Studia Kierunek studiów Poziom

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Systemy Informatyczne w wytwarzaniu materiałów IT Systems in Materials Produce Kierunek: Kod przedmiotu: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji ZiP2.G8.D8K.06 Management and Production Engineering

Bardziej szczegółowo

Analiza internetowa czyli Internet jako hurtownia danych

Analiza internetowa czyli Internet jako hurtownia danych Analiza internetowa czyli Internet jako hurtownia danych Agenda 1. Hurtownie danych, eksploracja danych i OLAP 3. Internet 5. Analiza Internetowa 7. Google Analytics 9. Podsumowanie Hurtownie danych (definicja)

Bardziej szczegółowo

Obsługa procesów decyzyjnych i zawierania umów

Obsługa procesów decyzyjnych i zawierania umów Platforma workflow O nas Od 2005 roku Softhis działa na rynku dedykowanych wdrożeń informatycznych: aplikacji internetowych, systemów CRM, ERP, rozwiązań workflow, e-podpis, aplikacji mobilnych oraz projektowania

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

ENERGY BUSINESS CONSULT. Profil firmy. Facility Management Efektywność energetyczna Rozwiązania IT

ENERGY BUSINESS CONSULT. Profil firmy. Facility Management Efektywność energetyczna Rozwiązania IT ENERGY BUSINESS CONSULT Profil firmy Facility Management Efektywność energetyczna Rozwiązania IT Profil firmy EBCsoft Sp. z o.o. jest dostawcą kompleksowych usług oraz systemów dla Facility Management

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

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 Systemy OLAP I Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania Semestr zimowy 2008/09 Studia

Bardziej szczegółowo

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 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

Bardziej szczegółowo