Ewolucja systemów baz danych

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Ewolucja systemów baz danych"

Transkrypt

1 Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania Semestr letni 2004/05

2 Plan wykładu Relacyjne systemy baz danych i język SQL Projektowanie baz danych i ochrona danych Optymalizacja i struktury danych Systemy OLAP I Systemy OLAP II Modelowanie wielowymiarowe Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (Proces ETL)

3 Plan wykładu 1 Zarzadzanie danymi 2 System plików 3 Systemy baz danych 4 Operacyjne systemy baz danych 5 Systemy baz danych w wspomaganiu decyzji i analize danych 6 Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania 7 Od hurtowni danych do ekploracji danych

4 Plan wykładu 1 Zarzadzanie danymi 2 System plików 3 Systemy baz danych 4 Operacyjne systemy baz danych 5 Systemy baz danych w wspomaganiu decyzji i analize danych 6 Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania 7 Od hurtowni danych do ekploracji danych

5 Zarzadzanie danymi Dane sa jednym z najważniejszych zasobów organizacyjnych. Dane musza być zarzadzane tak samo jak inne ważne aktywa i majatek. Wiele organizacji nie jest w stanie przeżyć bez dobrych jakościowo danych na temat wewnętrznych operacji i zewnętrznego środowiska. Zbiór powiazanych i uporzadkowanych danych trwałych (niekoniecznie elektronicznych), które wykorzystywane sa przez organizację w obrębie swojej działalności to baza danych.

6 Podejścia do zarzadzania danymi Podejście tradycyjne: system zarzadzania plikami Podejście nowoczesne: systemy baz danych Operacyjne systemy baz danych wspieraja zadania biurowe, administracyjne i organizacyjne. Systemy baz danych ukierunkowane na wspomaganie decyzji i analizę danych wspieraja kadrę kierownicza w podejmowaniu decyzji. Internet jako baza danych: Hipermedialne bazy danych, Wyszukiwanie informacji w zasobach Internetu. Bazy danych plików XML

7 Plan wykładu 1 Zarzadzanie danymi 2 System plików 3 Systemy baz danych 4 Operacyjne systemy baz danych 5 Systemy baz danych w wspomaganiu decyzji i analize danych 6 Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania 7 Od hurtowni danych do ekploracji danych

8 System plików (system zarzadzania plikami) jest oprogramowaniem tworzacym, usuwajacym i manipulujacym plikami Pliki sa wykorzystywane w różnych celach Każdy plik jest wykorzystywany niezależnie Przykład Uczelnia może przechowywać osobne pliki zawierajace: przedmioty i oceny studentów oraz dane personalne studentów Zmiana adresu studenta może wymagać zmiany w obydwóch plikach!!!

9 System plików charakteryzuje się wieloma wadami, jednak jest bardzo często używany :) Redundancja danych Brak spójności danych Brak niezależności danych Brak struktury danych

10 Plan wykładu 1 Zarzadzanie danymi 2 System plików 3 Systemy baz danych 4 Operacyjne systemy baz danych 5 Systemy baz danych w wspomaganiu decyzji i analize danych 6 Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania 7 Od hurtowni danych do ekploracji danych

11 Baza danych to zbiór powiazanych i uporzadkowanych danych. System zarzadzania baza danych (SZBD) to zbiór programów umożliwiajacy tworzenie i eksploatację bazy danych. System baz danych to baza danych i SZBD.

12 Systemy baz danych Baza danych jest odzwierciedleniem fragmentu rzeczywistości (konceptualnej lub fizycznej). Baza danych musi tworzyć logiczna spójność wiernie odzwierciedlać modelowana rzeczywistość. Baza danych posiada źródło danych, użytkowników oraz zwiazki z reprezentowanym światem.

13 Zadaniem Systemu Zarzadzania Baza Danych jest serwowanie danych. Wszystkie żadania użytkowników o dostęp do bazy danych sa obsługiwane przez SZBD. Definiowanie, dodawanie, usuwanie, aktualnienie i wyszukiwanie danych jest obsługiwane przez SZBD. Główna funkcja SZBD to uwalnianie użytkowników bazy danych od konieczności znajomości szczegółów technicznych.

14 Języki baz danych Język definiowania danych (Data Definition Language DLL) Język sterowania danymi (Data Control Language DCL) Język manipulowania danymi (Data Manipulation Language DML) Język zapytań (Query Language)

15 System bazy danych jako system fizyczny: komputer pracujacy jako serwer (może to być komputer osobisty), komputery terminalne (dostęp dla użytkowników), system zarzadzania baza danych, baza danych w postaci elektronicznej, program kliencki dostępu do systemu bazy danych, programy administracyjne.

16 Użytkownicy systemu baz danych: użytkownicy naiwni (poprzez aplikacje, strony WWW), okolicznościowi (poprzez język zapytań), programiści aplikacji, administrator bazy danych (DBA).

17 Trzy poziomy architektury systemów bazodanowych (ANSI/SPARC): Poziom wewnętrzny jest najbliższy fizycznej pamięci dotyczy fizycznego sposobu przechowywania danych. Poziom zewnętrzny jest najbliższy użykownikowi dotyczy sposobu, w jaki poszczególnie użytkownicy widza dane. Poziom pojęciowy jest poziomem pośrednim między nimi.

18 Architektura ANSI/SPARC

19 Zalety systemów baz danych: brak redundancji danych (lub prawie całkowity brak), spójność i integralnośc danych, różnorodność sposobów widzenia danych i współdzielenie danych, wymuszenie zachowania standardów, bezpieczeństwo danych: autoryzacja dostępu do danych oraz ochrona systemu przed awariami, abstrakcyjna reprezentacja danych i łatwy dostęp do nich, fizyczna i logiczna niezależność danych, możliwość sterowania wydajnościa systemu (zarzadzanie strukturami danych, optymalizacja, ustawianie priorytetów), niezależność aplikacji i danych.

20 Systemy baz danych wykorzystuja rózne modele danych. Model danych określa sposób w jakim dane sa koncepcyjnie ustrukturalizowane. Model danych definiuje typy danych, zwiazki pomiędzy danymi i ograniczenia na nie nałożone oraz zbiór operacji służacych do definiowania, wyszukiwania i uaktualniania bazy danych.

21 Przykładowe modele danych: hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, wielowymiarowy, obiektowy, postrelacyjny, hipermedialny. rozmyty.

22 Pytanie Czy zawsze potrzebujemy system bazodanowy? Odpowiedź Do pewnego czasu wdrożenie systemu bazodanowego wiazało się z bardzo dużymi kosztami, Nie zawsze potrzebne sa zaawansowane mechanizmy systemów baz danych, jednak coraz częściej stosowane sa modele wielowarstwowe (nawet tych prostych) aplikacji, Warto pamiętać o złożoności procesu wdrażania systemu baz danych, ale i korzyściach, jakie ono przynosi :)

23 Projektowanie i rozwijanie systemu bazy danych Zamodelowanie procesów biznesowych przedsiębiorstwa Rozpoznanie danych Model przedsiębiorstwa Zdefiniowanie informacji potrzebnej użytkownikom końcowym Specyfikacja wymagań Opis potrzeb użytkowników Model abstrakcyjny systemu bazy danych Projekt koncepcyjny Modele danych Przeniesienie modelu abstrakcyjnego do SZBD Projekt logiczny Modele logiczne (obiektowe, relacyjne, itp.) Zdefiniowanie stuktur przechowywania danych i metod dostępu Projekt fizyczny Postać fizyczna systemu bazy danych

24 Plan wykładu 1 Zarzadzanie danymi 2 System plików 3 Systemy baz danych 4 Operacyjne systemy baz danych 5 Systemy baz danych w wspomaganiu decyzji i analize danych 6 Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania 7 Od hurtowni danych do ekploracji danych

25 Operacyjne systemy baz danych Cel: wspomaganie pracowników w codziennej pracy w celu polepszanie produktywności; przetwarzanie danych biurowych (operacyjnych).

26 Operacyjne systemy baz danych sa to najczęsciej Transakcyjne SZBD. OLTP (On-line transaction processing) przetwarzanie transakcji na bieżaco. Transakcja jest atomowa jednostka pracy. Komunikacja odbywa się za pomoca transakcji. Zadania: duża liczba transakcji, spójność danych.

27 Transakcyjny system baz danych:

28 Zadania stawiane systemom operacyjnym zarzadzania danymi: ułatwienie przechowywania (często w sposób skomplikowany) powiazanych zbiorów danych, prosty dostęp do danych: ułatwienie definiowania, manipulowania oraz wyszukiwania danych, dostarczenie abstrakcyjnego języka zarzadzania danymi (łatwego w obsłudze), krótki czas odpowiedzi i duża wydajność, zapewnienie współbieżności, bezpieczeństwa i spójności danych.

29 Zastosowania: systemy bankowe, systemy zawierajace informacje o kadrach, systemy zawierajace informacje o studentach, systemy administracyjne, itp..

30 Plan wykładu 1 Zarzadzanie danymi 2 System plików 3 Systemy baz danych 4 Operacyjne systemy baz danych 5 Systemy baz danych w wspomaganiu decyzji i analize danych 6 Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania 7 Od hurtowni danych do ekploracji danych

31 Analityczne systemy baz danych Cel: wspomaganie decydentów przy podejmowaniu szybszych i lepszych decyzji systemy wspomagania decyzji.

32 Systemy baz danych w analizie danych i wspomaganiu decyzji: potrzeba integracji systemów analizy danych i wspomagania decyzji z systemami baz danych: SAS, WEKA i inne systemy współpracuja z SZBD, Oracle i DB2 sa wzbogacane o narzędzia analityczne, SQL99, przetwarzanie bardzo dużych zbiorów danych, analiza danych zgromadzonych w operacyjnych bazach danych, tworzenie hurtowni danych, systemy statystycznych baz danych, systemy zarzadzania relacjami z klientami (CRM), elastyczne i eksploracyjne zapytania do baz danych, eksploracja danych, eksploracja zasobów Internetu.

33 Zastosowania: medyczne systemy wspomagania decyzji, systemy finansowe, systemy wspomagania decyzji biznesowych, systemy statystyczne administracji państwowej, itp..

34 Hurtownie danych i technologia OLAP: Hurtownia danych służa do magazynowania informacji z różnych źródeł w celu dostarczenia spójnego źródła danych dla zapytań wspomagajacych decyzje. OLAP (On-Line Analytical Processing) przetwarzanie analityczne na bieżaco, Zadania: efektywne wielowymiarowe przetwarzanie ogromnej ilości danych. W większości organizacji dane biznesowe sa dostępne na miejscu bardzo dużo, gdzieś, w pewnej nieokreślonej formie. Dane sa dostępne, ale nie informacja (wiedza). Trudny dostęp do odpowiedniej informacji w odpowiednim czasie.

35 Systemy wspomagania decyzji (DSS Decision Support Systems) maja na celu przyśpieszanie podejmowania lepszych dezycji. Idea systemów wspomagania decyzji powstała dużo wcześniej niż zaawansowane systemy zarzadzania bazami danych. Ich zadaniem jest dostarczanie informacji ludziom podejmujacym decyzje. Uzyskane informacje wzbogacaja wiedzę decydentów, dopomagajac im w podejmowaniu decyzji dotyczacych działań taktycznych i strategicznych.

36 Systemy wspomagania decyzji można scharakteryzować następujaco: sa ukierunkowane na mniej ustrukturalizowane, wymykajace się opisom problemy, przed jakimi z reguły staja kierownicy wyższego szczebla, maja właściwość czyniace je łatwymi do interakcyjnego użycia przez ludzi niezbyt dobrze obeznanymi z komputerem, sa elastyczne i dość łatwo daja się dostosować do zmian zachodzacych w środowisku, a także w sposobach podejmowania decyzji przez użytkownika.

37 Najczęściej zadaniem systemu wspomagania decyzji jest udzielenie rzeczowej odpowiedzi na pytania postawione przez użytkownika: Zapytanie: Dlaczego moja sprzedaż nie osiaga wymaganego poziomu? Powyższe pytanie jest trudne do realizacji przez system komputerowy (może kiedyś... :) Na pewno można kierować zapytania typu: Zapytania: Ile sprzedano samochodów w Wielkopolsce podczas ostatniego roku? Ile sprzedano samochodów osobowych w Poznaniu w ostatnich 10 latach?

38

39 Hurtownia danych może być podstawa DSS OLAP jest częścia systemów wspomagania decyzji Eksploracja danych (ang. Data Mining) jest silnym, o dużej wydajności narzędziem analizy danych w systemach DSS Wielokryterialna analiza decyzji

40 Inteligentne systemy wspomagania decyzji:

41 Porównanie OLTP i OLAP Kryterium OLTP OLAP Użytkownicy Urzędnicy Decydenci Funkcja Codzienne operacje Wspomaganie decyzji Projekt bazy Zorientowane na aplikacje Zorientowane na temat danych Dane Bieżace, aktualne, szczegółowe, Historyczne, sumowane, płaskie, relacyjne, wyodrębnione wielowymiarowe, zintegrowane Używanie Powtarzalne Ad-hoc Dostęp Odczyt/zapis Wiele przeszukiwań Jednostka Transakcje Złożone zapytania pracy Liczba krotek Rzędu 10 Rzędu miliona w operacji Użytkownicy Tysiace Setki Rozmiar bazy 100 MB-GB 100 GB-TB danych Metryka Wydajność transakcji Odpowiedź na zapytanie

42 Co to jest hurtownia danych? Definicja 1 (Bill Inmon) Jest to ukierunkowana, zintegrowana, czasowa, nieulotna kolekcja danych wspomagajaca proces wspomagania decyzji Definicja 2 Kolekcja danych wykorzystywane do wspomagania decyzji Definicja 3 Baza danych wspomagajaca podejmowanie decyzji odseparowana od operacyjnej bazy danych Dwa ważne nazwiska: Bill Inmon i Ralph Kimball

43 Ukierunkowana Ukierunkowana na dobrze zdefiniowany cel biznesowy przedsiębiorstwa Ukierunkowanie inne niż operacyjna baza danych Zintegrowana Usunięte niespójności w zbieranych danych (konwencje nazewnictwa, kodowania pomiędzy różnymi źródłami danych) Różne (heterogeniczne) źródła danych Konwersja i integracja przenoszonych danych

44 Czasowa Horyzont czasowy jest dłuższy niż w przypadku operacyjnej bazy danych Hurtownia danych zawsze zawiera elementy zwiazane z czasem Nieulotna Dane operacyjne sa regularnie uaktualniane W hurtowniach danych dane sa doładowywane W hurtowniach danych nie ma uaktualnianie danych w tradycyjnym znaczeniu

45 Wydajność i separowalność hurtowni danych: specjalna organizacja danych, metody dostępu i implementacja metod jest wymagana do wspomagania złożonych, wielowymiarowych zapytań, złożone zapytania mogłyby obniżyć wydajność transakcji operacyjnych, kontrola współbieżności oraz moduły odzyskiwania sa różne dla OLTP i OLAP, wspomaganie decyzji wymaga danych historycznych, które nie sa przechowywane w operacyjnych bazach danych, systemy wspomagania decyzji operuja na agregacjach danych z różnych źródeł, różne źródła przechowuja dane w niespójnej postaci.

46 Zalety systemów hurtowni danych: wysoka wydajność zapytań, zapytania sa niewidoczne poza hurtownia, brak ingerencji w dane operacyjne, możliwość pracy w przypadku braku dostępu do źródła danych, wspieranie specjalnych rodzajów zapytań, dodatkowe informacje udostępniane przez hurtownie danych.

47 Systemy mediacyjne (wcześniejsze podejście): tradycyjne podejście do integracji heterogenicznych baz danych, niepotrzebny proces magazynowania danych, dane bieżace (również bardziej aktualne), potrzeba tłumaczenia zapytań do systemów heterogenicznych, zakłócenia procesów operacyjnych, wirtualna odmiana hurtowni danych.

48 Plan wykładu 1 Zarzadzanie danymi 2 System plików 3 Systemy baz danych 4 Operacyjne systemy baz danych 5 Systemy baz danych w wspomaganiu decyzji i analize danych 6 Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania 7 Od hurtowni danych do ekploracji danych

49 Proces ETL - proces ekstrakcji-transformacji-ładowania (ang. extraction-transformation-load): ekstrakcja danych, transformacja i integracja danych, ładowanie danych. Odświeżanie hurtowni danych Projektowanie i zarzadzanie procesem magazynowania danych

50 Tworzenie i wykorzystanie hurtowni danych wymaga dostępu do danych z wielu różnorodnych źródeł informacji: systemów baz danych (relacyjnych, obiektowych, hierarchicznych, sieciowych, itp.), źródeł zewnętrznych (uzyskanych od innych przedsiębiorstw, z wyników badań, specjalnych serwisów), plików standardowych typów (np. MS Excel), innych dokumentów (.doc, XML, WWW). Informacje sa integrowane, czyszczone i ładowane do hurtowni danych.

51 Architektura hurtowni danych:

52 Architektura hurtowni danych:

53 Zadania narzędzi ETL (ich automatyzacja lub ułatwienie): ekstrakcja (dostęp do różnorodnych źródeł danych), czyszczenie (wykrywanie i rozwiazywanie niespójności) transformacje (np. pomiędzy formatami danych, językami) ładowanie (wprowadzanie danych do hurtowni) replikacja (tworzenie kopii danych źródłowych w hurtowniach danych) odświeżanie danych analiza i sprawdzanie jakości danych (np. wykrywanie w danych wartości nieprawidłowych, nieoczekiwanych lub niekompletności) szybki transfer danych (ważne dla bardzo dużych hurtowni danych) analiza i zarzadzanie metadanymi (podczas zarzadzania procesem magazynowania danych)

54 Odświeżanie hurtowni danych: odświeżanie hurtowni danych oznacza wprowadzanie uaktualnień ze źródeł danych do danych składowanych w hurtowni danych, odświeżania ma podobna strukturę jak proces ETL, dostęp do świeżych danych jest jedna z kluczowych własności decydujacych o sukcesie hurtowni danych, wymagania zwiazane z dziedzina zastosowań (np. świeżość danych, czas obliczania perspektyw i odpowiedzi na zapytania, dokładność danych), ograniczenia zwiazane ze źródłami danych (np. okna dyspozycyjności, częstotliwość zmian), ograniczenia systemowe hurtowni danych (np. wielkość dostępnego miejsca).

55 Główne trudności: ilość danych przechowywana w hurtowniach danych jest bardzo duża i rośnie z czasem, odświeżanie hurtowni danych wymaga uruchomienia wielu transakcji o różnym stopniu złożoności, niektóre bardzo złożone co osłabia wydajność procesu, odświeżania odbywa się równolegle z obsługa zapytań, częste odświeżanie jest bardzo kosztowne.

56 Proces ETL:

57 Plan wykładu 1 Zarzadzanie danymi 2 System plików 3 Systemy baz danych 4 Operacyjne systemy baz danych 5 Systemy baz danych w wspomaganiu decyzji i analize danych 6 Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania 7 Od hurtowni danych do ekploracji danych

58 Zastosowanie hurtowni danych: przetwarzanie informacji: zadawanie zapytań, podstawowa analiza statystyczna, tworzenie raportów, wykresów itp.. przetwarzanie analityczne: podstawowe operacje OLAP zaawansowane przetwarzanie analityczne: rozszerzone operacje OLAP eksploracja danych: odkrywanie ukrytych i nietrywialnych wzrorców, zwiazków w danych poprzez tworzenie modeli analitycznych; wizualizacja

59 Przetwarzanie eksploracyjne na bieżaco (On-line Analytical Mining)

60 Plan wykładu Relacyjne systemy baz danych i język SQL Projektowanie baz danych i ochrona danych Optymalizacja i struktury danych Systemy OLAP I Systemy OLAP II Modelowanie wielowymiarowe Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (Proces ETL)

Modele danych i ewolucja systemów baz danych

Modele danych i ewolucja systemów baz danych Modele danych i ewolucja systemów baz danych Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania

Bardziej szczegółowo

Modele danych i ewolucja systemów baz danych

Modele danych i ewolucja systemów baz danych Modele danych i ewolucja systemów baz danych Izabela Szczęch Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie wytwarzania

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 - 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

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

Bazy danych 2. Wykład 1

Bazy danych 2. Wykład 1 Bazy danych 2 Wykład 1 Sprawy organizacyjne Materiały i listy zadań zamieszczane będą na stronie www.math.uni.opole.pl/~ajasi E-mail: standardowy ajasi@math.uni.opole.pl Sprawy organizacyjne Program wykładu

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. 31 stycznia 2017

Hurtownie danych. 31 stycznia 2017 31 stycznia 2017 Definicja hurtowni danych Hurtownia danych wg Williama Inmona zbiór danych wyróżniający się następującymi cechami uporządkowany tematycznie zintegrowany zawierający wymiar czasowy nieulotny

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

Hurtownie danych. Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence

Hurtownie danych. Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence Hurtownie danych Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence Krzysztof Goczyła Teresa Zawadzka Katedra Inżynierii Oprogramowania Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika

Bardziej szczegółowo

Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.

Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny. PI-14 01/12 Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.! Likwidacja lub znaczne ograniczenie redundancji (powtarzania się) danych! Integracja danych!

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Oczekiwania? 2 3 Bazy danych Jak przechowywać informacje? Jak opisać rzeczywistość?

Bardziej szczegółowo

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości.

Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych. Funkcje i możliwości. Pojęcie bazy danych Baza danych to: zbiór informacji zapisanych według ściśle określonych reguł, w strukturach odpowiadających założonemu modelowi danych, zbiór

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

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

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

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

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

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

Integracja systemów transakcyjnych

Integracja systemów transakcyjnych Integracja systemów transakcyjnych Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Problematyka i architektury integracji danych

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

Liczba godzin 1,2 Organizacja zajęć Omówienie programu nauczania 2. Tematyka zajęć

Liczba godzin 1,2 Organizacja zajęć Omówienie programu nauczania 2. Tematyka zajęć rzedmiot : Systemy operacyjne Rok szkolny : 015/016 Klasa : 3 INF godz. x 30 tyg.= 60 godz. Zawód : technik informatyk; symbol 35103 rowadzący : Jacek Herbut Henryk Kuczmierczyk Numer lekcji Dział Tematyka

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

LITERATURA. C. J. Date; Wprowadzenie do systemów baz danych WNT Warszawa 2000 ( seria Klasyka Informatyki )

LITERATURA. C. J. Date; Wprowadzenie do systemów baz danych WNT Warszawa 2000 ( seria Klasyka Informatyki ) LITERATURA C. J. Date; Wprowadzenie do systemów baz danych WNT Warszawa 2000 ( seria Klasyka Informatyki ) H. Garcia Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom; Systemy baz danych. Kompletny podręcznik

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000

Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 Bazy Danych LITERATURA C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 J. D. Ullman, Systemy baz danych, WNT - W-wa, 1998 J. D. Ullman, J. Widom, Podstawowy

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

Technologia informacyjna (IT - Information Technology) dziedzina wiedzy obejmująca:

Technologia informacyjna (IT - Information Technology) dziedzina wiedzy obejmująca: 1.1. Podstawowe pojęcia Technologia informacyjna (IT - Information Technology) dziedzina wiedzy obejmująca: informatykę (włącznie ze sprzętem komputerowym oraz oprogramowaniem używanym do tworzenia, przesyłania,

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

Hurtownie danych. Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence

Hurtownie danych. Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence Hurtownie danych Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence Krzysztof Goczyła Teresa Zawadzka Katedra Inżynierii Oprogramowania Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika

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

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

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

BAZY DANYCH wprowadzenie. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

BAZY DANYCH wprowadzenie. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski BAZY DANYCH wprowadzenie Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Prowadzący Katedra Systemów Multimedialnych dr inż. Piotr Suchomski (e-mail: pietka@sound.eti.pg.gda.pl) (pok. 730) dr inż. Andrzej Leśnicki

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

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

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

Architektury i technologie integracji danych

Architektury i technologie integracji danych Architektury i technologie integracji danych Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Problematyka i architektury integracji

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało

Wprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mariusz.rafalo@hotmail.com WPROWADZENIE DO HURTOWNI DANYCH Co to jest hurtownia danych? Hurtownia danych jest zbiorem danych zorientowanych tematycznie, zintegrowanych,

Bardziej 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

INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy

INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy 1. Wyjaśnić pojęcia problem, algorytm. 2. Podać definicję złożoności czasowej. 3. Podać definicję złożoności pamięciowej. 4. Typy danych w języku C. 5. Instrukcja

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

Ramowy plan kursu. Lp. Moduły Wyk. Lab. Przekazywane treści

Ramowy plan kursu. Lp. Moduły Wyk. Lab. Przekazywane treści Ramowy plan kursu Lp. Moduły Wyk. Lab. Przekazywane treści 1 3 4 Technologia MS SQL Server 2008 R2. Podstawy relacyjnego modelu i projektowanie baz. Zaawansowane elementy języka SQL. Programowanie w języku

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI

Bazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI Bazy danych Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI Wszechnica Poranna Trzy tematy: 1. Bazy danych - jak je ugryźć? 2. Język SQL podstawy zapytań. 3. Mechanizmy wewnętrzne baz danych czyli co

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

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia ZP/ITS/11/2012 Załącznik nr 1a do SIWZ ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych

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

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

Pojęcie systemu baz danych

Pojęcie systemu baz danych Pojęcie systemu baz danych System baz danych- skomputeryzowany system przechowywania danych/informacji zorganizowanych w pliki. Składa się z zasadniczych elementów: 1) Danych 2) Sprzętu 3) Programów 4)

Bardziej szczegółowo

Włodzimierz Dąbrowski, Przemysław Kowalczuk, Konrad Markowski. Bazy danych ITA-101. Wersja 1

Włodzimierz Dąbrowski, Przemysław Kowalczuk, Konrad Markowski. Bazy danych ITA-101. Wersja 1 Włodzimierz Dąbrowski, Przemysław Kowalczuk, Konrad Markowski Bazy danych ITA-101 Wersja 1 Warszawa, wrzesień 2009 Wprowadzenie Informacje o kursie Opis kursu We współczesnej informatyce coraz większą

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

Podstawy Systemów Zarządzania Baz Danych

Podstawy Systemów Zarządzania Baz Danych Podstawy Systemów Zarządzania Baz Danych 1. System Zarządzania Bazą Danych (SZBD) System Zarządzania Bazą Danych to zorganizowany zbiorem narzędzi umożliwiających definiowanie i konstruowanie bazy danych,

Bardziej szczegółowo

poziom: Core wersja: 2.6 moduł: B : Wytwarzanie SYLLABUS

poziom: Core wersja: 2.6 moduł: B : Wytwarzanie SYLLABUS poziom: Core wersja: 2.6 moduł: B : Wytwarzanie SYLLABUS Niniejszy dokument jest syllabusem obowiązującym dla certyfikatu EUCIP ver. 2.6. Prezentuje obszary wiedzy, których znajomość jest niezbędna do

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

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

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

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

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

Multi-wyszukiwarki. Mediacyjne Systemy Zapytań wprowadzenie. Architektury i technologie integracji danych Systemy Mediacyjne

Multi-wyszukiwarki. Mediacyjne Systemy Zapytań wprowadzenie. Architektury i technologie integracji danych Systemy Mediacyjne Architektury i technologie integracji danych Systemy Mediacyjne Multi-wyszukiwarki Wprowadzenie do Mediacyjnych Systemów Zapytań (MQS) Architektura MQS Cechy funkcjonalne MQS Cechy implementacyjne MQS

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

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

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

Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia ZP/ITS/19/2013 SIWZ Załącznik nr 1.1 do Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych dla studentów

Bardziej szczegółowo

Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (Proces ETL)

Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (Proces ETL) Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (Proces ETL) Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur INTEGRACJA DANYCH ETL

Hurtownie danych. Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur INTEGRACJA DANYCH ETL Hurtownie danych Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur INTEGRACJA DANYCH Źródła danych ETL Centralna hurtownia danych Do hurtowni

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

AUREA BPM Oracle. TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7

AUREA BPM Oracle. TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7 AUREA BPM Oracle TECNA Sp. z o.o. Strona 1 z 7 ORACLE DATABASE System zarządzania bazą danych firmy Oracle jest jednym z najlepszych i najpopularniejszych rozwiązań tego typu na rynku. Oracle Database

Bardziej szczegółowo

Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (Proces ETL)

Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (Proces ETL) Proces ekstrakcji, transformacji i ładowania danych () Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Inteligentne Systemy Wspomagania

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

Problemy optymalizacji, rozbudowy i integracji systemu Edu wspomagającego e-nauczanie i e-uczenie się w PJWSTK

Problemy optymalizacji, rozbudowy i integracji systemu Edu wspomagającego e-nauczanie i e-uczenie się w PJWSTK Problemy optymalizacji, rozbudowy i integracji systemu Edu wspomagającego e-nauczanie i e-uczenie się w PJWSTK Paweł Lenkiewicz Polsko Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Plan prezentacji PJWSTK

Bardziej szczegółowo

4. Znaczenie czasu w modelowaniu i strukturalizacji danych

4. Znaczenie czasu w modelowaniu i strukturalizacji danych Temat1- Geneza 1. Ewolucja systemów opartych na bazach danych Początki to np. ręczne spisy danych na papirusie w Egipcie. Ręczne zapisywanie danych trwało aż do końca XIX wieku. W XIX wieku stworzone zostały

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

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

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

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

Systemy GIS Systemy baz danych

Systemy GIS Systemy baz danych Systemy GIS Systemy baz danych Wykład nr 5 System baz danych Skomputeryzowany system przechowywania danych/informacji zorganizowanych w pliki Użytkownik ma do dyspozycji narzędzia do wykonywania różnych

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

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

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

1. Ewolucja systemów opartych na bazach danych 2. Czym się rożni modelowanie od strukturalizacji danych? Model danych Struktury (danych)

1. Ewolucja systemów opartych na bazach danych 2. Czym się rożni modelowanie od strukturalizacji danych? Model danych Struktury (danych) 1. Ewolucja systemów opartych na bazach danych Początki to np. ręczne spisy danych na papirusie w Egipcie. Ręczne zapisywanie danych trwało aż do końca XIX wieku. W XIX wieku stworzone zostały urządzenia,

Bardziej szczegółowo

Analiza danych i data mining.

Analiza danych i data mining. Analiza danych i data mining. mgr Katarzyna Racka Wykładowca WNEI PWSZ w Płocku Przedsiębiorczy student 2016 15 XI 2016 r. Cel warsztatu Przekazanie wiedzy na temat: analizy i zarządzania danymi (data

Bardziej szczegółowo

Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej. Bazy danych. Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka. Email: krzysztof.pieczarka@gmail.

Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej. Bazy danych. Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka. Email: krzysztof.pieczarka@gmail. Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej Bazy danych Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka Email: krzysztof.pieczarka@gmail.com Literatura: Connoly T., Begg C., Systemy baz danych Praktyczne metody projektowania,

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

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

Bazy danych 1. Podstawowe pojęcia

Bazy danych 1. Podstawowe pojęcia Bazy danych 1 Podstawowe pojęcia Sprawy organizacyjne Materiały i listy zadań zamieszczane będą na stronie www.math.uni.opole.pl/~ajasi Literatura L. Banachowski Bazy danych. Tworzenie aplikacji L. Banachowski,

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. Hurtownie i eksploracja danych D1_5

KARTA PRZEDMIOTU. Hurtownie i eksploracja danych D1_5 KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:

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

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Zarządzanie Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Zenon Biniek Poziom studiów (I lub II stopnia): I stopnia Tryb studiów:

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

Opis wymagań i program szkoleń dla użytkowników i administratorów

Opis wymagań i program szkoleń dla użytkowników i administratorów Załącznik nr 3 do OPZ Opis wymagań i program szkoleń dla użytkowników i administratorów Spis treści Wprowadzenie...2 1. Typ i zakres szkoleń...2 2. Grupy użytkowników...2 3. Warunki ogólne szkoleń...3

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

INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład X

INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład X Wrocław 2006 INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład X Paweł Skrobanek C-3, pok. 323 e-mail: pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl INTERNETOWE BAZY DANYCH PLAN NA DZIŚ zajęcia 1: 2. Procedury składowane

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane Systemy Baz Danych

Zaawansowane Systemy Baz Danych Zaawansowane Systemy Baz Danych dr inż. Olga Siedlecka olga.siedlecka@icis.pcz.pl Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska 4 maja 2009 r. Plan seminarium Wprowadzenie Stosowane

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

Sylabus modułu kształcenia na studiach wyższych. Nazwa Wydziału. Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia.

Sylabus modułu kształcenia na studiach wyższych. Nazwa Wydziału. Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia. Załącznik nr 4 do zarządzenia nr 12 Rektora UJ z 15 lutego 2012 r. Sylabus modułu kształcenia na studiach wyższych Nazwa Wydziału Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia Wydział Matematyki

Bardziej szczegółowo

Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi

Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Proces zarządzania danymi Zarządzanie danymi obejmuje czynności: gromadzenie

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

Rola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy

Rola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy Rola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy Piotr Czarnas Querona CEO Analityka biznesowa (ang. Business Intelligence) Proces przekształcania danych w informacje, a informacji w wiedzę, która

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych wykład 5

Hurtownie danych wykład 5 Hurtownie danych wykład 5 dr Sebastian Zając SGH Warszawa 7 lutego 2017 1 Współbieżność i integracja Niezgodność impedancji 2 bazy danych Współbieżność i integracja Niezgodność impedancji Bazy relacyjne

Bardziej szczegółowo