ZINTEGROWANE SYSTEMY INFORMATYCZNE ZARZĄDZANIA
|
|
- Edward Kucharski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Teoria i praktyka modelowania systemów logistycznych Marian KOPCZEWSKI, Eryk SZWARC ** HURTOWNIA DANYCH W SYSTEMIE ZARZĄDZANIA LOGISTYKĄ Zarys treści: Posiadanie informacji przez przedsiębiorstwa nie wystarcza do jego dobrego funkcjonowania na bezustannie zmieniającym się rynku. Bardziej istotne staje się szybkie tempo obiegu danych oraz jakość ich prezentacji. Odpowiedzią na zapotrzebowanie firm są systemy klasy Business Intelligence (BI), pozwalające na łączenie, selekcję i czytelną prezentację wiedzy pochodzącej z różnych źródeł danych pozwalających na podejmowanie decyzji. Słowa klucze: business intelligence, hurtownia danych, logistyka WSTĘP W okresie rozwoju każdej organizacji w tym logistycznej, powinny następować określone zmiany mające na celu usprawnienie jej zarządzania i organizację. Jedną z takich zmian jest modernizacja systemów informatycznych w niej używanych. Wzrost ilości wszelkiego rodzaju autonomicznych systemów transakcyjnych powoduje mnogość źródeł tych samych danych. Prowadzi to w konsekwencji do rozbieżności informacji uzyskiwanych z poszczególnych podsystemów. Wiąże się to z kompletnością danych oraz potrzebą posiadania umiejętności posługiwania się odpowiednimi narzędziami informatycznymi wspomagającymi proces pozyskiwania, przekształcania i raportowania odpowiednich informacji, a w konsekwencji podejmowania decyzji. Wśród systemów informatycznych narzędziem takim jest hurtownia danych. ZINTEGROWANE SYSTEMY INFORMATYCZNE ZARZĄDZANIA Przedsiębiorstwa logistyczne rozwiązując swoje problemy związane z danymi wdrażają coraz nowsze zintegrowane systemy informatyczne zarządzania (ZSIZ). Systemy te zorganizowane są modułowo, mogąc obsługiwać wszystkie obszary działalności przedsiębiorstwa w zakresie dr hab Marian Kopczewski, prof. nadzw. Politechniki Koszalińskiej mgr Eryk Szwajc., Politechnika Koszalińska
2 Marian Kopczewski, Eryka Szwarc zaopatrzenia, dystrybucji, gospodarki magazynowej, finansów i księgowości, zarządzania kadrami, marketingu, planowania produkcji, czy sprzedaży szeroko rozumianej logistyki (tab. 1) (por. [9]). Tabela 1. Podstawowe obszary funkcjonalności ZSIZ w przedsiębiorstwie Table 1 Basic functional area s ZSIZ in enterprise Zarządzanie finansami rachunkowość finansowa controlling zarządzanie majątkiem trwałym Zarządzanie zasobami ludzkimi płace zarządzanie kadrami planowanie i rozwój kadr Logistyka gospodarka magazynowa zaopatrzenie produkcja i dystrybucja zarządzanie jakością gospodarka remontowa Source: Own research CRM marketing sprzedaż serwis Zintegrowane systemy informatyczne zarządzania logistyką charakteryzują się różnorodnością rozwiązań technicznych, technologicznych i organizacyjnych, a ich podstawowym zadaniem jest wspomaganie procesów zarządzania, rozumianych jako wieloetapowy sekwencyjny proces podejmowania decyzji, w którym wykorzystuje się różnego rodzaju systemy (rys. 1). Dotychczasowe systemy informatyczne np. klasy ERP okazują się mało elastyczne, często obsługują tylko wybrany wycinek danego procesu biznesowego w organizacji. Ich interfejsy są mało przyjazne dla użytkownika, a sam system źródłowy jest bardzo złożony. W efekcie nie pozwalają one spojrzeć na organizcję logistyczną w sposób całościowy, ani w wybranej perspektywie. Bardziej zaawansowane zapytania w systemie wykonywane są długo. Ponadto raportom brakuje przede wszystkim podstawowych elementów potrzebnych do prezentacji i analizy danych, takich jak: wizualizacja graficzna wyników, mechanizmy do wykrywania i śledzenia trendów, wspólne wymiary, pozwalające na wielowymiarową analizę organizacji [12]. Należy więc zastanowić się nad efektywnym sposobem pozyskania i przygotowania danych w tych systemach, wykorzystując rozwiązania należące do systemów wspomagania decyzji, zwane Business Intelligence (BI). Wtedy każdy z modułów systemu zintegrowanego, obsługujący jeden z obszarów
3 Hurtownia danych w systemie przedsiębiorstwa lub jego części, zintegrowany jest z elementami systemu Business Intelligence, które odbierają dane wychodzące z tych modułów i przekazują je kierownictwu organizacji, oczywiście po przetwarzaniu na pożyteczną dla niego informację (rys. 2). Rys. 1. Relacje między systemami informacyjnymi Figure 1. Relations beetwen information systems Source: Own research Systemy wspomagające decyzję ewoluowały na przestrzeni ostatnich kilkunastu lat, a ewolucja była zależna od jakości danych i jakości procedur decyzyjnych, początkowo od systemów informowania kierownictwa EIS (Executive Information Systems), poprzez systemy wspomagające podejmowanie decyzji DSS (Décision Support Systems), aż po BI (Business Intelligence) i hurtownie danych.
4 Marian Kopczewski, Eryka Szwarc CRM ERP SCM Rys. 2. Architektura systemów klasy BI Figure 2. BI class systems architecture Source: Own research Rys. 3. Czynniki wpływające na decyzje Figure 3. Decision influence factors Source: Own source ROZWIĄZANIE KLASY BUSINESS INTELLIGENCE Business Intelligence (BI) jest to zbiór koncepcji, metod i procesów mających na celu optymalizację decyzji biznesowych, wykorzystujący dane zawarte we wszystkich zasobach informacyjnych przedsiębiorstwa oraz
5 Hurtownia danych w systemie doświadczenie i wiedzę uczestników biznesu w celu dokładnego zrozumienia jego dynamiki. Obejmuje również zbieranie, przetwarzanie i zarządzanie danymi oraz analizowanie i dystrybuowanie informacji [4]. Systemy klasy BI to wszelkiego typu aplikacje służące do analiz i prezentacji wyników przedsiębiorstwa oraz jego otoczenia, dostarczające odpowiednie dane zarządowi w odpowiednim czasie. Wielowymiarowe analizy i automatycznie generowane raporty są źródłem wyczerpujących informacji pozwalających na formułowanie ocen obserwowanych zjawisk oraz podstawę podejmowania odpowiednich i szybkich decyzji biznesowych. Systemy tego typu pozwalają lepiej zrozumieć otoczenie przedsiębiorstwa, obniżyć koszty i ryzyko działalności oraz zwiększyć zysk, a przede wszystkim są źródłem budowania i utrzymania długotrwałej przewagi konkurencyjnej. Rozwiązania klasy BI, dostarczają różnego rodzaju narzędzi, które zwiększają efektywność działalności przedsiębiorstwa oraz realizują podstawowe zadania takie, jak: natychmiastowy dostęp do wiarygodnych i wyczerpujących informacji, usprawnienie procesów decyzyjnych, szybsza identyfikacja pojawiających się szans i zagrożeń, swobodny dostęp do informacji niezależnie od miejsca pobytu (dzięki wykorzystaniu technologii internetowej), obniżenie kosztów tworzenia wszelkiego rodzaju raportów i analiz. Zasadniczą cechą systemów BI jest ich ukierunkowanie na oferowanie przygotowanych rozwiązań dostosowanych do obsługi konkretnych dziedzin działalności gospodarczej. Technologie tej grupy dostarczają zaawansowanych narzędzi do analiz danych w czasie rzeczywistym (OLAP) czy eksploracji informacji (Data Mining) oraz zapewniają użytkownikom możliwość korzystania z przygotowanych aplikacji wyposażonych w wygodne interfejsy graficzne oraz techniki dostępu za pośrednictwem sieci internet, intranet lub ekstranet. Oczywiście wiele z tych technologii znanych jest z systemów hurtowni danych. Rozwiązania z grupy Business Intelligence mogą wręcz korzystać z hurtowni danych jako jednego z potencjalnych źródeł informacji. POJĘCIE HURTOWNI DANYCH Jednym z podstawowych a zarazem najnowocześniejszych w polskim biznesie systemów informatycznych wspomagających proces decyzyjny (spełniający przedstawione wymagania) jest koncepcja hurtowni danych. Hurtownia danych według twórcy tej koncepcji W. H. Inmona to zintegrowany, tematyczny, zmienny w czasie zbiór danych dla wspomagania procesów podejmowania decyzji zarządczych. Celem hurtowni danych jest zapewnienie użytkownikom, a przede wszystkim decydentom szybkiego dostępu do danych. Hurtownia danych jest dedykowanym systemem baz danych, który w odróżnieniu od systemu transakcyjnego bazującego na danych operacyjnych przedstawia tabela 2, natomiast jej cykl życia przedstawia rysunek 4.
6 Marian Kopczewski, Eryka Szwarc Tabela 2. Różnice między hurtowaniami danych a innymi aplikacjami Table 2 Differences between data warehouses and other applications Cecha Aplikacje operacyjne Hurtownie danych Zasilanie danymi Wzorzec dostępu do danych Tryb dostępu do danych przez użytkowników Horyzont czasowy przechowywania danych Source: Own source Równomierny napływ wielu krótkich transakcji Dobrze określony przez użytkownika Zapis, odczyt, modyfikacja Dane bieżące Pojedyncze, bardzo duże transakcje podczas ładowania danych Mało przewidywalny, zależny od bieżących potrzeb użytkownika (ad hoc) Tylko odczyt, dużych ilości danych w jednym zapytaniu Pełna historia DANE ARCHIWALNE i z APLIKACJI OPERACYJNYCH EKSTRAKCJA CZYSZCZENIE Dostęp do zgromadzonych danych TRANSFORMACJA HURTOWNIA DANYCH AGREGACJA Rys. 4. Cykl życia danych Figure 4. Data life cycle Source: Own research MAGAZYNOWANIE
7 Hurtownia danych w systemie W hurtowni przechowuje się dane różnych rodzajów, jak: elementarne kopie aktualnych danych źródłowych pozyskanych z baz operacyjnych i przetworzonych zgodnie z potrzebami; historyczne dane elementarne i/lub agregaty dotyczące przeszłości; zmaterializowane agregaty czyli wyliczone wartości obliczeń, w różnych przekrojach i na różnych stopniach agregacji; metadane informacje słownikowe, które opisują strukturę hurtowni danych i źródłowych baz danych, na podstawie których uzyskuje się dane do hurtowni danych, oraz sposób wyliczania danych zagregowanych. HURTOWNIA DANYCH W STRUKTURZE ORGANIZACJI LOGISTYCZNEJ Sukces każdej organizacji w znaczącej mierze zależy od stanu informacji wewnętrznych o jej samej, jak i zewnętrznych o jego otoczeniu. Wyróżniamy dwa zasadnicze typy systemów wspomagające działalność organizacji logistycznej: systemy o przetwarzaniu operacyjnym i systemy przetwarzania analitycznego (tab. 3). Tabela 3. Zasadnicze różnice: baza danych, a hurtownia danych Table 3 Differences between database and data warehouse Cecha OLTP Hurtownia danych Szczegółowość danych duża średnia lub mała Tryb dostępu do danych odczyt oraz zapis tylko odczyt Konsolidacja danych mała duża Powtarzalność danych duża mała Częstość operacji na danych bardzo duża średnia, bądź mała Aktualność danych bardzo duża średnia lub mała Horyzont czasowy bardzo krótki lub krótki długi (dane historyczne) Rozmiar danych MB, GB GB, TB Liczba przetwarzanych rekordów w jednej operacji dziesiątki Źródło: Poe V., Klauer P., Brobst S., Tworzenie hurtowni danych Source: Poe V., Klauer P., Brobst S., Building a data warehouse miliony Hurtownia opiera się o tabelę faktów, w której przechowywana jest informacja ilościowa dotycząca jakiegoś zdarzenia mającego miejsce w działalności firmy. W przypadku systemu np. klasy CRM (zob. [17], [19]),
8 Marian Kopczewski, Eryka Szwarc fakty są to: kontakt z klientem, dokonanie zamówienia oraz przeprowadzenie transakcji. Poza tabelą faktów w projekcie hurtowni znajdują się tabele wymiarów. Wymiary te przechowują dane opisujące fakty, jakie miały miejsce. Bardzo istotnym elementem każdej hurtowni danych jest wymiar czasu. Każdy fakt w niej zapisany ma miejsce w jakimś czasie, co pozwala analitykowi określić, jakie działania firmy, w jaki sposób wpłynęły na stosunki pomiędzy klientem, a przedsiębiorstwem (por. m. In. [11]). Ideą zastosowania hurtowni danych w CRM jest jak najlepsze opisanie faktów przez wymiary. Do tego konieczna jest doskonała znajomość klienta a także rejestracja każdej z nim aktywności. Dzięki temu możliwe są wszechstronne analizy zarówno potrzeb klientów jak i możliwości finansowych, co wpłynie na optymalne dostosowanie oferty firmy do klienta, dając mu satysfakcję, a przedsiębiorstwu maksymalny zysk. ZAKOŃCZENIE Współczesne przedsiębiorstwa i inne organizacje, w tym logistyczne coraz częściej dostrzegają możliwości wynikające z połączenia ich różnych obszarów analitycznych: finansów, kadr, logistyki i innych, przy pomocy narzędzi BI, które pozwalają na integrację właściwości, funkcjonalności i gromadzonej wiedzy zawartych w wielu aplikacjach pracujących na odmiennych platformach systemowych (rys. 5). Zarządzanie finansami KIEROWNICTWO FIRMY Logistyka CRM BI Informacja raporty wykresy tabele Działanie Zarządzanie kadrami Dane Rys. 5. Rola systemu BI w firmie Figure 5. Role of the BI systems in the organization Źródło: opracowanie własne Source: own research
9 Hurtownia danych w systemie Synergia takiego połączenia pomaga organizacjom przekształcać pozyskiwaną wiedzę w skuteczne decyzje i poprawia wydajność ich funkcjonowania. Przełożenie wiedzy w działanie wymaga dostępu menedżerów nie tylko do samej wiedzy, ale również możliwości natychmiastowej realizacji decyzji podjętych na ich podstawie. Większość rozwiązań klasy BI, które są oferowane na rynku posiadają możliwości automatycznego powiadamiania o wystąpieniu krytycznych faktów, co pozwala na szybsze podejmowanie konkretnych działań. Przykładowo komunikat o wyczerpywaniu się zapasów magazynowych zapewnia szybkie ich uzupełnienie, lub informacje o zachowaniu rynku finansowego mogą sterować działaniami związanymi z zakupem lub sprzedażą akcji. Działania podejmowane na podstawie błyskawicznie dostępnych informacji są tym, co podnosi wydajność i efektywność przedsiębiorstwa. Przedstawione rozważania prowadzą do wniosku, że hurtownie danych są produktem dedykowanym dla konkretnych organizacji, w tym szczególnie logistycznych. Stworzenie dobrze działającej hurtowni wymaga od dostawcy oprogramowania dużego wysiłku, koniecznego w momencie definiowania zawartości hurtowni i metod przekształcania danych źródłowych w analityce. BIBLIOGRAFIA 1. Adamczewski P, Zitegrowane systemy informatyczne w praktyce. Wydanie III, Wyd. Mikom. Warszawa Cohen G.D., Introducing KnowledgeMapping. White paper. Information Builders [w:] papers/wid448.pdf 3. ComArch, Business Intelligence - hurtownia danych w controllingu. Materiały firmowe, Kraków [w:] 4. Dudycz H., Business Intelligence jako kolejny etap rozwoju systemów informacyjno-decyzyjnych. [w:] Informatyka Ekonomiczna, (red.) A. Nowicki. Wyd. AE. Wrocław Jaszczuk R., Zastosowanie hurtowni danych w polityce nadzorczej Narodowego Banku Polskiego. Wyższa Szkoła Ubezpieczeń i Bankowości, Warszawa Kopczewski M., Hurtownia danych elementem współczesnego systemu Business Objects, Materiały Konferencji Komputerowo Zintegrowane Zarządzanie, WNT Warszawa Kopczewski M., Hurtownia danych elementem wspomagania podejmowania decyzji, Materiały IV KK Metody i Systemy komputerowe w badaniach naukowych i projektowaniu inżynierskim, WNT Kraków Kurowski J., Business Intelligence - technologia firmy IBM wykorzystywania hurtowni danych. Software nr
10 Marian Kopczewski, Eryka Szwarc 9. Matouk K., Rozwój zintegrowanych systemów wspomagających zarządzanie przedsiębiorstwem, [w:] Nowoczesne technologie informacyjne w zarządzaniu, (red.) E. Niedzielska i inni. Wyd. AE. Wrocław Matouk K., Wzrost roli i znaczenia hurtowni danych w procesie zarządzania firmą, [w:] Pozyskiwanie wiedzy z baz danych, (red.) A. Baborski. Wyd. AE. Wrocław Matouk K., Mądrzak A., Pondel M., Wykorzystanie hurtowni danych w systemach klasy CRM. [w:] Modelowanie procesów ekonomicznych, SGH Warszawa i Wyższa Szkoła Handlowa w Kielcach Microsoft solutions for BI, Zastosowania Business Intelligence. Materiały firmowe, [w:] http :// pl/ 13. Mineral Midrange, Business Intelligence. Materiały firmowe [w:] Nowicki W., Łowienie bezcennych danych. Computerworld nr 42. [w:] Poe V., Klauer P., Brobst S., Tworzenie hurtowni danych, WNT Warszawa Radosiński E., Systemy informatyczne w dynamicznej analizie decyzyjnej. Wyd. PWN. Warszawa-Wrocław Simon R.A., Shaffer L.S., Hurtownie danych i systemy informacji gospodarczej. Oficyna Ekonomiczna. Kraków Stanoch E. R., Budowanie przewagi konkurencyjnej, [w:] Computerworld Custom Publishing,,J3usiness Intelligence - jak zmieniać dane w użyteczną wiedzę", listopad Todman C, Projektowanie hurtowni danych -zarządzanie kontaktami z klientami (CRM). Wyd. WNT. Warszawa Traczyk T., Hurtownie danych. Materiały konferencji Centrum Promocji Informatyki Bazy danych". Kazimierz Dolny Zalech W., Business Intelligence a św. Mikołaj. Gazeta IT nr 2(10). 3 lutego [w:] http :// DATA WAREHOUSE IN LOGISTIC MANAGEMENT SYSTEM In the continual changing market, enterprises are possessing information. But this is not enough to good functionality. More important becomes high rate of the data circulation and quality of its presentation. Requirements of the enterprises fulfill Business Intelligence (BI) systems. This systems allows to connect and select knowledge from different sources data which will allow decision making.
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 szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl
Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykładów Wprowadzenie - integracja
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii
Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykład adów Wprowadzenie - integracja
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoUsługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.
Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.
Bardziej szczegółowoAutomatyzacja 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 szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoWprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych
Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych 1 Plan rozdziału 2 Wprowadzenie do Business Intelligence Hurtownie danych Produkty Oracle dla Business Intelligence Business Intelligence
Bardziej szczegółowoHurtownie danych 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 szczegółowoMarcin 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 szczegółowoHURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE
BAZY DANYCH HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Adrian Horzyk horzyk@agh.edu.pl Google: Horzyk HURTOWNIE DANYCH Hurtownia danych (Data Warehouse) to najczęściej
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mariusz.rafalo@hotmail.com WPROWADZENIE DO HURTOWNI DANYCH Co to jest hurtownia danych? Hurtownia danych jest zbiorem danych zorientowanych tematycznie, zintegrowanych,
Bardziej szczegółowoZintegrowany System Informatyczny (ZSI)
Zintegrowany System Informatyczny (ZSI) ZSI MARKETING Modułowo zorganizowany system informatyczny, obsługujący wszystkie sfery działalności przedsiębiorstwa PLANOWANIE ZAOPATRZENIE TECHNICZNE PRZYGOTOWANIE
Bardziej szczegółowoCo to jest Business Intelligence?
Cykl: Cykl: Czwartki z Business Intelligence Sesja: Co Co to jest Business Intelligence? Bartłomiej Graczyk 2010-05-06 1 Prelegenci cyklu... mariusz@ssas.pl lukasz@ssas.pl grzegorz@ssas.pl bartek@ssas.pl
Bardziej szczegółowoSpojrzenie na systemy Business Intelligence
Marcin Adamczak Nr 5375 Spojrzenie na systemy Business Intelligence 1.Wprowadzenie. W dzisiejszym świecie współczesna organizacja prędzej czy później stanie przed dylematem wyboru odpowiedniego systemu
Bardziej szczegółowoPaweł Gołębiewski. Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl
Paweł Gołębiewski Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl Droga na szczyt Narzędzie Business Intelligence. Czyli kiedy podjąć decyzję o wdrożeniu?
Bardziej szczegółowoRola 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 szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie
Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2012 Zagadnienia do omówienia 1. Miejsce i rola w firmie 2. Przegląd architektury
Bardziej szczegółowoKarta 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 szczegółowoProcesy 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 szczegółowoPierwsze wdrożenie SAP BW w firmie
Pierwsze wdrożenie w firmie Mirosława Żurek, BCC Poznao, maj 2013 Zakres tematyczny wykładu Podstawowe założenia i pojęcia hurtowni danych ; Przykładowe pierwsze wdrożenie w firmie i jego etapy; Przykładowe
Bardziej szczegółowoBudowa systemu wspomagającego podejmowanie decyzji. Metodyka projektowo wdrożeniowa
Budowa systemu wspomagającego podejmowanie decyzji Metodyka projektowo wdrożeniowa Agenda Systemy wspomagające decyzje Business Intelligence (BI) Rodzaje systemów BI Korzyści z wdrożeń BI Zagrożenia dla
Bardziej szczegółowoTypy systemów informacyjnych
Typy systemów informacyjnych Information Systems Systemy Informacyjne Operations Support Systems Systemy Wsparcia Operacyjnego Management Support Systems Systemy Wspomagania Zarzadzania Transaction Processing
Bardziej szczegółowoDOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE:
DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE: JAKIE PROBLEMY ROZWIĄZUJE BI 1 S t r o n a WSTĘP Niniejszy dokument to zbiór podstawowych problemów, z jakimi musi zmagać się przedsiębiorca, analityk,
Bardziej szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoNarzędzia Informatyki w biznesie
Narzędzia Informatyki w biznesie Przedstawiony program specjalności obejmuje obszary wiedzy informatycznej (wraz z stosowanymi w nich technikami i narzędziami), które wydają się być najistotniejsze w kontekście
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu Kierunek PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Metody prezentacji informacji Logistyka Forma studiów niestacjonarne Poziom kwalifikacji I stopnia Rok 2 Semestr 3 Jednostka prowadząca Instytut Logistyki
Bardziej szczegółowoWstęp... 9. Część I. Podstawy teoretyczne zintegrowanych systemów zarządzania
Wstęp... 9 Część I. Podstawy teoretyczne zintegrowanych systemów zarządzania 1. Systemy informatyczne zarządzania... 13 1.1. System informacyjny, system informatyczny, system informatyczny zarządzania...
Bardziej szczegółowoStawiamy na specjalizację. by CSB-System AG, Geilenkirchen Version 1.1
1 Business Intelligence Jak najlepiej wykorzystać dostępne źródła informacji, czyli Business Intelligence w zarządzaniu III Konferencja i warsztaty dla branży mięsnej Potencjał rynku potencjał firmy 2
Bardziej szczegółowoDopasowanie IT/biznes
Dopasowanie IT/biznes Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes HARVARD BUSINESS REVIEW, 2008-11-01 Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes http://ceo.cxo.pl/artykuly/51237_2/zarzadzanie.it.a.wzrost.wartosci.html
Bardziej szczegółowoHurtownie 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 szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl WARSTWA PREZENTACJI HURTOWNI DANYCH Wykorzystanie hurtowni danych - aspekty Analityczne zbiory danych (ADS) Zbiór danych tematycznych (Data
Bardziej szczegółowoSylabus 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 szczegółowoHurtownie danych. Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence
Hurtownie danych Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence Krzysztof Goczyła Teresa Zawadzka Katedra Inżynierii Oprogramowania Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika
Bardziej szczegółowoDopasowanie IT/biznes
Dopasowanie IT/biznes Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes HARVARD BUSINESS REVIEW, 2008-11-01 Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes http://ceo.cxo.pl/artykuly/51237_2/zarzadzanie.it.a.wzrost.wartosci.html
Bardziej szczegółowoSpis treści. Wstęp 11
Spis treści Wstęp 11 Rozdział 1. Znaczenie i cele logistyki 15 1.1. Definicje i etapy rozwoju logistyki 16 1.2. Zarządzanie logistyczne 19 1.2.1. Zarządzanie przedsiębiorstwem 20 1.2.2. Czynniki stymulujące
Bardziej szczegółowoTrendy BI z perspektywy. marketingu internetowego
Trendy BI z perspektywy marketingu internetowego BI CECHUJE ORGANIZACJE DOJRZAŁE ANALITYCZNIE 2 ALE JAKA JEST TA DOJRZAŁOŚĆ ANALITYCZNA ORGANIZACJI? 3 Jaka jest dojrzałość analityczna organizacji? Zarządzanie
Bardziej szczegółowoPROGRAM STUDIÓW ZINTEGROWANE SYSTEMY ZARZĄDZANIA SAP ERP PRZEDMIOT GODZ. ZAGADNIENIA
PROGRAM STUDIÓW ZINTEGROWANE SYSTEMY ZARZĄDZANIA SAP ERP PRZEDMIOT GODZ. ZAGADNIENIA Zarządzanie zintegrowane Zintegrowane systemy informatyczne klasy ERP Zintegrowany system zarządzania wprowadzenia System,
Bardziej szczegółowoBusiness Intelligence
Business Intelligence Paweł Mielczarek Microsoft Certified Trainer (MCT) MCP,MCSA, MCTS, MCTS SQL 2005, MCTS SQL 2008, MCTS DYNAMICS, MBSS, MBSP, MCITP DYNAMICS. Geneza Prowadzenie firmy wymaga podejmowania
Bardziej szczegółowoIMPLEMENTATION OF WDROŻENIE COMARCHW MINISTERSTWIE FINANSÓW SINDBAD RAPORTY ANALIZY BADANIA PROGNOZY CASE STUDY 1
IMPLEMENTATION OF WDROŻENIE COMARCHW MINISTERSTWIE FINANSÓW M2M SINDBAD PLATFORM RAPORTY ANALIZY BADANIA PROGNOZY CASE STUDY 1 MINISTERSTWO FINANSÓW Ministerstwo Finansów zapewnia obsługę Ministra Finansów
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie
Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2008 Zagadnienia do omówienia 1. 2. Przegląd architektury HD 3. Warsztaty
Bardziej szczegółowoMatryca pokrycia efektów kształcenia. Efekty kształcenia w zakresie wiedzy (cz. I)
Matryca pokrycia efektów kształcenia Matryca dla przedmiotów realizowanych na kierunku Informatyka i Ekonometria (z wyłączeniem przedmiotów realizowanych w ramach specjalności oraz przedmiotów swobodnego
Bardziej szczegółowoProjekt Badawczy Analiza wskaźnikowa przedsiębiorstwa współfinansowany ze środków Unii Europejskiej
Projekt Badawczy Analiza wskaźnikowa przedsiębiorstwa współfinansowany ze środków Unii Europejskiej FiM Consulting Sp. z o.o. Szymczaka 5, 01-227 Warszawa Tel.: +48 22 862 90 70 www.fim.pl Spis treści
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE RODZAJ ZAJĘĆ LICZBA GODZIN W SEMESTRZE WYKŁAD ĆWICZENIA LABORATORIUM PROJEKT SEMINARIUM 15 15
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Wizualizacja
Bardziej szczegółowoOferta szkoleniowa Yosi.pl 2012/2013
Oferta szkoleniowa Yosi.pl 2012/2013 "Podróżnik nie posiadający wiedzy, jest jak ptak bez skrzydeł" Sa'Di, Gulistan (1258 rok) Szanowni Państwo, Yosi.pl to dynamicznie rozwijająca się firma z Krakowa.
Bardziej szczegółowoSylabus przedmiotu: Data wydruku: Dla rocznika: 2014/2015. Kierunek: Opis przedmiotu. Dane podstawowe. Efekty i cele. Opis. 1 z 6
Sylabus przedmiotu: Specjalność: Informatyka w zarządzaniu Wszystkie specjalności Data wydruku: Dla rocznika: 2014/2015 Kierunek: Wydział: Zarządzanie Ekonomii, Zarządzania i Turystyki Dane podstawowe
Bardziej szczegółowoBazy 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 szczegółowoDane Klienta: Inter Szyk J. Kozikowski Sp.J. ul. Narwicka 11a. 80-557 Gdańsk. www.interszyk.pl
Dane Klienta: Inter Szyk J. Kozikowski Sp.J. ul. Narwicka 11a 80-557 Gdańsk www.interszyk.pl InterSzyk jest jedną z największych hurtowni odzieżowych działających na terenie całej Polski. Poza sprzedażą
Bardziej szczegółowoLiczba 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 szczegółowoLiczba 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 szczegółowoZarządzanie wiedzą w opiece zdrowotnej
Zarządzanie wiedzą w opiece zdrowotnej Magdalena Taczanowska Wiceprezes Zarządu Sygnity SA Agenda Procesy decyzyjne w ochronie zdrowia Zarządzanie wiedzą w ochronie zdrowia Typologia wiedzy w opiece zdrowotnej
Bardziej szczegółowoRAPORT KWARTALNY KBJ S.A. ZA I KWARTAŁ 2012 ROKU. Warszawa, dnia 15 maja 2012 roku.
RAPORT KWARTALNY ZA I KWARTAŁ 2012 ROKU Warszawa, dnia 15 maja 2012 roku www.kbj.com.pl Spis treści 1. Podstawowe informacje o Spółce... 3 1.1 Struktura Akcjonariatu... 4 1.2 Skład Zarządu... 4 1.3 Skład
Bardziej szczegółowoRozumie istotę i znacznie procesów ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (ETL), zna wybrany język ETL oraz odpowiednie narzędzia.
Efekty kształcenia dla studiów drugiego stopnia profil ogólnoakademicki na kierunku Informatyka na specjalności Projektowanie systemów analityki biznesowej (Business Intelligence Systems Development),
Bardziej szczegółowoAnalityka 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 szczegółowoE-logistyka Redakcja naukowa Waldemar Wieczerzycki
E-logistyka Redakcja naukowa Waldemar Wieczerzycki E-logistyka to szerokie zastosowanie najnowszych technologii informacyjnych do wspomagania zarządzania logistycznego przedsiębiorstwem (np. produkcją,
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE MARKĄ. Doradztwo i outsourcing
ZARZĄDZANIE MARKĄ Doradztwo i outsourcing Pomagamy zwiększać wartość marek i maksymalizować zysk. Prowadzimy projekty w zakresie szeroko rozumianego doskonalenia organizacji i wzmacniania wartości marki:
Bardziej szczegółowoSystemy 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 szczegółowoSzybkie mierzenie efektywności zoptymalizowania procesów. Korzyści w wariancie idealistycznym
2012 Szybkie mierzenie efektywności zoptymalizowania procesów. Korzyści w wariancie idealistycznym Maciej Mikulski Analiza biznesowa integracji B2B Bydgoszcz, 26 września 2012 wersja robocza Proces biznesowy
Bardziej szczegółowoFirma ACEL J.M. Ciskowscy Sp. K. powstała w 1987 roku w Gdańsku. Obecnie. posiada oddziały w Rumi, Gdyni i Warszawie. Zajmuje się hurtową sprzedażą
Dane Klienta: ACEL J.M. Ciskowscy Sp. K. ul. Twarda 6C 80-871 Gdańsk www.acel.pl Firma ACEL J.M. Ciskowscy Sp. K. powstała w 1987 roku w Gdańsku. Obecnie posiada oddziały w Rumi, Gdyni i Warszawie. Zajmuje
Bardziej szczegółowoInformacja o firmie i oferowanych rozwiązaniach
Informacja o firmie i oferowanych rozwiązaniach Kim jesteśmy INTEGRIS Systemy IT Sp. z o.o jest jednym z najdłużej działających na polskim rynku autoryzowanych Partnerów Microsoft w zakresie rozwiązań
Bardziej szczegółowoSzybkość instynktu i rozsądek rozumu$
Szybkość instynktu i rozsądek rozumu$ zastosowania rozwiązań BigData$ Bartosz Dudziński" Architekt IT! Już nie tylko dokumenty Ilość Szybkość Różnorodność 12 terabajtów milionów Tweet-ów tworzonych codziennie
Bardziej szczegółowoSystemy 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 szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. stacjonarne. I stopnia III. Leszek Ziora, Tomasz Turek. ogólnoakademicki. kierunkowy
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Systemy wspomagania zarządzania ERP Zarządzanie Jakością i Produkcją
Bardziej szczegółowoControlling operacyjny i strategiczny
Controlling operacyjny i strategiczny dr Piotr Modzelewski Katedra Bankowości, Finansów i Rachunkowości Wydziału Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego Plan zajęć 1, 2. Wprowadzenie do zagadnień
Bardziej szczegółowoKatalog rozwiązań informatycznych dla firm produkcyjnych
Katalog rozwiązań informatycznych dla firm produkcyjnych www.streamsoft.pl Obserwować, poszukiwać, zmieniać produkcję w celu uzyskania największej efektywności. Jednym słowem być jak Taiichi Ohno, dyrektor
Bardziej szczegółowoMETODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH
PREZENTACJA SEPCJALNOŚCI: METODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH WYDZIAŁ INFORMATYKI I KOMUNIKACJI KIERUNEK INFORMATYKA I EKONOMETRIA SEKRETARIAT KATEDRY BADAŃ OPERACYJNYCH Budynek D, pok. 621 e-mail
Bardziej szczegółowoModernizacja systemów zarządzania i obsługi klienta w Kasie Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego
Modernizacja systemów zarządzania i obsługi klienta w Kasie Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego Wicedyrektor Biura Kadr i Szkolenia Centrali KRUS 1 Projekty Komponentu A Poakcesyjnego Programu Wsparcia
Bardziej szczegółowoPrezentacja firmy WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ. http://www.qbico.pl
Prezentacja firmy { WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ http://www.qbico.pl Firma ekspercka z dziedziny Business Intelligence Srebrny Partner Microsoft w obszarach Business Intelligence i Data Platform Tworzymy
Bardziej szczegółowoPaństwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Płocku Instytut Nauk Ekonomicznych i Informatyki KARTA PRZEDMIOTU. Część A
Przedmiot: Zastosowanie informatyki w finansach publicznych Wykładowca odpowiedzialny za przedmiot: Mgr Edward Czarnecki Cele zajęć z przedmiotu: Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Płocku Instytut Nauk
Bardziej szczegółowoBusiness 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 szczegółowoOd ERP do ERP czasu rzeczywistego
Przemysław Polak Od ERP do ERP czasu rzeczywistego SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE ZARZĄDZANIE PRODUKCJĄ Wrocław, 19 listopada 2009 r. Kierunki rozwoju systemów informatycznych zarządzania rozszerzenie
Bardziej szczegółowoMODUŁY WEBOWE I APLIKACJE MOBILNE COMARCH ERP EGERIA. Platforma szerokiej komunikacji
MODUŁY WEBOWE I APLIKACJE MOBILNE COMARCH ERP EGERIA Platforma szerokiej komunikacji COMARCH ERP EGERIA Moduły webowe i aplikacje mobilne Comarch jest liderem w budowaniu kompletnych i innowacyjnych rozwiązań
Bardziej szczegółowoEFEKTY KSZTAŁCENIA ORAZ MACIERZE POKRYCIA KIERUNKU LOGISTYKA obowiązuje od roku akad. 2017/18
AD/ 13 RW w dniu 29.06.2017 r. EFEKTY KSZTAŁCENIA ORAZ MACIERZE POKRYCIA KIERUNKU LOGISTYKA obowiązuje od roku akad. 2017/18 STUDIA LICENCJACKIE -------------------------------------------------------------------------------------------------
Bardziej szczegółowoROLA CONTROLLERA I ROZWÓJ TECHNOLOGII
Efektywność to realizacja właściwych działań we właściwy sposób. Peter F. Drucker Trzy kroki do zwiększenia efektywności w controllingu 1 2 3 Controlling Automation - usprawnij podstawowe procesy controlingowe
Bardziej szczegółowoCRM w logistyce. Justyna Jakubowska. CRM7 Specjalista Marketingu
CRM w logistyce Justyna Jakubowska CRM7 Specjalista Marketingu CRM w logistyce Prezentacja firm more7 Polska dostawca systemu CRM Autor i producent systemu do zarządzania relacjami z klientem CRM7; Integrator
Bardziej szczegółowo2014-03-17. Misja. Strategia. Cele UNIT4 TETA BI CENTER. Plan prezentacji. Grupa UNIT4 TETA. Grupa kapitałowa UNIT4 UNIT4 TETA BI CENTER
Plan prezentacji Prowadzący: Mateusz Jaworski m.jaworski@tetabic.pl 1. Grupa kapitałowa UNIT4. 2. Grupa UNIT4 TETA. 3. UNIT4 TETA BI CENTER. 4. TETA Business Intelligence. 5. Analiza wielowymiarowa. 6..
Bardziej szczegółowo(termin zapisu poprzez USOS: 29 maja-4 czerwca 2017)
Oferta tematyczna seminariów inżynierskich na rok akademicki 2017/2018 dla studentów studiów niestacjonarnych obecnego II roku studiów I stopnia inżynierskich Wydziału Inżynieryjno-Ekonomicznego (termin
Bardziej szczegółowoHurtownia danych praktyczne zastosowania
Hurtownia danych praktyczne zastosowania Dorota Olkowicz dorota.olkowicz@its.waw.pl Centrum Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego ITS Plan prezentacji 1. Hurtownie danych 2. Hurtownia danych POBR 3. Narzędzia
Bardziej szczegółowoHURTOWNIE 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 szczegółowoPREZENTACJA 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 szczegółowoCzęść I Istota analizy biznesowej a Analysis Services
Spis treści Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services 1 Analiza biznesowa: podstawy analizy danych... 3 Wprowadzenie do analizy biznesowej... 3 Wielowymiarowa analiza danych... 5 Atrybuty w
Bardziej szczegółowoData warehousing tool for decision making in management
Zeszyty Naukowe UNIWERSYTETU PRZYRODNICZO-HUMANISTYCZNEGO w SIEDLCACH Nr 100 2014 p WSB w Poznaniu Data warehousing tool for decision making in management Streszczenie: wiednich o- w jak dobre jest jego
Bardziej szczegółowoEwolucja technik modelowania hurtowni danych
Baza wiedzy JPro Ewolucja technik modelowania hurtowni Porównanie technik modelowania hurtowni podsumowanie: Strona 1/6 Nazwa podejścia Corporate Information Factory Kimball Bus Architecture Data Vault
Bardziej szczegółowoInformatyzacja przedsiębiorstw. Cel przedsiębiorstwa. Komputery - potrzebne? 23-02-2012. Systemy zarządzania ZYSK! Metoda: zarządzanie
Informatyzacja przedsiębiorstw Systemy zarządzania Cel przedsiębiorstwa ZYSK! maksimum przychodów minimum kosztów podatki (lobbing...) Metoda: zarządzanie Ludźmi Zasobami INFORMACJĄ 2 Komputery - potrzebne?
Bardziej szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoPlatforma Cognos. Agata Tyma CMMS Department Marketing & Sales Specialist atyma@aiut.com.pl. 2011 AIUT Sp. z o. o.
Platforma Cognos Agata Tyma CMMS Department Marketing & Sales Specialist atyma@aiut.com.pl Business Intelligence - Fakty Kierownicy tracą około 2 godzin dziennie na szukanie istotnych informacji. Prawie
Bardziej szczegółowoRozwiązania i usługi SAP
Rozwiązania i usługi SAP Rozwiązania SAP SAP ERP SAP ERP (SAP Enterprise Resource Planning) jest oprogramowaniem oferującym skuteczne i sprawdzone zarządzanie przedsiębiorstwem. System SAP został stworzony
Bardziej szczegółowoCel 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 szczegółowoIII Edycja ITPro 16 maja 2011
III Edycja ITPro 16 maja 2011 SharePoint 2010 SharePoint jako platforma ERP Paweł Szczecki pawel.szczecki@predica.pl Prelegent Paweł Szczecki Współwłaściciel firmy Predica sp. z o.o. Odpowiedzialny za
Bardziej szczegółowoProwadzący Andrzej Kurek
Prowadzący Andrzej Kurek Centrala Rzeszów Oddziały Lublin, Katowice Zatrudnienie ponad 70 osób SprzedaŜ wdroŝenia oprogramowań firmy Comarch Dopasowania branŝowe Wiedza i doświadczenie Pełna obsługa: Analiza
Bardziej szczegółowoUsługa 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 szczegółowoHurtownie danych w praktyce
Hurtownie danych w praktyce Fakty i mity Dr inż. Maciej Kiewra Parę słów o mnie... 8 lat pracy zawodowej z hurtowniami danych Projekty realizowane w kraju i zagranicą Certyfikaty Microsoft z Business Intelligence
Bardziej szczegółowofirmy produkty intranet handel B2B projekty raporty notatki
firmy mail intranet produkty DOKUMENTY handel raporty B2B projekty notatki serwis zadania Dlaczego warto wybrać Pakiet ITCube? Najczęściej wybierany polski CRM Pakiet ITCube jest wykorzystywany przez ponad
Bardziej szczegółowoHurtownie danych narzędziem wspomagającym procesy decyzyjne w zarządzaniu Data warehousing tool for decision making in management
Zeszyty Naukowe UNIWERSYTETU PRZYRODNICZO-HUMANISTYCZNEGO w SIEDLCACH Nr 100 Seria: Administracja i Zarządzanie 2014 prof. dr hab. inż. Marian Kopczewski WSB w Poznaniu Hurtownie danych narzędziem wspomagającym
Bardziej szczegółowo1.1 Matryca pokrycia efektów kształcenia. Efekty kształcenia w zakresie wiedzy. Efekty kształcenia w zakresie umiejętności
1.1 Matryca pokrycia efektów kształcenia Matryca dla przedmiotów realizowanych na kierunku Informatyka i Ekonometria (z wyłączeniem przedmiotów realizowanych w ramach specjalności oraz przedmiotów swobodnego
Bardziej szczegółowoZarządzanie procesami i logistyką w przedsiębiorstwie
Zarządzanie procesami i logistyką w przedsiębiorstwie Opis Projektowanie i ciągła optymalizacja przepływu produktu w łańcuchu dostaw oraz działań obsługowych i koniecznych zasobów, wymaga odwzorowania
Bardziej szczegółowoAUREA 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 szczegółowoZarządzanie łańcuchem dostaw
Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania kierunek: Zarządzanie i Marketing Zarządzanie łańcuchem dostaw Wykład 1 Opracowanie: dr Joanna Krygier 1 Zagadnienia Wprowadzenie do tematyki zarządzania
Bardziej szczegółowoSpis treści. Istota i przewartościowania pojęcia logistyki. Rozdział 2. Trendy i determinanty rozwoju i zmian w logistyce 42
Spis treści Od Autora 11 Rozdział 1 Istota i przewartościowania pojęcia logistyki n 1.1. Przegląd i interpretacja znaczących definicji logistyki 17 1.2. Ewolucja i przewartościowania przedmiotu, celów
Bardziej szczegółowo