Business Intelligence. Adam Trčka

Transkript

1

2 Business Intelligence Adam Trčka

3 09:00 11:30: BI v kostce Navrhněme si sklad Ukázka BI Datamining 12:30 14:30: Pokračování kurzu 14:30 15:00: Q&A Agenda

4 Co se dnes dovíme? Data informace znalost Business intelligence overview Proces BI Základy modelování Dolování dat

5 DATA INFORMACE - ZNALOSTI

6 Data Popis nebo vyjádření skutečnosti Zachycený obraz světa okolo nás Zachycení: Nominální, Ordinální, Kardinální,

7 DBMS/ SŘBD Database management systém (systém řízení báze dat) Nástroje (sw) pro ukládání a správu dat Používají se relační vazby Typický zástupci: MSSQL / Oracle DB MySQL, MS Access,

8 Uložení dat v DBMS Zákazník Jméno Sídlo 1 Microsoft Redmond 2 Apple Cupertino 3 Facebook SFO Objednávka Popis Zákazník 1 Konzultace 1 2 Školení 1 3 Školení 3

9 Uložení dat v DBMS #2 Zákazník Jméno Sídlo 1 Microsoft Redmond 2 Apple Cupertino 3 Facebook SFO ID Typ služby 1 Konzultace 2 Školení Objednávka Popis Zákazník

10 Informace Data, kterým byl dán význam Informace je to co si bereme z dat

11 Znalost Organizovaná (utříděná) informace určená k řešení problémů a rozhodování Vazba na konkrétního jednotlivce

12 Data informace - znalosti Význam Znalost Smysl Informace Data

13 Moudrost Schopnost aplikace znalostí v širším kontextu Abstrakce a generalizace znalostí Širší záběr (celá společnost)

14 Meta Předpona meta označuje přesah, něco za, Metadata: popis určitého objektu Slouží k rychlejšímu vyhledávání, kategorizaci, strukturovatelnosti, Příklad knížka v knihovně: Metadata: autor, počet stran, žánr,

15 Data ve společnosti V současné době jsme v tvz. Informačním věku => část ekonomiky tvoří právě obchod s informacemi, Na základě, některých výzkumů každé dva dny vytvoříme tolik dat co od začátku civilizace do roku 2003, Toto číslo se každý rok zdvojnásobí

16 Data v organizaci Mnoho navzájem nepropojených systémů ERP, CRM, SCM, Web, Wiki, Facebook Data vznikají neustále Nové objednávky, nové faktury, noví zákaznící Mnoho lidí je tzv. přehlceno daty

17 Problémy s daty Data jsou: Neúplná, Nepřesná, Nekonzistentní, V nevhodný čas, V nevhodné podobě, V nevhodné agregaci, V nevhodných rukou => Datová kvalita

18 Kontrolní otázky Co jsou to data? Co je to informace? K čemu slouží metadata? Jaké základní problémy s daty znáte?

19 Řešení? BUSINESS INTELLIGENCE

20 Definice Business intelligence (BI) jsou dovednosti, znalosti, technologie, aplikace, kvalita, rizika, bezpečnostní otázky a postupy používané v podnikání pro získání lepšího pochopení chování na trhu a obchodních souvislostech. Za tímto účelem provádí sběr, integraci, analýzu, interpretaci a prezentaci obchodních informací. Mohou zahrnovat samotné shromážděné informace nebo explicitní znalosti získané z informací. [Wikipedia]

23 Jinak tedy: BI je souhrn postupů a přístupů, nikoli jedna aplikace, Cílem BI je jednoduše zpřístupnit informace důležité pro rozhodování.

24 px?guest=true DEMO

25 Samostatné cvičení BUSINESS CASE

26 Supermarket Albert Navrhněte základní reporty, které by vás zajímaly pro rozhodnutí o: 1. Umístění produktů v provozovně, 2. Reklamnímu cílení na zákazníky,

27 PROCESS BUSINESS INTELLIGENCE

28 High level pohled ERP CRM Web ETL DataWareHouse DWH DM 1 DM 2 Marketing Sales Reporting

29 Slovníček DWH: DataWareHouse ETL: Extract Transform LOAD DM: Data Mart OLTP: online transaction processing OLAP: online analytical processing

30 Zdroje dat Rozdílné systémy (ERP, CRM, HR, WEB), Nesourodé datové základny Rozdílné identifikátory (RČ, IČO, ), Rozdílná časová souslednost vzniku dat Některé systémy poskytují data online, jiná v dávkách Možnost vzniků nových zdrojů dat

31 Extract Transform Load Proces slouží k vyzvednutí dat, jejich modifikaci a uložení do cílového systému. E: T: L: Vytažení dat z různorodých systémů, Transformace dat na požadované struktury, Čistění dat, Uložení do DWH

32 Datový sklad Komplexní databáze, Slouží k ukládání analytických dat, Obsahuje vyčištěná a kategorizovaná data ve tvaru pro potřeby organizace, Data jsou agregována a předpočítána pro potřeby rozhodovacích procesů

33 Datamart Část DWH pro specifické potřeby Pro konkrétní oddělení, část zákaznického segmentu Může být vytvořen samostatně, nebo jako součást DWH

34 Hlavní výhody DWH Možnost provádění analýz, Sloučený pohled na data (one truth), Jednoduší přístup k datům, Přehledy z více systémů na jednom místě, Usnadnění rozhodování, Lepší adresace potřeb zákazníků (interních i externích), Výhody v konkurenčním prostředí

35 Budování datových skladů Inmnonův model: Shora-dolů, Buduje se jedno centrální tržiště (EDW). Kimballův model: zdola nahoru, Budují se postupně jednotlivé DM.

36 Inmonův přístup Budování jednoho skladu od začátku Centrální projekt Větší pozornost společnosti Finanční i časová náročnost Obtížnější získání business case

37 Kimballův přístup Budování perpartes Rychlejší výsledky Možnost lokálních DM Synchronizace napříč organizací Návrh může být uzpůsoben jednomu oddělení (DM)

38 Reporting Definovaný výstup (report) Často má grafickou podobu, Snadno se jím prochází na nižší úrovně / mění se pohled na data Čistě uživatelský přístup pro procházení daty Není nutný zásah administrátorů pro reporting Možnost vytažení základních statistik na tzv. dashboard.

39 DEMO DASHBOARD

40 Základní kroky pro implementaci BI Definice požadavků na reporty: Jak často, jaká data, jak kvalitní, jak agregovaná, Identifikace zdrojových systémů, Výběr vhodného SW a následně HW Vytvoření datového modelu, Nastavení ETL procesu, Definice reportů.

41 High level pohled ERP CRM Web ETL DataWareHouse DWH DM 1 DM 2 Marketing Sales Reporting

42 Kontrolní otázky Popište základní prvky BI procesů Definujte základní role na BI projektu Definujte základní přístupy k tvorbě DWH Rozdíl DWH a DM

43 DATOVÉ MODELOVÁNÍ

44 Proč datové modelování Základem je pochopit z jakých dat se report připravuje, Je nutné definovat jeho strukturu a možnosti.

45 Uložení dat OLTP: Klasické databáze Data jsou uložena způsobem, který akcentuje jejich rychlé vložení, nalezení, smazání. Nikoli jejich agregaci a zobrazení napříč více pohledy na tato data. Základní operace: select, insert, update, delete.

46 Uložení dat #2 OLAP: Uložení dat je uzpůsobeno reportingovým potřebám, Dle nastavení může být část dat (jejich detail) dokonce odstraněn. Základní operace: slice, dice, drill down, drill up, Data jsou ukládána v tzv. kostkách

47 *OLAP MOLAP (Multidimensional OLAP) - specielní uložení dat v multidimenzionálních binárních OLAP kostkách, ROLAP (Relational OLAP) - řeší multidimenzionalitu uložením dat v relační databázi, HOLAP (Hybrid OLAP) - kombinace předchozích přístupů - detailní data v relační databázi a agregace v OLAP kostkách, DOLAP (Desktop OLAP) - umožňuje připojit se k centrálním úložišti OLAP dat a stáhnout si podmnožinu kostky na lokální počítač. Analytické operace - prováděny nad lokální kostkou - výhodné pro mobilní aplikace a podporu mobilních uživatelů WOLAP (WEB based OLAP) kombinace OLAP a web technologií.

48 další dimenze tabulky Kostka závod 1 organizační jednotky ukazatelé (např. prodej určité komodity, stav zaměstnanců, dosažené tržby) např čas PRVEK TABULKY vyjadřuje hodnotu stav zaměstnanců k v závodě 1 Novotný, O., Pour, J. (KIT VŠE), Slánský, D. (Adastra Corp.)

49 Slice / Dice

50 DEMO KOSTKA

51 Datový model Tabulky faktů Údaje v numerickém či symbolickém vyjádření, Odráží pozorování (reálného) světa. Tabulky dimenzí Obsahuje dimenze na základě, kterých jsou data v tabulce faktů agregována / sumarizována

52 Schéma star Centrální tabulka faktů (1) Obklopena tabulkami dimenzí (n) Nejjednodušší a nejběžnější přístup k budování DWH

53 Schéma star Dimenze: Čas Dimenze: Produkt Tabulka faktů: Objednávky Dimenze: Město Dimenze: Objednatel

54 Schéma snowflake Centrální tabulka faktů (1) Obklopena tabulkami dimenzí (n) Tabulky dimenzí se dále rozpadají do vzájemný vazeb Tzv. normalizace

55 Schéma star Tabulka faktů: Objednávky Dimenze: Stát Dimenze: Město Dimenze: Adresa Dimenze: Čtvrť Dimenze: Kontinent

56 Samostatný příklad Navrhněte základní datový model pro příklad reportů z předchozího příkladu Pokuste se o snowflake přístup

57 Kontrolní otázky OLAP vs. OLTP? Snowflake vs. star? Základní operace s kostkou?

58 DATAMINING

59 Definice dolování dat Označení procesu vyhledávání znalostí skrytých v rozsáhlých objemech dat popisující velká množství konkrétních jednotlivých pozorování. Metoda založená na statistice a průzkumu velkého množství dat

60 Co nám datamining umožnuje? Objevovat skryté vazby mezi různorodými veličinami, Generovat obecné poznatky na základě těchto zjištění, Zvýšení obratu / loajality zákazníků, Kreditní scoring, Odhalování podezřelého chování,

61 Využití Pojišťovnictví, Medicína, Automobilismus, Bankovnictví, Turismus, Reklama, TV, Facebook

62 Využití dataminingu (e)shop: Doporučování ( mohlo by se vám líbit / kupované spolu ), List přání (wish-list), Upsell (slevy, doporučení, sleva pokud, ), Cílená reklama, Kategorizace zákazníků / typických košů

63 Základní vzory Asociace vazby Predikce Předpověď dalšího kroku Shluky kategorizace Sekvenční vztahy Vztahy v čase

64 Proces CRISP - DM

65 Co je potřeba 1. Mít data (ideálně v DWH) 2. Znát svá data 3. Mít představu o tom co v datech hledm 4. Vědět jak výsledky využít

66 CO JSME SE DNES NAUČILI?

67 Otázky Co je to BI? Co je to informace? Jaké problémy mohou být s daty? Základní komponenty BI? Datamart vs DWH Přístupy k návrhu Star vs. Snowflake Datamining

68 Nárožní 2600/9a,158 00, PRAHA 5 tel info@vsem.cz