Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží"

Transkript

1 Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží

2 založené na relačních databází transakční systémy, které jsou určeny pro pořizování a ukládání dat v reálném čase (ERP, účetní, ekonomické a další podnikové systémy) proto se OLTP systémy, ve vztahu k OLAP systémům, chápou jako primární, zdrojové nebo produkční v běžném provozu probíhají desítky až statisíce transakcí za minutu (INSERT, UPDATE a DELETE. Obvykle mnoha uživateli zároveň) systémy jsou zatěžovány kontinuálně a jsou optimalizovány zejména na sběr dat a zobrazování jednotlivých dat OLTP systémy obsahují vysoké množství dat (GB, TB, PT) a provádění analýz nad těmito daty kolikrát znamená neúnosné zatížení celého systému, které má za následek prodloužení času odezvy respektive nedostupnost OLTP systémů pro jejich primární určení (pořizování, ukládání a zobrazování dat) OLTP systémy nejsou vhodné pro analýzy (i přesto, že je možné nad OLTP systémy vybudovat analytické aplikace) nejen proto byly k analytickým účelům vyvinuty OLAP systémy - 1 -

3 informační technologie založená na koncepci multidimenzionálních databází hlavním principem je několikadimenzionální tabulka (tzv. datová kostka) základní vlastností OLAP je tedy schopnost uživatelů analyzovat data z jakéhokoliv pohledu (tzv. multidimenzionalita), který si přejí a tudíž nejsou nuceni spoléhat na pohledy, které vytvořil někdo jiný (tvorba Adhoc uživatelských sestav koncovými uživateli) OLAP systémy jsou primárně určeny pro analýzu velkého množství údajů (podpora dotazování) OLAP systémy v drtivé většině aktualizují svá data periodicky (nejběžněji v denních a měsíčních intervalech. Lze i aktualizace dat v reálném čase, avšak jedná se o výjimečné případy) OLAP systémy využívají primární data vytvořená v OLTP systémech

4 stejně jako jsou v relačních databázích data ukládána v tabulkách, v OLAP databázích se k tomuto účelu používají datové kostky datové kostky jsou tedy vícerozměrným (vícedimenzionálním) rozšířením databázových tabulek (2-dimenzionální, 3-dimenzionální a více dimenzionální datové kostky. Počet dimenzí může být teoreticky nekonečně mnoho, vždy však záleží na konkrétní implementaci) Důležité pojmy: viz. dimenze datové kostky elementy dimenze hierarchie dimenzí multidimenzionalita řídkost dat datové kostky - 3 -

5 - 2-dimenzionální dat. kostka může být například list v MS Excel (dimenzemi jsou sloupce a řádky). Viz. jedna tabulka na obrázku níže kde ve sloupcích je dimenze geografického umístění prodejen a v řádcích je dimenze produktů - 3-dimenzionální dat. kostka může být například soubor v MS Excel (dimenzemi jsou sloupce, řádky a listy) Viz. obrázek níže kde ve sloupcích je dimenze geografického umístění prodejen, v řádcích je dimenze produktů a v listech je dimenze času Jelikož je nejpohodlnější se na vše dívat dvourozměrně (sloupce a řádky), tak musíme využít tzv. řezy, které nám ulehčují pohled na další dimenze datové kostky

6 Datová kostka složená z 5 dimenzí: 1) Dimenze výrobku 2) Dimenze verze výpočtu 3) Dimenze požadované doby výpočtu 4) Dimenze nákladů 5) Dimenze hodnot Příklad jednoho možného zobrazení vícedimenzionální datové kostky v technologii IBM Cognos TM1-5 -

7 dimenze reprezentuje určitou kategorii pro analýzu dat (například dimenze času, dimenze geografického umístění poboček, ) dimenze = soubor souvisejících objektů, nazývaných elementy dimenze Elementy dimenze: o typickými elementy v dimenzi výrobek může být například název výrobku, velikost výrobku, prodejní cena výrobku, náklady na výrobu, atd

8 Elementy dimenze mohou být uspořádány v hierarchické struktuře, tzn. že se rozdělují na skupiny elementů, podskupiny až na jednotlivé elementy v dimenzi je možné vytvořit více hierarchií umožnění uživateli pohybovat se pružně po požadovaných úrovních agregace, aniž by bylo nutné vždy znovu požadované agregace počítat tento princip se označuje: Drill-down - zpřístupnění dat od nejvyšší úrovně agregace až po nejnižší úroveň (např. v časové dimenzi rozpad od dat za celý rok až po data za jednotlivé dny) Drill-up - zpřístupnění dat od nejnižší úrovně agregace až po nejvyšší úroveň (např. v časové dimenzi od data za jednotlivé dny až po data za celý rok) - 7 -

9 Příklady hierarchické struktury dimenze: geografické umístění prodejen: o EU CZ Praha Brno DE Berlin Stuttgart dimenze času: o rok pololetí kvartál měsíc týden - 8 -

10 - 9 -

11 multidimensionální uložení dat v datové kostce umožňuje uživateli pružně realizovat různé pohledy (řezy) na data v datové kostce (analýza údajů podle určitých kritérií) tj. možnost pohlížet na realitu z několika možných úhlů (jiné pohledy na data mohou změnit celkový pohled nad daným problém) A - Analýza údajů podle geografických kritérií B - Analýza údajů podle produktu C - Analýza údajů podle časových kritérií Řezy kostkou podle časové, regionální a produktové dimenze

12 Příklad změny pohledu jednoduchou záměnou dimenze času za dimenzi umístění prodejny. Přechod z analýzy podle časových kritérií na analýzu podle geografických kritérií

13 s narůstajícím počtem dimenzí kostky (se zvětšující se kostkou) je mnoho buněk (představujících specifické kombinace atributů) prázdných (viz. níže uvedený obrázek + popis) neefektivní využití kapacity uložiště není vhodné za každou cenu vytvářet jednu kostku o vysokém počtu dimenzí, ale spíše více kostek o menším počtu dimenzí Popis: Jednotlivé produkty v určitém čase nejsou prodávány ve všech prodejnách (např. produkt je určen jen pro určitý trh a nelze ho beze změn prodávat na jiném trhu). Tudíž vzniká mnoho buněk prázdných (z určitého důvodu je nelze vyplnit daty)

14 Výhody + Rychlý komplexní přístup k velkému objemu údajů + Možnost komplexních analýz + Silné schopnosti pro modelování a prognózy Nevýhody - Vyšší nároky na kapacitu uložiště - Flexibilita Rozšiřování datových kostek je obtížné Vhodné spíše tam, kde jsou věci statického charakteru Pro věci dynamického charakteru je vhodnější spíše relační databáze Při spojování více kostek se objevuje problém podle čeho kostky spojit

15 [1] NOVOTNÝ, Ota; POUR, Jan; SLÁNSKÝ, David. Business Intelliegence : Jak využít bohatství ve vašich datech. Praha : Grada Publishing, a.s., s. ISBN [2] LACKO, Luboslav. Databáze: datové sklady, OLAP a dolování dat s příklady v Microsoft SQL Serveru a Oracle. Brno : Computer Press, a.s., s. ISBN [3] Computer Science 831: Knowledge Discovery in Databases [online] [cit ]. Introduction to Data Cubes. Dostupné z WWW: <http://www2.cs.uregina.ca/~hamilton/courses/831/notes/dcubes/dcubes. html>. [4] VLÁŠKOVÁ, Markéta. Návrh hybridního úložiště dat [online]. Plzeň, s. Diplomová práce. Západočeská univerzita v Plzni. Dostupné z WWW: <http://zcu.arcao.com/kiv/db2/zkouska/_zvesela/db2%20- %20Kupka/DP_Marketa_Vlaskova_2006.pdf>

10. Datové sklady (Data Warehouses) Datový sklad

10. Datové sklady (Data Warehouses) Datový sklad 10. Datové sklady (Data Warehouses) Datový sklad komplexní data uložená ve struktuře, která umožňuje efektivní analýzu a dotazování data čerpána z primárních informačních systémů a dalších zdrojů OLAP

Více

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda Základy business intelligence Jaroslav Šmarda Základy business intelligence Business intelligence Datový sklad On-line Analytical Processing (OLAP) Kontingenční tabulky v MS Excelu jako příklad OLAP Dolování

Více

TM1 vs Planning & Reporting

TM1 vs Planning & Reporting R TM1 vs Planning & Reporting AUDITOVATELNOST? ZABEZPEČENÍ? SDÍLENÍ? KONSOLIDACE? PROPOJITELNOST???? TM1?? COGNOS PLANNING IBM COGNOS 8 PLANNING Cognos Planning Podpora plánovacího cyklu Jednoduchá tvorba

Více

Datové sklady. Ing. Jan Přichystal, Ph.D. 1. listopadu 2011. PEF MZLU v Brně

Datové sklady. Ing. Jan Přichystal, Ph.D. 1. listopadu 2011. PEF MZLU v Brně PEF MZLU v Brně 1. listopadu 2011 Úvod Intenzivní nasazení informačních technologií způsobuje hromadění obrovské spousty nejrůznějších údajů. Příkladem mohou být informace z obchodování s cennými papíry

Více

3 zdroje dat. Relační databáze EIS OLAP

3 zdroje dat. Relační databáze EIS OLAP Zdroje dat 3 zdroje dat Relační databáze EIS OLAP Relační databáze plochá dvourozměrná tabulková data OLTP (Online Transaction Processing) operace selekce projekce spojení průnik, sjednocení, rozdíl dotazování

Více

Marketingová komunikace. 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph)

Marketingová komunikace. 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph) 3. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Zdroje Studijní materiály Heleny Palovské

Více

Operátory ROLLUP a CUBE

Operátory ROLLUP a CUBE Operátory ROLLUP a CUBE Dotazovací jazyky, 2009 Marek Polák Martin Chytil Osnova přednášky o Analýza dat o Agregační funkce o GROUP BY a jeho problémy o Speciální hodnotový typ ALL o Operátor CUBE o Operátor

Více

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ Barbora Tesařová Cíle kurzu Po ukončení tohoto kurzu budete schopni pochopit podstatu koncepce databází, navrhnout relační databázi s využitím pokročilých metod, navrhovat a

Více

Dotazovací jazyky I. Datová krychle. Soběslav Benda

Dotazovací jazyky I. Datová krychle. Soběslav Benda Dotazovací jazyky I Datová krychle Soběslav Benda Obsah Úvod do problematiky Varianty přístupu uživatelů ke zdrojům dat OLTP vs. OLAP Datová analýza Motivace Vytvoření křížové tabulky Datová krychle Teorie

Více

Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph)

Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) 2. a 3. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Co nás čeká: 2. soustředění 16.1.2009

Více

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Josef Mlnařík ISSS Hradec Králové 7.4.2008 Obsah Co je Oracle Business Intelligence? Definice, Od dat k informacím, Nástroj pro operativní řízení, Integrace informací, Jednotná platforma

Více

STÁTNÍ POKLADNA. Integrovaný informační systém Státní pokladny (IISSP)

STÁTNÍ POKLADNA. Integrovaný informační systém Státní pokladny (IISSP) POKLADNA Integrovaný informační systém Státní pokladny (IISSP) Ing. Miroslav Kalousek ministr financí Praha 17.12.2012 Page 1 Integrovaný informační systém Státní pokladny (IISSP) Centrální systém účetních

Více

kapitola 2 Datové sklady, OLAP

kapitola 2 Datové sklady, OLAP Tomáš Burger, burger@fit.vutbr.cz kapitola 2 Datové sklady, OLAP Získávání znalostí z databází IT-DR-3 / ZZD Co je to datový sklad A data warehouse is a subjectoriented, integrated, time-variant and nonvolatile

Více

MBI - technologická realizace modelu

MBI - technologická realizace modelu MBI - technologická realizace modelu 22.1.2015 MBI, Management byznys informatiky Snímek 1 Agenda Technická realizace portálu MBI. Cíle a principy technického řešení. 1.Obsah portálu - objekty v hierarchiích,

Více

A4M33CPM CORPORATE PERFORMANCE MANAGEMENT (CPM) Přednáška č. 01

A4M33CPM CORPORATE PERFORMANCE MANAGEMENT (CPM) Přednáška č. 01 A4M33CPM CORPORATE PERFORMANCE MANAGEMENT (CPM) Přednáška č. 01 Ing. Pavel Náplava, Centrum znalostního managementu Fakulta elektrotechnická, ČVUT v Praze Centrum znalostního managementu, Katedra kybernetiky

Více

Databáze v MS ACCESS

Databáze v MS ACCESS 1 z 14 19.1.2014 18:43 Databáze v MS ACCESS Úvod do databází, návrh databáze, formuláře, dotazy, relace 1. Pojem databáze Informací se data a vztahy mezi nimi stávají vhodnou interpretací pro uživatele,

Více

Stručný obsah. K2118.indd 3 19.6.2013 9:15:27

Stručný obsah. K2118.indd 3 19.6.2013 9:15:27 Stručný obsah 1. Stručný obsah 3 2. Úvod 11 3. Seznamy a databáze v Excelu 13 4. Excel a externí data 45 5. Vytvoření kontingenční tabulky 65 6. Využití kontingenčních tabulek 81 7. Kontingenční grafy

Více

Ing. Roman Danel, Ph.D. 2010

Ing. Roman Danel, Ph.D. 2010 Datový sklad Ing. Roman Danel, Ph.D. 2010 Co je to datový sklad a kdy se používá? Pojmem datový sklad (anglicky Data Warehouse) označujeme zvláštní typ databáze, určený primárně pro analýzy dat v rámci

Více

BI v rámci IS/ICT komponenty BI architektura. Charakteristika dat a procesů v IS/ICT. Datové sklady ukládání dat návrh datového skladu

BI v rámci IS/ICT komponenty BI architektura. Charakteristika dat a procesů v IS/ICT. Datové sklady ukládání dat návrh datového skladu BI v rámci IS/ICT komponenty BI architektura Charakteristika dat a procesů v IS/ICT Datové sklady ukládání dat návrh datového skladu BI CRM ERP SCM Aplikace pro podporu základních řídících a administrativních

Více

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Obsah kapitoly 1 OLTP a OLAP 1.1 Datový sklad 1.2 Datová kostka 2 OLAP dotazy

Více

NÁSTROJE BUSINESS INTELLIGENCE

NÁSTROJE BUSINESS INTELLIGENCE NÁSTROJE BUSINESS INTELLIGENCE Milena Tvrdíková VŠB Technická univerzita Ostrava, Ekonomická fakulta, Katedra informatiky v ekonomice, Sokolská 33, 701021 Ostrava1, ČR, milena.tvrdikova@vsb.cz Abstrakt

Více

Obsah. Úvod do problematiky. Datový sklad. Proces ETL. Analýza OLAP

Obsah. Úvod do problematiky. Datový sklad. Proces ETL. Analýza OLAP Petr Jaša Obsah Úvod do problematiky Data vs. informace Operační vs. analytická databáze Relační vs. multidimenzionální model Datový sklad Důvody pro budování datových skladů Definice, znaky Schéma vazeb

Více

Analýza dat skoro zadarmo možnosti rozborů pro malé organizace

Analýza dat skoro zadarmo možnosti rozborů pro malé organizace Analýza dat skoro zadarmo možnosti rozborů pro malé organizace Martin Hess Microsoft Office Specialist Master Certification katedra informačních technologií VŠE Praha hess@vse.cz Abstrakt Článek se zabývá

Více

SEMINÁŘ MANAŢERSKÉ SYSTÉMY

SEMINÁŘ MANAŢERSKÉ SYSTÉMY 22.10.2008 SEMINÁŘ MANAŢERSKÉ SYSTÉMY S PŘÍVLASKEM Prezentace zajímavých projektů BUSINESS INTELLIGENCE 16.10.2008 Ing. Jan Klimeš, ORTEX 1 & Hyman K*A*P*L*A*N Mapa semináře (aneb co Vám chci říci ) Obsah

Více

Základy databází. O autorech 17 PRVNÍ ČÁST. KAPITOLA 1 Začínáme 19

Základy databází. O autorech 17 PRVNÍ ČÁST. KAPITOLA 1 Začínáme 19 3 Obsah Novinky v tomto vydání 10 Význam základních principů 11 Výuka principů nezávisle na databázových produktech 12 Klíčové pojmy, kontrolní otázky, cvičení, případové studie a projekty 12 Software,

Více

8.2 Používání a tvorba databází

8.2 Používání a tvorba databází 8.2 Používání a tvorba databází Slide 1 8.2.1 Základní pojmy z oblasti relačních databází Slide 2 Databáze ~ Evidence lidí peněz věcí... výběry, výpisy, početní úkony Slide 3 Pojmy tabulka, pole, záznam

Více

Data v informačních systémech

Data v informačních systémech Data v informačních systémech Vladimíra Zádová, KIN 6. 5. 2015 Obsah přednášky informační systémy (IS) vztah dat a informačních systémů databáze, databázový systém základní dělení IS, trendy pojmy (terminologie)

Více

Modelování a návrh datových skladů

Modelování a návrh datových skladů Modelování a návrh datových skladů Doc. Ing. B. Miniberger, CSc. BIVŠ Obsah 1. Přednáška I. Základy modelování datových skladů (DW) 2. Přednáška II. ETL procesy III. Data Mining IV. Kvalita dat a BI Literatura

Více

předměty: ukončení: Zápočet + Zkouška / 5kb např. jméno, název, destinace, město např. student Jan Novák, narozen 18.5.1974

předměty: ukončení: Zápočet + Zkouška / 5kb např. jméno, název, destinace, město např. student Jan Novák, narozen 18.5.1974 základní informace Databázové systémy Úvodní přednáška předměty: KI/DSY (B1801 Informatika - dvouoborová) KI/P502 (B1802 Aplikovaná informatika) ukončení: Zápočet + Zkouška / 5kb ki.ujep.cz termínovník,

Více

CPM/BI a jeho návaznost na podnikové informační systémy. Martin Závodný

CPM/BI a jeho návaznost na podnikové informační systémy. Martin Závodný CPM/BI a jeho návaznost na podnikové informační systémy Martin Závodný Agenda Význam CPM/BI Aplikace CPM/BI Projekty CPM/BI Kritické body CPM/BI projektů Trendy v oblasti CPM/BI Diskuse Manažerské rozhodování

Více

Trendy v IS/ICT přístupy k návrhu multidimenzionální modelování

Trendy v IS/ICT přístupy k návrhu multidimenzionální modelování Trendy v IS/ICT přístupy k návrhu multidimenzionální modelování Aplikace IS/ICT BI SCM e-business ERP ERP CRM II e-business Aplikace pro podporu základních řídících a administrativních operací 1 Informační

Více

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze 4IT218 Databáze Osmá přednáška Dušan Chlapek (katedra informačních technologií, VŠE Praha) 4IT218 Databáze Osmá přednáška Normalizace dat - dokončení Transakce v databázovém zpracování Program přednášek

Více

Business Intelligence. Adam Trčka

Business Intelligence. Adam Trčka Business Intelligence Adam Trčka 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 Co se dnes dovíme? Data informace znalost Business

Více

Databáze II. 1. přednáška. Helena Palovská palovska@vse.cz

Databáze II. 1. přednáška. Helena Palovská palovska@vse.cz Databáze II 1. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz Program přednášky Úvod Třívrstvá architektura a O-R mapování Zabezpečení dat Role a přístupová práva Úvod Co je databáze Mnoho dat Organizovaných

Více

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1 Metodický list č. 1 Cíl: Cílem předmětu je získat přehled o možnostech a principech databázového zpracování, získat v tomto směru znalosti potřebné pro informačního manažera. Databázové systémy, databázové

Více

BI & DWH & MIS nástroj 2. generace

BI & DWH & MIS nástroj 2. generace Pavel Seibert KOMIX s.r.o. Avenir Business Park Radlická 751/113e, 158 00 Praha 5 tel.: +420 257 288 211 Úvod Pro oblast Business Intelligence je na trhu celá řada osvědčených produktů osvědčených firem

Více

Datový sklad. Datový sklad

Datový sklad. Datový sklad Datový sklad Postavení v rámci IS/ICT Specifika návrhu Modelování Datový sklad POSTAVENÍ NÁVRH Postavení datového skladu (DW) v IS/ICT z hlediska aplikací jako součást Business Intelligence z hlediska

Více

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz Databázové systémy Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz Vývoj databázových systémů Ukládání dat Aktualizace dat Vyhledávání dat Třídění dat Výpočty a agregace 60.-70. léta Program Komunikace Výpočty

Více

Business Intelligence a datové sklady

Business Intelligence a datové sklady Business Intelligence a datové sklady Ing Jan Přichystal, PhD Mendelova univerzita v Brně 2 prosince 2014 Ing Jan Přichystal, PhD Úvod Intenzivní nasazení informačních technologií způsobuje hromadění obrovské

Více

KAPITOLA 2. Architektura, modelování a implementace Business Intelligence procesů v SQL Serveru 2008. V této kapitole:

KAPITOLA 2. Architektura, modelování a implementace Business Intelligence procesů v SQL Serveru 2008. V této kapitole: KAPITOLA 2 Architektura, modelování a implementace Business Intelligence procesů v SQL Serveru 2008 V této kapitole: Architektura Business Intelligence na platformě SQL Serveru 2008 Modelování procesů

Více

Zdroje informací v organizaci IS/ICT BI v rámci IS/ICT historie architektura OLTP x DW ukládání dat

Zdroje informací v organizaci IS/ICT BI v rámci IS/ICT historie architektura OLTP x DW ukládání dat Zdroje informací v organizaci IS/ICT BI v rámci IS/ICT historie architektura OLTP x DW ukládání dat Vladimíra Zádová BI CRM ERP SCM Aplikace pro podporu základních řídících a administrativních operací

Více

Databáze Bc. Veronika Tomsová

Databáze Bc. Veronika Tomsová Databáze Bc. Veronika Tomsová Databázové schéma Mapování konceptuálního modelu do (relačního) databázového schématu. 2/21 Fyzické ik schéma databáze Určuje č jakým způsobem ů jsou data v databázi ukládána

Více

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1 METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1 DOLOVÁNÍ V DATECH (DATA MINING) OBJEVUJE SE JIŽ OD 60. LET 20. ST. S ROZVOJEM POČÍTAČOVÉ TECHNIKY DEFINICE PROCES VÝBĚRU, PROHLEDÁVÁNÍ A MODELOVÁNÍ

Více

Maturitní témata Školní rok: 2015/2016

Maturitní témata Školní rok: 2015/2016 Maturitní témata Školní rok: 2015/2016 Ředitel školy: Předmětová komise: Předseda předmětové komise: Předmět: PhDr. Karel Goš Informatika a výpočetní technika Mgr. Ivan Studnička Informatika a výpočetní

Více

T T. Think Together 2012. Martin Závodný THINK TOGETHER. Business Intelligence systémy Business Intelligence systems

T T. Think Together 2012. Martin Závodný THINK TOGETHER. Business Intelligence systémy Business Intelligence systems Česká zemědělská univerzita v Praze Provozně ekonomická fakulta Doktorská vědecká konference 6. února 2012 T T THINK TOGETHER Think Together 2012 Business Intelligence systémy Business Intelligence systems

Více

Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz

Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz U k á z k a k n i h y z i n t e r n e t o v é h o k n i h k u p e c t v í w w w. k o s m a s. c z, U I D : K O S 1 8 1 1 4 5 Oracle průvodce správou,

Více

ARCHITEKTURA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PODLE ÚROVNĚ ŘÍZENÍ

ARCHITEKTURA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PODLE ÚROVNĚ ŘÍZENÍ ARCHITEKTURA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PODLE ÚROVNĚ ŘÍZENÍ Podle toho, zda informační systém funguje na operativní, taktické nebo strategické řídicí úrovni, můžeme systémy rozdělit do skupin. Tuto pyramidu

Více

Marketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph)

Marketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph) Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph) 2. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Minulé soustředění úvod

Více

SAP Business One Analytics powered by SAP HANA: Analytic Content and Enterprise Search

SAP Business One Analytics powered by SAP HANA: Analytic Content and Enterprise Search SAP Business One Analytics powered by SAP HANA: Analytic Content and Enterprise Search Agenda SAP Business One Analytics Powered by SAP HANA (B1A) Analytic Content and Enterprise Search Přehled Dashboardy

Více

13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle

13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle 13. blok Práce s XML dokumenty v databázi Oracle Studijní cíl Tento blok je věnován práci s XML dokumenty, možnostmi jejich uložení a práce s nimi v databázi Oracle a datovému typu XMLType. Doba nutná

Více

Novinky SQL Serveru 2005 v oblasti Business Intelligence

Novinky SQL Serveru 2005 v oblasti Business Intelligence Novinky SQL Serveru 2005 v oblasti Business Intelligence Seminární práce na předmět Business Intelligence (4IT435) Vypracoval Borek Bernard, leden 2006 1 Abstrakt Microsoft SQL Server 2005 je po mnoha

Více

Analýza a návrh datového skladu pro telekomunikační společnost. Bc. Josef Jurák

Analýza a návrh datového skladu pro telekomunikační společnost. Bc. Josef Jurák Analýza a návrh datového skladu pro telekomunikační společnost Bc. Josef Jurák Diplomová práce 2006 ABSTRAKT Business Intelligence a Data warehouse jsou základní prostředky pro podporu rozhodování, které

Více

INFORMAČNÍ SYSTÉMY (IS) Ing. Pavel Náplava Katedra počítačů K336, ČVUT FEL Praha 2004/2005

INFORMAČNÍ SYSTÉMY (IS) Ing. Pavel Náplava Katedra počítačů K336, ČVUT FEL Praha 2004/2005 INFORMAČNÍ SYSTÉMY (IS) Ing. Pavel Náplava Katedra počítačů K336, ČVUT FEL Praha 2004/2005 AGENDA definice IS, zavedení pojmů možnosti a rozdělení typická struktura technologie nasazení praktická ukázka

Více

Úvod do databází. Modelování v řízení. Ing. Petr Kalčev

Úvod do databází. Modelování v řízení. Ing. Petr Kalčev Úvod do databází Modelování v řízení Ing. Petr Kalčev Co je databáze? Množina záznamů a souborů, které jsou organizovány za určitým účelem. Jaké má mít přínosy? Rychlost Spolehlivost Přesnost Bezpečnost

Více

Reportingová platforma v České spořitelně

Reportingová platforma v České spořitelně Reportingová platforma v České spořitelně Agenda Implementované prostředí Cognos 8 v ČS Marek Varga, Česká spořitelna, a.s. Využití platformy Cognos z pohledu businessu Petr Kozák, Česká spořitelna, a.s.

Více

KONTINGENČNÍ TABULKY CO TO JE

KONTINGENČNÍ TABULKY CO TO JE KONTINGENČNÍ TABULKY CO TO JE Název školy Obchodní akademie, Vyšší odborná škola a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Uherské Hradiště Název DUMu Kontingenční tabulky - co to je Autor Mgr.

Více

KIV/ZIS - cvičení. je dobré chodit na cvičení, lépe se pak vypracovávají semestrálky. první 2 týdny podle kapacity 1/37

KIV/ZIS - cvičení. je dobré chodit na cvičení, lépe se pak vypracovávají semestrálky. první 2 týdny podle kapacity 1/37 KIV/ZIS - cvičení David Široký (dsiroky@kiv.zcu.cz) http://portal.zcu.cz -> Courseware -> Moje předměty -> KIV/ZIS http://dasir.cz/vyuka/ docházka - není povinná, ale je sledovaná přesuny mezi cvičeními

Více

1.13 ACCESS popis programu

1.13 ACCESS popis programu Název školy Číslo projektu Autor Název šablony Název DUMu Tematická oblast Předmět Druh učebního materiálu Anotace Vybavení, pomůcky Střední průmyslová škola strojnická Vsetín CZ.1.07/1.5.00/34.0483 Ing.

Více

Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Hořovice

Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Hořovice Kód DUM : VY_32_INOVACE_DYN.1.20 Název materiálu: Anotace Autor Jazyk Očekávaný výstup 20 PHP- Základy práce s databází PHP 3. část MySQL (výběrové dotazy) DUM je žákům průvodcem v základech tvorby výpisů

Více

7. Geografické informační systémy.

7. Geografické informační systémy. 7. Geografické informační systémy. 154GEY2 Geodézie 2 7.1 Definice 7.2 Komponenty GIS 7.3 Možnosti GIS 7.4 Datové modely GIS 7.5 Přístup k prostorovým datům 7.6 Topologie 7.7 Vektorové datové modely 7.8

Více

powerful SAP-Solutions

powerful SAP-Solutions We deliver powerful SAP-Solutions to the World! Praktický průvodce novými SAP technologiemi Září 2015 Martin Chmelař itelligence, a.s. Milníky: 2002: založení společnosti 2008: společnost členem itelligence

Více

Možnosti vzdáleného řízení a správy lékárenského mikrořetězce. Ing. Filip Debef Cyrmex, s.r.o.

Možnosti vzdáleného řízení a správy lékárenského mikrořetězce. Ing. Filip Debef Cyrmex, s.r.o. Možnosti vzdáleného řízení a správy lékárenského mikrořetězce Ing. Filip Debef Cyrmex, s.r.o. Jaké řízení by měla mít každá firma Odborný management Vzhledem k oboru ve kterém působí Vinař, pekař, strojní

Více

Ing. Jaroslav Kačmařík, Ing. Břetislav Nesvadba Využití GIS v oblasti železniční infrastruktury

Ing. Jaroslav Kačmařík, Ing. Břetislav Nesvadba Využití GIS v oblasti železniční infrastruktury Ing. Jaroslav Kačmařík, Ing. Břetislav Nesvadba Využití GIS v oblasti železniční infrastruktury ČD - Telematika a.s., Pernerova 2819/2a, 130 00 Praha 3 Úvod Základní odvětví železniční infrastruktury Odvětví

Více

Fakulta aplikovaných věd Katedra informatiky a výpočetní techniky DIPLOMOVÁ PRÁCE

Fakulta aplikovaných věd Katedra informatiky a výpočetní techniky DIPLOMOVÁ PRÁCE Fakulta aplikovaných věd Katedra informatiky a výpočetní techniky DIPLOMOVÁ PRÁCE Plzeň, 2006 Markéta Vlášková Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra informatiky a výpočetní techniky

Více

Vývoj moderních technologií při vyhledávání. Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz

Vývoj moderních technologií při vyhledávání. Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz Vývoj moderních technologií při vyhledávání Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz INFORUM 2007: 13. konference o profesionálních informačních zdrojích Praha, 22. - 24.5. 2007 Abstrakt Vzhledem

Více

Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Hořovice

Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Hořovice Kód DUM : VY_32_INOVACE_DYN.1.16 Název materiálu: Anotace Autor Jazyk Očekávaný výstup 16 PHP- komplexní úloha Jednoduchá kniha návštěv webové stránky DUM prohloubí a zvnitřní u žáků zásady psaní kódu,

Více

Použití databází na Webu

Použití databází na Webu 4IZ228 tvorba webových stránek a aplikací Jirka Kosek Poslední modifikace: $Date: 2010/11/18 11:33:52 $ Obsah Co nás čeká... 3 Architektura webových databázových aplikací... 4 K čemu se používají databázové

Více

Podpora OLAP na platformě.net

Podpora OLAP na platformě.net Podpora OLAP na platformě.net Semestrální práce na předmět IT_380 Vývoj klient/server aplikací Vypracoval Borek Bernard, duben 2004 Podpora OLAP na platformě.net Strana 2 z 10 Abstrakt Tato práce se zabývá

Více

Importy dat z relační databáze do OLAP datových kostek

Importy dat z relační databáze do OLAP datových kostek Masarykova univerzita Fakulta informatiky Importy dat z relační databáze do OLAP datových kostek Bakalářská práce Brno 2012 Zdeněk Laštůvka Prohlášení Prohlašuji, že tato práce je mým původním autorským

Více

Přehled systému Microsoft SQL Server. Komu je kniha určena Struktura knihy Nejvhodnější výchozí bod pro čtení knihy Konvence a struktura knihy

Přehled systému Microsoft SQL Server. Komu je kniha určena Struktura knihy Nejvhodnější výchozí bod pro čtení knihy Konvence a struktura knihy Komu je kniha určena Struktura knihy Nejvhodnější výchozí bod pro čtení knihy Konvence a struktura knihy Konvence Další prvky Požadavky na systém Ukázkové databáze Ukázky kódu Použití ukázek kódu Další

Více

Na co se můžete s Oracle BI těšit

<Insert Picture Here> Na co se můžete s Oracle BI těšit Na co se můžete s Oracle BI těšit Tomáš Pospíšil, Oracle Czech Olomouc, 6.3.2014 Oracle BI Ukázka Oracle BI Možnosti platformy Oracle Business

Více

Jak lze zefektivnit monitoring médií

Jak lze zefektivnit monitoring médií Jak lze zefektivnit monitoring médií Pavel Maška www.anopress.cz www.facebook.com/anopress Anopress IT, a.s působí v ČR od roku 1997 jako dodavatel profesionálního monitoringu médií a mediálních analýz.

Více

Publikujeme web. "Kam s ním?!"

Publikujeme web. Kam s ním?! Publikujeme web "Kam s ním?!" Publikujeme web Publikujeme web Máme webové stránky, hrajeme si s nimi doma, ale chceme je ukázat světu. Jak na to? 1. Vlastní server 2. Hosting (prostor na cizím serveru)

Více

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi.

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi. Databáze Základní pojmy Pojem databáze označuje obecně souhrn informací, údajů, dat o nějakých objektech. Úkolem databáze je hlídat dodržení všech omezení a dále poskytovat data při operacích. Objekty

Více

MS Excel 2007 Kontingenční tabulky

MS Excel 2007 Kontingenční tabulky MS Excel 2007 Kontingenční tabulky Obsah kapitoly V této kapitole se seznámíme s nástrojem, který se používá k analýze dat rozsáhlých seznamů. Studijní cíle Studenti budou umět pro analýzu dat rozsáhlých

Více

QAD Business Intelligence

QAD Business Intelligence QAD Business Intelligence Vladimír Bartoš, Pavel Němec Konzultanti 13.6.2012 Komponenty QAD BI Analytické tabule pro podporu rozhodování Spolupráce uživatelů nad analyzovanými daty Reporty Generátor analytických

Více

Manažerský informační systém na MPSV. Mgr. Karel Lux, vedoucí oddělení koncepce informatiky MPSV

Manažerský informační systém na MPSV. Mgr. Karel Lux, vedoucí oddělení koncepce informatiky MPSV Manažerský informační systém na MPSV Mgr. Karel Lux, vedoucí oddělení koncepce informatiky MPSV Konference ISSS-2009 Hradec Králové Aldis 6. dubna 2009 MIS na MPSV časové údaje projektu Vytvoření MIS MPSV

Více

IBM Cognos Express. Hlavní přínosy. IBM Cognos Express. IBM Software. Business Analytics

IBM Cognos Express. Hlavní přínosy. IBM Cognos Express. IBM Software. Business Analytics IBM Cognos Express IBM Software je Business Inteligence (BI) řešení pro reporting a plánování, charakteristické rychlým nasazením a snadným ovládáním. Organizacím a pracovním týmům poskytuje vše, co potřebují

Více

Aplikace je program určený pro uživatele. Aplikaci je možné rozdělit na části:

Aplikace je program určený pro uživatele. Aplikaci je možné rozdělit na části: Aplikace Aplikace je program určený pro uživatele. Aplikaci je možné rozdělit na části: prezentační vrstva vstup dat, zobrazení výsledků, uživatelské rozhraní, logika uživatelského rozhraní aplikační vrstva

Více

Základní informace: vysoce komfortnímu prostředí je možné se systémem CP Recorder efektivně pracovat prakticky okamžitě po krátké zaškolení.

Základní informace: vysoce komfortnímu prostředí je možné se systémem CP Recorder efektivně pracovat prakticky okamžitě po krátké zaškolení. Základní informace: CP Recorder je v Čechách vyvíjený systém pro sofistikované zaznamenávání telefonních hovorů. V prvé řadě je určen pro optimalizaci služeb, které poskytují u nás stále více populární

Více

Advanced SQL Modeling in RDBMS - SQL Spreadsheet part1. Your Organization (Line #1)

Advanced SQL Modeling in RDBMS - SQL Spreadsheet part1. Your Organization (Line #1) Advanced SQL Modeling in RDBMS - SQL Spreadsheet part1 2005-12-31 1.12.2009 Your Daniel Name Vojtek Jakub Your Valčík Title Your Organization (Line #1) Your Organization Query Languages (Line #2) I Agenda

Více

01. Kdy se začala formovat koncept relačních databází (Vznik relačního modelu, první definice SQL)? a) 1950 b) 1960 c) 1970 d) 1980

01. Kdy se začala formovat koncept relačních databází (Vznik relačního modelu, první definice SQL)? a) 1950 b) 1960 c) 1970 d) 1980 01. Kdy se začala formovat koncept relačních databází (Vznik relačního modelu, první definice SQL)? a) 1950 b) 1960 c) 1970 d) 1980 02. Kdy přibližně vznikly první komerční relační databázové servery?

Více

Koncept architektury reportovacích a datově analytických systémů

Koncept architektury reportovacích a datově analytických systémů Koncept architektury reportovacích a datově analytických systémů Martin Závodný Katedra informačního inženýrství Provozně ekonomická fakulta České zemědělské univerzity Kamýcká 129, 165 21 Praha 6 Suchdol

Více

Bibliografických manažerů je celá řada. Tento materiál popisuje práci s nástrojem zvaným EndNote Basic.

Bibliografických manažerů je celá řada. Tento materiál popisuje práci s nástrojem zvaným EndNote Basic. ENDNOTE BASIC Bibliografické, nazývané také citační nebo referenční, manažery jsou užitečné nástroje sloužící k vytváření osobních bibliografií, a to především pomocí jednoduchého stažení vybraných záznamů

Více

Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Hořovice

Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Hořovice Kód DUM : VY_32_INOVACE_DYN.1.18 Název materiálu: Anotace Autor Jazyk Očekávaný výstup 18 PHP- Základy práce s databází PHP - MySQL DUM naučí žáky postupu při vytvoření, připojení databáze a vytvoření

Více

V čem nám pomáhá datový sklad. Ing. Dana Buřičová Odbor analýz a podpory řízení KrÚ Kraje Vysočina

V čem nám pomáhá datový sklad. Ing. Dana Buřičová Odbor analýz a podpory řízení KrÚ Kraje Vysočina V čem nám pomáhá datový sklad Ing. Dana Buřičová Odbor analýz a podpory řízení KrÚ Kraje Vysočina Obsah prezentace Odpovědi na otázky k tématu proč to všechno děláme a čemu nám to je? jak to děláme? co

Více

Ukládání a vyhledávání XML dat

Ukládání a vyhledávání XML dat XML teorie a praxe značkovacích jazyků (4IZ238) Jirka Kosek Poslední modifikace: $Date: 2014/12/04 19:41:24 $ Obsah Ukládání XML dokumentů... 3 Ukládání XML do souborů... 4 Nativní XML databáze... 5 Ukládání

Více

Okruhy k absolutoriu specializace Podniková informatika

Okruhy k absolutoriu specializace Podniková informatika Okruhy k absolutoriu specializace Podniková informatika 1. Data informace znalosti Definice a vzájemné vztahy pojmů data informace znalosti Jednotky informace (bit, byte), dvojková soustava Vysvětlete

Více

Konceptuální modely datového skladu

Konceptuální modely datového skladu Vladimíra Zádová Katedra informatiky, TU Liberec, e-mail: vladimira.zadova@tul.cz Abstrakt: Příspěvek je zaměřen na modely datového skladu pro konceptuální úroveň návrhu. Existující modely pro tuto úroveň

Více

Roční periodická zpráva projektu

Roční periodická zpráva projektu WAK-1F44C-2005-2 WAK System Název projektu: Automatizovaná výměna dat mezi informačními systémy krizového řízení v dopravě s jednotným univerzálním a implementovaným rozhraním založeným na standardu webových

Více

Srovnání SQL serverů. Škálovatelnost a výkon. Express Workgroup Standard Enterprise Poznámky. Počet CPU 1 2 4 bez limitu Obsahuje podporu

Srovnání SQL serverů. Škálovatelnost a výkon. Express Workgroup Standard Enterprise Poznámky. Počet CPU 1 2 4 bez limitu Obsahuje podporu Srovnání SQL serverů Škálovatelnost a výkon Počet CPU 1 2 4 bez limitu Obsahuje podporu RAM 1 GB 3 GB bez limitu bez limitu vícejádrových (multicore) procesorů 64-bit podpora Windows on Windows (WOW) WOW

Více