Přednáška - DATABÁZOVÉ SYSTÉMY

Transkript

1 Přednáška - DATABÁZOVÉ SYSTÉMY Osnva prezentace 1. Data a jejich struktura 2. Databáze 3. Systém řízení báze dat 4. Databázvý systém (DBS) 5. Představitelé mdelů dat 6. Nrmalizace dat 7. Dtazvací jazyk SQL 8. Příklady databázvých systémů Data Jak lze data strukturvat? Data jsu hlavním předmětem perací v infrmatice Mhu být různě strukturvaná i různé rganizvaná Frmáty dat v pdnikvé infrmatice: tabulky, text, případně grafika, grafy atd. Z phledu ulžení dat: vlná struktura (např. text), pevná struktura Pevná struktura dat Jedntlivé znaky (numerické, alfanumerické atd.) Plžky reprezentují určitu vlastnst sledvané reality, např. 101 reprezentuje identifikátr zákazníka Záznamy (rekrd) klekce vzájemně suvisejících plžek, např. záznam bjednávce Báze dat (database) je na nejvyšší úrvni hierarchie dat, klekce integrvaných a vzájemně suvisejících subrů dat. Např. subr dat bjednávek splu se subrem dat zbží a subrem zákazníků (bjednatelů) Databáze V intuitivním pjetí: míst kam ukládáme v tištěné neb elektrnické pdbě naše data Databáze subr suvisejících dat pstačujících pr daný účel neb pr daný systém zpracvání dat Databáze není databázvý systém Systém řízení báze dat Systém řízení báze dat (SŘBD) skupina prgramů fungující jak rzhraní mezi daty v databázi a uživatelem, případně aplikačním prgramem. Účel SŘBD definice a knstrukce databáze a manipulace s ní. Základní slžky: - Prgram pr definvání dat, umžňující vytváření a změny datvých struktur - Prgram pr manipulaci s daty, umžňující vkládání a aktualizaci dat, vyhledávání, výběr a prezentaci dat a tvrbu frmulářů a sestav - Prgram pr řízení přístupu uživatelů k datům

2 Databázvý systém Princip databázvéh systému lze charakterizvat rvnicí: DBS = DB + SŘBD Data jsu rganizvána v databázi (DB) a jsu řízení systémem řízení báze dat (SŘBD) Výhdy: Krdinuje jak fyzický, tak lgický přístup k datům Snižuje duplicitu dat Umžňuje flexibilní přístup k datům (tj. tvrbu dtazů) Umžňuje více uživatelům přístup ke stejným datům ve stejnu dbu Mdel dat Mdel je zjedndušení reality služící pr pchpení kmplexních systémů jak celku. Vytváření abstaktních bjektů. Mdel dat je abstraktní mdel, který dkumentuje a rganizuje pdnikvá data pr kmunikaci mezi členy týmu, služí jak plán pr vývj aplikací, specifikuje jak data ukládat a přistupvat k nim. Představitelé mdelů dat Děrné štítky a papírvé pásky - Byly histricky prvním způsbem pčítačvéh ukládání dat.

3 Hierarchický mdel dat Data jsu rganizvána d strmvé struktury Každý záznam představuje uzel ve strmvé struktuře Vzájemný vztah mezi záznamy je typu rdič/ptmek. Síťvý mdel Odstraňuje mezení ve vztazích, které nemhu být zastupeny v hierarchickém mdelu V síťvém mdelu může uzel suviset s více než jedním dalším uzlem Relační mdel dat Cdd (1970) mdel zalžený na n-árních relacích Matematický aparát relačních mnžin a predikátvé lgiky Data sdružena d tzv. relací (tabulek), které bsahují n-tice (řádky). Tabulka je struktura záznamů s pevně stanvenými plžkami (slupci atributy) Každý slupec má definván jednznačný název, typ a rzsah, nebli dménu Záznm se stává n-ticí (řádkem) tabulky Důvd vzniku: Zvýšení nezávislsti dat v systémech pr správu databází Matematický přístup k ukládání a načítání dat Pdpra ad hc zpracvání dtazu Sémantický mdel dat Reprezentuje data v pjmenvaných mnžinách bjektů, hdnt, vztahů a mezeními mezi těmit mnžinami bjektů, hdnt a vztahů Sémantický databázvý mdel Entity Relatinship (ER) mdel Pužívá se jak základ pr sjedncení dlišných phledů na data: síťvý mdel, relační mdel, a mdel mnžin entit Technika tvrby ER diagramů představuje grafický způsb zbrazvání typů entit, vztahů a atributů Entita bjekt reálnéh světa Mnžina entit skupina entit Vztah zachycují suvislsti mezi entitami Vztah 1:1 nastává mezi typy entit ČTENÁŘ-EXEMPLÁŘ, prtže jeden kntrétní exemplář může být zapůjčen puze jedním čtenářem Vztah 1:N exituje např. mezi typy entit KNIHA-EXEMPLÁŘ v knihvně mají něklik exemplářů téže knihy Vztah M:N nastává mezi typy entit ČTENÁŘ-REZERVACE, kdy rezervace na jednu knihu může být prvedena více čtenáři a také jeden čtenář může rezervvat více knih Metdika tvrby mdelu dat 1. Specifikace mnžin enetit mdelvané reality 2. Identifikace vztahů mezi entitami

4 3. Přiřazení primárních klíčů 4. Transfrmace mdelu d lgické struktury 5. Dplnění zbývajících atributů d předběžných relací 6. Prvěření struktury mdelu pmcí nrmalizačních prcedur 7. Přířazení dmén jedntlivým atributům 8. Stanvení pravidel pr vkládání, rušení a změny dat v databázi 9. Prgnóza buducíh vývje mdelu Objektvý mdel dat Pskytuje pdpru bjektům mdelvaných v databázvých aplikacích Dědičnst je jedním z klíčvých pjmů bjektvéh paradigma Další pjmy: bjekty, vlatnsti, metdy, událsti Rzdíl mezi klasickým a bjektvým přístupem: Při tvrbě datvéh mdelu klasickým způsbem se snažíme prvky reálníh světa zbrazit d předem připravených struktur pevně danéh druhu. U bjektů je tmu bráceně; pr prvky reálnéh světa si vytváříme nvé bjekty, které se jim pdbají. Objektvě-relační mdel dat Pdpra pr: Rzšíření základních datvých typů v rámci SQL (ORMD umžňují návrháři databáze definvat nvé datvé typy) Slžité bjekty v kntextu SQL (V relačním mdelu jsu atributy tradičně atmvé. ORMD pdprují kmplení bjekty, které tvří shluky hdnt jiných datvých typů.) Dědění v kntextu SQL (Mžnst pětvnéh pužití definvaných kmplexních bjektů a uživatelem definvaných funkcí.) Tvrbu systémvých pravidel (Pravidla jsu spjena s událstí. Když djde k událsti, perace spjené s pravidlem se prvedu. Zajištění knzistentníh stavu databáze.) Deduktivní databáze Pskytují mechanismy, kterými lze pmcí pravidel dvdit z dat ulžených v databázi nvé skutečnsti. Jazyk Datalg Aktivní databáze Pdpruje reaktivní chvání na základě pravidel ECA (Event Cnditin Actin) Může autmaticky reagvat včas a efektivně na událsti, jak jsu databázvé přechdy, čas událsti a externí signály Temprální databáze Zabývá se situacemi, kde fakta jsu spjeny s časem Rzlišuje se slžka vyjadřující bdbí, ve kterém byl fakt (v mdelvaném světě) pravdivý (tzv. Valid time) a slžka vyjadřující bdbí, p které je fakt ulžen v databázi (tzv. Transactin time)

5 Distribuvané databáze Mají SŘBD rzděleny d něklika uzlů (pčítačů) v pčítačvé síti V centrálním SŘBD jsu data řízena v jednm uzlu, zatímc v distribuvaném SŘBD jsu data řízena něklika uzly Glbální data zaznamenává v mnha zeměpisně ddělených lkalitách Multimediální databáze Obsahují a umžňují klíčvé perace s multimediálními daty Zalžen na relačním mdelu dat Datvý typ BLOB Prstrvé databáze Zalžena na datvém mdelu definující vlastnsti a perace statických bjektů v prstru Multidimenzinální databáze Vychází z vícerzměnré maticvé algebry, která byla pužita pr (ruční) analýzy dat d knce devatenáctéh stletí Nrmalizace dat Úprava lgickéh mdelu databáze s cílem mezit redundanci a dekmpnvat slžité relace na dvjrzměrné tabulky s atmickými hdntami plí. Technika datvé nrmalizace patří mezi základní techniky návrhu relačníh databázvéh schématu a přináší následující výhdy: Zabránění vzniku duplicitních dat Úspra kapacity paměťvéh média Usnadnění aktualizae a výběrů ptřebných dat Prces nrmalizace dat Dtazvací jazyk SQL Strukturvaný dtazvací jazyk (neprcedurální) Je světvě nejpužívanější databázvý dtazvací jazyk Pdpruje vyhledávání, zpracvání a správu dat ulžených ve frmě tabulek Je přístupný uživatelům bez frmálníh vzdělání v matematice a prgramvání

6 Pdpruje rzhdvání a n-line zpracvání transakcí Pkuší se sjedncení datvých dtazů a úklů pr správu databází, jak je vytváření a úpravy tabulek a phledů, řízení přístupu k datům a definvání mezení k chraně integrity databáze Prcesr dtazů přijímá dtaz, věřuje jej, ptimalizuje prcedurální datvý tk prstřednictvím exekučníh plánu a realizuje jej pr získání výsledků dtazu. Příklad dtazu v realční algebře a SQL Je stanven následující nenrmlaizvané relační schéma (tabulky): STUDENTI(Jmen, Prijmeni, RC, Datum narzeni, Předmět); ZNÁMKY (Hdnceni, Předmět) Chceme vyhledat všechny studenty, kteří mají známku z předmětu Infrmatika a zbrazit jejich jména a příjmení. Příklady databázvých systémů FxPr, Visual FxPr, Clipper, Paradx, Micrsft Access, PC FAND, 602SQL (WinBase 602) Oracle, MS SQL Server, Infrmix, Interbse/FireBird, Prgress, MySQL, PstgreSQL, Data management Osnva prezentace 1. Data, infrmace, znalsti 2. Živtní cyklus dat 3. Data Management Základní principy Funkce 4. Business Intelligence Multidimenzinální databáze Reprting Data, infrmace, znalsti Data jsu reprezentace skutečnsti (text, čísla, grafika, brazy, zvuk neb vide). Jsu t jakékli zaznamenané pznatky či fakta. Jsu schpné přensu, interpretace či zpracvání. Infrmace jsu data v kntextu. Jsu t data, která mají smysl. Bez kntextu, data nemají smysl. Kntext zahrnuje (DAMA-DMBOK, 2010) : Pdnikvý význam datvých prvků a suvisejících pjmů. Frmát, ve kterém jsu data prezentvána. Časvý rámec reprezentvaný daty. Význam dat vzhledem k danému pužití. Znalst je przumění, uvědmění, pznání a přijetí situace a seznámení se s její slžitstí. (DAMA- DMBOK, 2010) Znalst je t, c jedntlivec vlastní (ví) p svjení dat a infrmací a p jejich začlenění d suvislstí.

7 Znalst, data a infrmace jsu pdnikvým zdrjem. Učení v rganizaci (Knwledge management). Data jsu základem infrmace, znalsti a naknec mudrsti. Data- Infrmace- Znalsti +Definice + Vzry a trendy + frmát + Vztahy + Předpklady + Časvý rámec + Význam Definice dat data datech, tzv. meta-data. Meta-data, včetně pdnikvých definic dat, pmáhají vytvřit kntext dat a přispívat ke zlepšení kvality infrmací. Živtní cyklus dat - prvnání Živtní cyklus vývje systému Plán Analýza Návrh Tvrba Testvání Nasazení Udržvání Živtní cyklus dat Plán Specifikace Pvlení Vytvření a získání Udržvání a užití Archivace a napravení Očištění Data Management (DAMA) Vymezení pjmu: Plánvání, realizace a dhled nad záměry, pstupy a prjekty, zajišťující kntrlu, chranu, dručení a zvýšení hdnty dat a infrmací. (DAMA-DMBOK, 2010) Pslání: Účelem je dsažení dstupnsti, kvality a bezpečnsti dat pr ptřeby všech zainteresvaných stran. Cíle: Przumět infrmačním ptřebám v pdniku. Sběr, ulžení, chrana a zajištění integrity dat. Neustálé zlepšvání kvality dat a infrmací. Zajištění chrany, důvěrnsti a zabránění neprávněnému neb nevhdnému pužití dat a infrmací. Maximalizvat efektivní využití a hdntu dat a infrmací.

8 Vstupy: Pdnikvá strategie Pdnikvé aktivity IT aktivity Datvé tázky Ddavatelé: Veducí pracvníci Tvůrci dat Funkce: Řízení dat pdniku. Management architektury dat. Vývj dat. Management prvzních dat. Management bezpečnsti dat. Management hlavních a referenčních dat. Management datvých skladů a Business Intelligence. Management bsahu a dkumentů. Management meta-dat. Management kvality dat. Externí zdrje Regulační subjekty Nástrje: Nástrje mdelvání dat Systém řízení báze dat (SŘBD) Nástrje integrace a kvality dat Nástrje Business Intelligence Nástrje managementu dkumentů Nástrje úlžiště meta-dat Účastníci: Tvůrci dat Infrmační sptřebitelé Správci dat Datvý dbrníci Veducí pracvníci Hlavní výsledky: Strategie dat Architektura dat Datvé služby Databáze Data, infrmace, znalsti a mudrst

9 Knzumenti: Administrativní pracvníci Znalstní pracvníci Manažeři Veducí pracvníci Zákazníci Metriky: Metriky hdnty dat Metriky kvality dat Metriky prgramu DM Business Intelligence (BI) Sada knceptů a metd určených pr zkvalitnění rzhdnutí firmy. (H.J.Dresner, Gartner 1989) Business Intelligence je sada prcesů, aplikací a technlgií, jejichž cílem je účinně a účelně pdprvat rzhdvací prcesy ve firmě. Pdprují analytické a plánvací činnsti pdniků a rganizací a jsu pstaveny na principech multidimenzinálních phledů na data. Jedntlivé kmpnenty řešení BI

10 Vrstva pr extrakci, transfrmaci, čištění a nahrávání dat Pkrývá blast sběru/přensu dat ze zdrjvých systémů d vrstvy pr ukládání dat v řešení BI: ETL systémy - nebli systémy pr extrakci, transfrmaci a přens dat. EAI systémy - nebli systémy pr integraci aplikací. Vrstva pr ukládání dat (databázvé kmpnenty) Zajišťuje prcesy ukládání, aktualizace a správy dat pr řešení BI: Datvé sklady (Data Warehuse) - základní databázvá kmpnenta řešení BI. Datvá tržiště (Data Marts) - subjektvě rientvané analytické databáze, sučást neb nadstavba datvéh skladu. Operativní datvá ulžiště (Operatinal Data Stre) - pdpůrné analytické databáze. Dčasná úlžiště dat (Data Staging Areas) - databáze pr dčasné ulžení dat před jejich vlastním zpracváním d databázvých kmpnent řešení BI.. Vrstva pr analýzy dat (analytické kmpnenty) Pkrývá činnsti spjené s vlastním zpřístupněním dat a analýzu dat: Reprting - analytická vrstva, zaměřená na standardní neb ad hc dtazvací prces d databázvých kmpnent řešení BI. Systémy On-Line Analytical Prcessing (OLAP) - vrstva zaměřená na pkrčilé a dynamické analytické úlhy. Dlvání dat (Data Mining) - systémy zaměřené na sfistikvanu analýzu velkéh mnžství dat. Prezentační vrstva (nástrje pr kncvé uživatele) Zajišťuje kmunikaci kncvých uživatelů s statními kmpnentami řešení BI, tedy zejména sběr pžadavků na analytické perace a následnu prezentaci výsledků: Prtálvé aplikace zalžené na technlgiích WWW. Systémy EIS - Executive Infrmatin Systems. Různé analytické aplikace. Důvdy vzniku BI Prvzní (transakční) aplikace mají z hlediska analytických a plánvacích činnstí pdniku mezení: Neumžňují rychle a pružně měnit kritéria pr analýzy pdnikvých dat (sledvat data prdeji v čase, pdle zákazníků, prduktů, segmentů trhu, pdnikvých útvarů, atd.). Obtížné zajištění přístupu pracvníků k agregvaným datům (za pdnik, útvar, za všechny zákazníky, jedntlivé zákazníky atd.). Prvzní aplikace jsu primárně určeny pr přizvání a aktualizace dat. Prblém narůstajících dat (redundantními a neknzistentními), pdniky jsu jimi zahlceny. Prvzní systémy mhu realizvat analytické perace, ale s mezenu rychlstí a flexibilitu.

11 Knceptuální návrh databáze elektrnickéh bchdu slžitst Prvzní databáze (OLTP) Neumí perativně řešit tázky: Klik se prdal prduktů v kategrii pánské buvi v rce 2005? Klik glfvých hlí kupil zákazník Nvák v rce 2005? Klik glfvých hlí kupili zákazníci z Ústeckéh kraje? Jaké byly příjmy prdejny na Praze 6 z prdeje glfvéh vybavení? Jaké byly celkvé příjmy? Tvrba databázvých dtazů by byla v OLTP databázích velmi slžitá a zdluhavá. Řešením je návrh multidimenzinální databáze. Multidimenzinální phled na data Pjem multidimenzinální data se pužívá ve dvu různých významech v blasti řízení dat: 1. Data suhrnných ukazatelů vytvřených různým seskupením relačních dat pr n-line analytické zpracvání (OLAP). OLAP ppisuje přístup pr pdpru rzhdvání, jehž cílem je získat znalsti z datvéh skladu, neb přesněji, z datvých tržišť. (Abelló, 2009) 2. Ple hetergenních datvých typů splu s meta-daty k jejich ppisu.

12 Dimenze je hierarchicky uspřádaný subr rzměrvých hdnt, které pskytují kategrické infrmace charakterizující určitý aspekt dat ulžených v MD kstce. (Pedersen, 2009) Datvá kstka je datvá struktura pr ukládání a analýzu velkéh mnžství vícerzměrných dat. Datvá kstka Prces návrhu Fáze návrhu BI systémů (Závdný, 2011): 1. Analýza infrmačních ptřeb uživatelů. 2. Analýza datvé základny. 3. Návrh řešení a jeh architektury Prces MD mdelvání (Kimball 1998, 2002): Výběr pdnikvý prcesů. Výběr části z pdnikvéh prcesu. Výběr rzměrů. Výběr měr. Multidimenzinální mdelvání MD mdely kategrizují data, buď jak fakta ascivaná s numericku míru, neb jak dimenze, která charakterizují fakta a jsu většinu textvé

13 Fakta jsu bjekty, které představují předmět pžadvané analýzy, který má být analyzván pr lepší pchpení jeh chvání. Schéma sněhvá vlčka (Snwflake) Schéma Hvězda Prdukt

14 Ukázka kntingenční tabulky z OLAP databáze Rlling-up, Drilling-dwn Phyb p agregvaných úrvních (není nutné data pčítat). Rll-up (neb také drill-up): Operace seskupí buňky v kstce na základě agregace hierarchie. Drill-dwn: Operace dril-dwn je pakem perace rll-up Rll-up (neb také drill-up): nastavuje vyšší (hrubší) agregační úrveň. Drill-dwn: nastavuje nižší (jemnější) agregační úrveň. Pivting umžňuje táčet datvu krychlí, tj. měnit úhel phledu na data na úrvni prezentace bsahu datvéh skladu.

15 Slicing, dicing Slicing: dvluje prvádět řezy datvu kstku. Dicing: Umžňuje filtrvat více dimenzí v rámci kstky. -nad kstku je napsán ČAS -vedle kstky- PRODUKT -a pd ní-lokace Multidimenzinální úlžiště dat MOLAP [Multidimensinal OLAP] nezávislst na relační databázi; rychlejší dezvy na dtazy; prstrvě úsprné ukládání;

16 ROLAP [Relatinal OLAP] flexibilita ve vytváření ad-hc dtazů; schpnst pracvat s OLTP databází (není nutné vytvářet datvý sklad); nevýhdu je účinnst aplikace; HOLAP [Hybrid OLAP] kmbinuje vlastnsti ROLAP a MOLAP; ukládá data jak v relační databázi, tak v MD databázi. DOLAP [Desktp OLAP] připjení se k centrálnímu úlžišti OLAP dat a stažení ptřebné pdmnžiny kstky na lkální pčítač. Reprting Reprting je činnst spjená s dtazváním se d databází pmcí standardních rzhraní těcht databází (např. SQL příkazů v rámci relačních databází). V rámci reprtingu lze identifikvat: standardní reprting, kdy jsu v určitých časvých peridách spuštěny předpřipravené dtazy; ad hc reprting, kdy jsu na databáze (většinu) jednrázvě frmulvány specifické dtazy, explicitně vytvřené uživatelem Prezentační vrstva BI KPI - Middle East Prezentační vrstva BI Oracle

17 Pjem systém Slv systém pchází z řečtiny (systémy) a značuje t, c je slžené, seskupené v celek; spjení, skupinu, ddělení, slženinu. Dalšími významy jsu sustava, skladba, celek, systém, státní zřízení Z hlediska terie systémů je systém suhrn suvisejících prvků, sdružených d jednh celku. Subsystém je systém, který je částí jinéh systému Systém se bvykle skládá z kmpnent (neb elementů), které jsu spjeny za účelem umžnění tku infrmací, materiálu neb energie Termín systém je čast pužíván pr ppis entit, které se vzájemně vlivňují a pr něž může být vytvřen matematický či jiný mdel Vstupy, výstupy a systém Pdniky fungují v tržní eknmice na principu transfrmace vstupů na výstupy D transfrmačníh prcesu vstupují výrbní zdrje, výsledkem transfrmace jsu výrbky/pskytnuté služby, které pdnik prdává dběratelům Hvříme-li výrbních zdrjích, jistě se vám na prvním místě vybaví práce, půda, kapitál ve výčtu nesmíme pmenut infrmaci Infrmace se v dnešní dbě stává stejně důležitým výrbním faktrem jak výše uvedené klasické výrbní faktry Infrmační systém Výsledkem (resp. výstupem) hmtně energetických tků jsu mnhdy hmatatelné statky (nvá stavba, svetr, chléb, ) Na pzadí hmtně energetických tků však prbíhají také tky infrmační Infrmační tky (ať už se jedná tky pvahy vlivňvání, řízení či regulace) sehrávají v přeměně vstupů na výstupy zcela zásadní charakter Nástrjem pr realizaci infrmačních tků jsu infrmační systémy Infrmační systémy jsu systémy pr sběr, udržvání, zpracvání a pskytvání infrmací a dat Infrmační systém definice Definice kmbinuje kybernetické pjetí infrmačníh systému s terií řízení a vymezuje infrmační systém jak nástrj pr infrmační pdpru v knkrétních pdnikvých činnstech IS lze spjvat s managementem, analýzu a rzhdváním (je tedy chápán jak pdpůrný nástrj pr výrbu, řízení analýzu a rzhdvací úlhy); jak nástrj se svým vlastním psláním (účelem, misí); V mnha firmách dnes dchází k substituci lidské rutinní práce. Tam, kde prbíhají algritmem jednznačně ppsatelné jednduché rzhdvací úlhy, jsu nasazvány infrmační systémy, které vlivňují či regulují další činitele transfrmačníh prcesu míst člvěka Verze a mdifikace SW prduktu SW je bvykle prvzván v pdniku mnh let, jde tedy dluhdbu investici Nasazení SW je bvykle spjen se změnami pdnikvých prcesů. Užívání SW vede k řadě návyků u uživatelů (k vlivňvání genetickéh kódu pdniku)

18 Změna těcht návyků je bvykle uživateli vnímána jak nepříjemnst a práce navíc Jedntlivé vývjvé varanty prduktu jsu bvykle značvány dvjčíslím ve tvaru v. m, kde v značuje verzi a m mdifikaci verze Ke změně čísla verze dchází (když pmineme změny čísla verze učiněné z marketingvých důvdů) při zásadních invacích prduktu, tj. při výrazné změně funkčnsti neb technlgické úrvně prduktu Ke změně čísla mdifikace dchází tehdy, když nvá varianta prduktu má drbná vylepšení (např. jsu dstraněny chyby, které uživatelé reklamvali na předchzí variantě prduktu) Strategie při vývji nvých verzích SW Varianta znamená, že nvá verze prduktu kmbinuje jak zásadní invace funkčníh repertáru, tak zásadní technlgické invace I když je tat varianta lákavá, prtže může výrbci SW zabezpečit pdstatný náskk před knkurencí, je spjena se značnými riziky, která se mhu dtknut i uživatele prduktu Prt výrbci bvykle vlí variantu, která se nazývá variantu pravých úhlů, tj. nvá verze zahrnuje buď invace funkčnsti, neb technlgické invace 3 suběžně bsluhvané verze První je verze prvzvaná u zákazníků. Vývj tét verze byl uknčen. Hlavní pzrnst tét verzi u výrbce věnují bchdníci, prtže je zdrjem tku funkcí d firmy Druhu verzí je právě vyvíjená verze (bsahuje nvé funkce, invvané funkce, nvé technlgie, knverze dat z/d různých technlgických prstředí, knverze datvé základny aplikace z verze d verze (atd.). Hlavní pzrnst tét verzi věnují vývjáři a marketing Třetí verzí je plánvaná verze. Plán prduktu se připravuje pr funkce, tak pr technlgii ve třech úrvních: Jádr prduktu: c musí nutně být ve verzi zahrnut (např. respektvání nvé legislativy) Žáducí vlastnsti prduktu: c favrizuje prdukt na trhu (např. grafické uživatelské prstředí, klient/server architektura, atd.) Příležitsti: c by byl pěkné, ale není zatím předmětem zájmu zákazníků. Hlavní pzrnst tét verzi věnují pracvníci strategickéh rzvje a architekti prduktu Otázky zákazníka na verze IS Při nákupu nvéh prduktu by se měl buducí zákazník zajímat tyt údaje suvisející s verzemi prduktu Jak čast firma v minulsti dávala na trh nvé verze Jak v nvých verzích reagvala na nvé trendy IS/IT, resp. Sama trendy vytvářela Jak čast firma ddávala nvé mdifikace (rychlý sled mdifikací indikuje, že na trh byla ddána syrvá verze prduktu) C byl zveřejněn právě vyvíjené a plánvané verzi prduktu Nákup htvéh IS x vývj vlastníh IS Zákazník může přídit infrmační systém něklika způsby

19 Vývj vlastníh IS Nákup standardizvanéh IS (čast se značuje jak bx applicatin). Tyt aplikace lze rzdělit na Systémy bez mžnsti custmizace (tj. bez mžnsti zákaznických úprav) Systémy s mžnstí custmizace (tj. systémy jejichž vlastnsti se upravují zákazníkům na míru). Custmizace bvykle zahrnuje: Ddatečné prgramvání funkcí či mdulů Vývj tiskvých sestav Vývj převdvých můstků a integrací s jinými IS Skripty, které mění chvání aplikace Bx applicatin SW zabalený d krabičky, balení bvykle bsahuje instalační médium, licenční čísl a uživatelsku příručku Tent druh SW je v prvnání s prjektváním nvéh IS či custmizací IS relativně levný Instalace SW bez custmizace je relativně rychlá, jednduchá a levná Tent SW je bvykle významným funkčních chyb Ddavatelé těcht IS nabízejí bvykle kvalitní dkumentaci a htline Custmizace bx applicatin Někdy je jádr IS dstačující, je však třeba dladit některé mduly, funkce a tiskvé sestavy. Pak přichází na řadu zákaznická úprava, tj. custmizace Drbné zákaznické úpravy jsu stále výrazně levnější jak vývj zcela nvéh IS Ddavatelé IS jsu bvykle dbře připraveni na custmizační pžadavky klientů hýbání systému knkrétním prcesům v pdniku je u středních a velkých firem nezbytnstí Vývj aplikace na zakázku U některých firem existují následující důvdy pr zakázkvý vývj aplikace: Prcesy v rganizaci či výrbní prgram rganizace jsu natlik unikátní, že nelze pužít bx applicatin a custmizvat ji Pdnik pžaduje zcela nvý typ aplikace, jejímž prstřednictvím se dliší d knkurence a dsáhne tak knkurenční výhdy Pdnik ptřebuje řešit speciální infrmační ptřeby, pr které není na trhu vhdná bx applicatin Prjektvé pjetí Zákaznické úpravy IS a zakázkvý vývj aplikací jsu zpravidla v praxi pjímány prjektvě Pdnik, který má vlastní ICT specialisty, může realizvat tyt prjekty s využitím vlastních zdrjů Řada pdniků však tyt práce vytěsňuje za své hranice a bjednává tyt práce u ddavatelů Prjektvé pjetí je významné jak z hlediska manažerskéh, právníh i finančníh

20 Prjekt Subr vzájemně pdmíněných úklů (činnstí), jejichž vyknání v určitém přadí vede k dsažení stanvenéh cíle Znaky prjektu Jednrázvá akce Definván začátek a knec Velký rzsah (dělitelný na dílčí části) Omezené zdrje (peníze, čas) Začátek prjektu Cíle Strategie dsažení Zdrje Rle správce prjektu Určuje cestu k cíli Krdinuje Ddávky, vybavení, místnsti Členy týmu Infrmvání managementu Zhdntí prjekt pr jeh dknčení Jak řídit prjekt s prgramem Micrsft Prject? 4 fáze úspěšnéh prjektu Definujte cíl prjektu Sestavte plán prjektu Sledujte a řiďte prjekt Uzavření prjektu Vytýčení cílů prjektu Pdrbně (čísla, data, plžky) Výstižně, jednznačně Při vývji SW se většinu jak cíl uvádí přesný ppis upravvaných/nvě vyvíjených mdulů IS, funkcí, sestav Jaké infrmace prjektu zadáváme? Určete pčátečním datum prjektu Vytvřte seznam všech důležitých úklů Prveďte časvé dhady Přiřaďte pracvníky a vybavení Určete závislsti úklů

21 Jak zadáváme infrmace prjektu? Vy vkládáte základní infrmace Datum zahájení prjektu, názvy úklů a délku trvání, Prjekt sám vyplní další údaje Datum zahájení úklu, datu sknčení úklu, A vytvří rzvrh Vytvřte seznam úklů Uspřádejte úkly d lgickéh přadí Určete fáze prjektu (seskupení úklů) Určete úrvně Úkly vlte tak, aby byly dstatečně dluhé, ale zárveň natlik krátké, abyste je mhli efektivně sledvat a včas dhalit neplánvané prblémy při jejich plnění Zadejte jedntlivé úkly a pakující se úkly Implicitní délka trvání úklu je jeden den Ganttův graf zbrazuje trvání úklu graficky Implicitním datem zahájení úklu je den zahájení prjektu Přidejte milníky Milníky pmáhají při sledvání termínu dknčení jedntlivých fází prjektu Vytvřte suhrnné úkly Vytvřením suhrnných úklů (summary tasks) získáte mžnst využívat hierarchie úklů a tak zbrazit fáze prjektu Neb všechny detaily MS Prject vytvří váš rzvrh C se má kdy udělat a kým? Jak vytvřit rzvrh? Úkly start as sn as pssible MS Prject přizpůsbuje dbu trvání úklu pdle přiřazení zdrjů Úkly finish as sn as pssible Kritická cesta rzhduje datu uknčení prjektu Jak dladit plán prjektu? Zdrje: řešení přetížení zdrjů Čas: délka trvání prjektu Zkrácení např. přidáním dalších zdrjů

22 Náklady Snížení nákladů prdlužením prjektu, např. mezením přesčasů Jak můžete zbrazit infrmace prjektu? Infrmace bjevující se v phledech Tabulky zbrazují různé slupce Filtry zaměřené na úkly a zdrje Omezení úklů C nejdříve (ASAP) pružné mezení nezadává se datum C nejpzději (ALAP) pružné mezení nezadává datum Dknčit pd dni/včetně/ (FNET) = dknčit dříve než (zadané datum pzději) Dknčit před dnem/včetně/ (FNLT) = dknčit pzději než (zadané datum a dříve) Musí být dknčen (MFO) = dknčit v zadané datum Zahájit p dni/včetně/ (SNET) = zahájit v zadané datum a pzději Zahájit před dnem/včetně/ (SNLT) = zahájit v zadané datum a dříve Plánvací metdy Práce (člvěkhdiny) = TRVÁNÍ (trvání práce) x JEDNOTKY (pčet pracvníků v %) Plánvací metda řízení úsilím plánvání pdle vynalžené námahy Metda je implicitně nastavena, cž znamená, že práce je implicitně knstantní Knstantnst zde znamená, že při zvýšení pčtu zdrj pklesne trvání a napak Plánvací metdy Varianta pevná dba trvání Lze vypnut řízení úsilím pak neplatí pučka knstantnsti práce (resp. Při zvýšení/snížení pčtu zdrjů na úkl se nesnižuje/nezvyšuje dba trvání úklu) Varianta pevná práce Nelze vypnut řízení úsilím Tat varianta se běžně pužívá např. ve stavebnictví, kde jsu veškeré činnsti brány z tabulek, kde lze nalézt časvé dtace v nrmhdinách Když je zdrj přidělen k úklu, celkvá práce (P) je během dby trvání úklu rzdělvána implicitně stejnměrně Tmu říkáme rvnměrný flat wrk cntr K dispzici je ještě dalších sedm rzvrstvení Analýza vytvřené hdnty Analýza vytvřené hdnty využívá k prvedení jedntlivých úklů tři základní hdnty: Rzpčtvé náklady plánvaných prací (BCWS) Skutečné nálady prvedených prací (ACWP) Rzpčtvé náklady prvedených prací (BCWP) Ukazatele vytvřené hdnty lze zbrazit v pdbě dchylek neb pměrů Jestliže ukazatele vytvřené hdnty představují dchylky (např. dchylka nákladů), mhu být tyt dchylky kladné neb záprné Kladná dchylka znamená, že plán předbíháte, neb máte nižší rzpčet

23 Kladné dchylky umžňují přerzdělit finanční prstředky a zdrje z úklů či prjektů s kladnu dchylku na úkly či prjekty se záprnu dchylku Záprná dchylka značuje, že za plánem zastáváte neb překračujete rzpčet a je třeba pdniknut nějaké patření. Je zřejmě nutné zvýšit rzpčet neb akceptvat sníženu rentabilitu prjektu Analýza vytvřené hdnty Ukazatele vytvřené hdnty jsu pměrvé veličiny, mhu být větší než 1 neb menší než 1 Hdnta větší než jedna značuje, že plán předbíháte neb máte nižší rzpčet Hdnta menší než jedna značuje, že za plánem zastáváte neb překračujete rzpčet Např. hdnta SPI 1,5 znamená, že jste sptřebvali puze 67% částku z času plánvanéh na dknčení části úklu v daném časvém bdbí a hdnta CPI 0,8 znamená, že náklady na úkl činí 25% více než byl v daném časvém bdbí naplánván ACWP = Skutečné náklady prvedených prací (Actual Cst f Wrk Perfrmed) Celkvé skutečné náklady, které vznikly v průběhu prvádění práce na úklu za dané bdbí Pkud u čtyřdenníh úklu ve skutečnsti vzniknu za první dva dny celkvé náklady 3500 Kč za každý den, činí hdnta ACWP za tt bdbí 7000 Kč (hdnta BCWS je stále 5000 Kč) BAC = Rzpčet v kamžiku dknčení (budget at cmpletin) Plánvané náklady na dknčení úklu BCWP = rzpčtvé náklady prvedených prací (Budget Cst f Wrk Perfrmed) Jsu t náklady, které naběhly na daný úkl v suvislsti s jeh skutečným plněním Pkud jsu tyt náklady stanvvány jak přírůstkvé v závislsti na mnžství vyknané práce, pak jsu stanveny jak prcentuální pdíl směrných nákladů Rzpčtvé náklady jsu prgramem pčítány pdle vzrce: BCWP = BAC x (% dknčení) / 100 Hdnta BCWP představuje prcentuální hdntu mnžství rzpčtu, která měla být vynalžena na dané mnžství práce úklu vyjádřené prcentuální hdntu. Pkud je p dvu dnech úkl dknčen z 60%, měl by být vyčerpán 60% z celkvéh rzpčtu na úkl, tedy 6000 Kč BCWS = Rzpčtvé náklady plánvaných prací (Budget Cst f Wrk Scheduled) Náklady na úkl dané směrným plánem Pkud jsu tyt náklady stanvvány jak přírůstkvé v závislsti na mnžství vyknané práce, pak jsu stanveny jak prcentuální pdíl plánvaných nákladů (náklady, které jste d prjektu zadali v dbě plánvání danéh úklu) z prcentní dknčensti úklu BCWS = náklady x (% dknčení) / 100 BCWS tvří část nákladů, které mají být na daný úkl vyčerpány mezi datem zahájení úklu a stavvým datem Celkvý plánvaný rzpčet pr čtyřdenní úkl zahájený v pndělí činí např Kč. Bude-li stavvé datum určen na středu, bude hdnta BCWS činit 7500 Kč. EAC = dhad nákladů v kamžiku dknčení (Estimated at Cmletin) EAC = skutečné náklady + zbývající náklady + pevné náklady FAC = prgnóza dknčení (Frecast at Cmpletin) Jsu t plánvané náklady na jednduchý úkl (bez pdúklů), sumární úkl neb prjektvý sumární úkl