Analytické systémy nad Hadoopom. Lukáš Antalov, Vedoucí týmu vývoje

BIG DATA je oveľa viac ako Hadoop. Martin Pavlík

BIG DATA je oveľa viac ako Hadoop Martin Pavlík Analýza všech dostupných dat? Big data =? = Buzzword? = Hadoop? Hadoop Jen ke zpracování nestrukturovaných dat? Mentální posun něco za něco 2 Big data =

Hadoop a HDFS. Bc. Milan Nikl

3.12.2013 Hadoop a HDFS Bc. Milan Nikl Co je Hadoop: Open-Source Framework Vyvíjený Apache Software Foundation Pro ukládání a zpracovávání velkých objemů dat Big Data trojrozměrný růst dat (3V) Objem (Volume)

MetaCentrum. datové služby. Miroslav Ruda, Zdeněk Šustr

MetaCentrum datové služby Miroslav Ruda, Zdeněk Šustr Agenda Národní gridová infrastruktura přehled služeb MetaCentra aktuální stav výpočetní grid cloudové prostředí MapReduce výpočty Národní gridová infrastruktura

MetaCentrum. Miroslav Ruda 2. 12. 2014 CESNET

MetaCentrum Miroslav Ruda CESNET 2. 12. 2014 Agenda Národní gridová infrastruktura přehled služeb MetaCentra aktuální stav výpočetní grid cloudové prostředí MapReduce výpočty Národní gridová infrastruktura

B0M33BDT 7. přednáška Architektury a bezpečnost. Marek Sušický Milan Kratochvíl

B0M33BDT 7. přednáška Architektury a bezpečnost Marek Sušický Milan Kratochvíl 5. prosinec 2018 Osnova Něco ze života Architektury Hadoop Lambda Kappa Zetta Security a dopady do architektury 2 Jak vypadá

Open Source projekty pro Big Data

Open Source projekty pro Big Data Leo Galamboš LG@HQ.EGOTHOR.ORG Řešení pro velká data Oblasti 1. ukládání dat 2. zpracování dat 3. analýza dat (Dobrá zpráva) OSS řešení nyní pokrývají všechny oblasti

Big Data Business snídaně

Jakub Augustín Big Data Competency Leader Big Data Business snídaně Prepared for: 28. 5. 2015 1 Co jsou Big Data? 2 Datová exploze Let na měsíc = Small Data Let letadlem = Big Data Modul Apolo: Operační

BIG DATA. Nové úlohy pro nástroje v oblasti BI. 27. listopadu 2012

BIG DATA Nové úlohy pro nástroje v oblasti BI 27. listopadu 2012 AGENDA 1. Úvod 2. Jaké jsou potřeby? 3. Možné řešení 2 Jaké jsou potřeby? Dopady Analýza dat potřeba nového přístupu Jak na nestrukturovaná

UAI/612 - Cloudová Řešení. Technologie

UAI/612 - Cloudová Řešení Technologie Rekapitulace Multitenance Bezestavovost Škálovatelnost Cachování Bezpečnost Způsoby nasazení Datová úložiště SQL databáze NoSQL databáze Cloudová datová úložiště (API)

Petr Nevrlý

Fulltextové vyhledávání Petr Nevrlý Vyhledávání Cíl vyhledávání Architektura Vyhledávání Robot Údaje z provozu Obsah přednášky Novinky ve fulltextu za rok 2010 Robot v3.0

Datová věda (Data Science) akademický navazující magisterský program

Datová věda () akademický navazující magisterský program Reaguje na potřebu, kterou vyvolala rychle rostoucí produkce komplexních, obvykle rozsáhlých dat ve vědě, v průmyslu a obecně v hospodářských činnostech.

Infor Performance management. Jakub Urbášek

Infor Performance management Jakub Urbášek Agenda prezentace Stručně o produktu Infor PM 10 Komponenty Infor PM - PM OLAP a PM Office Plus Reporting Analýza Plánování / operativní plánování Infor Performance

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

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,

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

Programovanie.NET, C++ - najbližšie termíny:

Programovanie.NET, C++ - najbližšie termíny: Visual C/C++ - základy Kurz Visual C/C++ je zameraný na zvládnutie základných programátorských zručností. Denné kurzy (3 dni): 9:00-15:00: 21.01.2019, 04.03.2019,

Michal Laclavík Martin Šeleng. Vyh adávanie informácií

Michal Laclavík Martin Šeleng Vyh adávanie informácií Slovenská technická univerzita v Bratislave 2012 RNDr. Michal Laclavík, PhD., Mgr. Martin Šeleng, PhD. Lektori: Prof. Ing. Ján Parali, PhD. Mgr. Gabriela

Tuto knihu bychom rádi věnovali: Kryštofovi. Irena. Rodině, která mne podpořila při práci na knize, i když dobře věděla, co ji čeká.

Tuto knihu bychom rádi věnovali: Kryštofovi. Irena Rodině, která mne podpořila při práci na knize, i když dobře věděla, co ji čeká. Jirka Mým učitelům z Ústavu filosofie a religionistiky FF UK. Karel Sofince,

Analýza nestrukturovaných dat pomocí Oracle Endeca Information Discovery

Analýza nestrukturovaných dat pomocí Oracle Endeca Information Discovery Petr Podbraný Oracle Business Intelligence Sales Consultant 1 2012 Oracle Corporation Co znamená Information Discovery? Zjednodušeně

Analýzou dat k efektivnějšímu rozhodování

Analýzou dat k efektivnějšímu rozhodování Chytrá řešení pro veřejnou správu Václav Bahník, ECM Solution Consultant Marek Šoule, ECM Software Sales Representative 8.4.2013 Řízení efektivního poskytování

Tovek Server. Tovek Server nabízí následující základní a servisní funkce: Bezpečnost Statistiky Locale

je serverová aplikace určená pro efektivní zpracování velkého objemu sdílených nestrukturovaných dat. Umožňuje automaticky indexovat data z různých informačních zdrojů, intuitivně vyhledávat informace,

Jak správně navrhnout moderní a efektivní řešení pro ukládání dat

Moderní a spolehlivá řešení pro ukládání dat Jak správně navrhnout moderní a efektivní řešení pro ukládání dat Petr Dvořák GAPP System, spol. s r.o. 2. dubna 2014 Architektura ukládání aktivních dat Typ

Big Data od velkých očekávání k praktickému využití. DSW, Praha, 23.9.2014

Big Data od velkých očekávání k praktickému využití DSW, Praha, 23.9.2014 Gartner: Hype Cycle for Emerging Technologies Zdroj: Gartner 3D scanners? NFC předběhlo cloud compu3ng? Internet of things zrychlil

PostgreSQL jako platforma pro datové sklady

PostgreSQL jako platforma pro datové sklady Vratislav Beneš benes@optisolutions.cz 1. Co to jsou datové sklady? 2. Požadavky na datový sklady 3. Technické řešení datového skladu 4. PostgreSQL a datové

Portfolio úložišť WD pro datová centra Kapacitní úložiště prošlo vývojem

Kapacitní úložiště, které posune váš výkon k inovacím. WD a logo WD jsou registrované ochranné známky společnosti Western Digital Technologies, Inc. v USA a dalších zemích; WD Ae, WD Re+, WD Re, WD Se,

B0M33BDT Technologie pro velká data. Storage

B0M33BDT Technologie pro velká data Storage Milan Kratochvíl 24.10.2018 Motivace Jak efektivně ukládat data v Hadoop ekosystému? formát ukládání dat a jejich komprese možnost paralelně zpracovávat na mnoha

Tovek Tools. Tovek Tools jsou standardně dodávány ve dvou variantách: Tovek Tools Search Pack Tovek Tools Analyst Pack. Připojené informační zdroje

jsou souborem klientských desktopových aplikací určených k indexování dat, vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci s velkým objemem textových

Ukladanie a dostupnosť dát

Ukladanie a dostupnosť dát Marián Kováčik, Technický špecialista IBM Modular Systems Obsah IBM MidMarket Roadshow, 16.-18.9.2008 1. Portfólio entry a midrange level diskových polí 2. Funkcie diskových

PRODUKTY. Tovek Tools

jsou desktopovou aplikací určenou k vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci i s velkým objemem textových dat z různorodých informačních zdrojů.

Databázové systémy. Dátové modelovanie - relačný model

Databázové systémy Dátové modelovanie - relačný model Review:Úrovne abstrakcie modelov Vysoko-úrovňové (konceptuálne) modely Koncepty tak, ako ich vnímajú ľudia Prezentačné (implementačné) modely ľudia

Kapitola 1: Úvod. Systém pro správu databáze (Database Management Systém DBMS) Účel databázových systémů

- 1.1 - Kapitola 1: Úvod Účel databázových systémů Pohled na data Modely dat Jazyk pro definici dat (Data Definition Language; DDL) Jazyk pro manipulaci s daty (Data Manipulation Language; DML) Správa

PROVÁZÁNÍ ECM/DMS DO INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ STÁTNÍ A VEŘEJNÉ SPRÁVY

PROVÁZÁNÍ ECM/DMS DO INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ STÁTNÍ A VEŘEJNÉ SPRÁVY SYSCOM SOFTWARE Firma vznikla vroce 1994. Zaměřuje se na dodávky komplexních služeb voblasti informačních technologií. Orientuje se zejména

Violin Technologický partner Fujitsu. Bleskově zrychlete váš business. Martin Káňa Storage World. Copyright 2011 FUJITSU

Violin Technologický partner Fujitsu Bleskově zrychlete váš business Martin Káňa Storage World Copyright 2011 FUJITSU Violin Memory Company Založena v roce 2005, první flashový produkt uveden v roce 2009

Softwarově definované úložiště pod taktovkou EMC Lukáš Bělovský, konzultant Gapp System

G System, spol. s r.o., Petržílkova 23, 158 00, Praha Softwarově definované úložiště pod taktovkou EM Lukáš Bělovský, konzultant G System Agenda Trend dneška - softwarově definované Software Defined Storage

AdventureWorksDW2014 SQL Server Data Tools Multidimenziona lnı model Tabula rnı model Multidimenziona lnı mo d Tabula rnı mo d MS SQL Server 2016 Tabula rnı mo d Azure Analysis Services 16 3.2 Dimenzionální

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

SEARCH & BIG DATA [ & ANALYTICS] INFORUM 2015, Pavel Kocourek

SEARCH & BIG DATA [ & ANALYTICS] INFORUM 2015, Pavel Kocourek NÁSLEDUJÍCÍCH 25 MINUT Proč je letošní prezentace modro-zelená Vyhledávání a Big data Search architektura s využitím Big data Co to může přinést

Datová kvalita základ úspěšného BI. RNDr. Ondřej Zýka, Profinit

Datová kvalita základ úspěšného BI RNDr. Ondřej Zýka, Profinit 1.6.2012 Datová exploze Snižování nákladů o Zdvojnásobení objemu podnikových dat každé dva roky o Konkurenční tlak o Ekonomická krize o V

Databázové a informační systémy

Databázové a informační systémy doc. Ing. Miroslav Beneš, Ph.D. katedra informatiky FEI VŠB-TUO A-1007 / 597 324 213 http://www.cs.vsb.cz/benes Miroslav.Benes@vsb.cz Obsah Jak ukládat a efektivně zpracovávat

Petr Nevrlý <petr.nevrly@firma.seznam.cz>

Fulltextové vyhledávání Petr Nevrlý Obsah přednášky Cíl vyhledávání Architektura Vyhledávání Robot Údaje z provozu Cíl fulltextového vyhledávání Poskytnutí odpovědi na dotaz

14 14.1a 14.1b 14.4 14.5 14.2 14.3 N 14.1a... 2 1 0 14.1b 14.2 14.4 4,5 14.3 14.5 Gb 6,3x16 39 19 19.1.2 19.1.2 19.1 19.1.7 19.1.8 19.1.9 19.1.1 19.1.4 19.1.5 19.1.6 19.1.9 19.1.1 19.1.4 19.1.5 19.1.6

Souborové systémy a práce s daty David Antoš

Souborové systémy a práce s daty David Antoš antos@ics.muni.cz Úvod obecný úvod do síťových souborových systémů souborové systémy v MetaCentru jejich použití práce s nimi praktické poznámky kvóty efektivní

Moderní přístupy a nástroje GIS v ochraně přírody a krajiny ČR

Moderní přístupy a nástroje GIS v ochraně přírody a krajiny ČR Jan Zárybnický AOPK ČR, resortní organizace MŽP Esri konference, 8. 11. 2017 AOPK ČR Resortní organizace MŽP Územní působnost se vztahuje

BigData. Marek Sušický

BigData Marek Sušický 28. Únoru 2017 Osnova Big data a Hadoop Na jakém hardware + sizing Jak vypadá cluster - architektura HDFS Distribuce Komponenty YARN, správa zdrojů 2 Big data neznamená Hadoop 3 Apache

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

PPC brief. Zadanie pre tvorbu PPC reklamnej kampane

PPC brief Zadanie pre tvorbu PPC reklamnej kampane Tento dokument slúži ako východiskový bod projektu pre tvorbu PPC reklamnej kampane. Vďaka nemu si môžeme ujasniť základné informácie potrebné na začatie

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

B Organizace databáze na fyzické úrovni u serveru Oracle

B Organizace databáze na fyzické úrovni u serveru Oracle B.1. Základní koncepty... 2 B.2. Možnosti rozšíření prostoru databáze... 9 B.3. Indexování a shlukování... 12 Literatura... 16 J. Zendulka: Databázové

ERP: Integrační platforma ve výrobní společnosti. Ing. Tomáš Hanáček Dynamica, a.s.

ERP: Integrační platforma ve výrobní společnosti Ing. Tomáš Hanáček Dynamica, a.s. Něco málo historie Terminálové sítě PC sítě Sálové počítače centrální zpracování dat Počet uživatelů podnikového IS v

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

Sledování výkonu aplikací?

Sledování výkonu aplikací? FlowMon APM Pavel Minařík minarik@invea.com Problémy s výkonností aplikací Je příčina problému v síti nebo v aplikaci? Jedná se o pomalou odezvu aplikačního nebo databázového

Krok 1 Pochopenie systémov. Krok 2 Hodnotenie silných a slabých stránok. Krok 3 Zber podkladov. - hodnotenie - overenie - postupy a smernice

Obr. 1. Popis procesných krokov Činnosti pred auditom Činnosti počas auditu Krok 1 Pochopenie systémov Výber a naplánovanie auditu spolu s dohodnutím cieľov Príprava koncepcie správy a finálnej prezentácie

Nahrávací systém TriREC

\ 2011 Nahrávací systém TriREC 9.12.2011 OBSAH Nahrávací systém TriREC...2 Základní vlastnosti:...2 Škálovatelnost...2 Controller...3 Recorder...3 Storage...3 Integrátor...3 Vstupy...3 Nahrávání...3 Sledování...4

Datová centra a úložiště. Jaroslav G. Křemének g.j.kremenek@gmail.com

Datová centra a úložiště Jaroslav G. Křemének g.j.kremenek@gmail.com České národní datové úložiště Součást rojektu CESNET Rozšíření národní informační infrastruktury ro VaV v regionech (eiger) Náklady

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

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0553 Elektronická podpora zkvalitnění výuky CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0553 CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost Projekt je realizován v rámci Operačního programu Vzdělávání pro konkurence schopnost, který je spolufinancován

Nerelační databázové modely. Helena Palovská

Nerelační databázové modely Helena Palovská palovska@vse.cz Různé modely pro databázovou strukturu databázové modely 1960 SŘBD hierarchický, síťový relační 1970 1980 hierarchické, síťové relační objektový

Nové funkce a technologie v současných a budoucích verzích Invenia. Jiří Kunčar

Nové funkce a technologie v současných a budoucích verzích Invenia Jiří Kunčar jiri.kuncar@cern.ch Obsah úvod vývojový proces verze novinky nové technologie závěr CERN European Organization for Nuclear

Príručka so stručným návodom

Príručka so stručným návodom Microsoft Access 2013 sa líši od predchádzajúcich verzií, preto sme vytvorili túto príručku, aby ste sa s ním čo najrýchlejšie oboznámili. Zmena veľkosti obrazovky alebo zatvorenie

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

Obsah. Předmluva 13. O autorovi 15. Poděkování 16. O odborných korektorech 17. Úvod 19

Předmluva 13 O autorovi 15 Poděkování 16 O odborných korektorech 17 Úvod 19 Co kniha popisuje 19 Co budete potřebovat 20 Komu je kniha určena 20 Styly 21 Zpětná vazba od čtenářů 22 Errata 22 KAPITOLA 1

Digitalizace a oběh dokumentů VUMS LEGEND, spol. s.r.o.

Digitalizace a oběh dokumentů Automatizace obchodních porcesů Likvidace odběratelských a dodávatelských faktur Efektivita firemních procesů je jedním ze základních pilířů fungování celé společnosti. Některé

Mobilná aplikácia pre zaznamenávanie údajov systému HACCP

Mobilná aplikácia pre zaznamenávanie údajov systému HACCP Verejné stravovanie Verzia: 2017 Všetky práva vyhradené HACCP Consulting Súčasné požiadavky legislatívy Prevádzkovatelia sú povinný viesť záznamy

SOAP & REST služby. Rozdíly, architektury, použití

SOAP & REST služby Rozdíly, architektury, použití Obsah Srovnání SOAP a REST služeb Service Oriented Architecture Microservice Architecture Příklady použití Nástroje pro vývoj SOAP a REST služeb (v Java)

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

7. října 2008, Systémy pro zpřístupňování evškp 2008. Miroslav Křipač Michal Brandejs, Jitka Brandejsová, Jan Kasprzak, Martin Stančík

7. října 2008, Systémy pro zpřístupňování evškp 2008 Miroslav Křipač Michal Brandejs, Jitka Brandejsová, Jan Kasprzak, Martin Stančík Masarykova univerzita Národní registr VŠKP a systém na odhalování plagiátů

ECM. Enterprise Content Management. čt 9:15 Petr Bouška (xboup00) Zbyněk Hostaš Lukáš Maršíček Martin Nikl (xnikm00)

ECM Enterprise Content Management čt 9:15 Petr Bouška (xboup00) Zbyněk Hostaš Lukáš Maršíček Martin Nikl (xnikm00) Co nás čeká... Definice ECM Problém podnikového obsahu Historie vzniku ECM Architektura

Seminář pro vedoucí knihoven a SVI ústavů AV ČR

Seminář pro vedoucí knihoven a SVI ústavů AV ČR ASEP bibliografická databáze - online katalog, analytika ASEP repozitář pro plné texty výsledků datový repozitář ASEP bibliografická databáze, repozitář

Regionálne a národné patentové databázy NEMECKO, EUROÁZIA, USA

Regionálne a národné patentové databázy NEMECKO, EUROÁZIA, USA Ľubomír K U C K A PATLIB Centrum Bratislava Centrum vedecko technických informácií SR 8. jún 2011 OBSAH Databázy Patentového a známkového

Business Intelligence

Business Intelligence Skorkovský KAMI, ESF MU Principy BI zpracování velkých objemů dat tak, aby výsledek této akce manažerům pomohl k rozhodování při řízení procesů výsledkem zpracování musí být relevantní

Systémy pro podporu. rozhodování. 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu. rozhodování

1 Systémy pro podporu rozhodování 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu rozhodování 2 Připomenutí obsahu minulé přednášky Rozhodování a jeho počítačová podpora Manažeři a rozhodování K čemu počítačová

Oracle XML DB. Tomáš Nykodým

Oracle XML DB Tomáš Nykodým xnykodym@fi.muni.cz Osnova Oracle XML DB Architektura Oracle XML DB Hlavní rysy Oracle XML DB Hlavní rysy Oracle XML DB - pokračování XMLType XML Repository Využívání databázových

ABBYY Automatizované zpracování dokumentů

ABBYY Automatizované zpracování dokumentů tradiční řešení OCR versus Cloud Jiří Dvořák ECM konzultant Světový leader v produktech pro zpracování dokumentů Individulání uživatelé Malé a střední společnosti

Petr Nevrlý <petr.nevrly@firma.seznam.cz>

Fulltextové vyhledávání Petr Nevrlý Vyhledávání Architektura ve zkratce Vyhledávání Robot Aktuální údaje z provozu Obsah přednášky Novinky ve fulltext (2009) Screenshot generátor

Registr živnostenského podnikání předchůdce cloudových řešení

Registr živnostenského podnikání předchůdce cloudových řešení Ing. Miloslav Marčan, Ministerstvo průmyslu a obchodu ČR Ing. Martin Záklasník, PhD., Sales Director T-Systems Czech Republic Deutsche Telekom

B0M33BDT Technologie pro velká data. Storage

B0M33BDT Technologie pro velká data Storage Milan Kratochvíl 25.10.2017 Motivace Jak efektivně ukládat data v Hadoop ekosystému? formát ukládání dat a jejich komprese možnost paralelně zpracovávat na mnoha

Řízení znalostí, týmová spolupráce a vyhledávání ve velkých a středních firmách

Řízení znalostí, týmová spolupráce a vyhledávání ve velkých a středních firmách Aleš Chudý, ředitel divize IW Seminář pro manažery Bratislava 29.4.2008 Agenda: Měnící se svět kolem nás Trendy Jediný svět

Dell Statistica V12.7 novinky ve verzi

Aktivace licence produktu Na níže uvedeném odkazu naleznete bližší informace pro aktivaci produktu: https://support.software.dell.com/statistica/kb/150908 Upgrade a pokyny k instalaci 1. Pokyny k instalaci

Zajištění bezpečného provozu aplikací. odpovídající současným požadavkům

Zajištění bezpečného provozu aplikací odpovídající současným požadavkům Ing. Martin Pavlica 29. listopadu 2011 Vrcholové cíle podnikání a činnosti státních institucí Generovat zisk, dosahovat dlouhodobého

Služby informačního systému katastru nemovitostí ČR. Jiří Poláček

Služby informačního systému katastru nemovitostí ČR Jiří Poláček Obsah prezentace Přehled služeb Zkušenosti s nově zavedenými službami Provozní statistiky Připravované novinky Stránka 2 On-line Geoportál

Fujitsu Day Praha 2018

Fujitsu Day Praha 2018 Human Centric Innovation Co-creation for Success Hyper-konvergovaná infrastruktura zjednodušení datového centra Radek Procházka Head of Pre-Sales Fujitsu Technology Solutions Hyper-konvergovaná

Jak velká jsou? Obchodní analytici FB velké datové sady BI = business intelligence. OLAP = Online Analytical Processing. DWH = Data Warehouse

název B = Bajt KB = Kilobajt MB = Megabajt GB = Gigabajt TB = Terabajt PB = Petabajt EB = Exabajt ZB = Zettabajt YB = Yottabajt velikost 8 b 2^10 B 2^20 B 2^30 B 2^40 B 2^50 B 2^60 B 2^70 B 2^80 B Jak

Netezza. Martin Pavlík. 2. Února 2011. to pravé řešení pro analytický datový sklad

Netezza to pravé řešení pro analytický datový sklad Martin Pavlík 2. Února 2011 Co je Netezza? Napříč odvětvími Retail Telekomunikace Co Netezza dodává Vysoce výkonné appliance Firma Špičková technologie

Aktuální otázky provozu datových skladů PAVEL HNÍK

Aktuální otázky provozu datových skladů PAVEL HNÍK K čemu slouží datové sklady IT podporuje business podniků S velikostí podniku se zvyšuje náročnost zpracování dat DWH = unifikovaná datová základna pro

MetaCentrum. Miroslav Ruda. březen 2017, Brno CESNET

MetaCentrum Miroslav Ruda CESNET březen 2017, Brno Osnova krátký úvod o MetaCentru pro nováčky novinky projektové národní projekty VI CESNET a VVV národní projekty ELIXIR a VVV ELIXIR CERIT-SC, podrobnosti

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť/projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ. Grafy

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť/projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ Grafy Graf efektívne vizuálne nástroje dáta lepšie pochopiteľné graf môže odhaliť trend alebo porovnanie zobrazujú

Tvorba logického a fyzického dátového modelu relačnej databázy pomocou nástrojov od firmy Oracle výukový tutoriál

Tvorba logického a fyzického dátového modelu relačnej databázy pomocou nástrojov od firmy Oracle výukový tutoriál Prvým krokom pri vytvorení relačnej databázy je návrh jej štruktúry a realizáciaa logického

Možnosti využití cloudových služeb pro provoz IT

Možnosti využití cloudových služeb pro provoz IT Jan Cipra Využití cloudových služeb Bezpečnost Jak je to se zabezpečením našich dat? Flexibilita Cena Jsou cloudové služby Flexibilnější? Jsou cloudové

Simplify I.T. ve veřejném sektoru. Josef Švenda Country Leader, Oracle Czech

Simplify I.T. ve veřejném sektoru Josef Švenda Country Leader, Oracle Czech Výzvy které slyšíme u zákazníků Efektivita na operativní úrovni Jak dokážeme poskytovat služby občanům a institucím efektivnějším

7.1 Návrhové zobrazenie dotazu

7.1 Návrhové zobrazenie dotazu Ovládanie návrhového zobrazenia, ktoré je jedným z možností zobrazenia dotazu, je nevyhnutné pri tvorbe zložitejších dotazov, pretože v ňom môžeme definovať akýkoľvek dotaz

Experimentální systém pro WEB IR

Experimentální systém pro WEB IR Jiří Vraný Školitel: Doc. RNDr. Pavel Satrapa PhD. Problematika disertační práce velmi stručný úvod WEB IR information retrieval from WWW, vyhledávání na webu Vzhledem

B0M33BDT Stream processing. Milan Kratochvíl

B0M33BDT Stream processing Milan Kratochvíl 13. prosinec 2017 Stream processing Průběžné zpracování trvalého toku zpráv Vstupní stream Message processor Stream processor Úložiště Stream processing Hlavní

FUJITSU PRIMEFLEX. Human Centric Innovation in Action. Integrované systémy pro Vaše řešení. 30. května 2017 Pavel Čáslavský. 0 Copyright 2017 FUJITSU

FUJITSU PRIMEFLEX Human Centric Innovation in Action Integrované systémy pro Vaše řešení 30. května 2017 Pavel Čáslavský 0 Copyright 2017 FUJITSU Integrované systémy FUJITSU PRIMEFLEX Definice Před-konfigurované,

Tematický výchovno - vzdelávací plán

Základná škola, Školská 3, 076 43 Čierna nad Tisou Tematický výchovno - vzdelávací plán Stupeň vzdelania: Nižšie stredné vzdelávanie Vzdelávacia oblasť: Matematika a práca s informáciami Predmet: Informatika

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,

NTK Discovery. Od katalogu k centralizovanému vyhledávání

NTK Discovery Od katalogu k centralizovanému vyhledávání Strategie NTK v oblasti zpřístupňování fondů Strategická priorita 3.4.2: Optimalizace uživatelské přívětivosti všech knihovních služeb NTK Implementace

PRODUKTY. Tovek Tools

Analyst Pack je desktopovou aplikací určenou k vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci i s velkým objemem textových dat z různorodých informačních

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

Ukládání a archivace dat

Ukládání a archivace dat vzniklých digitalizací v Digitálním archivu SOA v Třeboni Základní cíle projektu Vytvořit systém, který bude zaštiťovat postupy spojené s digitalizací archivních materiálů vytváření