Bu B sin i e n s e s s I n I te t l e lig i en e c n e c Skorkovský KA K M A I, E S E F MU

Podobné dokumenty
Business Intelligence

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda


3 zdroje dat. Relační databáze EIS OLAP

Databázové systémy. 10. přednáška

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1

Podnikové informační systémy Jan Smolík

Ing. Roman Danel, Ph.D. 2010

Ing. Petr Kalčev, Ph.D.

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Úvod 9

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

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

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

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

ARCHITEKTURA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PODLE ÚROVNĚ ŘÍZENÍ

Business Intelligence

10. Datové sklady (Data Warehouses) Datový sklad

Informační systémy 2006/2007

Infor Performance management. Jakub Urbášek

kapitola 2 Datové sklady, OLAP

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

Business Intelligence

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

NÁSTROJE BUSINESS INTELLIGENCE

TM1 vs Planning & Reporting

Trendy v IS/ICT přístupy k návrhu multidimenzionální modelování

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

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

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

Databáze Bc. Veronika Tomsová

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

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

Architektury Informačních systémů. Jaroslav Žáček

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

Architektury Informačních systémů. Jaroslav Žáček

výskyt události reakce na událost

Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Vladimíra Zádová, KIN, EF TUL - DBS

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Business Intelligence. Adam Trčka

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

ARBES BI MODERNÍ ŘEŠENÍ pro podporu strategického, taktického a operativního řízení.

Návrh a analýza požadavků na výběr manažerského informačního systému

Zkušenosti s Business Intelligence ve veřejném sektoru České republiky

NÁSTROJE BUSINESS INTELLIGENCE A JEJICH IMPLEMENTACE V PODNIKU

Multidimenzionální pohled na zdravotnické prostředí. INMED Petr Tůma

Profitabilita klienta v kontextu Performance management

Analýza a modelování dat. Přednáška 8

Datový sklad. Datový sklad

Moderní přístupy tvorby datových skladů

Vysoká škola ekonomická v Praze

GIS a Business Intelligence

Přístupy k efektivnímu využití modelu MBI

Nová dimenze rozhodovacího procesu

Efektivní řízení pomocí Business Intelligence. Ján Zajíc (Clever Decision) Robert Havránek (Microsoft)

Business Intelligence a datové sklady

Databáze. datum jmeno prijmeni adresa_ulice adresa_mesto cislo_uctu platba zustatek

MIS. Manažerský informační systém. pro. Ekonomický informační systém EIS JASU CS. Dodavatel: MÚZO Praha s.r.o. Politických vězňů Praha 1

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc.

Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček

Novinky SQL Serveru 2005 v oblasti Business Intelligence

GIS jako důležitá součást BI. Jan Broulík, Petr Panec ARCDATA PRAHA, s.r.o.

Platforma Microsoft zajistila společnosti ISS nový finanční analytický systém

PostgreSQL jako platforma pro datové sklady

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází

Možnosti analýzy podnikových dat

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

Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček

Architektura informačních systémů. - dílčí architektury - strategické řízení taktické řízení. operativní řízení a provozu. Globální architektura

Centralizace aplikací ve VZP

Informační systémy. Jaroslav Žáček

Využití IT nástrojů pro měření a řízení výkonnosti. Michal Kroutil

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

PV005 Služby počítačových sítí: Data Warehouses

Úvodní přednáška. Význam a historie PIS

Informační systémy. Jaroslav Žáček

Představuje. Technický Informační Systém nové generace

KIV/SI. Přednáška č.8. Jan Valdman, Ph.D.

Analýza a modelování dat 5. přednáška. Helena Palovská

QAD Business Intelligence

v praxi Rizika a přínosy zavádění BI jako nástroje pro řízení podnikání

Bolesti a přínosy. Ing. J. Skorkovský, CSc. pro ESF MU

Introduction to Navision 4.00 Jaromír Skorkovský, MS., PhD.

Business Intelligence

Nabízíme řešení. v oblastech: integrací zdrojů dat:

KIS A JEJICH BEZPEČNOST-I

Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček

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

Systémy pro podporu rozhodování. Datové sklady, OLAP

PODNIKOVÁ INFORMATIKA

Dobývání znalostí z databází. Databáze. datum jmeno prijmeni adresa_ulice adresa_mesto cislo_uctu platba zustatek

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ

III. Informační systém & databáze

powerful SAP-Solutions

Data Warehouses. Jaroslav Bayer 1. Fakulta informatiky Masarykova univerzita

Datové sklady a integrace podnikových aplikací

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Inteligentní modul pro podporu efektivního řízení dodavatelského řetězce a skladového hospodářství

Transkript:

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 informace, kterou dostanou manažeři ve správném čase základní zdroj dat, která se často ukládají do datových skladů jsou ERP systémy (relační DB) získání informací jako výsledek strukturovaných dotazů musí probíhat rychle (krátká odezva) používá se pro řízení na strategické, taktické u operační úrovni

Principy BI Definice 1 : BI je sběr a analýza dat, jejímž cílem je lepší porozumění a reakce na změny, kterým organizace neustále čelí Definice 2 : BI je znalost podniku získaná za použití HW a SW technologií, která umožní přeměnit data organizace v informaci Definice 3 : sada procesů, aplikací a technologií, jejíchž cílem je účinně a účelně podporovat rozhodovací procesy ve firmě. Tyto procesy podporují analytické a plánovací činnosti podniků a organizací a jsou postaveny na principech multidimenzionálních pohledů na podniková data

Nástroje BI ERP systémy Dočasná úložiště (DSA: Data Staging Area) Operativní úložiště (ODS : Operational Data Store) Transformační nástroje (ETL : Extraction Transformation Loading) Integrační nástroje (EAI : Enterprise Application Integration) Datové sklady Datová tržiště OLAP Reportingové nástroje EIS (Executive Information Systém) Data Mining

Omezení ERP jako poskytovatele dat Neumožňují rychle a pružně měnit kriteria výběru Okamžitý přístup uživatelů k velkým objemům agregovaných dat ERP jsou primárně určeny k pořizovaní dat a jejich aktualizaci V každém podniku se objem dat za každých pět let zdvojnásobí, což ovšem také znamená, že systém je zahlcen redundantními daty Vícedimenzionální pohled na data v ERP je problematický. DB ERP není pro tento pohled stavěná. Databáze, které vzniknou přeměnou primárních dat z ERP a jsou využívány např. OLAP technologií jsou pro drilling a slice operace optimalizovány

Zjednodušené schéma využívání ERP ERP Transakce - položky Partneři DB ERP Podnik Zprávy Náhledy Informace (trendy) Informace Rozhodnutí Znalost metod řízení procesů a metrik Klíčová rozhodnutí Klíčová znalost

Organizačně-technologické schéma podniku Vedení podniku BI,ERP,EIS,datové sklady, reporting BI BI Do odavatel lé EDI CRM Řízení výroby Řízení zdrojů, majetku a PAM Intranet, workflow,o OIS BI Řízení financí Řízení nákupu, prodeje a logistiky CR RM ED DI Zákazníci

OLAP kostka http://www.databaseanswers.org/designing_olap_cubes.htm Částky y(prodej, náklady,dopra ava, ) Čas (Rok,Měsíc, den) řez

Relační dimenzionální model: STAR PRODUKT Kategorie Skupina Název cena Vařečka Jižní Čechy 12 ks 240 Kč Jan Hromada ČAS Rok Měsíc Den xxx =dimenze OBLAST Název Popis Prodejce

Relační dimenzionální model: SNOWFLAKE DIM:KATEGORIE Kategorie_ID Kategorie_název DIM: SKUPINA Skupina_ID Kategorie_ID Skupina_název Výsledek Produkt_ID Oblast_ID Čas_ID Prodej_ks Prodej_Kč DIM: PRODUKT Produkt_ID Skupina_ID Produkt_název DIM: ČÁST Čas_ID Čas_rok Čas_měsíc Čas_den DIM: OBLAST DIM: OBLAST Oblast_ID Oblast_název

Datový sklad Podniková DB Transakce Zákazníci Dodavatelé Zakázky Atd. Atd. Kopie,, organizace dat Sumarizace dat Datoví horníci : Profíci vědí co chtějí Výzkumníci nepředvídané výsledky Datový sklad Dolování dat

Definice Datový sklad: základní komponenta BI Datové tržiště : subjektově orientované analytické DB- součást datového skladu Operativní datová úložiště : podpůrné analytické DB Dočasná úložiště dat : úložiště dat před jejich zpracování do databázových komponent řešení BI

Vrstvy pro analýzu dat Reporting : ad hoc dotazovací proces do DB komponent BI OLAP : pokročilé a dynamické analytické úlohy Data Mining (dolování dat) : sofistikovaná analýza většího množství dat Algoritmy pro dolování dat : rozhodovací stromy Neuronové sítě Clustering a klasifikace

Datový sklad->datové tržiště (anglická verze) Data Mart Decision Support Information Data Warehouse Data Mart Decision Support Information Data Mart Decision Support Information

Vysvětlení pojmu METADATA Metadata jsou data o datech, kde pomocí předem definovaných dat s jasně danou a popsanou strukturou uchováváme informace o jiných datech. Typickým příkladem metadat jsou katalogizační záznamy v knihovnách, což byla jejich původní funkce.

Architektura OLAP (anglická verze) METADATA viz definice na předchozím snímku

Hlavní komponenty BI a jejich vazby EA AI Operativní úložiště Reporting ERP,CR RM, ETL Dočas sné úloži iště Datový sklad Datové úložiště Dolování dat

Dolování dat Rozhodovací stromy Neuronové sítě Genetické algoritmy Clustering a klasifikace

Dolování dat Rozhodovací stromy (RS) - prediktivní model, který se Rozhodovací stromy (RS) - prediktivní model, který se zobrazuje v podobě stromu, kde každý uzel určuje kritérium pro následní rozvětvení. Strom rozděluje veškerá zdrojová data do segmentů, kde každý list odpovídá určitému segmentu definovanému předešlými uzly.data v jednom segmentu mají shodné vlastnosti.

B + tree-jeden z příkladů RS Data Dividers (no data) Searching Sandy = Search path

Příklad vytvoření RS Typy stromů : a) CART=Classificaion and Regression Trees (kriterium redukce směrodatné odchylky) b) CHAID =Chi-squared Automatic Interaction Detector http://lisp.vse.cz/~berka/docs/izi456/sl-idt.pdf

Rozdělení postaviček podle atributů Hlava Úsměv Ozdoba Tvar těla Předmět Přátelský Kruh Ne Kravata Čtverec Šavle NE Čtverec Ano Motýlek Čtverec NIC ANO Kruh Ne Motýlek Kruh Šavle ANO Trojúhelník Ne Kravata Čtverec Balon NE Kruh Ano NIC Trojúhelník Květina NE Trojúhelník Ne NIC Trojúhelník Balon ANO Trojúhelník Ano Kravata Kruh NIC NE Kruh Ano Kravata Kruh NIC ANO

Rozhodovací strom jako logický výraz

Neuronové sítě Neuronové sítě (NS) - užívané pro tvorbu prediktivních modelů, Jsou založeny na obdobných principech, které napodobují organizaci nebo způsob chování lidského mozku, založeném na systému neuronů. Synapse je vazba a má dva typy : Excitační (vybuzující) a Inhibiční (tlumící)

Učení neuronových sítí

Vícevrstvé neuronové sítě

OLAP databáze OLAP DB představují jednu nebo více souvisejících OLAP kostek OLAP kostka na rozdíl od datových skladů zahrnuje předzpracované agregace dat podle definovaných hierarchických struktur dimenzí a jejich kombinací Technologie OLAP má několik variant (uvádím zde pouze dvě z nich): MOLAP - Multidimensional OLAP (speciální uložené v multidimenzionálních-binárních kostkách) ROLAP Relational OLAP (uloží data do relační DB)

Datová pumpa Primární transakční systém (ERP,CRM,..) Datová pumpa Datový sklad

Datová pumpa (kritické místo celé aplikace) Datová pumpa, nebo-li ETL nástroj umožňuje efektivní zpracování velkých objemů z různých zdrojů a jejich uložení do datového skladu. Každý ETL nástroj musí umět: a) zpracovávat různorodá data obvykle fyzicky umístěná na různých místech, b) navrhovat transformace pro přenos dat mezi různými datovými formáty Primární transakční systém (ERP,CRM,..) Pumpa, provádějící Transformaci dat Datový sklad Zpracování = odstranění redundancí, agregace podle dimenzí, zapomínání dat Zapomínání dat = úmyslné odstranění nepotřebných dat z datového skladu

Datová pumpa (kritické místo celé aplikace) Datová pumpa = Extraction Transformation and Loading = ETL Primární transakční systém (ERP,CRM,..) Pumpa Datový sklad Položky zboží Položky ocenění Věcné položky Pumpa 2006 (1)->2006 (3) časový filtr-dimenze čas Částečná změna struktury dat a případně další aplikace dimenzí (oblast, typ zákazníka,.. ) Test správnosti dat (konzistence) Zákaznické položky 2002 (4)->2007 (2) IF NOT OK THEN Opravná zpětná vazba=true