Návrh ROLAP databáze v zemědělském podniku: Transformace ekonometrického modelu do konceptuálního modelu dat



Podobné dokumenty
Business Intelligence. Adam Trčka

KIS A JEJICH BEZPEČNOST-I

Datový sklad. Datový sklad

Konceptuální modely datového skladu

Česká zemědělská univerzita v Praze. Provozně ekonomická fakulta. Katedra informačních technologií

Metody inventarizace a hodnocení biodiverzity stromové složky

K výsledkům průzkumu zaměřeného na kvalitu podnikové informatiky

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

Ekonomická efektivnost podniků v agrárním sektoru, možnosti trvale udržitelného rozvoje v zemědělských podnicích.

STRATEGIE A ŘÍZENÍ INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ

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

VYUŽITÍ FORMÁLNÍ ADEKVACE PROVOZNÍ PÁKY V ŘÍZENÍ PODNIKU USING OF FORMAL ADEQUACY OF OPERATING LEVERAGE IN MANAGEMENT

HODNOCENÍ INOVAČNÍCH VÝSTUPŮ NA REGIONÁLNÍ ÚROVNI

Informace pro uznávání předmětů ze zahraničních studijních pobytů (2016/17) Státnicové předměty navazujících magisterských studijních oborů

Multidimenzionální modelování v rámci analýzy a návrhu IS/ICT

VLIV NEURČITOSTI, NEJASNOSTI, NEJISTOTY A SLOŽITOSTI NA ROZHODOVÁNÍ ORGANIZACÍ

Karta předmětu prezenční studium

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda

Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží

ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ

10. Datové sklady (Data Warehouses) Datový sklad

OPTIMALIZATION OF TRAFFIC FLOWS IN MUNICIPAL WASTE TREATMENT OPTIMALIZACE DOPRAVNÍCH TOKŮ V NAKLÁDÁNÍ S KOMUNÁLNÍM ODPADEM

VÝZKUM K CHOVÁNÍ MANAŽERŮ KE SPOLUPRACOVNÍKŮM THE REASEARCH ON BEHAVIOUR OF MANAGERS TOWARDS THEIR COLLEAGUES

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

Uznávání předmětů ze zahraničních studijních pobytů

Genetické programování 3. část

VYUŽITÍ SOFTWARU MATHEMATICA VE VÝUCE PŘEDMĚTU MATEMATIKA V EKONOMII 1

3 zdroje dat. Relační databáze EIS OLAP

POČÍTAČOVÁ SIMULACE JAKO NÁSTROJ OPTIMALIZACE SVAŘOVACÍ LINKY


Podnikové informační systémy Jan Smolík

kapitola 2 Datové sklady, OLAP

Aplikace moderních informaèních technologií v øízení firmy Nástroje ke zvyšování kvality informaèních systémù

UKÁZKA VYUŽITÍ PROGRAMU WINQSB PŘI VÝUCE KVANTITATIVNÍCH METOD V ROZHODOVÁNÍ V DISTANČNÍ FORMĚ STUDIA

Životopis. Osobní údaje. Vzdělání. Zaměstnání. Pedagogická činnost na VŠE v Praze. Vysoká škola ekonomická v Praze

Databázové systémy trocha teorie

APLIKACE INTERNETOVÉHO MARKETINGU V KULTUŘE

Multidimenzionální pohled na zdravotnické prostředí. INMED Petr Tůma

Analýza využití strojních zařízení firmy EPCOS, s.r.o. v Šumperku. Martin Moravec

ELEKTRONICKÁ PORODNÍ KNIHA POPIS APLIKACE Michal Huptych, Petr Janků, Lenka Lhotská

Karta předmětu prezenční studium

NEW TRANSPORT TECHNOLOGY - BUSES ON CALL

Trendy a inovatívne prístupy v podnikových procesoch 2015, roč. 18 Trends and Innovative Approaches in Business Processes 2015, Vol.

METODIKA ANALÝZY ODMĚŇOVÁNÍ ZAMĚSTNANCŮ ZPRACOVATELSKÉHO PODNIKU METHODOLOGY OF EMPLOYEE REWARDING ANALYSIS IN A PRODUCER ENTERPRISE

ANALÝZA STRUKTURY A DIFERENCIACE MEZD ZAMĚSTNANCŮ EMPLOEE STRUCTURE ANALYSIS AND WAGE DIFFERENTIATION ANALYSIS

THE EFFECT OF PRODUCTION EFFICIENCY ON ECONOMIC RESULTS IN PIG BREEDING

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

4. Základy relačních databází, logická úroveň návrhu

TRANSFORMACE RELAČNÍHO DATOVÉHO MODELU NA OBJEKTOVÝ TRANSFORMATION OF RELATIONAL TO OBJECT DATA MODEL

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

ACOUSTIC EMISSION SIGNAL USED FOR EVALUATION OF FAILURES FROM SCRATCH INDENTATION

BETON V ENVIRONMENTÁLNÍCH SOUVISLOSTECH

OPERAČNÍ RIZIKA V PROCESU POSKYTOVÁNÍ BANKOVNÍCH SLUŽEB

2. Konceptuální model dat, E-R konceptuální model

KOMPARACE MEZINÁRODNÍCH ÚČETNÍCH STANDARDŮ A NÁRODNÍ ÚČETNÍ LEGISLATIVY ČR

METODA ROZHOVORU V RÁMCI DOPRAVNĚPSYCHOLOGICKÉHO VYŠETŘENÍ. Bc. Kateřina Böhmová

EFEKTIVNOST CHOVU MASNÉHO SKOTU THE EFFICIENCY OF BEEF CATTLE PRODUCTION. Zdeňka Kroupová, Michal Malý

XML Š ABLONY A JEJICH INTEGRACE V LCMS XML TEMPLATES AND THEIN INTEGRATION IN LCMS

Optimalizace systému skladového hospodářství ve společnosti DURA Automotive Systems CZ, s. r. o. Bc. Kateřina Cáderová

Interakce mezi uživatelem a počítačem. Human-Computer Interaction

SYSTÉM PRO KONFIGURACI KOMUNIKAČNÍCH TERMINÁLŮ A VIZUALIZACI STAVOVÝCH DAT Z KOLEJOVÝCH VOZIDEL

Převod prostorových dat katastru nemovitostí do formátu shapefile

Trendy v IS/ICT přístupy k návrhu multidimenzionální modelování

Odstíny a nuance Open Access

Porovnání předpovídané zátěže se zátěží skutečnou (podle modelu III-C BMP ČHMÚ) Martin Novák 1,2

PODPORA VYUŽÍVÁNÍ ENERGIE Z OBNOVITELNÝCH ZDROJŮ: FOTOVOLTAIKA

SPOTŘEBITELSKÝ KOŠ CONSUMER BASKET. Martin Souček

Vnímání zeleného marketingu mladou generací s aplikací na automobilový trh. doc. Ing. Jana Přikrylová, Ph. D. Ing. Eva Jaderná, Ph. D.

FINANČNÍ KONSOLIDACE TEORIE A PRAKTICKÁ REALIZACE PROSTŘEDNICTVÍM INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ

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

Geometrické indexování a dotazování multimediálních dat

3D Vizualizace muzea vojenské výzbroje

Veřejná ekonomika a správa

Online informační zdroje na FHS UTB ve Zlíně

Ing. Petr Kalčev, Ph.D.

Návrh datového skladu z hlediska zdrojů

ZÁVAZNÉ POKYNY PRO VYPRACOVÁNÍ BAKALÁŘSKÉ, DIPLOMOVÉ A DISERTAČNÍ PRÁCE

Euro měna v Mezinárodních účetních standardech a v českém účetnictví #

Systémy pro podporu managementu 1

CFD simulace teplotně-hydraulické charakteristiky na modelu palivové tyči v oblasti distanční mřížky

Data Warehouses. Jaroslav Bayer 1. Fakulta informatiky Masarykova univerzita

Architektury Informačních systémů. Jaroslav Žáček

ROZHODOVÁNÍ MANAŽERA PŘI UVOLŇOVÁNÍ PRACOVNÍKŮ Z PODNIKU

Databázové systémy. 10. přednáška

Performance Management What if?

Přehled modelů reputace a důvěry na webu

Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní Ústav systémového inženýrství a informatiky Návrh a tvorba databáze v prostředí vybrané firmy

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

Data v informačních systémech

Využití matematického zpracování údajů o množstvi plynnovzdušné směsi získaných z monitoringu odplyňovacích vrtů

Úvod do datového a procesního modelování pomocí CASE Erwin a BPwin

EKONOMIKA VÝROBY MLÉKA V ROCE 2011 ECONOMICS OF MILK PRODUCTION 2011

Institut biostatistiky a analýz MU. Zkušenosti s vyhodnocováním telemedicínských technologií

Databáze Bc. Veronika Tomsová

ELEARNING NA UJEP PŘEDSTAVY A SKUTEČNOST

Systémy digitálního vodotisku. Digital Watermarking Systems

Zelený produkt automobilek a jeho vnímání různými generacemi českých spotřebitelů EVA JADERNÁ, MARTIN MLÁZOVSKÝ

Architektury Informačních systémů. Jaroslav Žáček

MEDVIK - medicínská virtuální knihovna integrované informační prostředí pro zdravotnické knihovny České republiky

Ontologie Příklady. Přednáška z předmětu Socioekonomická geografie pro geomatiku (KMA/SGG) Otakar Čerba Západočeská univerzita

Transkript:

Návrh ROLAP databáze v zemědělském podniku: Transformace ekonometrického modelu do konceptuálního modelu dat Tyrychtr Jan 1, Buchtela David 2, Havlíček Zdeněk 3 Česká zemědělská univerzita, Provozně ekonomická fakulta 1, 3 Katedra informačních technologií 2 Katedra informačního inženýrství E-mail: tyrychtr@pef.czu.cz, buchtela@pef.czu.cz, havlicek@pef.czu.cz Abstrakt: Návrh datového skladu je složitý proces vyžadující znalost nejen technologií pro ukládání dat, ale i podnikových procesů, porozumění strukturám a chování systémových konceptuálních modelů. Vhodnost stávajících metod návrhu datových skladů v zemědělství je diskutabilní. V příspěvku je představena metoda pro transformaci ekonometrického modelu do konceptuálního modelu dat (TEM-KM) prostřednictvím snowflake schématu. Tato metoda umožní automatizovat proces převodu produkční funkce v zemědělství na konceptuální model dat a přispět tak k efektivnějšímu návrhu OLAP v zemědělských podnicích. Klíčová slova: TEM-KM, OLAP, ROLAP, produkční funkce, konceptuální návrh, ekonometrický model, snowflake schéma, databáze v zemědělství. Abstract: Design of a data warehouse is a complex process requiring knowledge of not only data storage technologies, but also business processes, understanding the behaviour of the system structures and conceptual models. The suitability of existing data warehouse design methods in agriculture is questionable. The paper presents a method for transforming an econometric model to a conceptual data model (TEM-KM) through a snowflake schema. This method allows automating the conversion process in the production function of agriculture on the conceptual data model and thus contributing to the efficient design of OLAP on farms. Keywords: TEM-KM, OLAP, ROLAP, production function, conceptual design, econometric model, snowflake schema, database in agriculture. 1. Úvod Interdisciplinární pojetí zemědělství vyžaduje velmi vysoké standardy pro správu dat. Zvláštní pozornost je nutné věnovat tvorbě provozních a analytických podkladů pro použití OLAP (Online Analytical Processing). OLAP popisuje přístup pro podporu rozhodování, jehož cílem je získat znalosti z datového skladu, nebo přesněji, z datových tržišť. [1] V současnosti existuje několik přístupů pro uložení analytických dat. Mezi nejvýznamnější patří tzv. multidimenzionální, relační, hybridní anebo desktop OLAP (více o této problematice pojednává publikace [2]). V tomto příspěvku je představena metoda TEM-KM pro uložení dat v relační OLAP (ROLAP). ROLAP je právě vhodná pro zemědělský podnik díky svojí flexibilitě ve vytváření ad-hoc dotazů a pro svoji schopnost pracovat s provozní databází, namísto vytváření datových skladů, a to i za cenu degrese účinnosti aplikace. V přístupu ROLAP, jsou data uložena v relační databázi pomocí speciálního schématu namísto tradičního relačního SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2/2012 51

Tyrychtr Jan, Buchtela David, Havlíček Zdeněk schématu. Právě tento přístup je rozdílný oproti modelování OLTP (Online Transaction Processing) databází. OLTP je technologie uložení dat v tzv. provozní databázi, která podporuje operativní úroveň podniku. Na konceptuální a logické úrovni lze návrh ROLAP vymezit třemi základními činnostmi [1]: dimenzionální analýza a modelování, modelování datového skladu, a řešení změn v dimenzích. Multidimenzionální modelování [2], [3], [4], [5] je základem návrhu ROLAP řešení. V zemědělském podniku jsou ROLAP databáze spíše výjimkou. Přesto je v současnosti možné najít literaturu, která se tématem návrhu ROLAP databází v zemědělství zabývá. Příkladem je příspěvek [6] a [7], kteří popsali návrh OLAP databáze v odlišném aplikačním kontextu. Autoři zabývající se problematikou návrhu ROLAP databází neuvažují návrh v kontextu produkční (popř. nákladové) funkce. Autoři tohoto příspěvku považují za podnětné uvažovat v návrhu ROLAP databáze produkční funkci zemědělského podniku. Produkční funkce představuje vztah mezi velikostí vstupů (výrobních faktorů) a velikostí výstupů, které zemědělský podnik produkuje. Na základě identifikované produkční funkce je možné vytvořit multidimenzionální databázi pro sběr relevantních a objektivních dat. Ovšem pro tvorbu takové databáze je nutné transformovat produkční funkci na konceptuální model dat. Důvod výběru produkční funkce v řešení ROLAP je, že zemědělský podnik může provádět analytické zpracování sumarizovaných a agregovaných dat a pomoci odpovědět například na otázky: Jak velká byla celková produkce [v tis. Kč] zemědělského podniku v roce 2011? Jak velká byla produkce mléka [v kg] v zemědělském podniku v roce 2011? Jak velká byla produkce mléka [v kg] u holštýnského skotu v měsíci březnu roku 2011? Znalost produkční funkce v rámci Business Intelligence může zemědělským podnikům pomoci i v otázkách: O kolik se změní produkce při změně pracovní síly o jednotku? O kolik se změní produkce při změně výměry obhospodařované půdy o jednotku? Všechny tyto otázky mohou být zemědělským podnikem řešeny efektivně za pomocí ROLAP technologií. V procesu zavádění OLAP v zemědělském podniku je přesto nutné neopomenout fakt, že přidaná hodnota ve využití IS/ICT a fungováním organizace je měřena jako míra inovace podnikových procesů a funkcí, kterou přináší zavedení IS/ICT [8]. U většiny databázových řešení je model dat nutné postupně formulovat (obrázek č. 1), tedy nejdříve vymezit jeho strukturu obecně. Obecným úkolem návrhu databáze je zmapovat daný reálný svět aplikace do formálního datového modelu daného systému pro správu databází [9]. Návrh databáze je proces, který produkuje sérii databázových schémat pro určitou aplikaci [10]. 52 SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2/2012

Návrh ROLAP databáze v zemědělském podniku Obrázek č. 1: Proces databázového návrhu [9]. Multidimenzionální modelování je proces modelování dat v universu diskursu pomocí modelovacích konstrukcí zajišťující vícerozměrný datový model. Stručně řečeno, MD modely kategorizují data, buď jako fakta asociovaná s numerickou mírou, nebo jako dimenze, která charakterizují fakta a jsou většinou textové (obrázek č. 2). Fakta jsou objekty, které představují předmět požadované analýzy, který má být analyzován pro lepší pochopení jeho chování. [11] MD modely v současné době nejčastěji vycházejí z relačního modelu dat, popřípadě jsou založeny na MD kostce. [12] Obrázek č. 1 - Příklad datové kostky SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2/2012 53

Tyrychtr Jan, Buchtela David, Havlíček Zdeněk MD model dat vycházející z relačního modelu odlišuje dva základní typy relací, které se nazývají tabulky dimenzí a tabulky faktů. Oba typy tabulek jsou databázové relace s určitými specifiky, které zohledňují cíl, pro který jsou určeny. Mohou vytvářet hvězdicové struktury (star schema), různé formy sněhových vloček (snowflake schema) a souhvězdí (constellation schema). [12] Problematika výběru vhodné struktury je řešena v příspěvku Leveneho [13]. 2. Cíl a metodika příspěvku Cílem příspěvku je navrhnout novou metodu TEM-KM, která umožní transformovat ekonometrický model v zemědělství do konceptuálního modelu dat v procesu návrhu ROLAP databáze. V příspěvku je nejprve popsán formální zápis ekonometrického modelu a snowflake schématu prostřednictvím matematického aparátu. Následně je navržena nová metoda TEM-KM prostřednictvím formálních pravidel. V závěru příspěvku je nová metoda TEM-KM demonstrována na příkladu aplikace jednotlivých pravidel. Nakonec jsou formulovány závěry příspěvku a možnosti dalšího výzkumu návrhu ROLAP v zemědělském podniku. 3. Teoretická východiska 3.1 Formální reprezentace ekonometrického modelu Ekonometrický model (EKM) představuje matematický model, který je matematickostatistickou formulací ekonomické hypotézy. Vyjadřuje závislost ekonomických veličin na veličinách, které je podle hypotézy vysvětlují. Nejčastěji je v odborné literatuře využívána Cobb-Douglesova produkční funkce, kterou lze charakterizovat konstantní elasticitou výrobních faktorů, konstantní elasticitou substituce výrobních faktorů, neměnností výnosů z rozsahu mezi jednotlivými podniky ve zkoumaném souboru a konvexností izokvantové funkce směrem k počátku. [15] Cobb-Douglesova produkční funkce má následující obecný tvar [16], [15]: množství výstupu,, kde (1) množství l-tého, p-tého a k-tého vstupu, parametry produkční funkce. V zemědělském prostředí je EKM velmi často tvořen více jak jednou rovnicí. V takovém modelu se vyskytují stochastické rovnice s náhodnou proměnnou a rovnice definiční (identitní). Jestliže máme EKM v symbolickém tvaru: [16], pak (2) 54 SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2/2012

Návrh ROLAP databáze v zemědělském podniku je endogenní proměnná s-tého druhu a její hodnota v období, index s = (1, 2, g), t = (1,, n). je r-tá exogenní proměnná s hodnotou v období, kde počet exogenních proměnných je roven k, pak r = (1, 2, k). Endogenní proměnné zpožděné vyjadřují působení proměnných z období, kde z = (1, 2,, t z). je náhodná proměnná v s-té rovnici vysvětlované endogenní proměnné v období t. endogenní proměnné a Tedy mějme množiny Y a X, kde je strukturní parametr v i-té rovnici modelu s-té nezpožděné v i-té rovnici modelu r-té predeterminované proměnné. je konečná množina všech endogenních proměnných v modelu. je konečná množina všech exogenních proměnných v modelu. je množina strukturálních relací. 3.2 Formální reprezentace snowflake schématu Multidimenzionální model dat se může skládat z jednoho nebo více snowflake schémat. Schéma Snowflake je určeno pěticí (Ent, Key, Att, Ass, getkey), kde: Ent je konečná neprázdná množina entit modelu dat, Key je konečná neprázdná množina klíčů modelu dat, Att je konečná neprázdná množina atributů modelu dat, Fact Ent je konečná množina samostatných entit bez snowflake schématu Dim Ent je konečná množina dimenzí entit Každá entita e Ent je popsána kolekcí klíčů a atributů, tj. platí: getkey je funkce, která vrací klíče entit ve schématu snowflake, tj. platí: Ass (Dim Fact) je konečná množina vztahů entit. 4. Návrh metody TEM KM Fáze 1: Vytvoření základního snowflake schématu. Pravidlo 1.1: Vytvoření tabulky faktů do prázdného snowflake schématu pro každou endogenní proměnnou v ekonometrickém modelu. a Pravidlo 1.2: Vytvoření dimenzí do snowflake schématu pro každou exogenní proměnnou v ekonometrickém modelu. a SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2/2012 55

Tyrychtr Jan, Buchtela David, Havlíček Zdeněk Pravidlo 1.3: Pokud existuje časová proměnná v ekonometrickém modelu, pak se vytvoří dimenze času. Fáze 2: Vytvoření vztahů mezi entitami v konceptuálním modelu. Pravidlo 2.1: Pokud existuje vztah mezi exogenní proměnnou x a endogenní proměnnou y a funkce getkey, která vrací množinu klíčů těchto proměnných, pak se vytvoří asociace mezi tabulkou faktů a dimenzí, pro kterou platí: 5. Aplikace pravidel TEM-KM Mějme EKM (2) a k němu zjednodušený významový příklad: hrubá produkce rostlinné výroby v období t, hrubá produkce živočišné výroby v období t, hrubá produkce zemědělská v období t, výše dotací (podpory), základní výrobní fondy v rostlinné výrobě, množství práce v rostlinné výrobě, klimatické podmínky, stavy hospodářských zvířat, náhodná složka v období t, Uvedený příklad představuje situaci, kdy celková produkce zemědělského podniku je závislá na rostlinné produkci a živočišné produkci a pro každou z těchto tří produkcí je vhodné sledovat diferentní míry (ukazatele). Výsledek aplikace TEM-KM a jeho jednotlivých formalizovaných pravidel je demonstrován na ekonometrickém modelu (2) v příloze tohoto příspěvku. V prvním fázi je vytvořena tabulka faktů do prázdného snowflake schématu pro hrubou produkci zemědělskou, hrubou produkci rostlinné a živočišné výroby (pravidlo 1.1). Následně jsou podle pravidla 1.2 vytvořeny dimenze do snowflake schématu pro každou exogenní proměnnou v ekonometrickém modelu (výše dotací, základní výrobní fondy v rostlinné výrobě, množství práce v rostlinné výrobě, klimatické podmínky, stavy hospodářských zvířat). Jelikož model (2) obsahuje časovou proměnnou t, pak je vytvořena dimenze času. V poslední fázi (pravidlo 2.1) je vytvořena asociace mezi tabulkou faktů a dimenzí prostřednictví vygenerovaných klíčů. Tedy například rovnice vyjadřuje, že výše dotací a stavy hospodářských zvířat mají relaci s hrubou produkcí živočišné výroby (tedy tabulkou faktů ). Náhodné složky (popř. jiné proměnné, které nejsou uvedeny v pravidlech TEM-KM) nejsou v konceptuálním schématu znázorněny. V aplikačním kontextu je rovnice vyjádřená například ve tvaru: 56 SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2/2012

Návrh ROLAP databáze v zemědělském podniku složky a parametry, jsou již vyjádřeny číselně.,36. Tedy náhodné 6. Závěr V příspěvku byla autory představena metoda TEM-KM pro transformaci ekonometrického modelu do konceptuálního modelu dat prostřednictvím snowflake schématu. Metoda TEM-KM představuje formalizovaná pravidla, umožňující v budoucnu automatizovat proces návrhu konceptuálního modelu a zefektivnit tak celkový návrh ROLAP řešení. Technologie ROLAP je právě vhodná pro zemědělský podnik díky svojí flexibilitě ve vytváření ad-hoc dotazů a pro svoji schopnost pracovat s OLTP databází, namísto vytváření datových skladů, a to i za cenu degrese účinnosti aplikace. Autoři práce se domnívají, že výběr ROLAP bude mít za následek výrazné snížení pořizovacích nákladů na OLAP řešení, které je pro řadu zemědělských podniků zásadní. Takový to přístup umožňuje využít stávající provozní databázi realizovanou například prostřednictví open source databázových systémů (MySQL, PostgreSQL, a dalších). Dalším významným důvodem zvolení ROLAP technologie je především fakt, že ROLAP technologie umožňuje propojit mezi s sebou datové kostky. Příkladem může být situace kdy celková produkce zemědělského podniku je závislá na rostlinné produkci a živočišné produkci a pro každou z těchto tří produkcí je vhodné sledovat diferentní míry (více tabulek faktů). Tedy řešit vztahy typu. Metoda TEM-KM poskytuje formalizovaná pravidla pro konceptuální návrh modelu analytický dat v zemědělském podniku. Metoda TEM-KM je vhodná pro návrh ROLAP řešení. TEM-KM představuje v rámci celého procesu návrhu ROLAP databáze pouze dílčí metodu. V návaznosti na vytvořenou metodu TEM KM bude v dalším výzkumu vytvořen algoritmus pro počítačové zpracování navržené metody, tak aby bylo možné v budoucnu konceptuální návrh automatizovat. Diskutabilní zůstávají také současné metody pro návrh logického a fyzického schématu, které budou součástí dalších výzkumů. Snahou autorů je zefektivnit a zjednodušit proces návrhu OLAP pro zemědělské podniky, především s ohledem na současné vysoké náklady na investici do OLAP technologií. SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2/2012 57

Tyrychtr Jan, Buchtela David, Havlíček Zdeněk Příloha - Dílčí fáze transformace EKM Pravidlo 1.1: Pravidlo 1.2: 58 SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2/2012

Návrh ROLAP databáze v zemědělském podniku Pravidlo 1.3: Pravidlo 2.1: SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2/2012 59

Tyrychtr Jan, Buchtela David, Havlíček Zdeněk Citovaná literatura [1] Abelló, Alberto and Romero, Oskar, 2009. On-Line Analytical Processing. [ed.] Ling Liu and M. Tamer Özsu. Encyclopedia of Database Systems. s.l. : Springer, pp. 1949-1954. 978-0-387-39940-9 [2] Burstein, F. and Holsapple, C.W., 2008. Handbook on Decision Support Systems. International Handbooks on Information Systems. s.l. : Springer,. Vol. 1. 9783540487128 [3] Novotný, Ota, Pour, Jan a Slánský, David, 2005. Business Intelligence. Praha : Grada Publishing, a.s.,. 80-247-1094-3. [4] Datta, Anindya and Thomas, Helen,1999. The cube data model: a conceptual model and algebra for on-line analytical processing in data warehouses. Decision Support Systems., 27 (3), pp. 298-301. [5] Codd, E. F., Codd, S. B. and Salley, C. T.,1993. Providing OLAP (On-line Analytical Processing). San Jose : Codd & Date, Inc,. [6] Pardillo, Jesús, Mazon, Jose-Norberto and Trujillo, Juan, 2010. Extending OCL for OLAP querying on conceptual multidimensional models of data warehouses. Information Sciences, 180(5), pp. 584-601. 0020-0255. [7] Schulze, Ch., Spilke, J. and Lehner, W., 2007. Data modeling for Precision Dairy Farming within the competitive field of operational and analytical tasks. Computers and Electronics in Agriculture. s.l. : Elsevier, Vol. 59, pp. 39 55. [8] Rai, A., et al., et al. 2008. Design and development of data mart for animal resources. Computers and electronics in agriculture. s.l. : Elsevier,.Vol. 64, pp. 111-119. [9] Šilerová, E. and Kučírková, L., 2010. Information and Comunication Technologies and their Influence and the Management. Economy&Business. Bulgaria : s.n., Vol. 4, pp. 224-229. ISSN 1313-2555. [10] Fahrner, C. and Vossen, G., 1995. A survey of database design transformations based on the Entity-Relationship model. Data and Knowledge Engineering., Vol. 15, 3, pp. 213-250. [11] Mylopoulos, John, 2009. Database Design. [ed.] Ling Liu and M. Tamer Özsu. Encyclopedia of Database Systems. s.l. Springer US,. pp. 708-710. 978-0-387-35544-3. [12] Pedersen, T.B., 2009. Multidimensional Modeling. [ed.] Ling Liu and M. Tamer Özsu. Encyclopedia of Database Systems. s.l. : Springer US,. pp. 1777-1784. 978-0-387-39940-9. [13] Zádová, Vladimíra, 2009. Multidimenzionální modelování v rámci analýzy a návrhu IS/ICT. Systémová Integrace.,16 (4), stránky 66-76. [14] Levene, Mark and Loizou, George, 2003. Why is the snowflake schema a good data warehouse design? Information Systems., Vol. 28, pp. 225 240. [15] Kroupová, Zdeňka, 2010. Produkční schopnost a technická efektivnost ekologického zemědělství České republiky. Disertační práce na Provozně ekonomické fakultě České zemědělské univerzity na katedře ekonomiky. Vedoucí disertační práce Doc. Ing. Eva Rosochatecká, CSc.. 60 SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2/2012

Návrh ROLAP databáze v zemědělském podniku [16] Filipe, J. and Adams, G., 2005. The Estimation of the Cobb Douglas Function. Eastern Economic Journal. Vol. 31, 3, pp. 427 445. [17] Tvrdoň, Jiří, 2006. Ekonometrie. Praha : Česká zemědělská univerzita v Praze,. 80-213-0819-2. JEL: C51, M15 SYSTÉMOVÁ INTEGRACE 2/2012 61