Business Intelligence

Garant předmětu:

Přednášející:

Jaromír Kukal, Matej Mojzeš

Cvičící:

Jaromír Kukal, Matej Mojzeš

Předmět zajišťuje:

katedra softwarového inženýrství

Anotace:

Cílem předmětu je seznámit studenty s rozdílnou charakteristikou produkčních a analytických databází a dále sadou procesů, know-how a nástrojů (nejen) na podporu řídicích aktivit

v organizaci. Kromně základní koncepce BI se posluchači seznámí s obecnou metodikou implementace vlastních algoritmů vycházejících z jiných předmětů a teorií do prostředí BI.

Požadavky:

Předmět navazuje a rozšiřuje znalosti z předmětů 18DATS, 18SQL, 01REDA a předpokládá znalosti stastických metod.

Osnova přednášek:

1. Principy Business Intelligence (BI)

2. Produkční zdrojové datábaze vs. analytické databáze

3. Extrakce, transformace a uložení dat (ETL proces)

4. Datový sklad (Data Warehouse): architektura, fakty a dimenze, granularita

5. Datové tržiště (Data Mart)

6. Reporting

7. Datové kostky, OLAP

8. Dolování dat (Data Mining)

9. Implementace pokročilých matematických metod a algoritmů v prostředí BI

10. Specializované nástroje BI

11. Řízení znalostí (Knowledge Management)

12. Metadata

13. Zajišťování kvality dat (Data Quality Assurance)

Osnova cvičení:

1. Nasazení Microsoft SQL Server (MSSQL), administrátorské a vývojářské nástroje

2. MSSQL: modelování databází

3. MSSQL: integrační služby 1

4. MSSQL: integrační služby 2

5. MSSQL: reportovací služby

6. MSSQL: analytické služby 1

7. MSSQL: analytické služby 2

8. MSSQL: dolování dat 1

9. MSSQL: dolování dat 2

10. Případové studie 1

11. Případové studie 2

12. Případové studie 3

13. Prezentace studentských prací

Cíle studia:

Znalosti: Pochopení rozdílné charakteristiky produkčních a analytických databází a dále sady procesů, know-how a nástrojů zejména na podporu analytických a řídicích aktivit v organizaci. Kromě základní koncepce BI se posluchači seznámí s obecnou metodikou implementace vlastních algoritmů vycházejících z jiných předmětů a teorií do prostředí BI.

Schopnosti: Rozhled potřebný jak pro celkové nasazení systému tak i pro implementaci specifických algoritmů a komponent v rámci BI.

Studijní materiály:

Povinná literatura:

[1] KIMBALL, Ralph. The data warehouse lifecycle toolkit. 2nd ed. Indianapolis, IN: Wiley Pub., c2008, 636 s. ISBN

04-701-4977-9.

[2] VERCELLIS, Carlo. Business intelligence: data mining and optimization for decision making. Chichester, U.K.:

Wiley, 2009, 417 s. ISBN 04-705-1139-7.

Doporučená literatura:

[1] LANGIT, Lynn. Smart business intelligence solutions with Microsoft SQL Server 2008. Redmond, Wash.: Microsoft,

c2009, 765 s. ISBN 07-356-2580-8.

Poznámka:

Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:

Rozvrh není připraven

Rozvrh na letní semestr 2024/2025:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Aplikace softwarového inženýrství (volitelný předmět)
• Aplikované matematicko-stochastické metody (volitelný předmět)
• Aplikace informatiky v přírodních vědách (volitelný předmět)