Enterprise Data Management

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra softwarového inženýrství

Anotace:

Předmět poskytne studentům praktický přehled o tom, jak velké organizace zpracovávají, ukládají a využívají data. Cílem je seznámit studenty zejména s moderními přístupy ke správě dat (Data Management), návaznostem na podnikovou a IT architekturu a také technologiím pro zpracování podnikových dat a metadat, včetně prostředků strojového učení a umělé inteligence. Důraz bude kladen na reálné příklady z praxe a získání informací využitelných v podnikové sféře. Oblast zpracování dat a datových technologií je mimořádně dynamická, a proto bude obsah předmětu průběžně přizpůsobován aktuálním trendům a nejnovějším poznatkům z praxe tak, aby studenti získali co nejrelevantnější dovednosti pro moderní prostředí velkých organizací.

Požadavky:

Osnova přednášek:

1. Význam dat ve velkých organizacích. Role dat v moderním podniku. Strategické rozhodování manažerské a strojové.

2. Vztah datové architektury k dalším piliřům podnikové architektury. Business vrstva Data Managementu.

3. (2) Datová architektura. Datově intenzivní aplikace a data landscape.

4. Master Data Management. Tradiční a historické přístupy k data managementu.

5. Klasické přístupy ke zpracování dat a Business Intelligence. Datové sklady, Analytika a reporting.

6. Moderní podniková datová platforma jako tříproudá dálnice. První rychlostní pruh klasický datový sklad, centralizace, jedna verze pravdy.

7. Druhý rychlostní pruh decentralizace a demokratizace dat, byznys vlastniství, datové produkty a koncept Data Mesh.

8. Třetí rychlostní pruh DataOps - provoz, integrace, MLOPS.

9. Pokročilá analytika a zapojení umělé intelligence.

10. Role datové vědy ve firmách. Data Management jako multidisciplinární obor. Úvod do metodiky CRISP-DM.

11. Proces Data Managementu. Fáze CRISP-DM, jeho iterativní povaha. Data Management a statistika.

12. Strojového učení. Aplikace AI při řešení úloh Data Managementu.

Osnova cvičení:

bude doplněno

Cíle studia:

Předmět poskytne studentům praktický přehled o tom, jak velké organizace zpracovávají, ukládají a využívají data. Cílem je seznámit studenty zejména s moderními přístupy ke správě dat (Data Management), návaznostem na podnikovou a IT architekturu a také technologiím pro zpracování podnikových dat a metadat, včetně prostředků strojového učení a umělé inteligence. Důraz bude kladen na reálné příklady z praxe a získání informací využitelných v podnikové sféře. Oblast zpracování dat a datových technologií je mimořádně dynamická, a proto bude obsah předmětu průběžně přizpůsobován aktuálním trendům a nejnovějším poznatkům z praxe tak, aby studenti získali co nejrelevantnější dovednosti pro moderní prostředí velkých organizací.

Studijní materiály:

1. Piethein Strengholt: Data Management at Scale: Best Practices for Enterprise Architecture. O'Reilly Media, 2020. ISBN 978-1492054788.

2. Dave Knifton: Enterprise Data Architecture: How to navigate its landscape. Paragon Publishing, 2014. ISBN 978-1782223269.

Poznámka:

Předmět je vyučován v češtině.

Další informace:

bude doplněno

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů: