Business Inteligence – úvod

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Sedm základních nástrojů managementu jakosti
Advertisements

Úvodní konference projektu Úvodní konference projektu.
ARBES FEIS [BI] ARBES Technologies, s.r.o.
Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Baví vás práce s lidmi, chcete rozhodovat o nových projektech a řídit jejich realizaci? Chcete-li být.
Podnikové informační systémy úvod
managementu znalostí podle
Passport PhDr. Ivana Reznerová Centrum informačních a knihovnických služeb Odbor informační podpory studia a výzkumu
BI, e-commerce Ing. Jiří Šilhán. Úroveň informatiky.
Technologie pro CI. Od technologií pro CI vyžadujeme především funkce vyhledávání v rozsáhlých databázích na základě libovolných dotazů, propojování a.
Ruber, Saitz.  Customer Relationship Management  Systémy pro řízení vztahů se zákazníky  Zjednodušeně : ◦ shromažďování ◦ zpracování ◦ využití informací.
Metody zpracování vybraných témat (projektů)
Ing. Jiří Šilhán.  představuje komplex aplikačního a základního software, technických prostředků, podnikových procesů a personálních zdrojů určených.
Inovace výuky ve vazbě na požadavky Mezinárodních výukových standardů doc. Ing. Marie Pospíšilová,CSc. SVŠES.
Informační strategie. řešíte otázku kde získat konkurenční výhodu hledáte jistotu při realizaci projektů ICT Nejste si jisti ekonomickou efektivností.
PROINCOR – Inovační audit. ProIncor Inovační audit ProIncor Inovační audit analyzuje, hodnotí a stimuluje inovační proces a inovační prostředí v malých.
Caché for Business Inteligence Applications Michal Tomek, Martin Zubek.
Marie Borecká, Kristina Ficencová 6. kruh, 1. ročník VSRR
R VY a Aplikovaná informatika Aplikovaná informatika Prezentace studijních oborů 2013.
Systémové pojetí hospodářské organizace
Informační systémy TPS,MIS, SIS.
X36SSP Dokumentace a prezentace Ing. Martin Molhanec, CSc. ČVUT – FEL, K13113.
Reinženýring cesta ke zvyšování výkonnosti státní správy s využitím procesního řízení Ing. Martin Čulík Notes CS a.s. Konference ISSS 2003 Hradec Králové.
Marketingový informační systém MIS. MIS  systém činností, vytvořených za účelem shromažďování, analýzy a vyhodnocování informací, nezbytných pro kvalitnější.
11/2011Přednáška č. 31 Řízení sestaveného modelu Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E ZS, 2011,
2008/2009 REPORTING Tereza Mulačová Česká zemědělská univerzita v Praze Tereza Řezníčková Provozně ekonomická fakulta Marek Tláskal obor Veřejná správa.
Důležité adresy: Přístup z Internetu k přednáškám ve formátu .pdf:
Vzdělávací oblast:Ekonomické vzdělávání Tematická oblast:Marketing a řízení hotelu Název vyučovací oblasti: Marketingový Informační systém Ročník / obor.
EKO VY_32_INOVACE_EKO_12 MARKETINGOVÉ ŘÍZENÍ. Autor: Ing. Hana Motyčková „Autor je výhradní tvůrce materiálu.“ Datum vytvoření: Klíčová slova:
1 NÁKLADOVÉ ÚČETNICTVÍ (MU_305). 2 Ing. Jaroslav Wagner, PhD. Katedra manažerského účetnictví Místnost: 285 NB KH: Pondělí 15,00 – 17,00 hod.
Informační systém Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Basics of TOC and how to Analyze a Variety of Cases RIOP 2007 Skorkovský ESF -MU To nejlepší lze dosáhnout pouze s nasazením maximální vášně pro věc.
Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Označení:Sada: Ověření ve výuce:Třída: Datum: Registrační číslo projektu:CZ.1.07/1.5.00/ VY_32_INOVACE_MAM_KC_1_01.
Business Inteligence 2. přednáška pro DS
1. Charakteristika IS Informační systém je soubor lidí, technických prostředků a metod, zabezpečujících sběr, přenos, uchování a zpracování dat za účelem.
YOUR SYSTEM, spol. s r. o. Ing
Informatika a komunikace v logistice Kapitola 8: Úkoly logistického informačního systému, Struktura informačního systému podniku, Pohyb informací v síti.
Základní pojmy v automatizační technice
METODY STŘEDNĚDOBÉHO PROGNÓZOVÁNÍ SURO jaro 2010.
Umělá inteligence Robin Horniak. Definice Umělá inteligence (Artificial Intelligence), zkráceně UI (AI) věda, která se zabývá tím, jak přinutit stroje.
Za akademický rok 2011/2012 prof. RNDr. Hana Kolářová, CSc. proděkanka LF UP.
Za akademický rok 2012/2013 prof. RNDr. Hana Kolářová, CSc. proděkanka LF UP.
Klient pro správu databází MySQL 1 Klient pro správu databází MySQL Zbyněk Munzar České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická.
Předmět INFORMATIKA nás učí orientovat se v množství informací
Funkce operačního systému (11). Projekt: CZ.1.07/1.5.00/ OAJL - inovace výuky Příjemce: Obchodní akademie, odborná škola a praktická škola pro.
Obsah Marketingový mix Marketingový mix obchodníka Nákupní marketing.
RNDr. Ivana Havlíková Ing. Jiří Štochel. STAVEBNÍ ZÁKON - STARÝ.
Environmentální účetnictví jako cesta k předcházení vzniku odpadů Doc. Ing. Miroslav Hájek, Ph.D. 2. ročník národní konference PŘEDCHÁZENÍ VZNIKU ODPADŮ,
Ekonomika malých a středních podniků Přednáška č. 1: Charakteristika MSP.
Seminář k doktorskému studijnímu programu Zlín.
ICT – TEORIE A PRAXE – ŠKOLY A FIRMY Miloš Maryška, Katedra informačních technologií, VŠE Praha
Název:VY_32_INOVACE_VVP_9A_5F Škola:Základní škola Nové Město nad Metují, Školní 1000, okres Náchod Autor:Mgr. Helena Židová Ročník:9.r. Tematický okruh,
Datové sklady (DWH) VOJTĚCH VYCHODIL, MICHAL VACHLER, PAVEL FIALA BRNO 2015.
Kapitola 5: Úvod do analytických technologií Webu Vítězslav Šimon (SIM0047) Adaptivní webové systémy (AWS)
BI-Exercise/Project Topics October 2016 TUL Ing. Athanasios Podaras, Ph.D.
VYSOKÁ ŠKOLA TECHNICKÁ A EKONOMICKÁ V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH Plánování zakázek ve vybraném výrobním podniku ÚSTAV PODNIKOVÉ STRATEGIE Autorka bakalářské.
Passport PhDr. Ivana Reznerová
Produktová strategie a proces inovace ve společnosti Mironet.cz a. s.
Big Data-Analytics.
O dborné U čiliště a Z ákladní Š kola praktická Holešov
Ing. Athanasios Podaras, Ph.D
VYSOKÁ ŠKOLA TECHNICKÁ A EKONOMICKÁ V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH
Ing. Athanasios Podaras, Ph.D 2016
Obhajoba diplomové práce
Passport PhDr. Ivana Reznerová
Informační systémy podnikové systémy CRM
Základy business intelligence Jaroslav Šmarda
OnLine Analytical Processing ESF MU 2005 J.Skorkovský

Passport Centrum informačních a knihovnických služeb
Transkript prezentace:

Business Inteligence – úvod Ing. Athanasios Podaras, Ph.D

Obsah DEFINICE - Co je Business Inteligence, Hlavní Cíl B.I., Tradiční a dnešní zaměření BI Počáteční forma BI Data Informace Znalosti Charakteristika B.I. Literatura

Intelligence: Schopnost vnímat vzájemné vztahy uvedených skutečností takovým způsobem, aby se činnost směřovala k požadovanému cíli Business: “Sbírka činností prováděných k jakémukoli účelu , ať už je to věda , technologie , obchod, průmysl , právo , vláda, obrana, a.t.d. ” (Luhn, 1958)

DEFINICE, CÍL, TRADIČNÍ ZAMĚŘENÍ B.I. - Je soubor metodik ,procesy, architektury a technologie, které transformují surová data na smysluplné a užitečné informace co umožňuje podnikovým uživatelům činit informovaná obchodní rozhodnutí s real-time data, která může dát společnost před svými konkurenty (Evelson, 2008) Business Intelligence is a term that refers to the collecting, structuring, analyzing and leveraging of data to turn it into easy-to- understand information» (University of Michigan http://www.bi.umich.edu/learn/what2.html?autoplay=true&transcript =true )

HLAVNÍ CÍL B.I. – Cílem na vysoké úrovni BI je pomoci podnikovým uživatelům otočit obchodní data do žalovatelné znalostí. BI technologií, zejména Business Analytics, jsou navrženy tak, aby posílili podnikovým uživatelům využívat více účinně obrovského množství údajů a lépe se rozhodovat. B.I. Tradičně zaměřená na: Zprav (reports) informačních panelů (dashboards) odpovědi na předdefinované otázky (answering predefined questions) (Beller & Barnett, 2009)

Dnešní zaměření B.I. V současné době, BI se zaměřuje na hlubší , průzkumná a interaktivní analýzy dat pomocí Business Analytics Business Analytics Data mining Predictive analytics Statistická analýza Zpracování přirozeného jazyka (Natural Language Processing (NLP))

DATA (Ve formatu Excel, Notepad)

Data a Informace

Přechod od dat ke znalostem http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm

Data, informace a znalosti DATA („v EF / TUL 45 učitelé pracují“) INFORMACE(„Jména, věk, akademických titulů, adresy, dlouholetou praxí, předměty pro každého učitele“) ZNALOST a ROZHODOVANI („Letos v EF / TUL jen dva staří učitelé učí informatiku, takže příští rok bychom měli zaměstnat alespoň 2 mladým učitelům PhD tituly U tohoto předmětu“)

Kdy „data“ má hodnotu ? Údaje použité jen aby reprezentovali „něco“, co by měl být vložen do stroje k provedení akce (např výpočet) Údaje by měly být zpracovány k získání užitečnost (value of data) Data musí získat relační spojení, aby mohly být použitelné. Tvoříme informace od pochopení vztahu mezi údaji.

Kdy „data“ má hodnotu ? Chcete-li být užitečná data by měl uživatel může pochopit čtením řadu z nich, takové věci jako: kdo udělal něco? Kdy? Kde? Co se stalo?

Data Schema (ERD)

BENEFITY BI B.I. ZNALOSTI INFORMACE DATA

B.I. Charakteristika -Shromažďování, správa a analýza dat -Jejich proměna užitečných informací a znalostí -Organizace této "konverze" v systematicky, spolehlivě a rychlé (skoro automaticky) -Dále jen "produkoval" informace a znalosti managementu, aby byly snadno přístupné, opakovaně použitelný -Schopnost rozhodovani podle te znalosti

Literatura Luhn H.P., (1958). A business intelligence system. IBM J Res Dev 2(4):314–319 http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm http://www.bi.umich.edu/learn/what2.html?autoplay=true&transcript =true )