Základy business intelligence Jaroslav Šmarda

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Systémová integrace Business Intelligence
Advertisements

Stránka 1, © Vema, a. s.. Stránka 2, © Vema, a. s. Podnikové aplikace  Integrovaný podnikový systém (Integrated Business System):  komplex aplikací.
Multidimenzionální analýza zdravotnických dat v prostředí webu RNDr. Karel Drdla RNDr. Zlata Kubů DCB Actuaries and Consultants
ARBES FEIS [BI] ARBES Technologies, s.r.o.
Nástroje pro řízení lidských zdrojů Ing. Milan Horváth.
Business intelligence
Business Intelligence
Business Intelligence
 Informací se data a vztahy mezi nimi stávají vhodnou interpretací pro uživatele, která odhaluje uspořádání, vztahy, tendence a trendy  Existuje celá.
Procesy Informační proces
Podnikové informační systémy
Strategie podniku v globálním světě
BI, e-commerce Ing. Jiří Šilhán. Úroveň informatiky.
IS V EKONOMICKÝCH SUBJEKTECH Ing. Jiří Šilhán. IS IS – data+lidi+HW, prvky + relace mezi uživateli, které splňují nějaké cílové chování – tak aby byly.
Případová studie Business Intelligence ve společnosti Mountfield, a.s.
Databáze Jiří Kalousek.
Informační systém Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Analýza dat Jiří Slabý Nástroje pro analýzu dat SQL SERVER - součást Small Business serveruSQL SERVER - součást Small Business serveru Kontingenční tabulkyKontingenční.
M O R A V S K O S L E Z S K Ý K R A J 1 Vedení správních řízení ve spisové službě a statistika vyřizování dokumentů.
Transakční systémy Transakční systémy
Použití datových skladů v pojistné matematice
Tabulkový procesor.
Systémy pro podporu managementu 2 Business Intelligence 1.
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.
Personální informační systém Vema
Relační databáze.
Představení koncepce Business Intelligence 6.října 2005
Globální architektura IS/ICT
Informatika pro ekonomy II přednáška 10
Systémové pojetí hospodářské organizace
Informační systémy TPS,MIS, SIS.
Aplikace VT v hospodářské praxi Byznys inteligence
Manažerský informační systém pro organizace veřejné správy
Strana: 1 © Vema, a. s. Ucelené řešení pro řízení lidských zdrojů, ekonomiky a logistiky.
Erik Eckhardt Portál pro podporu rozhodování
ISSS 2007 Neimplementujte BI Hradec Králové, 2. dubna 2007 Ing. Václav Bahník.
Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)
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:
Pilotní projekt DeepSee. O Prezentaci O nás a o IS-MLINE Datový sklad Co dál? DeepSee Pilot Ukázky Shrnutí projektu.
Jako součást informačního systému podniku
Databázové systémy Informatika pro ekonomy, př. 18.
Analýza informačního systému. Podrobně zdokumentovaný cílový stav Paramentry spojené s provozem systému – Cena – Přínosy – Náklady a úspory – …
Přehled SAS Institute software For 22 Years: “If It Moves, We Can Analyze It”
Data Warehousing Růst obratu: $10 miliard v 1999
1 Jaroslav Šmarda Excelent – využití možností Excelu v aplikacích Vema.
Nasazení nástrojů BI pro analýzu dat z IS STAG Řešitel: Vladimíra Zádová Datum:
Business Inteligence 2. přednáška pro DS
Business Intelligence
Systémové pojetí hospodářské organizace 1 Architektura podnikové informatiky (Zdroj: Gála, Pour, Toman, Podniková informatika. Praha: Grada 2006)
13.přednáška – Elektronické zásobování Ing. Jiří Zmatlík, Ph.D. ČVUT, Fakulta elektrotechnická Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd.
Databáze MS ACCESS 2010.
Datové sklady (DWH) VOJTĚCH VYCHODIL, MICHAL VACHLER, PAVEL FIALA BRNO 2015.
Dobývání znalostí z databází OLAP a datové kostky
Systémy pro podporu managementu 2
Business Inteligence – úvod
Business Intelligence
Zajímavé novinky v produktech Open Stanislav Nisler Moravská Třebová
Informační systémy Business Inteligence
Ing. Athanasios Podaras, Ph.D 2016
Databázové systémy přednáška 13 – Analýza a reporting
Název: Marketing – podnikoví zákazníci Autor: Ing.Jan Štěpka
Informatika pro ekonomy přednáška 8
Business Intelligence
Roman Péchal, Jan Čongva, Martin Durák
OnLine Analytical Processing ESF MU 2005 J.Skorkovský
Analýza informačního systému
Transkript prezentace:

Základy business intelligence Jaroslav Šmarda

Základy business intelligence Datový sklad On-line Analytical Processing (OLAP) Kontingenční tabulky v MS Excelu jako příklad OLAP Dolování dat

Business intelligence a MIS množina technologií a procesů, které využívají data k porozumění a analýze podnikatelské výkonnosti Analytika: podmnožina BI extenzivní využívání dat, statistické a kvantitativní analýzy, vysvětlovacích a prediktivních modelů k rozhodování a následnému jednání vstup pro rozhodování: lidí plně automatické

Business intelligence Optimalizace Co nejlepšího by se mělo stát? Prediktivní modelování Co se stane jako následující? Business intelligence Předpovědi/extrapolace Co se stane, když trend bude pokračovat? Konkurenční výhoda Statistická analýza Proč se to stalo? Upozornění Jakou akci je třeba učinit? Dotaz/zavrtání Kde přesně je problém? Reporting Ad hoc sestavy Kolik, jak často, kde? Standardní sestavy Co se stalo? Stupeň inteligence

Nástroje BI Používané analytické technologie tabulkové procesory (MS Excel) OLAP nástroje (On Line Analytical Processing) statistické a kvantitativní algoritmy nástroje pro dolování dat nástroje pro textové dolování (data crawler) simulační nástroje

Ukládání dat OLTP (On Line Transaction Processing) velké množství transakčních dat detailní data z každodenních transakcí v podniku OLAP (On Line Analytical Processing) analýzy obvykle historických dat pro hledání trendů potřebných pro strategická rozhodnutí managementu periodické ukládání dat (detailních nebo agregovaných)

Datový sklad (Data Warehouse) předmětově orientované, integrované, časově proměnné kolekce dat určené pro podporu rozhodování předmětově orientované – prodeje, zákazníci, dodavatelé, produkty určený pro OLAP Pozn.: Na rozdíl od OLAP je OLTP procesně orientované – zpracování mezd, účetnictví, výroba

Datový sklad data integrována z různých OLTP datových zdrojů není aktualizován v reálném čase (okamžitě) aktualizován periodicky (např. denně, týdně, měsíčně) potenciálně konkurenční výhoda zvyšuje produktivitu managementu při rozhodování

Databáze OLTP vs. Datový sklad Obsahuje aktuální data Obsahuje historická data Ukládá jen detailní údaje Ukládá detailní data společně s agregovanými Data jsou dynamická Data jsou statická kromě periodického dohrávání dalších období Dotazy jsou rychlé a přistupují k několika řádkům tabulek Dotazy trvají dlouho a přistupují k mnoha řádkům tabulek Řízeny transakcemi, podporují každodenní operace Řízeny analýzami, podporují rozhodování Procesně orientovány Předmětově orientované Slouží velkému množství paralelně pracujících uživatelů Slouží relativně malému počtu manažerů, kteří rozhodují

Architektura datových skladů Agregované tabulky Hvězdicová schémata

Datový sklad – agregované tabulky Vysoce agregované tabulky Tabulky s metadaty (data o datech) Lehce agregované tabulky Detailní tabulky Pozn.: Základem úspěchu je navrhnout správné agregované tabulky

Datový sklad –hvězdicová schémata Jedna tabulka s detailními daty – tabulka s fakty (fact table) Obklopená řadou tabulek s dimenzemi (dimension tables) dimenze nebo také kategorie

Datový sklad – hvězdicová schémata Tabulka s dimenzí Tabulky s metadaty (data o datech) Tabulka s dimenzí Tabulka s fakty Tabulka s dimenzí Tabulka s dimenzí

Datový sklad – hvězdicová schémata Tabulka s fakty v dimenzionálním modelu obsahuje: metriky a fakta pro podnikatelské procesy Pozn.: Základem úspěchu je navrhnout správnou tabulku s fakty se správnými dimenzemi

Multidimenzionální databáze Označované jako MOLAP (Multidimensional On Line Analytical Processing) Výrobci: Oracle Essbase, MicroStrategy, Cognos PowerPlay

Multidimenzionální databáze jako datová kostka

OLAP – interaktivní analýzy dat OLAP (On Line Analytical Processing) Například kontingenční tabulky v MS Excelu Vstup: Datová tabulka Sloupce obsahují: Kategorie (tvoří dimenze kontingenční tabulky nebo osy grafu) Hodnoty (údaje v kontingenční tabulce nebo grafu)

OLAP – vstupní data Datum Prodejce Značka Model Cena základní Cena výbavy 2.5.2011 Brno Fabia Combi Scout 398,9 8,5 Ždár n. S. Superb Exclusive 904,9 25,3 Jihlava Superb Combi Ambition 796,9 55,9 Praha Yeti Active 503,8 58,8 Třebíč Praktik 262,8 20,7 Roomster Style 349,9 23,6 3.5.2011 Octavia Classic 428,8 34,8 Octavia Combi Elegance 489,9 45,9 Pardubice Fabia Ambiente 264,9 15,6 Plzeň 759,9 497,8 53,9 4.5.2011 5.5.2011 439,9 38,8 725,8 43,5 538,9 65,8 6.5.2011 478,8 46,9 256,9 10,9

Datamart Podmnožina datového skladu pro: podporu některé organizační složky nebo podnikatelské funkce (např. obchod)

Dolování dat Proces extrahování validních, dříve neznámých, komplexních informací z rozsáhlých databází a jejich použití pro důležitá podnikatelská rozhodnutí

Dolování dat Strukturovaných dat z relačních databází Dolování textových dat Amazon: Ti, co kupují tuto knihu ..., často kupují také tuto knihu ... Google Analytics

Dolování dat ze sociálních sítí Příklady: Twitter: Friends/Followers, retweets Folksonomie (folksonomy) základním aspektem lidské inteligence je potřeba klasifikace a klasifikační hierarchie klasifikace pomocí tagů (tags) např. Twitter: hashtags (začínají #) Analýza textů přirozených jazyků