© IBM Corporation Smart Computing Martin Pavlík – Data integration technical presale, Netezza System Engineer.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Software Development Conference 2007 Vztah dodavatele a odběratele Zdeněk Borůvka.
Advertisements

ARBES FEIS [BI] ARBES Technologies, s.r.o.
a Internetové dispečinky
Česká pojišťovna a. s. Veletrh Den firem.
Metoda QFD metoda plánování jakosti založená na principu maticového diagramu umožňuje transformaci požadavků zákazníků do navrhovaného produktu a procesu.
Přednáška č. 3 Normalizace dat, Datová a funkční analýza
Business intelligence
Podnikové informační systémy úvod
 Informací se data a vztahy mezi nimi stávají vhodnou interpretací pro uživatele, která odhaluje uspořádání, vztahy, tendence a trendy  Existuje celá.
Přínosy virtualizace a privátního cloudu
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.
Podnikový systém SEWSS Jakub Charvát STATISTICA Enterprise-wide SPC System.
Informační systémy podnikové systémy CRM
1 Audit software Petr SLOUP Cíl Cílem auditu je sestavit přehled a základní popis používaného software (aplikací)
Definování prostředí pro provozování aplikace dosud jsme řešili projekt v obecné rovině aplikace bude ovšem provozována v konkrétním technickém a programovém.
DITTRICHOVA PRAHA 2 ZELENÁ LINKA PRO EXPORT Foresightem k inovacím Mgr. Aleš Řiháček, MBA ředitel.
Geo-informační systémy
Systémy pro podporu managementu 2 Business Intelligence 1.
Výhody užití architektury ITS ve veřejné osobní dopravě
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.
11. Trendy ve vývoji aplikací, podporujících podnikové procesy
1 Evropský zemědělský fond pro rozvoj venkova : Evropa investuje do venkovských oblastí „ Kdo za to může – kompletní vzdělávání pro přípravu a realizací.
Informační strategie. řešíte otázku kde získat konkurenční výhodu hledáte jistotu při realizaci projektů ICT Nejste si jisti ekonomickou efektivností.
Netezza – to pravé řešení pro analytický datový sklad Martin Pavlík 23. Listopadu 2011.
Absolventská práce 2002 Aplikace XML rozhraní v prostředí krajského úřadu Autor : Marek Cop Vedoucí : Ing. Petr Pavlinec 2002.
Marie Borecká, Kristina Ficencová 6. kruh, 1. ročník VSRR
Databázové systémy Architektury DBS.
Systémové pojetí hospodářské organizace
Informační systémy TPS,MIS, SIS.
Možnosti modelování požadavků na informační systém
Reinženýring cesta ke zvyšování výkonnosti státní správy s využitím procesního řízení Ing. Martin Čulík Notes CS a.s. Konference ISSS 2003 Hradec Králové.
Aleš Chudý IW BG Lead Microsoft Corporation. Lidé jsou klíčové aktivum firem Nové trendy práce Software jako platforma Strategická iniciativa (horizont.
1 NÁSTROJE V OBLASTI ŘÍZENÍ ANEB ÚSPĚŠNOST BEZ NÁSTROJŮ ? ÚSPĚŠNOST S NÁSTROJI ? Ing. Pavel Sladký M: Semináře, konzultace, motivační a certifikační.
IBM Global Services ČR © 2006 IBM Corporation April, 2006 E-stát a EU Pavel Hrdlička.
2008/2009 REPORTING Tereza Mulačová Česká zemědělská univerzita v Praze Tereza Řezníčková Provozně ekonomická fakulta Marek Tláskal obor Veřejná správa.
Přednáška č. 1 Proces návrhu databáze
Moderní řízení úřadu z pohledu tajemníka Radek Baloun, tajemník Magistrátu města Hradec Králové 31.března 2005.
1. Projektový management I. ÚVOD II. PROJEKT III. PROJEKTOVÉ ŘÍZENÍ IV. PROJEKTOVÝ TÝM Přednáška č. 1: Projektový management.
ISSS 2003 Koncept využitelných stávajících datových zdrojů pro Portál veřejné správy ISSS 2003 Krajský úřad Plzeňského kraje Odbor informatiky Václav Koudele.
MORAVSKÁ VYSOKÁ ŠKOLA OLOMOUC VÁŠ PARTNER PRO BYZNYS INOVACE.
INTERNET VE STÁTNÍ SPRÁVĚ A SAMOSPRÁVĚ 2008 © Copyright IBM Corporation 2008 Správa obsahu v podání IBM 7. – 8. dubna 2008 ibm.com/cz/public Daniel Beneš.
Přehled SAS Institute software For 22 Years: “If It Moves, We Can Analyze It”
Business Inteligence 2. přednáška pro DS
ECM – Enterprise Content Management
ZÁSADY KONCIPOVÁNÍ LOGISTICKÝCH SYSTÉMŮ KAPITOLA 5: VZTAH STRATEGIE PODNIKU A LOGISTICKÉHO PLÁNOVÁNÍ, CÍLE, METODY A NÁSTROJE PLÁNOVÁNÍ, POSTUPOVÉ KROKY.
6. Profesní kompetence jako pracovní způsobilost Dagmar Svobodová.
Petr Mikšovič CEO, SOVA NET, s.r.o. Význam on-line strategie v B2B.
MORAVSKÁ VYSOKÁ ŠKOLA OLOMOUC VÁŠ PARTNER PRO BYZNYS INOVACE.
INFORMAČNÍ SYSTÉMY PRO KRIZOVÉ ŘÍZENÍ POUŽITÍ INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PRO MODELOVÁNÍ A SIMULACE KRIZOVÝCH SITUACÍ - T3 ING. JIŘÍ BARTA Operační program Vzdělávání.
ICT – TEORIE A PRAXE – ŠKOLY A FIRMY Miloš Maryška, Katedra informačních technologií, VŠE Praha
Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Navrhování a hodnocení technického produktu z hlediska.
Mezinárodní konference ICT Fórum PERSONALIS 2006 Procesní řízení informační bezpečnosti ve státní správě Ing. Jindřich KODL, CSc. Praha
Zajištění regionálních funkcí knihoven v roce 2013 PhDr. Vít Richter Národní knihovna ČR Svaz knihovníků a informačních pracovníků ČR Tel. 603–223–627,
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)
Duben 2013 Odbor informatiky KrÚ JMK Výzva č. 08 Integrovaného operačního programu na Integrovaného operačního programu na Rozvoj služeb eGovernmentu v.
Analýza manažerských dovedností ve vybraném podniku
Obhajoba bakalářské práce
Ing. Athanasios Podaras, Ph.D 2016
Databázové systémy přednáška 13 – Analýza a reporting
Ekonomika malých a středních podniků
Využití digitálních technologií při výuce
iMUNIS Portálové řešení pro obce
Základy business intelligence Jaroslav Šmarda
Datové sklady (Data Warehouse)
Místo lidských zdrojů ve znalostní ekonomice
Výzvy digitální ekonomiky pro společnost
Transkript prezentace:

© IBM Corporation Smart Computing Martin Pavlík – Data integration technical presale, Netezza System Engineer

© IBM Corporation Smart computing = chytré počítání Víte, jak rychle spočítat druhou mocninu čísla končícího pětkou? 35 2 => 3 | 5 => 3 * 4 | 25 => => 6 | 5 => 6 * 7 | 25 => => 7 | 5 => 7 * 8 | 25 => = ? Vynásobte toto číslo číslem o jedno větším

© IBM Corporation Smart computing – co to je? Nový cyklus technických inovací a růstu v IT Mainframe computing Personal computing Network computing Pomáhá businessu řešit věci, které dříve nebylo vůbec myslitelné provádět Výrazně efektivněji analyzuje a následně využívá více dostupných informací Má samozřejmě obrovské dopady i do problematiky Performance Managementu

© IBM Corporation O čem je nyní Performance management? Reporting Plánování Řízené doplňování dat Pokročilé statistické metody HISTORIE BUDOUCNOST MANUÁLNĚ AUTOMATICKY What-if analýzy

© IBM Corporation Na které uživatele je Performance Management zaměřen? „Business Intelligence je systém pro podporu manažerského rozhodování“ Dříve jen na manažery Dnes již na všechny pracovníky

© IBM Corporation Business IT Dříve Jen ztěžka definoval své informační potřeby Dostal to, co IT pochopilo, že chce Nebylo to „ono“ Jen ztěžka rozumnělo potřebám businessu „Pepo, nevíš náhodou co je to konsolidovaný zisk?“ Buď dostalo od businessu „za uši“ nebo řešení business nepoužíval

© IBM Corporation Business Tonda z IT „Nejprve mezi business kolegy a pak i s IT“ „Musíme najít společnou řeč“ „Musíme definovat business slovník s příslušnými zodpovědnými osobami“ „A pak přijít s Tondou z IT na to, kde ty naše business pojmy žijí v IT systémech“„A já si pak pospojuji IT artefakty“ CO TÍM PAK ZÍSKÁME?

© IBM Corporation Business IT CO TÍM PAK ZÍSKÁME? Lepší komunikace a porozumění mezi Businessem a IT Průkaznost vzniku dat a transformací s daty Snadnější realizace změn a tedy i rychlejší a levnější Business dostane pravděpodobněji to, co skutečně chce Automaticky výrazné zlepšení souladu s regulatorními opatřeními BASEL II, Solvency II

© IBM Corporation Petra z Businessu Tonda z IT Vyřešení komunikace mezi businessem a IT ale je jen prvním krokem Dnešní trendy jdou mnohem dál: Business by rád byl na IT méně závislý Business ale není vždy připraven Zejména převzít zodpovědnost IT se nechce odpovědnosti vzdát – pocit ztráty významu Řešení: Ať každý dělá to, v čem je dobrý Vytváření reportů všech typů Business logika: Plánovací a what-if aplikace Ruční vkládání dat Prediktivní modelování Datový model ETL (datové pumpy) Datová kvalita Optimalizace výkonu a správy systémů Vlastní provoz aplikací, zálohování

© IBM Corporation Petra z Businessu Tonda z IT Pokud ale chce business vytvářet vlastní reporty, plánovací aplikace, …. Je potřeba jej na všech frontách odstínit od IT detailů: Skutečné názvy zdrojových databázových tabulek, sloupců Business uživatel musí pracovat s business modelem obsahujícím … Pojmy Relace kterým rozumí

© IBM Corporation Petra z Businessu Tonda z IT Business potřebuje flexibilitu Cokoliv, co je definováno businessem, by měli lidé z businessu i sami skutečně do systému Zadávat Kdykoliv modifikovat Nastavení parametrů nebo dokonce i celých pravidel

© IBM Corporation Petra z Businessu Tonda z IT Business potřebuje flexibilitu I při provádění ad-hoc a výpočetně náročných analýz Zde existoval velký problém s výkonností systémů Bylo nutné: Dopředu definovat, jak budou analýzy vypadat PAK TO ALE NENÍ AD-HOC Nová řešení založená na: In-memory technologiích – menší objem dat Masivním paralelismu – neomezený objem dat

© IBM Corporation Logický datový sklad – další vývojový krok - I  Datový sklad dnes –Základ performance management systému Typicky největší databáze v organizaci Postavena často na OLTP db platformách Analytická zátěž db je jiná než zátěž při OLTP či statickém reportingu Nové datové zdroje, Nestrukturovaná data

© IBM Corporation Logický datový sklad – další vývojový krok - II  vnímá rok 2011 jako zásadní rok v pohledu na „warehousing“ –„Traditional enterprise data warehouse vision has, in general, not been achieved“ –Začíná se uplatňovat koncept tzv. „Logického datového skladu“. Základními principy jsou:  Zpracování úloh na odpovídajících technologiích  Koordinace správy systému a data governance

© IBM Corporation Logický datový sklad – další vývojový krok - III  Požadavky, které musí být splněny: –Výkonnost a specializace –Přenášení dat mezi uzly –Virtualizace dat –Sofistikovaná centrální správa

© IBM Corporation Smart computing – praktické využití 1.Nové zdroje generují obrovské objemy dat 2.Předzpracování a případná filtrace relevantních dat 3.Uložení dat do logického DWH Pokročilá analytika nad PB dat odhaluje vzory chování a zjednodušuje detekci nových podobných vzorů Zákazníkovo aktuální chování v prodejně / v eShopu či jinde je s využitím dat z logického DWH prostředky operační analýzy vyhodnoceno a zákazník dostává cílenou nabídku

© IBM Corporation Děkuji za pozornost