460-4098/02 – Business Intelligence and Data Warehouses II (BI II)
Garantující katedra | Katedra informatiky | Kredity | 3 |
Garant předmětu | doc. Ing. Radim Bača, Ph.D. | Garant verze předmětu | doc. Ing. Radim Bača, Ph.D. |
Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | volitelný odborný |
Ročník | 2 | Semestr | zimní |
| | Jazyk výuky | angličtina |
Rok zavedení | 2015/2016 | Rok zrušení | 2022/2023 |
Určeno pro fakulty | FEI | Určeno pro typy studia | navazující magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Absolvent je schopen orientace v oblasti Business Intelligence a datových skladů, zejména prohloubí praktické znalosti metod datového modelování datových skladů, datové integrace do datových skladů, analytiky a prezentace dat. Dále pak absolvent umí vytvořit a využívat reportingové vrstvy - data marty pro analytiku a reporting nad daty, včetně jejich grafické prezentace v nástrojích Business Intelligence a webových portálů. Jako doplněk bude student seznámen s novými rozvíjejícími se trendy v oblasti vyhodnocování dat: problematikou velkých dat a jejich analýzou v reálném čase.
Vyučovací metody
Přednášky
Cvičení (v učebně)
Anotace
Předmět tématicky navazuje na předmět Business intelligence a datové sklady I, cílem je rozšíření znalostí z oblasti analytiky nad daty pomocí dotazování a nástrojů Business Intelligence. Obsahem přednášek je objasnění principů datových skladů, specifika datového modelování, návrh jednotlivých datových vrstev datového skladu, datová integrace pomocí skriptování či specifických ETL nástrojů, transformace dat do vrstev datového skladu a následně finální agregace dat pro prezentaci informací v grafické podobě či exportů pro další zpracování, kde navazuje druhá část předmětu v následujícím semestru. Dalším obsahem je metodika návrhu řešení projektů reportingu a analytiky nad OLAP kostkami pomocí BI nástrojů. Na cvičeních budou studenti metodiku uvádět do praxe na praktickém příkladu tvorby projektu reportingu na cvičných příkladech a pomocí předních BI nástrojů.
Povinná literatura:
1. D. Slánský, J. Pour, O. Novotný: Business Intelligence: Jak využít bohatství ve vašich datech. Grada, 256s, 2004.
Doporučená literatura:
1. R. Kimball, M. Ross: The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling. 600p, Wiley, 2013.
2. R. Kimball, J. Caserta: The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data. 528p, Wiley, 2004.
3. C. Batini, M. Scannapieco: Data Quality: Concepts, Methodologies and Techniques (Data-Centric Systems and Applications). Springer, 2010.
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Kontrola implementovaných úkolů na cvičeních.
E-learning
Další požadavky na studenta
Základní znalosti oblasti Business Intelligence a datových skladů: modelování tabulek, datové pumpy, ETL, datová integrace, profilování dat, čištění dat.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1.-2. Analytika nad daty - formy analytiky nad datovými sklady, pokročilé metody analytiky, data mining.
3.-4. Reporting - typy reportingu, dashboards, ad-hoc reporting, prezentační a sémantické vrstvy, OLAP kostky, parametrizace, výstupy reportingu.
5.-6. OLAP - Dimenze a fakta, Hierarchické dimenze, Metriky a ukazatele.
7.-8. Reportingové nástroje.
9.-10. Projektové řízení BI a DWH - role v projektech (Business Analytik, Developer, Tester), fáze vývoje a implementace, testování, druhy prostředí, dokumentace.
11.-12. Procesní řízení - business zadání/požadavek, analýza, funkční design, technická specifikace, realizace a testování, nasazení do produkce a předání díla, rutinní provoz.
13. Nové trendy v DWH a BI - Agilní BI, Big Data.
Cvičení na počítačové učebně:
1. Opakování základních pojmů z business intelligence.
2. Tvorba datových struktur pro reporting.
3. Definice reportů
4. Definice reportů – tvorba pohledů do DWH
5. Definice metrik
6. Návrh reportů – tabulky – OLAP kostky
7. Návrh reportů – tabulky – drilldown, detailní pohledy.
8. Návrh reportů – grafy (mapy)
9. SAP BO / Tableau
10. QlikView
11. IBM Cognos
12. R - Vytěžování dat (data mining)
13. Závěrečný test
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.