FOI Nastava - Skladišta podataka i poslovna inteligencija

Studij	Semestar	Obavezan
Baze podataka i baze znanja 1.3 (BPBZ)	2	obavezan
Informacijsko i programsko inženjerstvo 1.3 (IPI)	2	izborni
Informacijsko i programsko inženjerstvo 1.3 (IPI)	4	izborni
Informatika u obrazovanju 1.3 (IUO)	2	izborni
Informatika u obrazovanju 1.3 (IUO)	4	izborni
Organizacija poslovnih sustava 1.3 (OPS)	2	obavezan
Baze podataka i baze znanja 1.4 (BPBZ)	2	obavezan
Informatika u obrazovanju 1.4 (IUO)	2	izborni
Organizacija poslovnih sustava 1.4 (OPS)	2	izborni

Cilj kolegija

Cilj ovog kolegija je upoznati studente s temeljnim pricipima izgradnje i primjene tehnologije skladišta podataka, te primjenom alata poslovne inteligencije (BI). Studenti će biti upoznati s temeljnim principima izgradnje takvih sustava, s posebnim osvrtom na arhitekturu i ETL procese, te s alatima koji omogućavaju analiziranje podataka koji su integrirani i očišćeni, te kao takvi spremljeni u samo skladište podataka. Nadalje, kako se danas kao izvori podataka javljaju i druge vrste sustava, a ne samo relacijske baze podataka, posebno ćemo se osvrnuti na NoSQL sustave te izradu BI rješenja u prisustvu velikih količina podataka.

Preduvjeti

Kolegij nema definirane preduvjete

Norma kolegija

Predavanja

30 sati

Vježbe u praktikumu

15 sati

Seminar

15 sati

Nastavnik	Uloga na kolegiju	Oblik nastave	Tjedana	Sati	Grupa
Rabuzin Kornelije	Nositelj	Predavanja Seminar Seminar	15 7 1	2 2 1	1 1 1
Cerjan Maja	Suradnik	Vježbe u praktikumu Vježbe u praktikumu	7 1	2 1	1 1

Sadržaj predavanja

Uvod u skladišta podataka i poslovnu inteligenciju
Osnovni pojmovi. Skladište podataka (DW). Razlike između skladišta podataka i operativne baze podataka. Poslovna inteligencija (BI). Sustavi za podršku odlučivanju (DSS). Data Mart. OLAP sustavi.
Okvir za razumijevanje skladišta podataka
Opća arhitektura. Komponente skladišta podataka. Tehnološki zahtjevi. Ciljevi izgradnje skladišta podataka. Poslovni zahtjevi i problemi. Logički model skladišta podataka.
Modeliranje skladišta podataka
Dimenzijski model podataka. Dimenzijko modeliranje. Entity, star i snowflake modeli. ERA model. 3NF. Denormalizirane tablice. Data Mart. Zrnatost podataka. Primjena opće arhitekture skladišta podataka.
Dimenzijski model podataka – I dio
Dimenzijske tablice. Činjenične tablice. Vrste činjeničnih tablica. Mjere. Ključevi. Umjetni ključevi. Primjeri modela.
Dimenzijski model podataka – II dio
SCD (tip 1, 2, i 3). Normalizacija dimenzija. Mini-dimenzije. Degenerativne dimenzije.
Izgradnja skladišta podataka (vodič korak-po-korak)
ETL. Planiranje. Zahtjevi. Analiza. Problemi s podacima. Kvaliteta podataka. Čišćenje podataka. Dizajn. Konstrukcija. Tehnike za ekstrakciju podataka.
Razvoj i organizacija skladišta podataka
Inicijalna organizacija. Inicijalno punjenje skladišta podataka. Upravljanje skladištem podataka. Ažuriranje podataka. Ispravak činjenica. Indeksi. Particije. RT skladišta podataka. ECCD.
Upravljanje metapodacima
Važnost metapodataka. Vrste metapdodataka. Pohranjivanje i upravljanje metapodacima. Metapodatkovni standardi.
Informacijska obrada (upiti i izvještaji)
Upiti i izvještaji. Modeliranje poslovnih upita. Napredne SQL funkcije. GROUPING SET. ROLLUP. CUBE. MERGE. NTILE.
Analitička obrada
Višedimenzionalna analiza. Vrste OLAP sustava. ROLAP. MOLAP. OLAP analize. OLAP pravila. Karakteristike OLAP-a. Tehnički zahtjevi i razmatranja.
Tablice s agregiranim podacima
Tablice s agregiranim podacima. Kreiranje tablica s agregiranim podacima. Načini implementacije (materijalizacija pogleda). Osvježavanje podataka. Utjecaj na performanse.
Rudarenje podataka
Rudarenje podataka. Definicija. Tehnike. Priprema podataka. Primjena odabranih tehnika nad skladištem podataka.
Veliki podaci
NoSQL. Hadoop. Real Time sustavi. Poslovna analitika. Primjeri BI rješenja nad velikim količinama podataka. Pregled alata.
Analiza primjera
Primjeri izgradnje skladišta podataka; upravljanje odnosima s kupcima, upravljanje kadrovima, financijske usluge, prodaja, obrazovanje.
Stanje prakse
Analiza: ETL alati, Business Intelligence alati, Cloud platforme. Cijena. Analiza troškova uvođenja tehnologije skladišta podataka.

Sadržaj seminara/vježbi

Sadržaj vježbi
U sklopu vježbi se na temelju konkretnog primjera jedne transakcijske baze podataka gradi skladište podataka, nad kojim se kasnije provode OLAP analize i generiraju različite vrste izvještaja.

Ishodi učenja kolegija

Obrazložiti temeljne razlike između skladišta podataka i baza podataka.
Interpretirati ulogu i značaj ETL procedura u postupku izrade skladišta podataka.
Integrirati podatke iz različitih izvora kao što su transakcijske baze podatka, datoteke (npr. Excel, XML), društveni mediji (eng. social media), društvene mreže (eng. social network analysis), tekstovi (eng. text mining), veliki podaci (eng. big data).
Implementirati skladište podataka u sustav za upravljanje bazama podataka.
Kreirati potrebne izvještaje koristeći analitičke funkcije, napredne SQL konstrukte i dostupne alate za poslovnu inteligenciju.
Argumentirati projekt uvođenja skladišta podataka.
Kreirati jednostavne izvještaje temeljem podataka iz skladišta (jezera) podataka u domeni poslovne inteligencije.
Izraditi složene izvještaje primjenom kompleksnih metoda (statističke metode dubinska analiza podataka) za analizu podataka u domeni poslovne inteligencije.

Ishodi učenja programa

Primijeniti etička načela, zakonsku regulativu i norme koje se koriste u struci
Procijeniti uvjete za primjenu suvremenih informacijskih i komunikacijskih tehnologija (IKT), savjetovati druge u primjeni IKT-a te u zadanom kontekstu odrediti utjecaj na pojedinca, organizaciju i društvo.
Modelirati probleme iz područja informacijskih i poslovnih sustava korištenjem matematičkih metoda, metoda razvoja informacijskih sustava i koncepata planiranja, upravljanja i poslovanja
Analizirati uvjete, donositi odluke, savjetovati druge te primijeniti odluke u zadanom kontekstu rješavanja problema iz područja informacijskih i poslovnih sustava
Vrednovati učinkovitost uvođenja i korištenja programskih rješenja i pripadajuće infrastrukture za konkretne problemske domene
Voditi interdisciplinarni tim i raditi u takvom timu te razviti planove upravljanja karijerom za sebe i članove tima uključujući elemente cjeloživotnog učenja i razvoj kompetencija poduzetnosti
Svrsishodno komunicirati na hrvatskom i stranom jeziku, unaprijediti komunikaciju sa svim dionicima (klijentima, korisnicima i kolegama) uz primjenu odgovarajuće terminologije uključujući popularizaciju suvremenih informatičkih trendova i tema
Primijeniti odgovarajuće metode i tehnike projektiranja, planiranja, razvoja i uvođenja složenog informacijskog sustava u suvremenim razvojnim okolinama
Optimizirati procese poslovnog sustava organizacije u suradnji sa stručnjacima odabirom metoda i koncepata planiranja, upravljanja organizacijom i analize poslovanja
Oblikovati softversku arhitekturu složenog informacijskog sustava, odabrati i postaviti njegovu odgovarajuću tehnološku platformu i sigurnosne mehanizme te programirati dijelove složenog sustava
Utvrditi uvjete za primjenu ključnih informacijskih tehnologija, procijeniti njihov učinak i u zadanom kontekstu donositi odluke i davati savjete vezano uz upravljanje IT uslugama i resursima
Analizirati uvjete za primjenu, savjetovati i u zadanom kontekstu donositi odluke vezane uz metodološke pristupe razvoju organizacijskih i informacijskih sustava
Osmsliti projekt učinkovitog unapređenja poslovnog sustava u osnovnim vertikalnim područjima uz korištenje suvremenih IKT, realizirati takav projekt vlastitim razvojem ili izborom odgovarajućeg standardnog softvera
Analizirati objekte poslovnog sustava te postaviti formalni model objektnog sustava kao temelj izgradnje informacijskog sustava.
Dizajnirati i izgraditi sustav temeljen na distribuiranim bazama podataka i velikim izvorima znanja korištenjem tehnika izgradnje velikih i distribuiranih podatkovnih sustava i razrješavanja konflikata između kompetitivnih izvora znanja.
Izgraditi računalni sustav za pohranu podataka i znanja uključujući digitalne arhive.
Predložiti poboljšanja poslovnog sustava temeljem optimiziranog modela poslovnih procesa i poslovnih pravila.
Modelirati i izgraditi analitički podatkovni sustav skladišta podataka i višedimenzionalnih kocaka temeljen na postojećem transakcijskom sustavu.
Izgraditi i optimizirati model procesa, klasa podataka i poslovnih pravila poslovnog sustava te predložiti poboljšanja poslovnog sustava.
Modelirati i izgraditi sustave temeljene na znanju i sustave za podršku u odlučivanju.
Identificirati potrebe za strategijskim i upravljačkim promjenama u organizacijama
Primijeniti metode upravljanja životnim ciklusom informacijskog sustava organizacije te osmisliti i primijeniti suvremene strategije nastupa na tržištu informatičkih proizvoda i usluga
Definirati elemente strategijskog kontinuuma i primijeniti metode strategijskog upravljanja uz potporu informacijsko komunikacijske tehnologije.
Razviti i validirati sustav mjerenja organizacijske učinkovitosti uz primjenu IKT
Analizirati tržište primjenom informacijsko-komunikacijskih tehnologija
Analizirati poslovne procese te preporučiti i primijeniti odgovarajuće informacijske i komunikacijske tehnologije za unapređenje poslovnih procesa
Prezentirati razvoj i organizaciju odgojno-obrazovnih sustava, povijest informatike i računarstva, ustroj odgojno-obrazovnog procesa, društvenu uvjetovanost odgojno-obrazovne prakse i primijeniti suvremene odgojno-obrazovne koncepcije
Organizirati nastavni proces uključujući i poučavanje upotrebom tehnologije i u kriznim uvjetima te osmisliti postupke za upravljanje procesom učenja i poučavanja uz primjenu odrednica djelovanja i ponašanja ljudske jedinke i dinamike grupe
Artikulirati nastavni sat primjenjujući primjerene nastavne metode i oblike rada, didaktičke principe i nastavna sredstva
Voditi pedagošku dokumentaciju, ispitivanje, ocjenjivanje i vrednovanje u skladu sa zakonskom regulativom i kriterijima osobne i profesionalne etičnosti
Poučavati učenike primjeni različitih oblika učenja, samovrednovanju i samoreguliranom učenju
Upravljati razrednim odjeljenjem, i surađivati s roditeljima i drugim strukturama unutar i izvan odgojno-obrazovne institucije
Primijeniti i sukreirati suvremene računalne sustave u dizajnu obrazovnog informacijskog sustava u nastavi u skladu s pedagoškim i metodičkim principima te ih popularizirati sukladno trendovima i potrebama
Primijeniti principe proceduralnog programiranja, interneta, weba, stolnih aplikacija u kontekstu rješavanja problema iz realnog svijeta
Formulirati problem iz realnog svijeta u smislu problemskog zadatka u informatici te ga znati riješiti i rješenje evaluirati
Izvoditi proces poučavanja u multikulturalnim i multietničkim sredinama i drugim posebnim uvjetima (treća dob, centri izvrsnosti …)
Strukturirati i procjenjivati osobna i profesionalna iskustva (razvijati refleksivnu praksu) uključujući cjeloživotno učenje

Osnovna literatura

Ralph Kimball: The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition, 2013

Dopunska literatura

Date, C. J. An Introduction to Database Systems. Addison Wesley. 2004.
W. H. Inmon : Building the Data Warehouse, 4th edition, Wiley, 2005.
Ralph Kimball, Joe Caserta. The Data Warehouse ETL Toolkit. Wiley. 2004.
Joy Mundy, Warren Thornthwaite, Ralph Kimball: The Microsoft Data Warehouse Toolkit: With SQL Server 2005 and the Microsoft Business Intelligence Toolset, Wiley, 2006.

Slični kolegiji

Carnegie Mellon University, Data Warehouses;
Imperial College, London, Department of Computing, Knowledge Management Techniques.
Fakultet elektrotehnike i računarstva, Sveučilište u Zagrebu
Odjel za Fiziku, Svučilište Josip Juraj Strossmayer, Osijek

Redoviti studenti

Izvanredni studenti

izvanredni rok

Datum: 27.11.2024.

Vrijeme: 16:00

Opis: Na Fakultetu

izvanredni rok

Datum: 25.04.2025.

Vrijeme: 16:00

Opis: Na Fakultetu

U kalendaru ispod se nalaze konzultacije predmetnih nastavnika, no za detalje o konzultacijama možete provjeriti na profilu pojedinog predmetnog nastavnika.