Sadržaj se učitava...
mdi-home Početna mdi-account-multiple Djelatnici mdi-script Studiji mdi-layers Katedre mdi-calendar-clock Raspored sati FOI Nastava search apps mdi-login
Modeliranje i primjena skladišta podataka
Modeling and application of data warehouses
2025/2026
4 ECTSa
Informacijske tehnologije i digitalizacija poslovanja 1.3 (ITDP)
Studijski centar Zagreb (ITDP 1.3)
Katedra za teorijske i primijenjene osnove informacijskih znanosti
RA
5. semestar
 Osnovne informacijemdi-information-variant Izvođači nastavemdi-account-group Nastavni plan i programmdi-clipboard-text-outline Model praćenjamdi-human-male-board Ispitni rokovimdi-clipboard-check-outline Rasporedmdi-calendar-clock Konzultacijemdi-account-voice
Izvođenje kolegija
Studij Studijski program Semestar Obavezan
Informacijske tehnologije i digitalizacija poslovanja 1.3 (ITDP) Razvoj aplikacija 5 obavezan
Cilj kolegija
Glavni cilj predmeta je da studente upozna sa skladištima podataka kako bi mogli, koristeći neki sustav za upravljanje bazama podataka, implementirati skladište podataka i izvještaje potrebne za donošenje odluka.
Preduvjeti
Baze podataka (ITDP 1.3)
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
Cerjan Maja Suradnik
Sadržaj predavanja
  • Uvod u skladišta podataka i poslovnu inteligenciju (2 sata)
    Osnovni pojmovi. Skladište podataka (DW). Razlike između skladišta podataka i operativne baze podataka. Sustavi za podršku odlučivanju (DSS). Data Mart. OLAP. Poslovna inteligencija (BI).
  • Komponente skladišta podataka (2 sata)
    Opća arhitektura. Komponente skladišta podataka. Ciljevi izgradnje skladišta podataka. Složenost izgradnje i korištenja skladišta podataka. Poslovni zahtjevi i problemi.
  • Modeliranje skladišta podataka (2 sata)
    Dimenzijski model podataka. Entity, star i snowflake modeli. Prednosti i nedostaci modela. 3NF. Denormalizirane tablice. Praktične preporuke. Analiza pojedinih svojstava (redundancija, normalizacija) te njihove (ne)poželjnosti u samom skladištu.
  • ETL (2 sata)
    Definicija. Ekstrakcija podataka. Napuci za ekstrakciju podataka. Transformiranje podataka. Provjera kvalitete podataka (atributi istog imena, neodgovarajući primarni ključevi, nepostojanje podataka, itd.). Strategije rješavanja problema s podacima. Učitavanje podataka; inkrementalno učitavanje vs. potpuno osvježavanje. ECCD.
  • Dimenzijski model podataka – I dio (2 sata)
    Dimenzijske tablice. Činjenične tablice. Temeljne razlike. Dimenzijsko modeliranje. Vrste činjeničnih tablica. Mjere. Ključevi. Umjetni ključevi. Primjeri modela. Pojam i značaj zrnatosti.
  • Dimenzijski model podataka – II dio (2 sata)
    SCD tip 1, 2 i 3. Ključevi. Indeksi. Normalizacija dimenzija. Mini-dimenzije. Degenerativne dimenzije.
  • Izgradnja skladišta podataka (2 sata)
    Planiranje. Zahtjevi. Analiza. Dizajn. Konstrukcija. Organizacija. Ekspanzija. Tablice sa agregiranim podacima. Inicijalna organizacija. Nadogradnja i održavanje platformi. Upravljanje skladištem podataka.
  • Upravljanje metapodacima (2 sata)
    Važnost metapodataka. Pohranjivanje i upravljanje metapodacima. Metapodatkovni standardi. Sigurnost i privatnost. Optimizacija.
  • Informacijska obrada - upiti i izvještaji (2 sata)
    Upiti i izvještaji. Modeliranje poslovnih upita. Funkcije min, max, stddev, variance. Koncepti slice, dice, roll-up, drill down. Napredne SQL funkcije. GROUPING SET. ROLLUP. CUBE. MERGE. NTILE.
  • Analitička obrada (2 sata)
    Višedimenzionalna analiza. Vrste OLAP sustava. ROLAP. MOLAP. OLAP analize. OLAP pravila. Karakteristike OLAP-a.
  • Tablice s agregiranim podacima (2 sata)
    Tablice s agregiranim podacima. Kreiranje tablica s agregiranim podacima. Načini implementacije (materijalizacija pogleda). Osvježavanje podataka. Utjecaj na performanse.
  • Rudarenje podataka (2 sata)
    Rudarenje podataka. Definicija. Tehnike. Priprema podataka. Primjena odabranih tehnika nad skladištem podataka (klasteriranje, stabla odlučivanja, asocijativna pravila).
  • Analiza primjera iz prakse (4 sata)
    Primjeri izgradnje skladišta podataka; upravljanja narudžbama, prodaja, obrazovanje, skladištenje robe, upravljanje odnosima s kupcima, upravljanje kadrovima, financijske usluge.
  • Stanje prakse (2 sata)
    Implementacijski pristupi. Analiza dostupnih produkata. Vodič za evaluaciju produkata. Analiza troškova uvođenja tehnologije skladišta podataka.
 Sadržaj seminara/vježbi
Ishodi učenja kolegija
  • Razumjeti razliku između skladišta podataka i baza podataka
  • Integrirati podatke iz heterogenih izvora podataka (baze podataka, tekstualne datoteke, itd.)
  • Razumjeti dimenzijski model podataka sa posebnim naglaskom na dimenzijske i činjenične tablice
  • Implementirati kvalitetno skladište podataka
  • Opravdati projekt uvođenja skladišta podataka
  • Razumjeti analitičke funkcije i kreirati potrebne izvještaje
 Ishodi učenja programa
  • Odabrati i koristiti informacijsko komunikacijske tehnologije u djelovanju poslovnih sustava
  • Odabrati i primijeniti metode iz područja programiranja, podatkovnih tehnologija i modeliranja podataka i procesa u problemskim domenama
  • Planirati i podržati uvođenje novih informacijskih tehnologija za potporu organizacijskim procesima
 Osnovna literatura
  • Nenad Jukic, Susan Vrbsky, Svetlozar Nestorov: Database Systems: Introduction to Databases and Data Warehouses, Prospect Press, USA, 2016.
  • K. Rabuzin, SQL – napredne teme, Zrinski d.d., Varaždin, 2014.
 Dopunska literatura
  • K. Rabuzin, Uvod u SQL, Zrinski d.d., Varaždin, 2011.
 Slični kolegiji
Redoviti studenti Izvanredni studenti
izvanredni rok
Datum: 15.04.2026.
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.
 2025 © Fakultet organizacije i informatike, Centar za razvoj programskih proizvoda