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
Skladišta podataka i poslovna inteligencija
Data Repositories and Business Intelligence
2017/2018
5 ECTSa
Organizacija poslovnih sustava 1.2 (OPS)
Informatika u obrazovanju 1.2 (IUO)
Informacijsko i programsko inženjerstvo 1.2 (IPI)
Baze podataka i baze znanja 1.2 (BPBZ)
Katedra za teorijske i primijenjene osnove informacijskih znanosti
UP
2. 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
Organizacija poslovnih sustava 1.2 (OPS) 2 obavezan
Informatika u obrazovanju 1.2 (IUO) 4 izborni
Informatika u obrazovanju 1.2 (IUO) 2 izborni
Informacijsko i programsko inženjerstvo 1.2 (IPI) 4 izborni
Informacijsko i programsko inženjerstvo 1.2 (IPI) 2 izborni
Baze podataka i baze znanja 1.2 (BPBZ) 2 obavezan
Cilj kolegija
Cilj ovog kolegija je upoznati studente s temeljnim pricipima izgradnje i primjene tehnologije skladišta podataka, što treba omogućiti poboljšanje poslovanja. Na kraju kolegija, studenti trebaju moći ostvariti sljedeće: izabrati DW project, opravdati cijenu DW projekta, razviti DW strategiju, planirati DW project, procijeniti potpunost plana, izabrati odgovarajuće komponente arhitekture, izgraditi kvalitetno skladište podataka, integrirati znanja o poslovnom sustavu i informacijskoj tehnologiji, ostvariti maksimalnu vrijednost DW investicije.
Preduvjeti
Kolegij nema definirane preduvjete
Norma kolegija
Predavanja
 30 sati
Vježbe u praktikumu
 30 sati
Nastavnik Uloga na kolegiju Oblik nastave Tjedana Sati Grupa
Rabuzin Kornelije Nositelj Seminar
Predavanja 		15
15 		1
2 		1
1
Maleković Mirko Nositelj
Šestak Martina Suradnik Vježbe u praktikumu
Vježbe u praktikumu 		7
1 		2
1 		2
2
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. Ciljevi izgradnje skladišta podataka. Složenost izgradnje i korištenja skladišta podataka. Poslovni zahtjevi i problemi.
  • Poslovna inteligencija - Korištenje skladišta podataka
    Svrha. Potencijal. Aplikacije. Korisnici i njihove potrebe. Korištenje.
  • Modeliranje skladišta podataka
    Dimenzijski model podataka. Entity, star i snowflake modeli. Primjena opće arhitekture skladišta podataka. Modeliranje podatkovnih izvora. 3NF. Denormalizirane tablice. Praktične preporuke.
  • Dimenzijski model podataka
    Dimenzijske tablice. Činjenične tablice. Ključevi. Indeksi. Tablice sa agregiranim podacima.
  • Izgradnja skladišta podataka (vodič korak-po-korak)
    Planiranje. Zahtjevi. Analiza. Dizajn. Konstrukcija. Organizacija. Ekspanzija.
  • Razvoj i organizacija skladišta podataka
    Inicijalna organizacija. Nadogradnja i održavanje platformi. Upravljanje skladištem podataka.
  • Upravljanje metapodacima
    Važnost metapodataka. Pohranjivanje i upravljanje metapodacima. Metapodatkovni standardi.
  • Informacijska obrada (upiti i izvještaji)
    Upiti i izvještaji. Modeliranje poslovnih upita. Napredne funkcije. SQL. Ekonomska razmatranja. Trendovi.
  • Analitička obrada
    Višedimenzionalna analiza. Vrste OLAP sustava. ROLAP. MOLAP. OLAP analize. Tehnički zahtjevi i razmatranja. Alati.
  • Temeljni prostori računanja za potporu odlučivanju
    Karakterizacija prostora računanja: prostor podataka, prostor agregacije, prostor utjecaja, prostor varijacije. Realizacija prostora računanja: OLTP, OLAP, rudarenje podataka, varijacijski sustavi.
  • Rudarenje podataka
    Rudarenje podataka. Statistička analiza. Otkrivanje znanja.
  • Analiza primjera iz prakse (I dio)
    Primjeri izgradnje skladišta podataka; upravljanja narudžbama, prodaja, obrazovanje, skladištenje robe.
  • Analiza primjera iz prakse (II dio)
    Primjeri izgradnje skladišta podataka; upravljanje odnosima s kupcima, upravljanje kadrovima, financijske usluge.
  • Stanje prakse
    Implementacijski pristupi. Analiza produkata. Vodič za evaluaciju produkata. 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
  • Implementirati kvalitetno skladište podataka
  • Integrirati podatke iz heterogenih izvora podataka (baze podataka, tekstualne datoteke, itd.)
  • Opravdati projekt uvođenja skladišta podataka
  • Razumjeti analitičke funkcije i kreirati potrebne izvještaje
  • Razumjeti dimenzijski model podataka sa posebnim naglaskom na dimenzijske i činjenične tablice
  • Razumjeti razliku između skladišta podataka i baza podataka
  • Razumjeti značaj i ulogu metapodataka u skladištima podataka
 Ishodi učenja programa
  • Osmisliti projekt učinkovitog unapređenja poslovne tehnologije poslovnog sustava uz korištenje suvremenih ICT te realizirati takav projekt vlastitim razvojem ili izborom prikladnog standardnog softvera
  • Modelirati i izgraditi sustav izvođenja analitičkih podataka iz transakcijskih metodama rudarenja i drugim metodama, te izgradnje skladišta podataka u koja se ti podaci pohranjuju
  • Modelirati i izgraditi sustave poslovne inteligencije temeljene na skladištima podataka, kao i njihovo pretraživanje korištenjem metoda višedimenzionalnih kocaka podataka (OLAP)
  • Izgraditi računalni sustav za pohranu podataka i znanja korištenjem suvremenih alata za izradu baza podataka, baza znanja i semantici podataka
  • Izgraditi i optimizirati bazu podataka i bazu znanja primjenom odgovarajućih strategija organizacije podataka i sigurnosti informacijskog sustava
  • Formulirati problem iz realnog svijeta u smislu problemskog zadatka u informatici te ga znati riješiti i rješenje evaluirati
 Osnovna literatura
  • Ralph Kimball, Margy Ross, Warren Thornthwaite, Joy Mundy, Bob Becker. The Data Warehouse Lifecycle Toolkit. Wiley. 2008.
 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
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