FOI nastava
FOI logo

Lista kolegija iz:

ak.god:
2017/2018
semestar:
2. semestar

2017/2018

5ECTSa

Diplomski

Diplomski studij informatike v1.2

Program Obavezan
Baze podataka i baze znanja BPBZ Da
Informatika u obrazovanju IO Ne
Informacijsko i programsko inženjerstvo IPI Ne
Organizacija poslovnih sustava OPS Da
2. semestar
1. nastavna godina

Skladišta podataka i poslovna inteligencija npp:93127

Engleski naziv

Data Repositories and Business Intelligence

Katedra

Katedra za teorijske i primijenjene osnove informacijskih znanosti

Kategorija ("boja")

UP

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.

Nastava

Predavanje
30sati
Vježbe (jezici, tzk)
30sati

Ishodi učenja predmeta

  • 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

  • Formulirati problem iz realnog svijeta u smislu problemskog zadatka u informatici te ga znati riješiti i rješenje evaluiratiFormulirati problem iz realnog svijeta u smislu problemskog zadatka u informatici te ga znati riješiti i rješenje evaluirati
  • Izgraditi i optimizirati bazu podataka i bazu znanja primjenom odgovarajućih strategija organizacije podataka i sigurnosti informacijskog sustavaIzgraditi i optimizirati bazu podataka i bazu znanja primjenom odgovarajućih strategija organizacije podataka i sigurnosti informacijskog sustava
  • Izgraditi računalni sustav za pohranu podataka i znanja korištenjem suvremenih alata za izradu baza podataka, baza znanja i semantici podatakaIzgraditi računalni sustav za pohranu podataka i znanja korištenjem suvremenih alata za izradu baza podataka, baza znanja i semantici podataka
  • Modelirati i izgraditi sustav izvođenja analitičkih podataka iz transakcijskih metodama rudarenja i drugim metodama, te izgradnje skladišta podataka u koja se ti podaci pohranjujuModelirati 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)Modelirati i izgraditi sustave poslovne inteligencije temeljene na skladištima podataka, kao i njihovo pretraživanje korištenjem metoda višedimenzionalnih kocaka podataka (OLAP)
  • Osmisliti projekt učinkovitog unapređenja poslovne tehnologije poslovnog sustava uz korištenje suvremenih ICT te realizirati takav projekt vlastitim razvojem ili izborom prikladnog standardnog softveraOsmisliti projekt učinkovitog unapređenja poslovne tehnologije poslovnog sustava uz korištenje suvremenih ICT te realizirati takav projekt vlastitim razvojem ili izborom prikladnog standardnog softvera

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.

Alati koji se koriste na predmetu

  • Microsoft Access
    Sustav za upravljanje bazama podataka u kojem se nalaze testni podaci
  • Business Objects
    OLAP alat koji omogućava dimenzijsko modeliranje (izgradnja universe-a), te provođenje OLAP analiza

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 predmeti

  • 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
Nastavnik Oblik nastave Tjedana Sati tjedno Grupa
Rabuzin Kornelije Predavanje 15 2 1
Seminar 15 1 1
Šestak Martina Laboratorijske vježbe 1 1 2
Laboratorijske vježbe 7 2 2
Nema definiranih ispitnih rokova

Skladišta podataka i poslovna inteligencija - Redovni studenti

Studij: Diplomski studij informatike
Akademska godina: 2017/2018

Praćenje rada studenata

Elementi praćenjaBodova
Aktivnost na nastavi10
Kolokviji (dva kolokvija iz predavanja) 45
Kolokvij (laboratorijske vježbe)20
Projekt25
ZBROJ100


Bodovna skala ocjena

OdDoOcjena
0 49 nedovoljan (1)
50 60 dovoljan (2)
61 75 dobar (3)
76 90 vrlo dobar (4)
91 100 odličan (5)



Kolokviji

Naziv / Tjedan 1234567891011121314151617 1. razdoblje
udio (%)
2. razdoblje
udio (%)
3. razdoblje
udio (%)
Trajanje Pismeni Usmeni
Kolokvij 1 + 100.0 30 +
Kolokvij 2 + 50.0 50.0 30 +
Kolokvij vjezbe + 45 +


Opis elemenata praćenja

Elementi praćenja Bodovi Uvjet Opis Nadoknada
Granica Opis Rok
Aktivnost na nastavi 10 0 Aktivnost studenta ostvaruje se tijekom predavanja i vježbi kroz sljedeće faze: ponavljanje gradiva, usvajanje novih sadržaja kroz problemskih oblik nastave, zaključak predavanja u obliku opisa konceptualne mreže.
Prvi kolokvij iz predavanja 20 8 Rješavanje zadataka uz dodatak teorijskih pitanja otvorenog tipa i pitanja koja ispituju razumijevanje. Prepisivanje je zabranjeno te povlači disciplinsku odgovornost. Prisustvovanje je obavezno.
Drugi kolokvij iz predavanja 25 10 Rješavanje zadataka uz dodatak teorijskih pitanja otvorenog tipa i pitanja koja ispituju razumijevanje. Prepisivanje je zabranjeno te povlači disciplinsku odgovornost. Prisustvovanje je obavezno.
Kolokvij - laboratorijske vježbe 20 15 Rješavanje zadataka na računalu uz dodatak teorijskih pitanja otvorenog tipa i pitanja koja ispituju razumijevanje.
Prepisivanje je zabranjeno te povlači disciplinsku odgovornost.
Kolokvij se održava/ponavlja prije svakog ispitnog roka. Jednom položeni kolokvij vrijedi cijelu akademsku godinu.
Projekt 25 0 Samostalni, obavezni projekt koji se dodjeljuje najkasnije do početka 1. međuispitnog razdoblja. Student mora samostalno izraditi, dokumentirati i obraniti projekt na temu skladišta podataka. Konkretna tema se dogovora s nastavnikom. Pismeni dio rada i prezentaciju u PowerPoint-u treba postaviti na Moodle unutar zadanog roka, nakon čega slijedi obrana. Projekt se može braniti sukladno objavljenim terminima za obranu. Korištenje tuđeg rješenja/plagijat je zabranjeno te povlači disciplinsku odgovornost.


Skladišta podataka i poslovna inteligencija - Izvanredni studenti

Studij: Diplomski studij informatike
Akademska godina: 2017/2018

Za izvanredne studente:

Izvanredni studenti mogu odabrati jedan od sljedeća 3 modela:

M1 [redovna kontinuiranost]:  studenti se uključuju u nastavu zajedno s redovitim studentima. U tom slučaju trebaju se (na početku semestra) obavezno javiti nastavniku te za njih vrijede ista pravila kao i za redovite studente;

M2 [izvanredna kontinuiranost]: studenti polažu kolokvije, brane seminarski rad te idu na zaključni ispit u terminima definiranim za redovne studente, ali ne moraju prisustvovati redovnoj nastavi;

M3 [klasični ispit]: ako studenti nisu zainteresirani niti za jedan od prethodna dva modela kontinuiranog praćenja M1 i M2, onda predmet polažu putem ispita na redovnim (i izvanrednim) ispitnim rokovima. Prije usmenog dijela ispita studenti moraju imati pozitivno ocijenjen seminarski rad (ako su isti odabrali), a prije pismenog dijela ispita laboratorijske vježbe.

 

Literatura, način komunikacije, itd. isti su kao i za redovite studente.


Praćenje rada studenata

Elementi praćenjaBodova
Aktivnost na nastavi10
Kolokviji (dva kolokvija iz predavanja) 45
Kolokvij (laboratorijske vježbe)20
Projekt25
ZBROJ100


Bodovna skala ocjena

OdDoOcjena
0 49 nedovoljan (1)
50 60 dovoljan (2)
61 75 dobar (3)
76 90 vrlo dobar (4)
91 100 odličan (5)



Kolokviji

Naziv / Tjedan 1234567891011121314151617 1. razdoblje
udio (%)
2. razdoblje
udio (%)
3. razdoblje
udio (%)
Trajanje Pismeni Usmeni
Kolokvij 1 + 100.0 30 +
Kolokvij 2 + 50.0 50.0 30 +
Kolokvij vjezbe + 45 +


Opis elemenata praćenja

Elementi praćenja Bodovi Uvjet Opis Nadoknada
Granica Opis Rok
Aktivnost na nastavi 10 0 Aktivnost studenta ostvaruje se tijekom predavanja i vježbi kroz sljedeće faze: ponavljanje gradiva, usvajanje novih sadržaja kroz problemskih oblik nastave, zaključak predavanja u obliku opisa konceptualne mreže.
Prvi kolokvij iz predavanja 20 8 Rješavanje zadataka uz dodatak teorijskih pitanja otvorenog tipa i pitanja koja ispituju razumijevanje. Prepisivanje je zabranjeno te povlači disciplinsku odgovornost. Prisustvovanje je obavezno.
Drugi kolokvij iz predavanja 25 10 Rješavanje zadataka uz dodatak teorijskih pitanja otvorenog tipa i pitanja koja ispituju razumijevanje. Prepisivanje je zabranjeno te povlači disciplinsku odgovornost. Prisustvovanje je obavezno.
Kolokvij - laboratorijske vježbe 20 15 Rješavanje zadataka na računalu uz dodatak teorijskih pitanja otvorenog tipa i pitanja koja ispituju razumijevanje.
Prepisivanje je zabranjeno te povlači disciplinsku odgovornost.
Kolokvij se održava/ponavlja prije svakog ispitnog roka. Jednom položeni kolokvij vrijedi cijelu akademsku godinu.
Projekt 25 0 Samostalni, obavezni projekt koji se dodjeljuje najkasnije do početka 1. međuispitnog razdoblja. Student mora samostalno izraditi, dokumentirati i obraniti projekt na temu skladišta podataka. Konkretna tema se dogovora s nastavnikom. Pismeni dio rada i prezentaciju u PowerPoint-u treba postaviti na Moodle unutar zadanog roka, nakon čega slijedi obrana. Projekt se može braniti sukladno objavljenim terminima za obranu. Korištenje tuđeg rješenja/plagijat je zabranjeno te povlači disciplinsku odgovornost.


Predavanje Seminar Auditorne vježbe Laboratorijske vježbe Vježbe (jezici, tzk) Ispit Kolokviji Nadoknade Demonstrature
Copyright © 2015 FOI Varaždin. All Rights Reserved. Sva prava pridržana.
Povratak na vrh