Business Intelligence

Sylabus predmetu

Tematické vymedzenie prednášok: 1. Business Intelligence. Identifikovanie potreby implementácie BI v podniku. Funkcie, postavenie BI v architektúre IS/IT, koncepcia BI, väzba na ostatné aplikácie IS. Etapy, procesy a nástroje BI. Kritické faktory úspešnosti BI v podniku, požiadavky na podnikové riešenia BI. 2. Zdrojové systémy. Vrstva pre transformáciu a integráciu údajov. Integračné prístupy údajov, nástroje na integráciu údajov, dosiahnutie úplného dátového integračného potenciálu. 3. Dátová architektúra. Požiadavky na dátovú architektúru, typy a formáty dát, taxonómia dát, dátové modely, podnikový dátový model, podnikový predmetový model, podnikový koncepčný model, podnikový koncepčný model entity, multidimenzionálny dátový model, sémantické modely, modely strojového učenia. Efektívna dátová architektúra. Dátová vs. informačná architektúra. 4. Dátové sklady. Vrstva pre ukladanie údajov. Prostredie dátových skladov, architektúra dátových skladov, požiadavky na dátový sklad, užívateľské výhody dátového skladu Dočasné a operatívne úložiská dát. Integrácia dátových skladov do IS a Cloudu. Aplikácia procesu ETL na čistenie dát v dátových skladoch. Riziká dátových skladov. Bezpečnosť dátového skladu. Dátový trh. 5. KPI a požiadavky na analytické služby BI. Definovanie podnikového problému, stanovenie cieľov, definovanie výskumných otázok a hypotéz, stanovenie požiadaviek na analýzu, vizualizácie a reporting dát. 6. Dolovanie dát a extrakcia dát. Dátová kvalita. Datamining, metódy dolovania dát, softvérové nástroje na dolovanie dát. Extrakcia dát - dôležitosť identifikácie zdroja, techniky extrakcie dát, metódy logickej a fyzickej extrakcie dát. Text a Web Mining. 7. Obohatenie dát. Vrstva pre analýzu dát. Analýza dát – deskriptívna analýza, prediktívna analýza, preskriptívna analýza, nástroje analýzy dát v BI, hierarchizácia a hľadanie závislostí. Pokročilé dátové analýzy a Machine Learning. 8. Dopytovanie (querying) – výber, selekcia, dopytu (dotaz) podľa výberu atribútu, relačné, aritmetické operátory, Vennov diagram operátorov, geografické dopyty. Dopyt v tradičnom procese ETL a flexibilnom ELT procese. 9. Vizualizácia dát a reporting. Vrstva pre prezentáciu dát – význam a úlohy vizualizácií, dashboardov a reportingu v manažmente dát podniku. Pravidlá efektívneho reportingu. Typy a metódy reportingu. Deskriptívny reporting, KPI. Vizualizačné techniky a nástroje ako podpora pre manažment podniku. 10. Interpretácia výsledkov dátovej analýzy. Verifikácia/falzifikácia hypotéz, formulovanie odpovede na výskumné otázky a na podnikový problém. Prijímanie manažérskych rozhodnutí na základe výsledkov z BI analýzy. Posúdenie úspešnosti BI analýzy, hodnotenie spätnej väzby a nastavenie periodicity BI analýzy. 11. Komplexný pohľad na potrebu využitia Business Intelligence riešení v podniku. Projekty implementácie Business intelligence riešení v podniku - plánovanie, realizácia, kontrola a spätná väzba projektov. Faktory ovplyvňujúce implementáciu BI riešení v podniku. Hodnotenie úspešnosti implementácie BI riešení v podniku. 12. Stratégia Business intelligence, ciele a výstupy. Transformačný plán. paralelné vývojové dráhy a vývojové etapy BI riešení. Koncepčný rámec BI. Životný cyklus BI – fázy životného cyklu a prvky rámca životného cyklu BI. 13. Business intelligence a Artifical Intelligence – integrácia BI a umelej inteligencie. Strojové učenie – formy strojového učenia, prediktívne analýzy a prediktívne aplikácie. Vzťah a vplyv strojového učenia na Business Intelligence. Nové výzvy a trendy v oblasti BI. Tematické vymedzenie cvičení: 1. Business Intelligence. Systémové požiadavky BI aplikácie, užívateľské prostredie BI aplikácie a jeho customizácia, nástroje, import/export dát, grafické výstupy. 2. Získavanie dát z dátových zdrojov. Formáty dát, štruktúrované a neštrukturované dáta. Pripojenie k dátovým zdrojom. Príprava a čistenie dát, formátovanie dát. 3. Transformácia dát. Manipulácia s dátami, tvorba datasetu pre Business Intelligence aplikáciu. Príprava testovacieho, trénovacieho a validačného datasetu. Import dát do Business Intelligence aplikácie. Vytváranie dátového modelu, relácie. 4. Obohatenie dát. Aplikovanie systémového prístupu k ETL procesu. Identifikácia štruktúr a prvkov na obohatenie datasetu. Realizácia obohatenia dát. 5. Definovanie požiadaviek na dátovú analýzu pomocou BI aplikácie. Zadefinovanie podnikového problému, stanovenie analytických otázok, hypotéz a požiadaviek na výstupné zostavy ako podklad pre manažérske rozhodnutia. 6. Analýza dát. Výber algoritmu - rozhodovacie stromy, regresie, neurónové siete, Bayesové siete atď. Metódy analýzy dát v aplikácií Business Intelligence Využitie matematických, logických, štatistických funkcií v BI aplikácií. 7. KPI. Výpočet ukazovateľov pomocou pokročilých metód analýzy dát - konštrukcia mierky, samostatných kalkulačných vzorcov, korelácie, regresie, faktorová analýza, detekcia anomálii. 8. Vizualizácia dát. Využitie širokého spektra vizualizačných nástrojov (grafy, mapy, matrice, diagramy) na vytváranie grafických dátových výstupov. 9. Vizualizácia dát a analýza trendov. Využitie vizualizačných nástrojov BI aplikácie na vytváranie grafických dátových výstupov s vizualizáciou trendov a vývoja podnikových ukazovateľov. 10. Dashboard. Vytváranie dashboardov - využitie spektra nástroj na vytvorenie dashboardu, zoskupovanie vizualizácií, filtre, interaktívne dashboardy a dátové príbehy. 11. Reporting. Parametrizácia dátových výstupov a ich export. Konfigurácia periodicity reportov a šablóny. Koncept reportingu v reálnom čase – Real Time reporting. 12. Vyhodnotenie dátovej analýzy. Interpretácia dátových výstupov. Verifikácia/falzifikácia hypotéz, hľadanie odpovedí k stanoveným výskumným otázkam a zadefinovanému podnikovému problému. 13. Prijímanie manažérskych rozhodnutí. Manažérske rozhodovanie na základe analýzy dát z BI aplikácie. Analýza kvality analýzy a dátových výstupov. Hodnotenie spätnej väzby a syntéza získaných poznatkov. Nastavenie periodicity a potreby neustáleho vyhodnocovania dát. Priebežné hodnotenie - overenie znalostí a zručností študentov nadobudnutých počas semestra.