1 / 17

Business intelligence

Business intelligence. Helena Palovská. Manažerské informace. Kteří zákazníci nakupovali produkt „A-Mutt“? Kolik bylo objednáno zboží v květnu? Na jaké výrobky jsou jednotliví zákazníci zaměřeni? Jaké výrobky se v Brazílii vůbec neprodávají? Závisí to na kategorii? Na čem to závisí?

danyl
Download Presentation

Business intelligence

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Business intelligence Helena Palovská

  2. Manažerské informace • Kteří zákazníci nakupovali produkt „A-Mutt“? • Kolik bylo objednáno zboží v květnu? • Na jaké výrobky jsou jednotliví zákazníci zaměřeni? • Jaké výrobky se v Brazílii vůbec neprodávají? Závisí to na kategorii? Na čem to závisí? • Kteří zákazníci jsou perspektivní? složitost business intelligence

  3. zpracování transakcí Architektura BI IT reporty OLAP ? datový sklad ? datamining

  4. ETL – datové pumpy • Extraction • Jsou stanovena pravidla pro extrakci • Transformation • intergrace, čištění • Loading • podle rozvrhu

  5. Další pomocná úložiště • Data Stagging Area • když nelze produkční systémy zatěžovat nárazovým pumpováním • pouze extrakce • transformace a loading se dělá dávkově podle rozvrhu • Operational Data Store • Integrované centrální úložiště dostupné pro produkční systémy • Konsolidované dimenzionální tabulky • Aktuální data dostupná pro BI aplikace

  6. Data Marty • Subjektově orientované • replikované části centrálního DWH nebo • primární úložiště a DWH se z nich integruje

  7. Reporty • Vznikají na základě analýzy nebo uživatelských požadavků • Mohou vznikat problémy s disseminací • reporty jsou, ale uživatelé o nich nevědí

  8. OLAP • Manažerská aplikace

  9. OLAP

  10. Datamining • Clusterová analýza • automatické hledání shluků • Rozhodovací stromy • může používat vyškolený uživatel • Neuronové sítě • … Nutno zakoupit nástroj i školení.

  11. Decision Supporting Systems • Modelovací nástroje pro podporu rozhodování • data mohu „tahat“ z datového skladu

  12. Expertní systémy • Napodobují rozhodování experta – podávají rady • mohou se učit na datech z datového skladu

  13. Charakteristika produkčních databází • Zpracovávají business transakce • krátké transakce • odezvy v reálném čase • Normalizovaná schémata databází • většinou v 3. NF (co je normalizovaná databáze) • Nezávislé systémy mohou být navzájem neintegrované Optimalizovány pro podporu business operací pokračuj na charakteristiku dat. skladu

  14. Co je normalizovaná databáze • 1 změna ve světě ~ 1 změna v databázi • 1.,2.,3. … normální formy • Takto vznikne normalizovaná databáze: • pečlivá analýza → ER(A) model (co ER(A)) CASE nástroj či „mapovací algoritmus“ • relační databázové schéma • Kontrola kvality – utilita db serveru (náročné) • hledání závislostí mezi poli tabulky • na reprezentativním vzorku dat zpět

  15. Co je E-R(A) • Jaké jsou entity (objekty), vztahy mezi nimi • Jaké mají atributy • Jaká jsou integritní omezení: • kardinality vztahů (1:N, M:N, 1:1) • členství ve vztazích (povinné, nepovinné) • co jsou klíčové atributy • nalezení event. identifikačních vztahů • Nalezení generalizace/specializace zpět

  16. Charakteristika datového skladu - DWH • Dlouhé a složité dotazy • Konsolidovaná data • Denormalizovaný • Předpočítané výpočty, agregace • Změny pouze přírůstkové • obsahuje archívní, historická data • nové záznamy vkládány v dávkách podle rozvrhu Optimalizován pro business intelligence

  17. Možnosti organizace DWH • Relační db – tabulka faktů a tabulky pro dimenze: • Hvězda • Každá dimenze v jediné tabulce (denormalizované) • Snowflake • Hierarchie každé dimenze rozložena do více tabulek (normalizovaná dimenze) • Multidimenzionální db – kostky • popisné atributy dimenzí mohou být v Operational Data Store

More Related