Ishodi učenja programa

• Odabrati i koristiti informacijsko komunikacijske tehnologije u djelovanju poslovnih sustavaOdabrati 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 domenamaOdabrati 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 procesimaPlanirati i podržati uvođenje novih informacijskih tehnologija za potporu organizacijskim procesima

Sadržaj predavanja

• Uvod.
  Osnovni pojmovi. Operativna baza podataka, skladište podataka (DW), OLAP sustavi, ETL, poslovna inteligencija, poslovna pravila. Razlika između operativne baze podataka i skladišta podataka.
• ER model.
  Modeliranje skladišta podataka. Praktične preporuke kojih se dobro pridržavati u samom procesu prevođenja operativne baze podataka u skladište podataka. Generički model skladišta podataka. Izgradnja skladišta podataka (entity, star i snowflake modeli). Faze ETL-a.
• Integracija i distribuiranost podataka.
  Integracija različitih izvora podataka. ODBC. Provjera kvalitete podataka (atributi istog imena, neodgovarajući primarni ključevi, nepostojanje podataka, itd.) i načini kako se oni mogu riješiti.
• Pojam dimenzije.
  Razumijevanja dimenzija; %22fact table%22 i %22dimension table%22. Dimenzijsko modeliranje. Pojam i značaj zrnatosti.
• Analiza pojedinih svojstava
  Analiza pojedinih svojstava (redundancija, normalizacija) te njihove (ne)poželjnosti u samom skladištu.
• Planiranje i upravljanje projektom
  Planiranje i upravljanje projektom uvođenja i izgradnje skladišta podataka. Faze informatičkog projekta: planiranje, analiza, prikupljanje korisničkih zahtjeva, modeliranje, implementacija i održavanje. Razlozi izgradnje skladišta podataka. Troškovi projekta i opravdavanje istih. Poboljšanje poslovanja – poslovna inteligencija.
• OLAP.
  Vrste OLAP-a. Pojam kocke. OLAP vs. SQL. Kreiranje jednostavnih i složenih upita. Detaljna usporedba obje tehnologije.
• Izrada izvještaja.
  Kreiranje jednostavnijih izvještaja. Provođenje analiza (ekonomske, financijske, itd.). Funkcije min, max, stddev, variance, roll-up, drill down, itd. Kreiranje konteksta (universa). Pohrana sumarnih upita.
• Otkrivanje znanja i rudarenje podataka.
  Otkrivanje znanja i rudarenje podataka. Sigurnost i privatnost. Efekti primjene skladišta podataka. Optimizacija.
• Primjeri iz prakse
  Primjeri iz prakse – prezentacija i analiza pojedinih primjera iz prakse.
• Pregled alata
  Pregled alata – uz alat koji bi se koristio na vježbama (Business Objects), biti će dan i kratak pregled preostalih dostupnih alata koji se mogu koristiti u istu svrhu. Analiza studentskih projekata.

Osnovna literatura

• Inmon, W.H. Building the Data Warehouse. 4th edition, Wiley, 2005.
• Khan, A. Data Warehousing 101: Concepts and Implementation. Khan Consulting and Publishing, 2003.

Dopunska literatura

• Kimball, R.; Ross, M. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling. 2nd Edition John Wiley and Sons, 2002.