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