Poslovna inteligencija

Opis predmeta

Cilj je ovog predmeta upoznati sa sustavima za potporu poslovnom odlučivanju. Predmet proučavanja su skladišta podataka, metode oblikovanja (dimenzijski model), integracija podataka (ETL) i OLAP sustavi. Gradivo prati sedam domaćih zadaća u kojima je potrebno isprobati odnosno primjeniti iznesene koncepte.

Opće kompetencije

Studenti će biti sposobni oblikovati skladište podataka i graditi sustave za potporu poslovnom odlučivanju.

Ishodi učenja

  1. definirati osnove koncepte poslovne inteligencije i skladišta podataka
  2. primijeniti principe oblikovanja skladišta podataka
  3. koristiti osnovne ETL postupke
  4. upotrijebiti osnove OLAP tehnologije
  5. koristiti osnovne BI alate
  6. proizvesti prototip BI alata

Oblici nastave

Predavanja

Na predavanjima se izlažu teorijske postavke i paradigme koje se potkrepljuju primjerima i demonstracijama u konkretnoj platformi poslovne inteligencije.

Programske vježbe

Primjena znanja stečenih na predavanjima u vidu domaćih zadaća.

Način ocjenjivanja

Kontinuirana nastava Ispitni rok
Vrsta provjere Prag Udio u ocjeni Prag Udio u ocjeni
Domaće zadaće 30 % 40 % 30 % 40 %
Međuispit: Pismeni 0 % 25 % 0 %
Završni ispit: Pismeni 30 % 35 %
Ispit: Pismeni 0 % 30 %
Ispit: Usmeni 30 %

Tjedni plan nastave

  1. Osnovne informacije o predmetu. Uvod u poslovnu inteligenciju i skladišta podataka. Definicije osnovnih pojmova.
  2. Uvod u dimenzijsko modeliranje. Prva domaća zadaća.
  3. Pristupi izgradnji skladišta podataka. Dimenzijsko modeliranje (konformirane dimenzije, različite uloge). Druga domaća zadaća.
  4. Dimenzijsko modeliranje (surogatni ključevi, indeksi, NULL vrijednosti), treća domaća zadaća.
  5. Izgradanja GUI klijenta za zvjezdasti spoj. Četvrta domaća zadaća. Dimenzijsko modeliranje (tipovi dimenzija).
  6. Dimenzijsko modeliranje (heterogene dimenzije i činjenice, hijerarhije).
  7. Peta domaća zadaća, dimenzijsko modeliranje (tipovi činjeničnih tablica, agregati, unakrsno pregledavanje).
  8. Međuispit
  9. Dimenzijsko modeliranje (N:N veze, rano/kasno dolazeći zapisi, složeni događaji). Stvarnovremenska skladišta podataka.
  10. Stvarnovremenska skladišta podataka, OLAP.
  11. OLAP. Šesta domaća zadaća.
  12. ETL.
  13. ETL. Sedma domaća zadaća
  14. Sigurnost, metapodaci, dozvole, kvaliteta podataka.
  15. Završni ispit.

Studijski programi

Sveučilišni diplomski
[FER2-HR] Obradba informacija - profil
preporučeni izborni predmeti (3. semestar)
[FER2-HR] Programsko inženjerstvo i informacijski sustavi - profil
Predmeti specijalizacije profila (3. semestar)
[FER2-HR] Računalno inženjerstvo - profil
preporučeni izborni predmeti (3. semestar)
[FER2-HR] Računarska znanost - profil
preporučeni izborni predmeti (3. semestar)
[FER2-HR] Telekomunikacije i informatika - profil
preporučeni izborni predmet (3. semestar)

Literatura

Ralph Kimball, Margy Ross (2002.), The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling, Wiley
Joe Caserta, Ralph Kimball (2004.), The Data Warehouse Etl Toolkit, Wiley
Christopher Adamson (2010.), Star Schema The Complete Reference, McGraw Hill

Nositelji

Izv. prof. dr. sc.
Igor Mekterović
Izv. prof. dr. sc.
Ljiljana Brkić

Za studente

Izvedba

ID 34414
  Zimski semestar
4 ECTS
R2 Engleski jezik
R1 E-učenje
30 Predavanja
0 Seminar
0 Auditorne vježbe
0 Laboratorijske vježbe
0 Konstrukcijske vježbe

Ocjenjivanje

87,5 izvrstan
75 vrlo dobar
62,5 dobar
50 dovoljan

Sličan predmet