Systemy Business Intelligence i Big Data 1100-12-Z22-IB-SBIBD

WYKŁAD (15h):
W trakcie wykładu zostaną przedstawione zagadnienia teoretyczne związane z analitycznym przetwarzaniem danych, metodami, technikami oraz narzędziami stosowanymi w systemach BI (W1, W2)
Zakres zagadnień:
1. Wprowadzenie do systemów Business Intelligence oraz archtektura systemów
2. Hurtownia danych – fakty, wymiary i hierarchie, modele hurtowni
3. Planowanie procesu zasilania hurtowni, czyszczenie oraz transformacja danych
4. Wielowymiarowe bazy analityczne
5. Rynek narzędzi i produktów BI
6. Tendencje rozwojowe systemów BI – Big Data
a. Czym jest Big Data? – modele 3V, 4V, 5V…
b. HDFS
c. MapReduce
d. Ekosystem Hadoop
7. Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego (NLP – natural language processing) – zastoswanie narzędzi Big Data

ĆWICZENIA (30h):
W trakcie ćwiczeń są tworzone konkretne rozwiązania analityczne w oparciu o narzędzie BI Qlik Sense.

1. Wizualizacja danych – cele i korzyści.
2. Omówienie najpopularniejszych metod wizualizacji danych.
3. Przedstawienie dobrych praktyk związanych z tworzeniem raportów i analiz biznesowych.
4. Omówienie zagadnień związanych z tematyką Business Intelligence (BI).
5. Zapoznanie z narzędziem Qlik Sense i całym ekosystem firmy Qlik.
6. Importowanie danych pochodzących z różnych źródeł zewnętrznych.
7. Modelowanie danych.
8. Wizualizacja danych pochodzących z różnych obszarów działalności przedsiębiorstwa.
9. Przygotowanie kokpitów menedżerskich.
10. Prezentacja i wyciąganie wniosków z przygotowanych raportów.
11. Udostępnianie stworzonych kokpitów menedżerskich innym osobom w organizacji.

Całkowity nakład pracy studenta

1. Godziny realizowane z udziałem nauczyciela – 15 h wykładu, 30 h ćwiczeń, 30 h konsultacji, 2. Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta – 40 h realizacja projektu zaliczeniowego, 35 h przygotowanie do zaliczenia końcowego z wykładu. Całkowity nakład pracy studenta: 150 godzin.

Efekty uczenia się - wiedza

W1: Student zna i rozumie budowę, funkcje oraz zastosowania systemów BI – K_W04 W2: Student zna i rozumie możliwości wykorzystania wyników analiz BI i racjonalizacji decyzji – K_W07 W3: Student zna i rozumie budowę, funkcję oraz zastosowania technologii Big Data w systemach Business Intelligence – K_W04, K_W07

Efekty uczenia się - umiejętności

U1: Student potrafi analizować dane wykorzystują model wielowymiarowy – K_U09, K_U12 U2: Student potrafi analizować i wizualizować dane przy wykorzystaniu narzędzi BI (Qlik Sense) – K_U12 U3: Student posiada kompetencje w zakresie ciągłego rozwijania wiedzy i umiejętności w zakresie systemów BI i ich ewolucji – K_U15 U4: Student posiada kompetencje w zakresie zespołowego tworzenia bazy wiedzy na temat systemów BI – K_U14

Metody dydaktyczne

Wykład informacyjny. Ćwiczenia: praca w laboratorium komputerowym z wykorzystaniem dostępnego oprogramowania BI.

Metody dydaktyczne podające

- wykład problemowy
- wykład informacyjny (konwencjonalny)

Metody dydaktyczne poszukujące

- studium przypadku
- laboratoryjna
- ćwiczeniowa

Rodzaj przedmiotu

przedmiot szczegółowy (atrybut wycofany)

Wymagania wstępne

Znajomość zagadnień bazodanowych oraz podstaw języka SQL.

Koordynatorzy przedmiotu

Andrzej Geise
Marcin Stawarz

Kryteria oceniania

Zaliczenie wykładu: aktywność oraz prezentacja wybranych zagadnień dotyczących systemów BI.

Zaliczenie ćwiczeń: projekt zaliczeniowy (praca w grupach) - zaprojektowanie rozwiązań analitycznych dla konkretnych problemów biznesowych.

Literatura

1. M. Russo, A. Ferrari (2016) Kompletny przewodnik po DAX, Analiza biznesowa przy użyciu Microsoft Excel, SQL Server Analysis Services i Power BI, Wyd. APN Promise, Warszawa.
2. D. Mendrala, M. Szeliga (2009) Serwer SQL 2008 – Usługi biznesowe, Wyd. Helion, Gliwice.
3. D. Mendrala, M. Szeliga (2012) Microsoft SQL Server – Modelowanie i eksploracja danych, Wyd. Helion, Gliwice.
4. Wilke C. O., Podstawy wizualizacji danych. Zasady tworzenia atrakcyjnych wykresów, Helion, Gliwice 2014.
5. Murray S., Interaktywna wizualizacja danych, Helion, Gliwice 2020.
6. T. White (2016) Hadoop – Kompletny przewodnik. Analiza i przechowywanie danych, Wyd. Helion, Gliwice.
7. J. Surma (2009) Business Intelligence – Systemy wspomagania decyzji biznesowych, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.
8. M. Alexander, J. Decker, B. Wehbe (2015) Analizy Business Intelligence – Zaawansowane wykorzystanie Excela, Wyd. Helion, Gliwice.

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 1100-12-Z22-IB-SBIBD w USOSweb