Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Inteligencja biznesowa - hurtownie danych
Tok studiów:
2014/2015
Kod:
EAR-2-207-IS-s
Wydział:
Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Informatyka w sterowaniu i zarządzaniu
Kierunek:
Automatyka i Robotyka
Semestr:
2
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Osoba odpowiedzialna:
prof. dr hab. Kotulski Leszek (kotulski@agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
Sędziwy Adam (sedziwy@agh.edu.pl)
prof. dr hab. Kotulski Leszek (kotulski@agh.edu.pl)
Krótka charakterystyka modułu

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 Student zna pojecie i rozumie znaczenie kostki OLAP AR2A_W14, AR2A_W15 Kolokwium
M_W004 Student posiada podstawową wiedzę na temat rodzajów systemów wspomagania decyzji w przedsiębiorstwie AR2A_W14, AR2A_W15 Kolokwium
M_W005 Student potrafi wskazać korzyści z wdrożenia tematycznej hurtowni danych AR2A_W14, AR2A_W15 Kolokwium
Umiejętności
M_U001 Student posiada umiejętność określenia specyfikacji systemu wspomagania decyzji AR2A_U21 Wykonanie projektu
M_U002 Student potrafi zaprojektować i zbudować kostkę OLAP w wybranym narzędziu do hurtowni danych AR2A_U02, AR2A_U21 Wykonanie projektu
M_U003 Student umie wykonywać podstawowe operacje na kostce danych AR2A_U21 Wykonanie projektu
M_U004 Student potrafi wykorzystać język MDX do eksplorowania danych wielowymiarowych AR2A_U21 Wykonanie projektu
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Inne
E-learning
Wiedza
M_W001 Student zna pojecie i rozumie znaczenie kostki OLAP - - + - - - - - - - -
M_W004 Student posiada podstawową wiedzę na temat rodzajów systemów wspomagania decyzji w przedsiębiorstwie + - - - - - - - - - -
M_W005 Student potrafi wskazać korzyści z wdrożenia tematycznej hurtowni danych + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student posiada umiejętność określenia specyfikacji systemu wspomagania decyzji + - - - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi zaprojektować i zbudować kostkę OLAP w wybranym narzędziu do hurtowni danych - - + - - - - - - - -
M_U003 Student umie wykonywać podstawowe operacje na kostce danych - - + - - - - - - - -
M_U004 Student potrafi wykorzystać język MDX do eksplorowania danych wielowymiarowych - - + - - - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:

Wykład przedstawia sygnalizuje wzrastającą potrzebę wspomagania przez narzędzia informatyczne procesu wspomagania podejmowania decyzji (management information system) i zarządzania wiedzą (knowledge management). Ich celem jest wspomaganie procesów decyzyjnych w przedsiębiorstwie oraz symulacja reakcji użytkowników na podejmowane przez przedsiębiorstwo decyzje zarządcze. Wspomaganie to obejmuje systemy zarządzania relacjami z klientem (CRM). Różne typy takich systemów będą omawiane na pierwszych 5 godzinach wykładu.
Realizacja tych systemów od strony informatycznej wspomagane są przez koncepcję Hurtowni Danych ułatwiająca efektywne zarządzanie przechowywaną informacją. Omówienie tej koncepcji oraz rozwiązania zwiększające efektywność przetwarzania w Centralnym Repozytorium Danych będą omawiane na 4 kolejnych wykładach.
Na ostatnich 4 godzinach wykładu na bazie przeglądu literaturowego oraz analizy realizowanych w Polsce hurtowni danych zasygnalizowane zostaną problemy związane z jej zasilaniem nowymi danymi (konwersja i kontrola formalna, kontrola spójności danych i ich agregacja) realizowanym w warstwie ETL.

Ćwiczenia laboratoryjne:

1. (3 godz.) Zapoznanie ze środowiskiem SAS i MS SQL Server oraz ich narzędziami do przetwarzania i analizy danych
2. (2 godz.) Projektowanie i tworzenie kostek OLAP
3. (2 godz.) Przeprowadzanie podstawowych operacji na kostkach OLAP tj. drążenie, projekcja itp.
4. (2 godz.) Wykorzystywanie języka zapytań MDX do eksploracji danych
5. (2 godz.) Zaprojektowanie przykładowej hurtowni danych
6. (2 godz.) Utworzenie schematu hurtowni danych w środowisku SAS/MS SQL Analysis Services
7. (2 godz.) Generowanie i analiza raportów za pomocą narzędzi business intelligence

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 137 godz
Punkty ECTS za moduł 5 ECTS
Udział w wykładach 14 godz
Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych 28 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 33 godz
Przygotowanie sprawozdania, pracy pisemnej, prezentacji, itp. 15 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Wykonanie projektu 25 godz
Przygotowanie do zajęć 20 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

1. Aby uzyskać pozytywną ocenę końcową niezbędne jest uzyskanie pozytywnej oceny z ćwiczeń.
2. Obliczamy średnią arytmetyczną z ocen zaliczenia uzyskanych we wszystkich terminach.
3. Wyznaczmy ocenę końcową na podstawie zależności:
if sr>4.75 then OK:=5.0 else
if sr>4.25 then OK:=4.5 else
if sr>3.75 then OK:=4.0 else
if sr>3.25 then OK:=3.5 else OK:=3

Ćwiczenia:
Aby uzyskać pozytywną ocenę końcową niezbędne jest uzyskanie pozytywnej oceny z ćwiczeń. Sposób liczenia oceny:
1. Za każde z zadań realizowanych na ćwiczeniach student może otrzyma
2. określoną liczbę punktów.
3. W danej grupie student o maksymalnej liczbie zgromadzonych punktów (w skali całego semestru) otrzymuje 100% . Punktacja pozostałych studentów tej grupy jest liczona relatywnie do tej punktacji.
4. Sposób przeliczania oceny procentowej na ocenę zwykłą (tj. na skalę 2.0-5.0) odbywa się zgodnie z regulaminem studiów AGH

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Nie podano wymagań wstępnych lub dodatkowych.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. W.H. Inmon: Building the Data Warehouse, Jon Willeys & Sons 1996
2. Adam Pelikant: Od przetwarzania analitycznego do raportowania, Helikon 2011,
3. Vidette Poe, Patricia Klauer, Stephen Brobst: Tworzenie hurtowni danych, WNT 2000

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Brak