Складишта података

Циљ и исход предмета

Стицање општих знања из пројектовања и имплементације складишта података, као и важних концепата пословне интелигенције. По завршетку курса, студент има основна знања о функционисању складишта података, као и осталих битних концепата пословне интелигенције. Студент зна да имплементира ETL процес и једноставније data mart-ове применом расположивих алата. Студент зна да користи неколико аналитичких алата крајњег корисника. Такође, располаже основним знањима о BSC методологији стратешког управљања и њеној примени заједно са решењима складишта података.

Теоријска настава

Место и улога складишта података (DW) у информационом систему савременог предузећа, основни појмови и компоненте (извори података, Data Staging, мета подаци, складишта података, data mart, управљање и контрола, испорука информација). Kimbal и Inmon приступ изграњи складишта података. Планирање и управљање складиштима податка. Приступи за дизајнирање складишта података (top-down, bottom-up, практични приступ). Архитектура и инфраструктура складишта података. Димензионо моделовање (табеле чињеница, грануларност података, типови табела чињеница; табеле димензија, принципи промена вредности код табела чињеница и димензионих табела, Slowly Changing Dimensions, типови табела димензија). Шеме складишта података (Star, Snowflake, Fact Constellation). ETL (Extraction Transformation Loading) процес и алати, интеграција са ERP и осталим трансакционим системима. OLAP (data cubes, операције: drill-up/down, slice/dice, roll-up, pivot; OLAP модели; FASMI тест за OLAP, OLAP алати). KPI (Key Performance Indicators) и концепт dashboard-a. Елементи BSC (Balanced ScoreCard) методологије стратешког управљања и њихова имплементација коришћењем DW.

Практична настава

Анализа података у конкретном операционом систему. Одабир пословног процеса, одабир грануларности, идентификација димензија и идентификација нумеричких чињеница код моделовање звездасте шеме складишта података. Имплеметација различитих начина за извлачење података из операционих система. Примена метода за трансформацију података коришћењем упитног језика и доступних алата. Иницијелно учитавање података у складиште. Инкрементално учитавање података у складиште применом различитих техника. Креирање мултидимензионог модела за анализу података. Примена drill-up/down, slice/dice, roll-up, pivot операција код анализе података. Употреба KPI за одређивање пословних метрика.