L2. Skladište podataka, poslovna inteligencija

Question 1

Što je inteligencija?

Answer 1

sposobnost snalaženja u novim prilikama, u rješavanju problema i iznalaženju rješenja

Question 2

Na čemu počiva inteligentno ponašanje poduzeća?

Answer 2

na podacima, informacijama i znanju - poslovna inteligencija

Question 3

Čemu su potpora BI sustavi?

Answer 3

odlučivanju i upravljanju - sustavi za potporu upravljanju

Question 4

Što podrazumijeva poslovna inteligencija i na koji način doprinosi odlučivanju?

Answer 4

• koncepte, metode i tehnologije unaprjeđenja procesa odlučivanja
• unutarnje i vanjske podatke transformira u informacije prikladne za odlučivanje

Question 5

Navedi tehnologije poslovne inteligencije.

Answer 5

najčešće korištene: skladište podataka, analitičke obrade, rudarenje podataka
ostale: područna skladišta, alati za ekstrakciju, transformaciju i učitavanje podataka (ETL), informacijski portali, modeliranje poslovanja

Question 6

Koji su razlozi pojave skladišta podataka?

Answer 6

• različitost (heterogenost)
• rast količine podataka
• neodgovarajući sadržaj i oblik podataka
• neodgovarajući pristup podacima

Question 7

Objasni pojam različitosti zbog kojega se počinje koristiti skladište podataka.

Answer 7

• različite aplikacije i sustavi za upravljanje bazama podataka
• rast broja različitih korisnika koji pristupaju podacima
• različiti izvori podataka

Question 8

Što sve mogu biti izvori podataka?

Answer 8

unutarnji:
- sustav za obradu transakcija
- sustav za potporu upravljanju
- sustav za potporu komunikaciji i suradnji
vanjski:
- podaci konkurentnosti
- ekonomski podaci
- strukovni podaci
- financijski podaci, robni podaci
- ekonometrijski podaci
- psihometrijski
- meteorološki, demografski, marketinški…

Question 9

Koje dvije vrste zahtjeva postoje?

Answer 9

opći zahtjev - povezati i učinkovito koristiti raznorodne i razdijeljene podatke iz različitih izvora
menadžerski zahtjev - dostupni i konzistentni podaci

Question 10

Što utječe na rast količine podataka?

Answer 10

• rast broja slogova u bazi (prijelaz s hijerarhijske na relacijsku bazu)
• rast poslovnih događaja –> rast količine podataka (složenost poslovanja)

Question 11

Što podrazumijeva neodgovarajući sadržaj i oblik podataka?

Answer 11

• podaci tekućeg karaktera - nedovoljni za kvalitetne analize -> obuhvatiti duže razdoblje
• razina vizualizacije ne zadovoljava potrebe korisnika
• izvještaji u 2D obliku na puno stranica

Question 12

Što podrazumijeva neodgovarajući pristup informaciji?

Answer 12

• transakcija upit na operativnu bazu dugo traje (NEPRETRAŽIVOST u stvarnom vremenu) i usporava transakcijsku obradu

Question 13

Što je skladište podataka?

Answer 13

izdvojeni, veliki skup podataka koji je oblikom i sadržajem pripremljen za zahtjevne analize, kako bi se iz njega izvukle informacije i znanje za potrebe odlučivanja
- specifično strukturirana kopija transakcijskih podataka za izvještavanje i analizu podataka

Question 14

Koje postupke obuhvaća skladište podataka?

Answer 14

postupke pripreme i obrade podataka te dobivanja informacija potrebnih u procesu odlučivanja

Question 15

Koja su obilježja skladišta podataka?

Answer 15

• usmjereno području - pokriva čitavo poslovno područje
• integrirano - podaci iz različitih izvora jednom se definiraju i spremaju (konzistentni)
• vremenski određeno - omogućuje vremensku perspektivu, podaci u vremenskim serijama
• nepromjenjivo - bez operativnog ažuriranja podataka (samo osvježivanje)

Question 16

Na koji se način puni skladište podataka?

Answer 16

podaci iz transakcijskog sustava i vanjskih izvora prolaze kroz sljedeće korake:
1. ekstrakcija
2. transformacija
3. punjenje

Question 17

Koja je razlika između transakcijskog sustava i skladišta podataka (analitičkog sustava) s obzirom na predvidivost?

Answer 17

transakcijski sustav je predvidljiv, a SP je varijabilno i nepredvidivo

Question 18

Što čini podatkovni dio u strukturi sustava skladištenja podataka?

Answer 18

• osnovni podaci
• agregirani višedimenzijski podaci (dimenzijski model podataka)

Question 19

Koji su mehanizmi manipulacije podacima?

Answer 19

• postupci ekstrakcije i transformacije
• sustav upravljanja podacima
• postupci analitičke obrade i prezentacija

Question 20

Navedi probleme s operativnim podacima.

Answer 20

• “dirty data” - npr. 213 za godine
• vrijednosti koje nedostaju
• različita imena za isti entitet
• nekonzistentni podaci - npr. br. telefona
• neintegrirani podaci - npr. podaci iz više izvora koji se trebaju kombinirati
• neispravan format
• previše podataka

Question 21

Navedi dvije vrste ETL-a.

Answer 21

• integracija podataka
• integracija aplikacija

Question 22

Što je integracija podataka?

Answer 22

postupak u kojem podaci iz mnogih izvora odlaze na jedno centralizirano mjesto

Question 23

Što je integracija aplikacija?

Answer 23

premještanje podataka između pojedinih aplikacija kako bi se sinkronizirale

Question 24

Gdje se najčešće koristi ETL?

Answer 24

u domeni skladišta podataka kako bi se opisao postupak kojim se podaci iz izvora prebacuju, uz odgovarajuće transformacije, u skladište podataka

Question 25

Koji su koraci ETL-a?

Answer 25

• ekstrakcija
• čišćenje, transformacija
• učitavanje u dimenzijski model podataka

Question 26

Objasni prvi korak ETL-a.

Answer 26

prvi je korak dohvaćanje i izdvajanje podataka
- ponekad je teško odrediti koje podatke trebamo dohvatiti
- izvorišni sustav mora ostati nepromijenjen

Question 27

Objasni drugi korak ETL-a.

Answer 27

podaci se moraju očistiti, transformirati i agregirati kako bi bili pogodni za analizu
- klasičan način: dohvaćanje podataka i stavljanja u PRIPREMNO SP, transformacije, učitavanje u SP
- novi način: dohvaćanje i učitavanje podataka u SP, provođenje transformacija kada dođe zahtjev za analizu (kod Velikih podataka)

Question 28

Objasni treći korak ETL-a.

Answer 28

postoje dvije metode: potpuno i postepeno (periodički)
- problemi: redoslijed, promjena sheme, kontrola (nadzor)

Question 29

Koji su izazovi ETL procedura?

Answer 29

• prilagođavanje opsega podataka
• neusklađenost podataka
• optimizacija upita
• neadekvatni resursi i sustav podrške provedbi
• skalabilnost