Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

Business Intelligence > Lecture 1 > Flashcards

Lecture 1 Flashcards

1
Q

Podaci

Definicija

A

Osnovni opisi stvari, događaja, aktivnosti i transakcija; interni i eksterni.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Informacija

Definicija

A

Organizovani podaci koji imaju značanje i vrednost.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Znanje

Definicija

A

Procesirani podaci ili informacije koje predstavljaju razumevanje ili učenje primenljivo na problem ili aktivnost.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Šta čini informacije?

A

Podaci koji su obrađeni da imaju konteskt, relevantnost i svrhu.
Interpretacija informacija -> Znanje

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Šta čini podatke?

A

Sirove informacije, opažanja ili percepcije.
Analiza podataka -> Informacije

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Šta čini znanje?

A

Opravdana verovanja o vezama bitnim za donošenje odluka.
Primena znanja -> Donošenje informisane odluke

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Nacrtaj:

Ciklus odluke-akcije

A
  1. Korisnik
  2. Primenjuje inteligenciju na podatke
  3. Da dobije informacije
  4. Formira se osnova znanja
  5. Znanje se koristi za donošenje odluka
  6. Odluke aktiviraju akcije
  7. Akcije generišu podatke
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Za šta kompanije koriste podatke?

A

Za razumevanje operacija, klijenata, konkurencije, partnera, zaposlenih, stockholder-a.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Šta kompanije treba da urade?

A
  1. Nauče šta se dešava u biznisu
  2. Analiziraju svoje operacije
  3. Reaguju na interne i eksterne pritiske
  4. Donesu odluke koje će im pomoći da kontrolišu trošak, povećaju prihod, prodaju i profit.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Objasni:

4 V velikih podataka

A
  1. Volume (obim): veličina skupova podataka od MB do PB
  2. Velocity (brzina): brzina prikupljanja podataka (vremenski osetljivi podaci)
  3. Variety (raznolikost): prikupljanje podataka iz različitih izvora; nestrukturisani podaci se obrađuju drugačije
  4. Veracity (tačnost): bias, buka i abnormalnosti u podacima; da li su podaci koji se koriste značajni za problem koji se analizira
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Transakcijska vs. analitička obrada

A
  • Transakcijska se fokusira na obradu pojedinačnih podataka (unos, modifikacija, brisanje i transmisija)
  • Analitička se fokusira na izveštavanje, analizu, transformaciju i podršku pri odlučivanju
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Delovi transakcijske obrade

A
  1. Sakupljanje i organizacija podataka
  2. Sumiranje informacija
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Delovi analitičke obrade

A
  1. Analiza i sinteza znanja
  2. Donošenje odluka (mudrost)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Objasni:

5 C podataka

A
  1. Clean (čisti): čišćenje podataka od nedostajućih, pogrešnih, nepravilnih vrednosti ili duplikata
  2. Consistent (konzistentnost): postoje samo jedni tačni podaci
  3. Conformed (usklađenost): svi koriste iste podatke za donošenje odluka
  4. Current (trenutnost): donošenje odluka na osnovu potrebnosti
  5. Comprehensive (sveobuhvatnost): potrebno je imati sve podatke koji su potrebni
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Integracija podataka

A

Kombinovanje podataka iz različitih izvora u jedinstveni skup.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Komponente integracije podataka

A
  • Izvori podataka
  • Procesi za sakupljanje, konsolidovanje, transformaciju, čišćenje i agregaciju podataka i metapodataka
  • Standardi
  • Alati
  • Resursi i veštine
17
Q

Skladištenje podataka je…

A
  • Integrisano: podaci sakupljeni iz više izvora su konzistentni
  • Orijentisani ka temi: organizovani su prema temi podataka, a ne prema primeni
  • Vremenski varijantni: skladište se i istorijski podaci
  • Nepromenljivi: podaci se ne modifikuju, samo su za čitanje
18
Q

Poslovna inteligencija

A

Prezentovanje podataka poslovnim ljudima koji ih koriste da steknu znanje; omogućava pristup i dostavljanje informacija poslovnim korisnicima; vidljiv deo korporacijskih data sistema (skladište je nevidljivo)

Predstavljeno pomoću alata i tabli (grafikona…)

19
Q

Poslovna inteligencija

Definicija

A

Široka kategorija aplikacija, tehnologija i procesa za sakupljanje, čuvanje, pristupanje i analizu podataka u cilju pomoganja poslovnim korisnicima u donošenju boljih odluka.

20
Q

Definicija

Inteligencija

Široko i usko

A
  • U širem smislu: inteligencija ili znanje dolazi iz ljudskog iskustva i implicitnog znanja, u različitim formatima (PI kao upravljanje znanjem)
  • U užem smislu: inteligencija dolazi iz podataka (PI se fokusira na analitičku obradu podataka)
21
Q

Poslovna inteligencija:

Opšti proces

A
  • Sakupljanje podataka (sirovi podaci iz različitih izvora)
  • Čišćenje podataka (organizacija i transformacija podataka u čiste i česte modele i formate)
  • Skladištenje podataka (čuvani u kvalitetnom menadžment sistemu za lak i brz pristup)
  • Analiza podataka (dimenzionalna, statistička, poslovna analiza, data mining)
  • Prezentacija podataka (prezenetovani u lako razumljivom formatu da podrže bolje poslovne odluke)

Prate organizacionu memoru, integraciju informacija, kreiranje uvida i prezentovanje

22
Q

Poslovna inteligencija u…

Procesu odlučivanja

Beloved KAIST

A
  • Sakupljanje podataka
  • Organizacija podataka
  • Analiza podataka
  • Donošenje odluke
  • Preuzimanje akcije

… and repeat.

23
Q

Sistemi poslovne inteligencije

A

PI sistem: informacioni sistem koji implementira delom ili u celini sposobnosti i procese poslovne inteligencije.

24
Q

Vrednosti PI sistema

A
  • Obezbeđuje platformu za obradu integrisanih podataka
  • Omogućava brz i lak pristup podacima i informacijama na svim nivoima
  • Pojednostavljuje kontrolisan i upravljan proces donošenja odluka podržan podacima
25
Q

Upravljanje i skladištenje podataka

Komponente PI sistema

A
  • Relacione baze podataka
  • Skladište podataka, modelovanje, upravljanje i integracija podataka
  • Kvalitet podataka
  • Metapodaci, master podaci i vizuelizacija podataka
26
Q

Analitička obrada podataka

Komponente PI sistema

A
  • Upiti
  • Poslovna analitika
  • Statistika
  • Data i text mining
  • Vizuelna analitika
27
Q

Prezentovanje

Komponente PI sistema

A
  • Izveštaji
  • Vizuelizacija informacija
  • Dashboards, scorecards, strategy map
28
Q

Menadžment i dostavljanje

Komponente PI sistema

A
  • Vebsajt
  • Server za izveštavanje
  • Aplikacioni i PI server
  • Portal
  • Excel servisi
29
Q

Primene

Komponente PI sistema

A
  • Upravljanje performansama
  • Benchmarking
  • Istraživanje tržišta
  • Strateško upravljanje
  • Analitika vebsajtova

Korisnici sa aplikacijama i uređajima

Business Intelligence (3 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2024 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions