| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 14
Na začetekNa prejšnjo stran12Na naslednjo stranNa konec
1.
Upravljanje integralnega podatkovnega skladišča na primeru finančne institucije
Urška Žnuderl, 2023, magistrsko delo

Opis: Količina podatkov, ki jo človeštvo dandanes proizvaja, nenehno raste v eksponentnem tempu. Vsak dan se ustvarijo ogromne količine podatkov, bodisi v gospodarstvu bodisi v osebnih in družbenih dejavnostih ljudi. Tako velike količine podatkov lahko predstavljajo izzive in priložnosti za številne organizacije. Izzivi se lahko pojavljajo predvsem v organiziranem shranjevanju podatkov, priložnosti pa v njihovi obdelavi ter pretvorbi v uporabne informacije. Rešitve za izzive najdemo v podatkovnih skladiščih, kjer lahko podatke z ustrezno obdelavo in analizo spremenimo v uporabne informacije. Podatkovna skladišča so v nekaterih organizacijah tako rekoč nujna, saj se sicer lahko kaj hitro znajdejo v podatkovni zmedi. Finančne institucije, kot so na primer banke, imajo ogromno različnih poslovnih aplikacij in sistemov, ki so namenjeni zajemanju in obdelavi podatkov. Proizvedeni podatki se tako iz različnih podatkovnih virov prenašajo v integralno podatkovno skladišče, ki ga lahko označimo za enotno shrambo podatkov. V resnici gre za zelo kompleksen proces pridobivanja podatkov iz podatkovnih virov, transformiranja podatkov v ustrezne oblike in nalaganja podatkov v ciljne strukture podatkovnega skladišča. Podatki se naložijo v podatkovne tabele, ki so lahko različnih vrst, podatkovne tabele pa se povežejo v sheme tabel oz. v podatkovne modele. V podatkovnem skladišču morajo biti tabele smiselno in logično povezane, saj le tako služijo kot koristen vir za obdelavo in analizo podatkov. Več tabel ali shem lahko združimo v podatkovno bazo, ki bodisi predstavlja poslovno področje bodisi služi kot podatkovna baza poslovne aplikacije. Podatkovno skladišče tako združuje eno ali več podatkovnih baz. Namen podatkovnega skladišča pa ni samo shranjevanje podatkov, temveč je to tudi vir, ki zagotavlja podatke za nadaljnje analize. Organizacije namreč vse bolj uporabljajo podatke za pomoč in podporo pri odločanju. Osnova za sprejemanje pravilnih odločitev so konsistentni in kakovostni podatki. V podatkovnem skladišču hranimo kopije podatkov, pri katerih stremimo, da čim bolj natančno odražajo resničen svet. Neustrezni in netočni podatki lahko privedejo do napačnih odločitev, ki imajo lahko resne posledice za organizacijo. Ključno je torej, da zagotovimo kakovostne podatke in vzpostavimo procese za redno preverjanje in vzdrževanje visoke ravni kakovosti podatkov. Vsekakor pa moramo zagotoviti tudi primerno obdelovanje podatkov. Tako za namene internega poročanja kot tudi za poročanje raznim zunanjim organom se iz podatkovnega skladišča pridobivajo podatki za oblikovanje poročil. Najpogosteje se poročila, pri katerih je vir podatkov podatkovna baza, ustvarjajo s strukturiranim povpraševalnim jezikom (SQL) ali pa s pomočjo platforme, ki temelji na poslovni inteligenci in omogoča interaktivno vizualizacijo in analizo podatkov. Oba pristopa imata svoje prednosti, zato se uporabljata glede na specifične zahteve poročila. Strukturirani povpraševalni jezik je idealen za pridobivanje natančnih informacij iz podatkovnih baz, medtem pa platforme za poslovno inteligenco omogočajo večjo interaktivnost in vizualizacijo, kar lahko vodi v boljšo analizo in razumevanje informacij. Ključno je, da analize in poročila temeljijo na ažurnih, celovitih in točnih podatkih, saj le na tak način sprejemamo bolj informirane in točne odločitve, ki imajo potencial izboljšati operativno učinkovitost, zagotoviti konkurenčno prednost in prispevati k celovitemu razumevanju poslovanja organizacije.
Ključne besede: podatkovno skladišče, podatki, baze podatkov, tabele, ETL proces, SQL.
Objavljeno v DKUM: 26.10.2023; Ogledov: 203; Prenosov: 11
.pdf Celotno besedilo (2,29 MB)

2.
Skladišče podatkov SIEM sistemov : diplomsko delo visokošolskega študijskega programa Informacijska varnost
Katja Bajs, 2021, diplomsko delo

Opis: V uvodu zaključnega dela je predstavljeno trenutno stanje, ki nas je motiviralo za preučevanje izbrane tematike SIEM sistemov, podatkovnih skladišč ter zaznane uporabnosti teh sistemov. Izpostavljena so tudi raziskovalna vprašanja, s katerimi smo se ukvarjali tekom raziskovalnega dela te diplomske naloge. V teoretičnem delu so predstavljene ključne značilnosti informacijske varnosti ter značilnosti, ki se lahko povežejo z izbrano temo zaključnega dela. Kot osrednja tema dela so podrobno predstavljeni SIEM sistemi in podatkovna skladišča. Pred pričetkom raziskovalnega dela smo poiskali relevantne dosedanje raziskave ter jih nekaj preučili in predstavili. Raziskovalnega dela smo se lotili s pripravo raziskovalnega modela, na osnovi katerega smo postavili natančno določene hipoteze, s katerimi smo postavili nadaljnje temelje za izvajanje raziskovalnega dela. Vprašalnik smo sestavili na osnovi konstruktov, ki so predstavljeni na raziskovalnih modelih, in glede na postavljene hipoteze oblikovali vprašanja. Sledilo je zbiranje podatkov, ki je potekalo preko spletnih storitev (e-pošta, socialna omrežja). Z zbranimi podatki smo opravili analize z namenom potrjevanja hipotez. Z rezultati in opravljeno analizo smo potrdili dve hipotezi v celoti, ostale hipoteze pa le delno. Za rezultati je zapisana tudi razprava, kjer smo pojasnili morebitna neskladja rezultatov in zakaj menimo, da so rezultati takšni kot so. V zaključku smo pojasnili pomen rezultatov za širše raziskovalno okolje. Tukaj se zopet navežemo na opravljen teoretični del in pregled dosedanjih raziskav. Prav tako smo zapisali možne načine nadaljnjega dela v tej smeri na obravnavanem področju
Ključne besede: diplomske naloge, SIEM sistemi, varnost informacij, skladišče podatkov, uporabnost
Objavljeno v DKUM: 20.10.2021; Ogledov: 718; Prenosov: 57
.pdf Celotno besedilo (1,20 MB)

3.
Obdelava in priprava podatkovne kocke OLAP
Gregor Povhe, 2016, diplomsko delo/naloga

Opis: Diplomsko delo prikazuje obdelavo in pripravo podatkov, pridobljenih iz več različnih ERP sistemov, tako da so primerni za OLAP kocko. Problem takšnih podatkov iz več virov je v tem, da jih je potrebno obdelati in uvoziti v enotno podatkovno skladišče. Cilj diplomske naloge je bila izvedba OLAP kocke, ki je potrebna za analizo podatkov. Podatke iz različnih ERP sistemov smo predelali, očistili in nato uvozili v podatkovno skladišče. V različnih delih ETL procesa smo podatke obdelovali z različnimi metodami, dokler niso bili primerni za uvoz v podatkovno skladišče. Iz podatkovnega skladišča je bila nato narejena OLAP kocka. Podatki, pridobljeni iz OLAP kocke, so bili stestirani v vrtilni tabeli in primerjani z vhodnimi podatki pred obdelavo in pripravo za uvoz v podatkovno skladišče. Podatki iz OLAP kocke so bili nato primerni za nadaljne analize.
Ključne besede: OLAP kocka, ETL proces, podatkovno skladišče, priprava podatkov
Objavljeno v DKUM: 28.06.2016; Ogledov: 2655; Prenosov: 334
.pdf Celotno besedilo (1,10 MB)

4.
Testiranje sistema za poslovno obveščanje
Mojca Gros, 2016, magistrsko delo/naloga

Opis: Raziskava obravnava testiranje sistemov za poslovno obveščanje. Posebnost testiranja sistemov za poslovno obveščanje je, da poleg kakovosti programske opreme obravnava tudi kakovost podatkov. V raziskavi so predstavljene značilnosti standarda ISO/IEC/IEEE 29119, ki opisuje tehnike testiranja, primerne za različne metode razvoja programske opreme. Metoda razvoja programske opreme lahko pomembno vpliva na način in napredek testiranja sistema za poslovno obveščanje. Standard predlaga osnutke testirne dokumentacije, ki jo je možno uporabiti na celotnih projektih ali posameznih aktivnostih v procesu testiranja programske opreme. V raziskavi je razvit model testiranja sistemov za poslovno obveščanje, ki zajema predlog postavitve okolja testiranja in definicijo vlog testerjev v procesu testiranja. Predlagane so testirne procedure z definiranimi merili za posamezno proceduro. Osnutki dokumentov, ki so skladni s standardom ISO/IEC/IEEE 29119, so izdelani okviru te raziskave. Testirne procedure, merila in testirna dokumentacija so integrirani v življenjski cikel razvoja sistema. Predlagani model testiranja skrajša čas odkrivanja in odpravljanja napak v zgodnjih fazah razvoja sistema, kar poveča učinkovitost testiranja. Ocenjujemo, da smo s takim pristopom zmanjšali prenos logičnih napak v nadaljnje faze razvoja sistema za poslovno odločanje. Testerji sistema za poslovno obveščanje morajo imeti tehnične kompetence, dobro morajo poznati procese v poslovnem okolju, vsebino in pomen podatkov. Vključevanje poslovnih uporabnikov v zgodnje fazah testiranja sistema izboljša kakovosti podatkov, hkrati pa uporabniki lažje razumejo delovanje rešitve. Testiranje sistemov za poslovno odločanje, ki aktivno vključuje uporabnike, poveča njihovo zaupanje v delovanje programske opreme in v pravilnost podatkov.
Ključne besede: sistem za poslovno obveščanje, podatkovno skladišče, kakovost podatkov, testiranje programske opreme, ISO/IEC/IEEE 29119
Objavljeno v DKUM: 03.06.2016; Ogledov: 1547; Prenosov: 130
.pdf Celotno besedilo (2,15 MB)

5.
Zrelost poslovnega obveščanja v slovenskem sodstvu
Mirko Malešič, 2016, magistrsko delo

Opis: Vse več organizacij spoznava, da je v današnjem času pravilna, pregledna in pravočasna informacija ter znanje o notranjih in zunanjih dejavnikih poslovanja ključnega pomena. Takšen dostop do informacij omogoča poslovno obveščanje, ki je običajno sestavljeno iz podatkovnega skladišča z ETL procesom in programsko opremo (platformo) za izvajanje poizvedb, analiz, pregleda in tudi napovedi poslovanja. Pri tem slovensko sodstvo ni nobena izjema in se je zaradi zmanjševanja sodnih zaostankov, boljšega kadrovskega pregleda nad poslovanjem ter izpolnjevanja drugih zakonskih zahtev po izdelavi raznih statističnih poročil, odločilo za uvedbo podatkovnega skladišča in poslovnega obveščanja. Zrelost na področju poslovnega obveščanja v organizaciji se ugotavlja na podlagi zrelostnega modela, kjer se na podlagi uvrstitve v ustrezno hierarhično stopnjo ugotavlja stanje na področju poslovnega obveščanja. Na podlagi petih največkrat omenjenih modelov zrelosti (CMM, AMR, Gartner, HP, TDWI) smo razvili lasten stopenjski zrelostni model za ugotavljanje zrelosti poslovnega obveščanja v slovenskem sodstvu. Da bi lahko razvili svoj sistem zrelosti se je bilo potrebno seznaniti z evolucijo, zgradbo, gradniki in značilnostmi poslovnega obveščanja, ter z njegovimi vplivi ter koristmi za organizacijo s poudarkom na Kimball-ovem modelu uvedbe poslovnega obveščanja. Prav tako pa je bilo potrebno opraviti analizo in sintezo največkrat uporabljenih petih modelov zrelosti. Na podlagi razvitega stopenjskega modela zrelosti s petimi stopnjami in petimi dimenzijami, smo razvili tudi vprašalnik za ugotavljanje tehnične stopnje zrelosti in vprašalnik za ugotavljanje platformske stopnje zrelosti poslovnega obveščanja v slovenskem sodstvu. Oba vprašalnika sta služila kot osnova za kvalitativno raziskavo primera tehnične in platformske zrelosti v slovenskem sodstvu. Poleg tega smo predpostavili, da bi poslovno obveščanje v realnem času še dodatno pripomoglo k večji kakovosti poslovnega obveščanja v slovenskem sodstvu, to je k še hitrejši odpravi zaostankov. Pri tem se je večina udeležencev raziskave sicer strinjala s trditvijo, da bi pohitrili pridobivanje informacij iz platforme poslovnega obveščanja, vendar obstoječi sistem zaradi narave pravnih postopkov zadošča, uvajanje pa bilo tudi povezano z precejšnimi dodatnimi stroški. Torej ta teza ni potrjena. Raziskava pa je v nadaljevanju potrdila tezo, da se poslovno obveščanje v slovenskem sodstvu nahaja na tretji, to je optimalni, stopnji tehnične zrelosti stopenjskega modela. Prav tako pa je potrdila, da se poslovno obveščanje v slovenskem sodstvu nahaja na tretji, to je na optimalni platformski stopnji poslovnega obveščanja v slovenskem sodstvu.
Ključne besede: ETL proces, skladišče podatkov, poslovno obveščanje, zrelostni model, stopnja zrelosti, slovensko sodstvo
Objavljeno v DKUM: 26.05.2016; Ogledov: 1616; Prenosov: 129
.pdf Celotno besedilo (2,31 MB)

6.
UPORABA PRODUKTA TALEND ZA INTEGRACIJO PODATKOV
Tomaž Bizjan, 2013, magistrsko delo

Opis: V tem magistrskem delu sem opisal in predstavil uporabo ETL orodja za integracijo podatkov podjetja Talend. Podjetje DZS d.d. se je odločilo investirati v to orodje z namenom izboljšati nadzor in upravljanje nad poslovnimi podatki. V tem magistrskem delu poskušam odgovoriti na vprašanje, če je bila investicija upravičena ali ne. Na začetku sem opisal kaj integracija podatkov predstavlja, kaj pomeni ETL in podatkovno skladišče. Nato sem opisal samo orodje, njegove funkcionalnosti in možnosti, ki jih ponuja. Na praktičnih primerih sem nato primerjal prenos podatkov pred uporabo Talend orodja in med samo uporabo. Nato sem s SWOT analizo ocenil samo orodje. Na koncu sem podal oceno učinkov in upravičenosti investicije ter možnosti nadaljnjega razvoja.
Ključne besede: podatkovno skladišče, integracija podatkov, Talend, ETL, SWOT
Objavljeno v DKUM: 20.01.2014; Ogledov: 1947; Prenosov: 245
.pdf Celotno besedilo (5,59 MB)

7.
INFORMACIJSKA PODPORA NAPOVEDOVANJU ZNAČILNOSTI PROMETA NA PODLAGI ČASOVNIH SERIJ PODATKOV
Andrej Sevčnikar, 2013, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo se osredotočili na napovedovanje značilnosti prometa na osnovi podatkov časovnih vrst. Za dosego cilja smo v magistrski nalogi proučili področje integracije podatkov in podatkovnih skladišč, z uporabo katerega smo izdelali celovit pogled na podatke, ki je nujno potreben za nadaljnjo manipulacijo s podatki. Osrednja tematika magistrske naloge so modeli za napovedovanje podatkov časovnih vrst, s katerimi smo napovedovali gostoto prometa, pri tem pa preverjali napovedno napako. Določili smo najbolj optimalne modele za napovedovanje gostote prometa. Pokazali smo, da je pravilna predpriprava podatkov oziroma učenje modelov na podlagi dobro zasnovanih časovnih okvirjev izredno pomembno za pravilno napoved prometa, hkrati pa določili optimalno število časovnih okvirjev, pri katerih je napovedna napaka še sprejemljiva.
Ključne besede: podatkovno skladišče, integracija podatkov, časovne vrste, podatkovno rudarjenje, gručenje, promet, napovedovanje
Objavljeno v DKUM: 16.12.2013; Ogledov: 2173; Prenosov: 184
.pdf Celotno besedilo (3,55 MB)

8.
PODATKOVNO SKLADIŠČE ZA ANALIZO PODATKOV V TURIZMU ZA MLADE
Jernej Krajnc, 2013, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu sta predstavljena načrtovanje in izgradnja podatkovnega skladišča za analizo podatkov v turizmu. Najprej je opisan namen podatkovnih skladišč, sledi pa opredelitev metod za njihovo izdelavo. Osrednji del predstavljajo dejanski problemi, ki so se pojavljali med razvijanjem podatkovnega skladišča, in njihove rešitve. Treba je bilo pridobiti tudi podatke turistične agencije, ki smo jih nato vključili v izdelavo podatkovnega skladišča in analizirali. Prav tako so predstavljeni podatki o uporabljenem programskem okolju, podan je podroben opis uporabljenih komponent in prikazane so končne analize, opravljene na podlagi pridobljenih rezultatov.
Ključne besede: dimenzijsko modeliranje, podatkovno skladišče, pridobivanje in obdelava podatkov, OLAP
Objavljeno v DKUM: 19.09.2013; Ogledov: 2412; Prenosov: 136
.pdf Celotno besedilo (1,32 MB)

9.
INTEGRACIJA PODATKOVNIH VIROV Z UPORABO REFERENČNIH SLOVARJEV IN ALGORITMOV ZA ISKANJE PODOBNOSTI MED NIZI
Mitja Lačen, 2012, magistrsko delo

Opis: V sodobnem informacijskem sistemu se vsakodnevno kopiči velika količina podatkov, ki jih podjetja potrebujejo za vsakodnevno poslovanje. Zaradi omenjenega dejstva so podatki težko obvladljivi. V praksi pogosto naletimo na problem združevanja dveh ali več podatkovnih baz v enotno podatkovno bazo. V magistrskem delu predstavimo sistem za združevanje dveh poljubnih podatkovnih baz v enotno podatkovno bazo. Naloga procesa je torej odkriti morebitno redundanco znotraj množice podatkovnih zapisov in vsako resnično entiteto v ciljni podatkovni bazi predstaviti le z enim zapisom.
Ključne besede: inteligentni agenti, kakovost podatkov, podatkovno skladišče, upravljanje z matičnimi podatki, integracija podatkov o strankah, SAP Business Warehouse
Objavljeno v DKUM: 19.07.2012; Ogledov: 2162; Prenosov: 148
.pdf Celotno besedilo (5,00 MB)

10.
Iskanje izvedeno v 0.22 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici