CASE skladiste

CASE skladisteFilip DujakovicUvod Programski alati za razvoj aplikacija - softverski inenjering, je stroga primjena inenjeringa, naunih i matematikih principa i metoda u ekonominoj proizvodnji kvalitetnog softvera.

Konvencionalna

Nekonvencionalna

Od samog poetka osnovni cilj firme bio je da se projektovanju i realizaciji poslovnih informacionih sistema prie primjenom najsavremenijih metodologija uz korienje CASE (Computer Aided Software Engineering) alata, u ijoj je osnovi naravno rijenik podataka. Modelovanje poslovnih podataka i generisanje baze podataka nekog poslovnog sistema, koja e sadravati sve poslovne podatke vane za funkcionisanje poslovnog sistema mora biti integralan i celokupan postupak. Na temelju podataka donose se odluke u poslovanju i zbog toga je vano da svi potrebni podaci budu obuhvaeni u bazi podataka.

CASE skladiteGlavni dio CASE alata predstavlja tzv. informatika arhiva. To je centralna baza podataka u kojoj se skladite rijenici podataka. Dakle, ona sadri sve informacije o sistemu koji se razvija kao to su npr. poetni planovi, entiteti koji se pojavljuju u dijagramima protoka podataka, programe, pa ak i podatke o menadmentu tog razvojnog projekta. Nastankom Data Warehouse razvijaju se takvi informacioni resursi organizacije koji obezbjeuju integrisane, konzistentne podatke neophodne za efektivno i efikasno zadovoljavanje dinaminih potreba za informacijama u upravljanju kompanijom i njenim procesima.

Nastankom skladitem podataka (DW) kompanija sakuplja svoje podatke i smjeta ih u jedno skladite na nain koji omoguava laku i brzu dostupnost podataka, kao i njihovu podlonost odgovarajuem analiziranju s ciljem sticanja potrebnih i relevantnih novih informacija.

Poto su veliki skupovi podataka, kao DW, nepodloni analizi tradicionalnim tehnikama, u tu se svrhu koriste novi metodi i sistemi za izvlaenje znaajnih, vrijednih informacija iz velikih skupova podataka; za tu svrhu se koriste OLAP (On - Line Analytical processing) i data mining.

Data mining je automatizovani analitiki proces oblikovan za efektivno i efikasno kopanje u velikim zbirkama podataka sa ciljem dokuivanja, validovanja i crpljenja vrijednih, informacija koje se tiu novih, dotad neznanih injenica. Data warehouse, OLAP i data mining sainjavaju trojstvo kojim se omoguavaju efektivnija i efikasnija rjeenja problema - pored ostalih i strategijskog odluivanja. Alati za transformaciju i punjenje podatakaTo su alati koji omoguavaju (kako im i samo ime kae) da se podaci uitaju u skladite. Funkcionalnost koju takvi alati najee podravaju je transparentan dostup do svih relacijskih baza podataka bilo direktno ili putem ODBC-a, te mogunost uitavanja i nerelacijski strukturiranih (legacy) podataka. Kopanje podatakaData mining

Kopanje podataka se moe opisati kao netrivijalan proces identifikacije neospornih, novih, potencijalno korisnih i razumljivih uzoraka (eng. patterns) i veza (eng. relationships) meu podacima u skladitu podataka. Ima vie modela i algoritama koji se koriste, te se u zavisno o primjeni odabire najpogodniji. klasifikacija i regresija

grupisanje (stvaranje klasa)

saimanje i vizualizacija

modelovanje zavisnosti

asocijacije i sekvencijalna analiza

analiza vremenskih serija Skladite podatakaSkladite podataka, ne samo da predstavlja veliki skup podataka i informacija, ve mora omoguiti upotrebu analitikih sredstava koji omoguavaju: otkrivanje uzoraka predvianje ponaanja korisnika izradu analize trita

Data martPodskup podataka iz korporativnog skladita Samostalan skup podataka koji zadovoljava izvjetajne i analitike potrebe pojedine poslovne funkcije u organizaciji Najei oblik Data Marta je multi-dimenzionalan (varijanta OLAP-a)Problem - integracija postojeeg trita u cjeli sistem Meta podaciPodaci o podacima

Podaci u skladitu mogu biti razliito organizovani, zavisno o metodologiji koja se koristi, ali u svakom sluaju svaka tabela sa podacima se odnekud uitava, u nekom vremenuOLAPOLAP je pojam koji izvorno potie od E.F. Codda, a opisuje informacioni sistem za brz, konzistentan i interaktivan pristup i manipulaciju multidimenzionalnim podacima koji dolaze iz razliitih izvora, a spremljeni su u skladitu podataka.

OLAP je skraenica za Analitycal On Line Processing. Funkcionalnost OLAP-a ostvarena je kroz mogunost multi-dimenzionalnih analiza konsolidiranih korporativnih podataka koje ukljuuju: modelovanje koritenjem dimenzija i hijerarhija podataka, analize trendova kroz odreena vremenska razdoblja, projekciju podataka kroz what-if scenarije, podskupove podataka, buenje (drill down) do niih nivoa detaljnosti podataka. OLAP postoji u dva temeljna oblika s obzirom na formu u kojoj su podaci spremljeni

Relacioni (ROLAP)Multidimenzionalni (MOLAP)

Hvala na panji