Data Vault adatmodellezés.

Data Vault 2.0 és az Oracle DW/BD referencia architektúra. Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft.

Data Vault 2.0 és az Oracle DW/BD referencia architektúra Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft. Az Oracle referencia architektúrák Rövid bevezető Az IT Strategies from Oracle (ITSO) része Átgondolt, bevált,

Döbrönte Zoltán. Data Vault alapú adattárház - Fél óra alatt. DMS Consulting Kft.

Data Vault alapú adattárház - Fél óra alatt Döbrönte Zoltán DMS Consulting Kft. 1 Miről lesz szó Adattárház automatizálás Hol alkalmazható a leghatékonyabban Célok, funkcionalitás, előnyök Data Vault modellezés

Adattárház tiszta alapokon Oracle Day, Budapest, november 8.

Adattárház tiszta alapokon Oracle Day, Budapest, 2011. november 8. WIT-SYS Consulting Zrt. Lévai Gábor gabor.levai@wit-sys.hu Tematika Az adattárházról általánosan Az adattárház definíciója Fő jellemzők

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Bevezető az Oracle9i adattárházas újdonságaihoz Elemzési és vezetői információs igények 80:20 az adatgyűjtés javára! Adattárházak kínálta

Adatmodellezés. 1. Fogalmi modell

Adatmodellezés MODELL: a bonyolult (és időben változó) valóság leegyszerűsített mása, egy adott vizsgálat céljából. A modellben többnyire a vizsgálat szempontjából releváns jellemzőket (tulajdonságokat)

Adattárház kialakítása a Szövetkezet Integrációban, UML eszközökkel. Németh Rajmund Vezető BI Szakértő március 28.

Adattárház kialakítása a Szövetkezet Integrációban, UML eszközökkel Németh Rajmund Vezető BI Szakértő 2017. március 28. Szövetkezeti Integráció Központi Bank Takarékbank Zrt. Kereskedelmi Bank FHB Nyrt.

Oracle SQL Developer Data Modeler és a DW adatmodellezés. Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft.

Oracle SQL Developer Data Modeler és a DW adatmodellezés Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft. Oracle Information Management & Big Data Reference Architecture 2 Mi a NoSQL modellezés célja? Forrás: Insights

Modern adattárház építés Data Vault alapokon. Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft.

Modern adattárház építés Data Vault alapokon Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft. Bevezetés Ki kicsoda? Rövid bemutatkozás Miért vagyok itt? Eddigi DW-s tapasztalataim Mit szeretnék megtudni? Adminisztráció,

Név- és tárgymutató A, Á

313 Név- és tárgymutató A, Á Accumulating snapshot. Lásd Tényegyedek és táblák, gyűjtött pillanatfelvétel Adatbázis tervezése módszertani folyamat, 36 több fázison keresztül, 37 Adatgazda, 39 Adatkinyerés.

BEVEZETÉS AZ ADATTÁRHÁZ AUTOMATIZÁLÁSBA

BEVEZETÉS AZ ADATTÁRHÁZ AUTOMATIZÁLÁSBA Gollnhofer Gábor JET-SOL Kft. Nyilvántartási szám: 503/1256-1177 JET-SOL KFT. Alapadatok 2003-ban alakultunk Több mint 120 magasan képzett munkatárs Ügyfélkör Nagyvállalati

Adatbázis-kezelés. alapfogalmak

Adatbázis-kezelés alapfogalmak Témakörök Alapfogalmak Adatmodellek Relációalgebra Normalizálás VÉGE Adatbázis-kezelő rendszer Database Management System - DBMS Integrált programcsomag, melynek funkciói:

Fogalomtár bevezetése a Magyar Telekomnál

Fogalomtár bevezetése a Magyar Telekomnál Koncz Béla (MT) Tóth Rózsa (IQSYS) IQSYMPOSIUM, 2012. április 26 Tartalom 1. A projekt: Dilemmák és megoldások a Fogalomtár körül 2. Az eszköz: Funkciók és a működési

ELMÉLET ÉS GYAKORLAT

Mylogo is member of Erste Group (this is optional: please cancel completely from the Master, if not needed or just cancel this info) Bob és Bobek - együttműködési modell az IT és az Üzlet között egységes

Több mint BI (Adatból üzleti információ)

Több mint BI (Adatból üzleti információ) Vállalati műszaki adattárház építés és üzleti elemzések az ELMŰ-ÉMÁSZ Társaságcsoportnál Papp Imre Geometria Kft MEE, Mátraháza, 2013. szeptember 12. Visszatekintés

ABAP dictionary objektumok SAP adatmodell Táblák kezelése. Az SAP programozása 1. Tarcsi Ádám

ABAP dictionary objektumok SAP adatmodell Táblák kezelése Az SAP programozása 1. Tarcsi Ádám 1. Data dictionary Tarcsi Ádám, ELTE Informatikai Kar: Az SAP programozása 1. 2 Adat modellezés az SAP-ban Adatmodellezés

Ügyfél- és címadatok feldolgozása Talenddel

Ügyfél- és címadatok feldolgozása Talenddel 2012.október 4. Dr. Miskolczi Mátyás, Kiss György A Stratisról röviden Jellemzők - Alapítva: 1998 - Tisztán magyar tulajdon - 50 tanácsadó - 140 ügyfél - 500+

Szemléletmód váltás a banki BI projekteken

Szemléletmód váltás a banki BI projekteken Data Governance módszertan Komáromi Gábor 2017.07.14. Fókuszpontok áthelyezése - Elérendő célok, elvárt eredmény 2 - Egységes adatforrásra épülő, szervezeti egységektől

Példa 2012.05.11. Többértékű függőségek, 4NF, 5NF

Többértékű függőségek, 4NF, 5NF Szendrői Etelka datbázisok I szendroi@pmmk.pte.hu harmadik normálformáig mindenképpen érdemes normalizálni a relációkat. Legtöbbször elegendő is az első három normálformának

Adattárház automatizálási tapasztalatok a Generali Biztosítóban

Adattárház automatizálási tapasztalatok a Generali Biztosítóban Csonka Zoltán Adattárház architekt csonka.zoltan@generali.com DW Fórum 2014 Cégismertető A Generali Biztosító hazánk egyik vezető biztosítótársasága,

Teljeskörű BI megoldás a gyakorlatban IBM eszközök használatával, Magyarországon

Teljeskörű BI megoldás a gyakorlatban IBM eszközök használatával, Magyarországon esettanulmány csokor, mely megpróbálja összefoglalni az elmúlt 10 év tapasztalatait,tanulságait és bemutat egy élő, hazai

Szabálykezelés a gyakorlatban

Szabálykezelés a gyakorlatban ILOG-eszközökkel Ivicsics László vezető tanácsadó BCA Hungary 2008. június 25. Üzleti folyamatok és szabályok Üzleti folyamatok Munkautasítások Szabályzatok Példa: Hitelképesség

KKV Adattárház. Presented to: Adattárház Fórum 2014 Date: Június 5, Presented by: Csippán János IT Director

KKV Adattárház Presented to: Adattárház Fórum 2014 Date: Június 5, 2014. Presented by: Csippán János IT Director 1 Tartalom Bemutatkozás KKV Adattárház Nézzük meg közelebbről Megvalósítás és üzemeltetés

Adatbázis, adatbázis-kezelő

Adatbázisok I. rész Adatbázis, adatbázis-kezelő Adatbázis: Nagy adathalmaz Közvetlenül elérhető háttértárolón (pl. merevlemez) Jól szervezett Osztott Adatbázis-kezelő szoftver hozzáadás, lekérdezés, módosítás,

I. RÉSZ. Tartalom. Köszönetnyilvánítás...13 Bevezetés...15

Tartalom 5 Tartalom Köszönetnyilvánítás...13 Bevezetés...15 I. RÉSZ AZ ALAPOK... 17 1. fejezet Egy kis történelem...19 A korai MIS rendszerektől az alapgondolatig...19 Operatív és analitikus rendszerek

Adatminőség a mindennapokban

Budapest 2013.06.05 Adatminőség a mindennapokban Bálint Csaba, Lombard Lízing Zrt. Tartalomjegyzék 2 Az adatminőség története számokban Adatminőséget befolyásoló tényezők Adatminőség mérése Adatminőségi

Adatbázis rendszerek I

Normalizálás 1NF 2NF BCNF Adatbázis rendszerek I 20111201 1NF 2NF BCNF Ha BCNF 2NF A B B A 2NF BCNF 2NF részkulcsból indul ki FD létezik FD, amely nem jelölt kulcsból indul ki Jelölt kulcs olyan mezőcsoport

Adatbázis rendszerek. 4. előadás Redundancia, normalizálás

Adatbázis rendszerek 4. előadás Redundancia, normalizálás Molnár Bence Szerkesztette: Koppányi Zoltán HF tapasztalatok HF tapasztalatok [ABR] az email címbe! Ne emailbe küldjük a házikat, töltsétek fel

Segítség, összementem!

Segítség, összementem! Előadók: Kránicz László Irimi János Budapest, 2013. április 10. ITFI - Adatintegrációs Kompetencia Központ ITFI - Adatintegrációs Kompetencia Központ Tartalomjegyzék 2 Az Adattárház

Adatbázisrendszerek április 17.

Adatbázisrendszerek Áttekintés az adattárházakról és az OLAP-ról 2018. április 17. Az adattárházak célja 2 A számítási kapacitások állandó növekedése és az analitikai eszközök és módszerek egyre összetettebbé

Adattárház és BigData Szimbiózisa. Baranyi Szabolcs IM Technical Sales

Adattárház és BigData Szimbiózisa Baranyi Szabolcs IM Technical Sales Szabolcs.baranyi@hu.ibm.com BigData adatforrásai Adattárház kiterjesztés igénye BigData és adattárház integrációja a hatékonyság növelésére

Agilis adattárház építés a gyakorlatban. Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft.

Agilis adattárház építés a gyakorlatban Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft. Bemutatkozás Meta4Consulting Europe Kft. BI, DW és CRM rendszerek tervezése és integrációja Adatmodellezés, modellezési

Adatbázisok gyakorlat

Adatbázisok gyakorlat 4. gyakorlat Adatmodellezés II Relációs adatbázisséma készítése E-K modellből Szegedi Tudományegyetem Természettudományi és Informatikai Kar Antal Gábor 1 Közérdekű Honlap: http://antalgabor.hu

Mezők viszonya a relációs adatbázis tábláiban

Mezők viszonya a relációs adatbázis tábláiban A normalizálás megértéséhez szükségünk van néhány további fogalom ismeretére, ezért most kisebb kitérőt teszünk. Megismerjük - a funkcionális függés, - a teljes

DW 9. előadás DW tervezése, DW-projekt

DW 9. előadás DW tervezése, DW-projekt Követelmény felmérés DW séma tervezése Betöltési modul tervezése Fizikai DW tervezése OLAP felület tervezése Hardver kiépítése Implementáció Tesztelés, bevezetés

Adatmodellezés, alapfogalmak. Vassányi István

Adatmodellezés, alapfogalmak Vassányi István Alapok A helyes modell az információs rendszer későbbi használhatóságánakazalapja, olyanmint a jómunkaruha: véd, de nem akadályozza a munkát Objektum-orientált

Adatbázisok. 4. gyakorlat. Adatmodellezés: E-K modellb l relációs adatbázisséma. Kötelez programok kiválasztása szeptember 24.

Adatbázisok 4. gyakorlat Adatmodellezés: E-K modellb l relációs adatbázisséma. Kötelez programok kiválasztása 2014. szeptember 24. 2014. szeptember 24. Adatbázisok 1 / 20 Az adatbázisok szolgáltatásai

ADATBÁZISOK. 4. gyakorlat: Redundanciák, funkcionális függőségek

ADATBÁZISOK 4. gyakorlat: Redundanciák, funkcionális függőségek Példa: szállodai adattábla vendég kód vendég név 200005 Pécsi Ádám 333230 Tóth Júlia 200005 Pécsi Ádám 123777 Szép László lakcím Budapest,

Gazdasági informatika II (SZIE GTK GVAM 1. évfolyam) 2009/2010. tanév 2. félév

Gazdasági informatika II (SZIE GTK GVAM 1. évfolyam) 2009/2010. tanév 2. félév Egyed: minden olyan dolog, amit minden más dologtól jól meg tudunk különböztetni és amiről adatokat akarunk tárolni. (pl.

Adatbázis tervezés normál formák segítségével

Adatbázis tervezés normál formák segítségével A normál formák - egzakt módszer a redundancia mentes adatbázis létrehozására A normál formák egymásra épülnek Funkcionális függőségek és a kulcsok ismeretére

ADATTÁRHÁZAK MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSA

Örülök, hogy találkoztunk! ADATTÁRHÁZAK MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSA KŐVÁRI ATTILA BI PROJEKT 1. Oldal - Adattárház fórum 2014 Adattárházak minőségbiztosítása Kővári Attila BI projekt Miért éppen minőségbiztosítás?

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x

2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest. Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel

2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel Integrált rendszerek - Engineered Systems Együtt tervezett hardver és szoftver Egyedi

ETL keretrendszer tervezése és implementálása. Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft.

ETL keretrendszer tervezése és implementálása Gollnhofer Gábor Meta4Consulting Europe Kft. Tartalom Bevezetés ETL keretrendszer: elvárások és hogyan készítsük A mi keretrendszerünk Bevezetési tanulságok

a nyers adatokat relációs formátumúvá alakítja felkutatja és feloldja az adatelem meghatározásokban az esetleges pontatlanságot/bizonytalanságot

Az RDA a nyers adatokat relációs formátumúvá alakítja felkutatja és feloldja az adatelem meghatározásokban az esetleges pontatlanságot/bizonytalanságot Az adatösszefüggések megértésére szolgál normalizálja

Függőségek felismerése és attribútum halmazok lezártja

Függőségek felismerése és attribútum halmazok lezártja Elméleti összefoglaló Függőségek: mezők közötti érték kapcsolatok leírása. A Funkcionális függőség (FD=Functional Dependency): Ha R két sora megegyezik

Exadata hibrid oszlopos adattömörítés automatizálása; DB 12c partition merge

Exadata hibrid oszlopos adattömörítés automatizálása; DB 12c partition merge HOUG Konferencia 2017. március 28. Németh Márk Principal Programmer Analyst National Instruments Tömörítési módok OLTP Exadata

Tárolóhely csökkentés és folyamatoptimalizáció archiválással

Tárolóhely csökkentés és folyamatoptimalizáció archiválással Csókás Péter Mentsl Attila Tartalom Célok-eredmények Probléma felvetés Kiinduló állapot Megvalósítási koncepció Tervezett eredmények Projekt

Adatbázisok. 1. gyakorlat. Adatmodellezés október október 1. Adatbázisok 1 / 42

Adatbázisok 1. gyakorlat Adatmodellezés 2016. október 1. 2016. október 1. Adatbázisok 1 / 42 Elérhet ség Web: http://www.inf.u szeged.hu/~mkatona E-mail: mkatona@inf.u-szeged.hu Fogadóóra: Kedd 15 16 Árpád

11. Gyakorlat Adatbázis-tervezés, normalizálás. Redundancia: egyes adatelemek feleslegesen többször is le vannak tárolva

11. Gyakorlat Adatbázis-tervezés, normalizálás Redundancia: egyes adatelemek feleslegesen többször is le vannak tárolva Problémák: helypazarlás konzisztencia-őrzés nehéz Következmény -> Anomáliák: Beszúrási:

Adatbázisok. 3. gyakorlat. Adatmodellezés: E-K modellb l relációs adatbázisséma. Kötelez programok kiválasztása szeptember 21.

Adatbázisok 3. gyakorlat Adatmodellezés: E-K modellb l relációs adatbázisséma. Kötelez programok kiválasztása 2016. szeptember 21. 2016. szeptember 21. Adatbázisok 1 / 24 Az adatbázisok szolgáltatásai

NETinv. Új generációs informatikai és kommunikációs megoldások

Új generációs informatikai és kommunikációs megoldások NETinv távközlési hálózatok informatikai hálózatok kutatás és fejlesztés gazdaságos üzemeltetés NETinv 1.4.2 Távközlési szolgáltatók és nagyvállatok

VvAaLlÓóSs IiıDdEeJjȷŰű OoDdSs goldengate alapokon a magyar telekomban

VvAaLlÓóSs IiıDdEeJjȷŰű OoDdSs goldengate alapokon a magyar telekomban Pusztai Péter IT fejlesztési senior menedzser Magyar Telekom Medveczki György szenior IT architekt T-Systems Magyarország 2014. március

Ropogós - Oracle BI EE 12C

Ropogós - Oracle EE 12C Felsővezetői, komplex dashboard bevezetés Havas Levente Lajtos Alex Budapest, 2018. november 13. Az IFUA Horváth & Partners ajánlása szerint egy Managed Enterprise rendszernek az

Több felhasználó párhuzamosan olvashatja, bővítheti, módosíthatja és törölheti az adatokat Az adatok konzisztenciájának és biztonságának biztosítása

4. gyakorlat Több felhasználó párhuzamosan olvashatja, bővítheti, módosíthatja és törölheti az adatokat Az adatok konzisztenciájának és biztonságának biztosítása Eszközök az adatok biztonsági mentésére,

Elosztott rendszer architektúrák

Elosztott rendszer architektúrák Distributed systems architectures Irodalom Ian Sommerville: Software Engineering, 7th e. chapter 12. Andrew S. Tanenbaum, aarten van Steen: Distributed Systems: rinciples

Vodafone ODI ETL eszközzel töltött adattárház Disaster Recovery megoldása. Rákosi Péter és Lányi Árpád

Vodafone ODI ETL eszközzel töltött adattárház Disaster Recovery megoldása Rákosi Péter és Lányi Árpád Adattárház korábbi üzemeltetési jellemzői Online szolgáltatásokat nem szolgált ki, klasszikus elemzésre

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra Oracle9i Teljes e-üzleti intelligencia infrastruktúra Oracle9i Database Integrált üzleti intelligencia szerver Data Warehouse ETL OLAP Data Mining M e t a

Adatbázis rendszerek Ea: A rendes állapot. Normalizálás

Adatbázis rendszerek 1. 3. Ea: A rendes állapot Normalizálás 19/1 B ITv: MAN 2015.09.08 Normalizálás A normalizálás az adatbázis belső szerkezetének ellenőrzése, lépésenkénti átalakítása oly módon, hogy

Statisztika I. 2. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 2. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztikai sorok Meghatározott szempontok szerint kiválasztott két vagy több logikailag összetartozó statisztikai adat, statisztikai sort képez. általában

6. Gyakorlat. Relációs adatbázis normalizálása

6. Gyakorlat Relációs adatbázis normalizálása Redundancia: Az E-K diagramok felírásánál vagy az átalakításnál elképzelhető, hogy nem az optimális megoldást írjuk fel. Ekkor az adat redundáns lehet. Példa:

HATÉKONY ETL FOLYAMATOK WORKSHOP

HATÉKONY ETL FOLYAMATOK WORKSHOP Gollnhofer Gábor JET-SOL Kft. Nyilvántartási szám: 503/1256-1177 JET-SOL KFT. Alapadatok 2003-ban alakultunk Több mint 120 magasan képzett munkatárs Ügyfélkör Nagyvállalati

Tudásalapú információ integráció

Tudásalapú információ integráció (A Szemantikus Web megközelítés és a másik irány) Tanszéki értekezlet, 2008. május 14. 1 Miért van szükségünk ilyesmire? WWW: (Alkalmazások) Keresés a weben (pl. összehasonlítás

Adatbázis rendszerek. 5. előadás Adatbázis tervezés. Koppányi Zoltán

Adatbázis rendszerek 5. előadás Adatbázis tervezés Koppányi Zoltán koppanyi.zoltan@epito.bme.hu Előző óra Redundancia, Anomáliák: beszúrás, törlés, módosítás Funkcionális Normalizálás Normál Táblák konzisztencia

Hálózati réteg. WSN topológia. Útvonalválasztás.

Hálózati réteg WSN topológia. Útvonalválasztás. Tartalom Hálózati réteg WSN topológia Útvonalválasztás 2015. tavasz Szenzorhálózatok és alkalmazásaik (VITMMA09) - Okos város villamosmérnöki MSc mellékspecializáció,

Hogyan növelje kritikus üzleti alkalmazásainak teljesítményét?

Hogyan növelje kritikus üzleti alkalmazásainak teljesítményét? Alkalmazás archiválás EMC Forum 2013 Sepsy Zoltán Mindennapi alkalmazásaink Folyamatos változás az alkalmazás technológiákban. Kiterjedt

Csima Judit BME, VIK, november 9. és 16.

Adatbáziskezelés Függőségőrzés, 3NF-re bontás Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2018. november 9. és 16. Csima Judit Adatbáziskezelés Függőségőrzés, 3NF-re bontás 1

Könyvtári nyilvántartás

Könyvtári nyilvántartás Feladat: Készítette: Az alkalmazás lehetővé teszi egy könyvtári könyv kikölcsönzésének és visszahozásának, az könyvtártagok tagdíj-befizetéseinek és az olvasó terembe történő be-

Adatbázis rendszerek. 5. előadás Adatbázis tervezés. Koppányi Zoltán

Adatbázis rendszerek 5. előadás Adatbázis tervezés Koppányi Zoltán zoltan.koppanyi@gmail.com koppanyi.zoltan@epito.bme.hu Előző óra Redundancia, konzisztencia Anomáliák: beszúrás, törlés, módosítás Funkcionális

Adatbázis alapú rendszerek

Adatbázis alapú rendszerek BookIt projekt dokumentáció Kotosz Tibor, Krajcsovszki Gergely, Seres Regina 2011 Tartalomjegyzék Jelenlegi rendszer... 2 Jelenlegi rendszer fizikai AFD-je... 2 Jelenlegi rendszer

A FEJEZET CÉLJA. RDA a gyakorlatban. A relációs adatelemzés alkalmazásához kapcsolódó gyakorlati kérdések megvizsgálása:

A FEJEZET CÉLJA RDA a gyakorlatban A relációs adatelemzés alkalmazásához kapcsolódó gyakorlati kérdések megvizsgálása: Az ismétlődő csoportok felismerése adatfüggőségi ábra redundancia az elsődleges kulcsok

RELÁCIÓS ADATBÁZISSÉMÁK. Egyed-kapcsolat modellről átírás

RELÁCIÓS ADATBÁZISSÉMÁK Egyed-kapcsolat modellről átírás A RELÁCIÓS ADATMODELL Az adatokat egyszerűen reprezentálja: kétdimenziós adattáblákban Minden sor azonos számú oszlopból áll; egy sor egy rekord,

SQL OLAP 2. óra. Multi-dimenzionális adatmodell. A normalizált relációs modell bonyolult a felhasználók számára

SQL OLAP 2. óra Multi-dimenzionális adatmodell A normalizált relációs modell bonyolult a felhasználók számára TELEP(tkod, nev, kozpont, regio,...) TERMÉK(kod, megnevezes, egysegar,...) TERMELES(termek,

Microsoft SQL Server telepítése

Microsoft SQL Server telepítése Az SQL Server a Microsoft adatbázis kiszolgáló megoldása Windows operációs rendszerekre. Az SQL Server 1.0 verziója 1989-ben jelent meg, amelyet tizenegy további verzió

Big Data az adattárházban

Big Data az adattárházban A párbaj folytatódik? Néhány fontos Big Data projekt Cég Téma Adat Újfajta Mennyiség Saját adat? Típus Google Influenza Google I big I Előjelzés előjelzés Farecast Xoom Chicagoi

TÁMOP 4.1.1 Szolnoki Főiskola VIR rendszerterv. Szolnoki Főiskola. TÁMOP 4.1.1 Vezetői Információs Rendszer. Rendszerterv. Verziószám: 1.

Szolnoki Főiskola TÁMOP 4.1.1 Vezetői Információs Rendszer Rendszerterv Verziószám: 1.1 Dátum: 2011.01.21. Oldal: 1 / 40 Dokumentumtörténet Verzió Dátum Készítő Státusz Megjegyzés 1.0 2010.11.30. Lochmayer

KORMÁNYZATI SZEMÉLYÜGYI DÖNTÉSTÁMOGATÓ RENDSZER KÖFOP VEKOP 16

KORMÁNYZATI SZEMÉLYÜGYI DÖNTÉSTÁMOGATÓ RENDSZER KÖFOP 2.1.5 VEKOP 16 Előadó: Balogh Csaba dátum: 2018.01.26. BEVEZETÉS BEVEZETÉS Előzmények KÖZIGTAD Jellemző strukturális hibák Gyenge adatszolgáltatási

László Zsuzsanna Vezérigazgató. Integra Zrt. Budapest, 1037 Kiscelli utca 104. www.integra.hu 250-9900 laszlo.zsuzsanna@integra.hu 2015.03.

László Zsuzsanna Vezérigazgató Integra Zrt. Budapest, 1037 Kiscelli utca 104. www.integra.hu 250-9900 laszlo.zsuzsanna@integra.hu 2015.03.05 Budapest, 2015.03.05 Néhány szó rólunk - Cégbemutatás Miért

Kővári Attila, BI projekt

Innovatív BI konferencia, 2011-11-22 Kővári Attila, BI projekt Az előadás bemutatja, milyen lehetőségeket és problémákat rejtenek magukban az önkiszolgáló BI rendszerek. Foglalkozik az ilyen rendszereknél

Adatbázis rendszerek. 3. előadás Adatbázis tervezés

Adatbázis rendszerek 3. előadás Adatbázis tervezés Molnár Bence Szerkesztette: Koppányi Zoltán Házi+ZH Mindenkinek kimentek a jelszavak HIVATALOS e-mail cím a Neptunban Szakmai adatbázis Legalább 100 rekordot

Kővári Attila C SŐ. Minta (Csak az 1-3 fejezetet tartalmazza)

Kővári Attila C SŐ Real time Big Data architektúrák építése Azure-ban Minta (Csak az 1-3 fejezetet tartalmazza) A teljes verzió megvásárolható itt: http://www.biprojekt.hu/cso-realtime-big-data-architekturak-epitese-azure-ban.html

Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában. Előadó: Tar Zoltán

Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában Előadó: Tar Zoltán Témák Bemutatkozás Enterprise Architecture bemutatása Mi az az EA? TOGAF bemutatása OEAF bemutatása Oracle megoldások Oracle termékek

Adatbázis használat I. 1. gyakorlat

Adatbázis használat I. 1. gyakorlat Tudnivalók Nagy Gabriella nagy.gabriella@nik.uni-obuda.hu BA. 306. szoba www.orakulum.com => Adatbázis-kezelés => AKT (Adatbázis-Kezelés Technológiája) 2011. 02. 08.

Újdonságok. Jancsich Ernő Ferenc

Újdonságok Jancsich Ernő Ferenc Microsoft Dynamics NAV o Világszerte, több, mint 110 000 ezer kis- és középvállalat választotta a Microsoft Dynamics NAV rendszert növekedésének támogatásához. o Ez közel

NORMALIZÁLÁS. Funkcionális függés Redundancia 1NF, 2NF, 3NF

NORMALIZÁLÁS Funkcionális függés Redundancia 1NF, 2NF, 3NF FUNKCIONÁLIS FÜGGŐSÉG Legyen adott R(A 1,, A n ) relációséma, valamint P, Q {A 1,, A n } (magyarán P és Q a séma attribútumainak részhalmazai)

Az információ hatalom. adatok. információ

DW 3. előadás Az információ hatalom adatok információ Információs rendszerek Hagyományos adatforrások (legacy system) Virt. vállalati Virtual coop. Információs Informational Döntési (Decisional) Műveleti

ADATTÁRHÁZ MENEDZSMENT ÉS METAADAT KEZELÉS

ADATTÁRHÁZ MENEDZSMENT ÉS METAADAT KEZELÉS Gollnhofer Gábor JET-SOL Kft. Nyilvántartási szám: 503/1256-1177 TARTALOM Bemutatkozás Adattárház menedzsment szemszögből Mi kell a sikeres adattárházhoz? Kérdések

Híd Szenzor Mérések Érték Név Kereszt Vezeték Nem Név ID Típus Híd Szenzor ID Hely Mérések HatárÉr. Érték Osztály Érték Nyak Tart Fej Apa Rokon Fiú Személy Birtokol Ingatlan Vizsgaalkalom Hallgató Felvesz

Adatbázisok gyakorlat

Adatbázisok gyakorlat 5. gyakorlat Adatmodellezés III/IV Funkcionális függés, redundancia. Normalizálás Szegedi Tudományegyetem Természettudományi és Informatikai Kar Antal Gábor 1 Funkcionális függés

2 az 1-ben MT adattárházak egyesítése. Koncz Béla, IQSymposium

2 az 1-ben MT adattárházak egyesítése Koncz Béla, IQSymposium 2011.04.06 Tartalom Háttér Felmérés Alternatívák és elvárások Tervezett scope és ütemterv Megvalósítás Statisztika Tapasztalatok Sikerkritériumok

Eredmények rövid összefoglalása

HOVÁ JUTOTTUNK? Eredmények rövid összefoglalása A HR BP szerep a legnépszerűbb válasz a HR üzleti, stratégiai integrációjára Az elképzelthez képest lényegesen operatívabb és adminisztratívabb a szerep

BI megoldás a biztosítói szektorban

Dobos Zoltán 2009 szeptember 10 BI megoldás a biztosítói szektorban Tartalom Üzleti felhasználási területek a biztosítói szektorban Cognos megoldások a biztosítói szektor részére 2 Fókusz területek Értékesítési

Hogyan teremtsünk értéket strukturálatlan adatokból?

Hogyan teremtsünk értéket strukturálatlan adatokból? Nemeth.Zoltan@iqpp.hu Strukturálatlan adat A Merill Lynch becslése szerint az összes üzleti információ több mint 85%-a strukturálatlan adatok formájában

Adatbázis rendszerek. dr. Siki Zoltán

Adatbázis rendszerek I. dr. Siki Zoltán Adatbázis fogalma adatok valamely célszerűen rendezett, szisztéma szerinti tárolása Az informatika elterjedése előtt is számos adatbázis létezett pl. Vállalati személyzeti

Adatbázisok 1. Az egyed-kapcsolat modell (E/K)

Adatbázisok 1 Az egyed-kapcsolat modell (E/K) Témakör: Az egyed-kapcsolat modell (E/K) Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek Alapvetés Második, átdolgozott kiadás, Panem, 2009 4.1. Az egyed-kapcsolat (E/K)

Újdonságok Nexus Platformon

Újdonságok Nexus Platformon Balla Attila balla.attila@synergon.hu CCIE #7264 Napirend Nexus 7000 architektúra STP kiküszöbölése Layer2 Multipathing MAC Pinning MultiChassis EtherChannel FabricPath Nexus

BGF. 4. Mi tartozik az adatmodellek szerkezeti elemei

1. Mi az elsődleges következménye a gyenge logikai redundanciának? inkonzisztencia veszélye felesleges tárfoglalás feltételes függés 2. Az olyan tulajdonság az egyeden belül, amelynek bármely előfordulása

Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen. Fekszi Csaba Ügyvezető 2011. október 6.

Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen Fekszi Csaba Ügyvezető 2011. október 6. 1 2 3 4 5 Bevezetés Pentaho-ról röviden - áttekintő Mindennapi BI egyszerűen a Pentaho 4 újdonságai Pentaho összefoglaló Alkalmazás

INGATLANVAGYON-KATASZTER SZAKRENDSZER

INGATLANVAGYON-KATASZTER SZAKRENDSZER 59 Az Ingatlanvagyon-kataszter szakrendszer (továbbiakban: IVK rendszer) a Keretrendszerrel és a Gazdálkodási szakrendszerrel működik integráltan. A tájékoztató célja,

Vasúti és kapcsolódó elektronikus jegyrendszer fejlesztése a MÁV Csoportban Garamvölgyi Erzsébet projektvezető, MÁV SZK Zrt.

Vasúti és kapcsolódó elektronikus jegyrendszer fejlesztése a MÁV Csoportban Garamvölgyi Erzsébet projektvezető, MÁV SZK Zrt. Vasúti jegyértékesítési rendszerek fejlődése 1986 1999 2004 2013 2015 2017 Konfigurációk

TakarNet24. Szolgáltatások, aktuális helyzet. Weninger Zoltán FÖMI weninger.zoltan@fomi.hu

TakarNet24 Szolgáltatások, aktuális helyzet Weninger Zoltán FÖMI weninger.zoltan@fomi.hu Közvetlen célok A szolgáltatások non-stop rendelkezésre állása E-szolgáltatások felhasználói körének bővítése Adatszolgáltatás