Kutatási eredmények összegzése a ZMNE Adattár alapú Vezető Információs Rendszer kiépítéséhez

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Kutatási eredmények összegzése a ZMNE Adattár alapú Vezető Információs Rendszer kiépítéséhez"

Átírás

1 Kutatási eredmények összegzése a ZMNE Adattár alapú Vezető Információs Rendszer kiépítéséhez Dr. Zsigovits László ny. alez. c. egyetemi docens Tartalomjegyzék Bevezetés Az AVIR lényege Adatok meghatározása, csoportosítása Adatok kezelése Adatok összegyűjtésének, tisztításának lehetséges módjai Adatáramoltatási rendszer Jogosultságrendszer Adatfeldolgozási, szolgáltatási rendszer A Kompetencia Központ szerepe, jelentősége az AVIR létrehozásában, működtetésében. 27 Befejezés Bevezetés Az a szlogen, hogy az információ hatalom napjainkban még fokozottabb jelentőséggel bír, és nemcsak a gazdasági éltben igaz ez, hanem a felsőfokú oktatási intézmények tekintetében is. Az is tény, hogy az információk tömkelege vesz körül bennünk, ezek feldolgozása, hasznosítása sem egyszerű dolog, hiszen ebből az információözönből a hasznos kiválasztása sokszor problémát okoz. Gondoljunk csak arra, ha a Google ben keresünk valamit, esetenként több ezer találat is keletkezik. Kinek van ideje ezeket mind átolvasni. A vezetői döntések során a vezető számára is széleskörű információhalmaz áll rendelkezésre, de nem minden esetben könnyű ezeket mind feldolgozni, kiválasztani belőlük a hasznosakat. 1

2 Jelentős segítséget tud nyújtani az információfeldolgozáshoz az adott döntési helyzetben a releváns információk kigyűjtéséhez egy jól megszervezet számítógépi adatkezelő rendszer. Többek között ilyen számítógépi adatkezelő rendszer az Adattár alapú Vezető Információs Rendszer (a továbbiakban AVIR). A Zrínyi Miklós Nemzetvédelmi Egyetem is felismerve az AVIR ek jelentőségét, kereste azon lehetőségeket, amelyek hozzájárulnak az intézményi AVIR kiépítéséhez. Alapvetően pályázati forrás tűnt a legjárhatóbb útnak, ezért kidolgozásra került a TÁMOP /2KMR Informatikai eszközökkel támogatott intézményi hallgatói szolgáltatásfejlesztés, vezetői döntéstámogatás felhívás kapcsán egy pályázat, amely sikeres lett, így pályázati forrásból 2009-ben hozzá tudott kezdeni az egyetem az intézményi AVIR megvalósításához. Az AVIR kiépítése alapvetően egy projekt keretében történik, az EDUCATIO Társadalmi Szolgáltató Nonprofit Kft (a továbbiakban EDUCATIO) szakmai irányításával, a közbeszerzésen nyertes VELOXNET és ESRI Magyarország Kft. közreműködésével. Az AVIR létrehozásának előkészítéséhez az egyetemen széleskörű és mély kutatómunkát kellett végezni az AVIR ben kezelendő adatok feltérképezéséhez, a vezető számára hasznos szolgáltatások definiálásához. Ezt a kutatómunkát a Stratégiai és Intézményfejlesztési Rektorhelyetteshez tartozó Intézményfejlesztési és Pályázati Iroda és az Egyetemi Informatikai Szolgáltató Központ végezte el. A kutatás megállapításai publikálásra kerültek, egyrészt, hogy az egyetem polgárai megismerjék az AVIR lényegét, másrészt, hogy eleget tegyünk a pályázati kiírás nyilvánossá tételi követelményének. Alapvetően és széleskörűen a kutatás eredményei ebben a tanulmányban látnak napvilágot. Ezen publikációk jelentősek a jövő szempontjából is, hiszen január elsejétől az AVIR nek az új egyetemet kell kiszolgálnia. A becsatlakozó 2 új karnak is meg kell ismernie az AVIR felépítését, működését. 1. Az AVIR lényege Minden vezető kerül naponta olyan helyzetbe, hogy döntéseket kell hoznia. Alig található olyan döntés, amelynek a megalapozásához nem kellenek adatok, nem kellenek információk. Nem mindegy, hogy a vezető a döntései előkészítéséhez mennyi idő alatt, milyen módon, mennyi erőforrás ráfordítással tudja megszerezni a szükséges adatokat, információkat, illetve ezek az adatok, információk milyen minőségűek, mennyire megbízhatók, mennyire hatékonyak. Ez a minőségi és gyors adatszolgáltatási igény fokozottan jelentkezik a stratégiai és az ad hoc döntések során. Az AVIR ek azok a számítógépi adatkezelő megoldások, amelyek képesek teljesíteni ezt a minőségi és gyors adatszolgáltatási igényt, képesek a hatékony vezetői döntéstámogatásra. Az AVIR lényege röviden összefoglalva, hogy az adott szervezet összes adatát számítógépi adatbázisokban tárolják elektronikus formában, amelyből a szükséges információk egy feldolgozó programmal azonnal kinyerhetők. Minden adat a számítógép képernyőjén vagy nyomtatóján jeleníthető meg. Az adatok felvitelét a rendszerbe minden szervezet saját maga végzi a vonatkozó szabályozások alapján. A szervezetek által kezelt adatbázisokból nyeri ki az AVIR a szükséges információkat és ezekhez fér hozzá mindenki a jogosultsága alapján. (1.sz.ábra) 2

3 1.sz.ábra AVIR felépülése Az AVIR egy információszolgáltatás, amely a vezetői döntések, a tervezés támogatását hivatott szolgálni. Fő célja az intézményi stratégiai mutatószámok segítségével az intézményi stratégia, az intézmény fejlesztési tervben vállaltak teljesülésének nyomon követése, a hatékonyabb irányítás, továbbá a minisztériumok felé a szükséges, időben történő információszolgáltatás. Az intézményi AVIR segítségével biztosítható többek között az előírt adatszolgáltatás más külső szervek felé is. Az AVIR kialakítatása alapadatainak forrásrendszere az alábbi: oktatás minőségére és teljesítményére vonatkozó adatok és információk: K+F+I-re vonatkozó adatok és információk: gazdálkodásra vonatkozó adatok és információk: foglalkoztatásra vonatkozó adatok és információk: létesítménymenedzsmentre adatok és információk. Mi az előnye, haszna az ilyen elektronikus, számítógépi adattárolásnak, adatkezelésnek, adatfelhasználásnak? Az ilyen rendszerek legnagyobb előnye az, hogy a vezető, a más releváns felhasználó azonnal hozzáfér a szükséges adatokhoz, statisztikákhoz, kimutatásokhoz. Ez első sorban időnyerést, másodsorban erőforrás takarékosságot jelent. Időnyerést azért, mert nem kell telefonon, írásban megkeresni az adatgazdát, bekérni tőle a szükséges adatotokat, esetleg azokat összesíteni, átlagolni. Erőforrás takarékosságot pedig azért jelent, mivel nincsen levelezési költség, nem fogy papír, nem kell egy két munkatárs idejét lekötni adatszerzési, adatfeldolgozási tevékenységgel. 3

4 A másik jelentős előny abból fakad, hogy az adatok állandóan naprakészek. Ha az arra jogosult adatkezelő rögzít egy adatot, például az oktatási szervek felvesznek a rendszerbe egy hallgatót, akkor a hallgatói létszám, hallgató oktató arány változását a rendszerbe belépő kari vezető azonnal érzékeli. További hasznot, előnyt, a pontosság jelent. Mivel az ilyen elektronikus számítógépi rendszerekben minden adatot csak egy személy gondozhat, az-az csak a kijelölt munkatárs tölthet fel adatot, módosíthatja, törölheti ezt az adatot, illetve minden adat csak egyszer, egy forrásból származtatva szerepelhet a rendszerben, biztosítja a korrektséget, megbízhatóságot. Nem fordulhat elő, hogy például a tudományos fokozatot szerzettek száma más és más, attól függően, hogy melyik adatszolgáltatótól kerül bekérésre az adat, mivel a tudományos fokozatot csak egy szerv viheti fel a rendszerbe, az a szerv, amelynél az adat keletkezik. Az AVIR számítógépi támogatással egységes rendszerben kezeli mindazon adatokat, amelyek szükségesek egy szervezet működtetéséhez. A Zrínyi Miklós Nemzetvédelmi Egyetem (a továbbiakban ZMNE) vonatkozásában ez azt jelenti, hogy mindazon nyilvántartások, kimutatások, statisztikák, gazdálkodási adatok, hallgatói létszámok, oktatási adatok stb., amelyek eddig egyrészt papír alapú információhordozón, másrészt egyéb számítógépi adatbázisokban, Excel táblákban, Access adattáblákban, Word dokumentumokban voltak elrakva, most egy központi adatbázisba is bekerülnek, tehát minden adat egy helyen, egységes formában is el lesz tárolva. Persze, az ideális állapot az lenne, ha nem kellenének külön nyilvántartások, de az AVIR rendszerek kezdeti kiépítésben még nem kizárólagosan kezelik az összes adatnyilvántartást, hanem a meglévő nyilvántartásokból veszik át a szükséges adatokat. Ez azt jelenti, hogy például megmarad a karnak egy saját Excel táblás nyilvántartása, ezt a kar gondozza, de ebből az Excel táblából az AVIR kiszedi azokat az adatokat, amelyekre szüksége van az egyetemnek. Az AVIR megoldások számítógépi támogatású adatkezelési, adatáramoltatási és információképző szolgáltatásokat nyújtanak a felhasználóknak a fent említett központi adatbázisból. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy egy egységes számítógépi rendszerbe kerül felvitelre a szervezet által kezelt, meghatározott körű adat és ha a jogosult adatkezelőnek szüksége van ezen adatokra, akkor azokhoz ebből a számítógépes rendszerből juthat hozzá. Az adatkezelési szolgáltatások azt jelentik, hogy ezután nem kell különböző papír alapú nyilvántartásokat küldözgetni, Excel táblákat kitölteni vagy más kimutatásokat készíteni, azokat továbbítani a megfelelő partnernek, hanem minden felmerülő igényt az AVIR számítógépes nyilvántartásából kell lehívni. Ez az egységes rendszer biztosítja azt, hogy egy adatot, csak egyszer kelljen nyilvántartani, ezzel megszűnik a párhuzamosság, a felesleges munkaerő lekötés, a pontatlanság. Minden adatnak meglesz a felelőse és csak egy felelőse lesz, az, akinél az adat keletkezik, az adatgazda, Ő viszi fel a rendszerbe ezt az adatot, ha szükséges, csak Ő módosíthatja vagy törölheti azokat. (2.sz.ábra: Adatkezelési rendszer) 4

5 2.sz.ábra: Adatkezelési rendszer Az adat itt a legtágabb értelmezést kapja, adat alatt értünk egy számot, egy százalékot, egy nevet, egy jellemző meghatározást, de egy dokumentumot is, amit épp egy Word szövegszerkesztővel készítettünk. Joggal felmerülhet a kérdés, hogy jó néhány adatot már meglévő számítógépi rendszerekbe fel kellett vinni, mint például a Neptunba a hallgatói és az oktatási adatokat. Akkor most kétszer kell ugyanazon adatokat bebillentyűzni? Erről szó sincsen, az AVIR automatikusan átveszi a szükséges adatokat a Neptunból. Az adatáramoltatási szolgáltatások azt jelentik, hogy a felvitt adatot mindazok elérhetik, akik erre jogosultak. Megszűnik az a gyakorlat, hogy egy szervezettől, például egy tanszéktől hol a kar, hol valamelyik hivatal kér kimutatásokat, jelentéseket. Persze, ez azt is jelenti, hogy akik adatokat akarnak kapni valamely szervezettől, azoknak meg kell tanulniuk, hogy a telefon, a papír, a jelentés, a beszámoltatás elfelejtésével hogyan tudják a számítógépük elé leülve elérni a szükséges információkat. Ha egyszer a tanszékvezető elkészít egy fél éves értékelést a tanszék munkájáról, ezt felteszi a rendszerbe, akkor ezzel a továbbiakban nem lehet gondja, mivel ezt a jelentést nem kell külön felterjesztenie a releváns szerveknek, azok nem kérhetik tőle újra, meg újra, hogy terjessze fel, mert valamiért szükségük van erre a jelentésre, mivel minden arra jogosult, ezt az AVIR ból lekérheti. Ez vonatkozik az összes, már egyszer az AVIR ba felvitt bármilyen adatra, a jogosult releváns szerv munkatársa ebből a rendszerből tudja bármikor lekérni a jelentéseket, összesítéseket. Az információképző szolgáltatások egy magasabb szintjét képezik a rendszer üzemeltetésének. Az információk a felvitt adatok feldolgozásával képezhetők. A legegyszerűbb információ képzés a különböző statisztikai számítások elvégzése, úgymint összesítés, százalékos viszonyulás, tendencia, szórás stb., amelynek az eredménye lehet egy táblázat, grafikon. Az információképzés magasabb foka az úgynevezett adatbányászat, adat 5

6 lefúrás, OLAP kocka képzés. Ezek az információk inkább a stratégiai döntésekhez kellenek. Az információképzés legmagasabb foka az algoritmikus elemzés, értékelés, amely összefüggéseket, ok-okozati viszonyokat tár fel. (3.sz.ábra: Összegfokozatos összehasonlító jelentés) 3.sz.ábra: Összegfokozatos összehasonlító jelentés A megfelelő információképző szolgáltatások kialakításához, lehet, hogy az adatkezelőnek új tevékenységeket is el kell végeznie, olyanokat, amilyeneket eddig nem alkalmazott, de ez megtérül a számára, mivel csak egyszer kell ezt megtennie, utána a számítógépes rendszer végzi helyette az adatáramoltatási teendőket. Ilyen új tevékenység lehet az, hogy a továbbiakban egy tanszéki munkajelentésnek lesznek kötött formai és tartalmi meghatározói. Ha ebben a jelentésben szerepelnek különböző számadatok a szöveges megfogalmazások mellett, akkor ez azt jelenti, hogy a karnak ezekre a számadatokra szüksége van, az összes tanszékét összesítenie kell, összehasonlítania, tehát ebből a szöveges dokumentumból számadatokat kell kinyernie. Ezért olyan struktúrát kell kialakítani a szöveges jelentéseknek, amelyben meghatározott helyen és formában vannak a számadatok, hogy azok onnan automatikusan kinyerhetők legyenek. Különböző jelentés sablonok kidolgozásával biztosítható ez a megfelelő működés. Másik út lehet, hogy az ilyen típusú jelentésekhez a számszerű adatokat külön táblázatban kell megadni. Egy másik új feladat lehet, hogy minden dokumentumhoz kulcsszavakat, meta adatokat kell csatolni, hogy ezek alapján a dokumentumok könnyen visszakereshetők legyenek. 6

7 2. Adatok meghatározása, csoportosítása Az AVIR ek kiépítésénél az adatigény és a szolgáltatások elemzése került az előkészítő munka központjába. A gyakorlati tapasztalatok azt bizonyítják, hogy amikor egy vezetői információs rendszer kiépül, akkor a szolgáltatások igénybevétele során derül ki, hogy számos tekintetben a rendszer nem ad információkat a vezetőnek. Miért fordulhat ez elő? A vak vezet világtalant modell miatt, ugyanis egy ilyen vezetői információs rendszer kiépítését külső, az adott szervezet működését nem ismerő informatikai cég végzi. Ez a cég csak azokat a szolgáltatásokat tudja beépíteni a rendszerbe, amelyeket egzaktul megfogalmaz a szervezet egy olyan személy számára, aki a szervezet szakkifejezéseit, adathalmazait, adatvándorlási útvonalait, információképzési módját nem ismeri. A szervezet pedig nem ismeri az informatikai szakkifejezéseket, modelleket. E miatt a modell miatt kell nagy gondot fordítani a szervezet adatrendszerének megismerésére és ennek harmonizálására a szolgáltatásokkal. Mi is az adat? Az adat a személy, más élőlény, anyag, objektum, fogalom, eszme, jelenség, környezet, helyzet jellemzőit, állapotát írja le. A személynek van neve, életkora, súlya, szemszíne stb. Az anyagnak van fajsúlya, halmazállapota, mérgezési foka stb. Egy objektumnak van szélessége, magassága, súlya, színe stb. Adat alatt általánosságban számszerű jellemzőket értünk, például súly, méret, darabszám, amely egy számmal fejezhető ki. Kicsit tágítva az adat fogalmát, az adatok közé soroljuk az egyed megkülönböztető jellemzőit, mint például név, születési dátum, lakhely stb. Adatként kezeljük az egyedhez köthető egyéb jellemzőket is, úgymint tudományos fokozat, oktatói fokozat, publikáció stb. Ha az adatokat feldolgozzuk, a meglévő adatokból újabb adatokat származtatunk, akkor jutunk információkhoz, például összegek, átlagok, trendek, nagy általánosságban ezeket is adatoknak hívjuk. (Információ: bizonytalanságot csökkentő tényező). A legtágabb értelemben, egyes esetekben adatokhoz sorolják a különböző dokumentumokat is, amelyek számos adathordozón kerülnek tárolásra (papír, film, video, számítógépi adattár, pendrive, DVD stb.), mint például az önéletrajzot, jelentést, beszámolót, amely több számszerű és egyéb (fotó, ujjnyom, bárkód/vonalkód, jelzés, szimbólum) adatot tartalmaz a szöveges leírások mellett. Ezek lehetnek kötött formátumúak, illetve szabad választás szerint felépítettek. A fenti kategorizálás alapján lehet összeállítani az adatfajtákat. Ha egy személyt akarunk nyilvántartani, akkor az adatfajták a következők lehetnek a nyilvántartás funkciójától függően: név, születési hely, születési idő, anyja neve, iskolai végzettsége, munkahelye, tudományos fokozata, publikációi. Ha elektronikus adatbázisban tároljuk ezeket az adatokat, akkor az egyes adatfajták az adatbázis mezői (oszlopai), az össz adatfajta pedig az adatbázis rekordja (adatsora). Az adatok, a kötődésük alapján az alábbiak szerint csoportosíthatók: - személyhez köthető; - entitáshoz 1 köthető; o személyhez köthetőből ered; o más entitásból ered; 1 Entitás: az a legkisebb szervezeti csoportosulás, amely minden tagjára vonatkozóan azonos jellemzőkkel bír, de különbözik más csoportosulásoktól. 7

8 A személyhez köthető adatok az alábbiak lehetnek: - egyedi (név, születési dátum, oktatói- és tudományos fokozat, nem stb.); - ismétlődő nyelvtudás, publikáció; - sajátos státus, hallgatói viszony, vezető, állomány kategória, rendfokozat, állapot (aktív / nyugdíjas), GYES stb. Az ismétlődő adat azt jelenti, hogy egy személyhez az adott adatfajtán belül több tartalom is köthető. Például a nyelvismeret egy adatfajta, de egy személy több nyelvet is beszélhet 2. Az entitás adatok egyrészt szervezeti csoportosításhoz köthető adatok, másrészt valamely objektumhoz köthető adatok. Ha szervezeti csoportosítás az entitás, akkor a személyhez köthető adatokból ered az entitás össz létszám adata, például a tanszék oktatóinak, tudományos fokozattal bíróinak, publikációinak száma. De más entitásból is származtatható tanszék entitás adat, ha van egy olyan entitásunk, amely a projektorokat, számítógépeket, oktatási médiákat tartja nyilván. Az entitás által kezelt adat például a tanszéken az elmaradt órák száma, az óracserék is. Az objektum entitáshoz köthető adatok a zöldterület nagysága, tantermek légtere, akadálymentesítések, fajlagos energia felhasználás, víz, irodaszer fogyasztás, egyéb költségek stb. Az adatok tartalmát illetően azok lehetnek: - Személyi; - Oktatási portfólió; - Gazdasági; - Infrastrukturális; - Tudományos kutatói (K+F+I); - Pályázati; - Minőség irányítási; - DPR, ALUMNI. - Kompetencia adatok (szakképzettség, oktatott tárgyak, elért eredmények, díjak, bukások száma, vizsgák, eredmények, kutatási terület, különleges képzettség stb.); Az adatok funkcióit tekintve az adatok megkülönböztethetők: - Leíró, meghatározó adatok (személyt, entitást jellemző adatok); - Több dimenziós 3 adatok; - Segédtábla adatok (ahol a leíró adat tartalma egzaktul meghatározható, például nem, megye, oktatási forma stb., akkor ezek egy külön adattáblába kerülnek, amelyből az adatrögzítő kiválaszthatja a megfelelőt, nem kell ezt bebillentyűznie), az ismétlődő adatoknál van jelentős szerepe; - Kód adatok azok, amelyek az adatkapcsolatok meghatározására szolgálnak, például minden egyes felvett személynek lesz egy azonosító kódja, amelyet a számítógépi program generál automatikusan, biztosítva azt, hogy egy kód csak egy személyhez kötődjön (egyedi azonosító, adatkezelő, jogosultság, szervezeti csoportosítás); - Meta adatok az adatbázis azonosításához, leírásához, az internetes keresések meggyorsítására szolgálnak. 2 Részletesen a későbbiekben 3 Részletesen a későbbiekben 8

9 Két különleges adatkategóriát kell megkülönböztető figyelemmel illetni, a többdimenziós és a kapcsolt adatokat. Egy szervezeti információs rendszerben a létszámadatok kiemelkedő jelentésűek. Ha a rendszert létrehozó informatikus programozónak csak azt az igényt továbbítjuk, hogy nyilván kell tartani a szervezet létszámát, akkor ez beépül a rendszerbe és sok tekintetben ez így jól is működik. De mi van akkor, ha valamilyen okból felvetődik, hogy ki kell mutatni hány 55 év feletti női dolgozója van a szervezetnek. Erre a kiépített számítógépes rendszer nem tud választ adni, mert az adat úgynevezett dimenziói nem lettek figyelembe véve az adatstruktúra meghatározásakor. Mi is ez a dimenzió? Vannak egyszerű adatok, mint például a név, születési hely, amelyeknek nincsen egyéb csoportosítási lehetőségük. De vannak olyan adatok, amelyek több szempont szerint is csoportosíthatók, történetesen nem, életkor, végzettség stb. Ezek a csoportosíthatósági szempontok a dimenziók. A többdimenziós adatok valóban nem önálló adatfajták, hanem az adott adatfajta több szempont alapján történő feldolgozása a hozzá tartozó más jellemzőt kifejező adatfajtával együtt. Tekintsük a hallgatói létszám adatot. A létszám adat a nyilvántartott hallgatók számából tevődik össze, ez egy összegzett (agregált) adat. De ez a létszám megoszlik évfolyam, szak, képzési szint, képzési forma stb. szerint. Az egyik személy első évfolyamba jár, a másik a másodikba és így tovább. Ha évfolyam szerinti összesítést is akarunk, akkor az évfolyam egy dimenzió lesz, a személyhez kötődő adatokhoz kell rendelni egy újabb adatfajtát, az évfolyamot. Ha olyan kimutatást is akarunk, hogy ki a fizetős és ki az államilag támogatott hallgató, akkor ez egy újabb adatfajta, újabb dimenzió lesz. Az elemzések elkészítéséhez szükségesek ezek a dimenziók, mert ezek segítségével mutatható ki, hogy évfolyamonként hogyan alakul a fizetős hallgatók száma és még számos más hasznos információ. Van eset, amikor egy személyre több dimenzió is vonatkozhat: egyszerre oktató és hallgató, illetve egyszerre több szakot is végezhet párhuzamosan (a hallgatói létszám nagyobb, mint ahány különböző nevű, személyi adatú hallgató van, illetve az egyetem össz létszám adata több, mint ahány különböző nevű, személyi adatú oktató és hallgató van). A kapcsolt adat sem egy külön adatfajta, hanem egyes adatok olyan különleges szerepet játszanak, amelyek a jogosultságokat befolyásolják. Például, ha a Karrier Iroda felvesz valakit az adatbázisba, mint mentor, akkor ezt a személyt, ha már nem mentor, akkor a Karrier Iroda törölheti az adatbázisból a Jogosultság mátrix alapján. De előfordulhat azaz eset, hogy közben ez a mentor az egyetem oktatója lesz, ekkor már ennek a személynek az adat karbantartója kibővül a személyüggyel és az oktatási igazgatósággal. Ha nem foglalkozunk a kapcsolódásokkal, akkor a személyügy még egyszer felveszi ezt a személyt az adatbázisba feleslegesen. A kapcsolódó adatok (ebben az esetben a név, születési adatok) viszont jelzik a személyügy számára, hogy már a személy szerepel a nyilvántartásban, neki csak a hiányzó adatokat kell rögzítenie. A jogosultságot pedig úgy szabályozza a kapcsolódó adat, hogy amíg a kapcsolódó adat aktív (esetünkben az oktatói fokozat), addig nem törölheti az adott adatkarbantartó a személyt. Visszatérve a példára, a Karrier Iroda nem törölheti a személy teljes adatait, mert az közben oktató lett, csak azt a mezőt módosíthatja, amely arra vonatkozik, hogy a személy mentor és kik a mentoraltjai. További fontos adatjellemző a már megemlített ismétlődő adat. Ha azt akarjuk nyilvántartani, hogy kinek van nyelvvizsgája, akkor az adatbázisban szerepel egy mező, amely azt tartalmazza, hogy van idegen nyelv ismerete a személynek. Ez a nyilvántartás is sok esetben megállja a helyét, de mi van akkor, ha azt akarjuk megtudni, hogy hányan beszélnek angolul, vagy ki tud japánul. Ezt megint csak nem tudjuk kinyerni a rendszerből. 9

10 Ha megadjuk a programozónak, hogy a nyelvismeret ismétlődő adat, akkor a programozó tudja, olyan adatszerkezetet kell felépítenie, ami nemcsak azt tartja nyilván, hogy hányan beszélnek idegen nyelvet, hanem azt is, hogy ki melyik nyelvet beszéli. A fő adattábla mellett létrehoz egy segéd adattáblát, amely csak a személyi azonosítókat és a nyelvismereteket tartalmazza. Nemcsak az adatszerkezet kialakítására van hatással az ismétlődő adat, hanem az adatfeldolgozó program algoritmusai is bővülnek az ismétlődő adatok feldolgozásával. Ugyanez elmondható a több dimenziós adatokra is. Az általunk elvégzett kutatás egyrészt azt tárta fel, hogy a ZMNE adatai milyen jellemzőkkel bírnak, a remélt szolgáltatásokhoz ezen adatoknak milyen dimenzióit kell meghatározni, másrészt a rendszer szolgáltatási lehetőségei hogyan alkalmazkodnak a vezetői igényekhez. A kutatás elvégzéséhez létrehoztunk két AVIR demo internetes portált, amelyek a és URL en érhetők el, valamint öt adatbázist, amelyek már a rendszer éles működését szolgálják, ezen adatbázisok jogosultság alapján a T meghajtón használhatók. A kutatási eredmények alapján került kidolgozásra a ZMNE AVIR képzési tematikája is. 3. Adatok kezelése Az adatok kezelése az adat életútjának menedzselését jelenti, amely tart az adat keletkezésétől az adat megsemmisítéséig. Az adat önmagában egy objektív és elvont fogalom. Objektív, mert tőlünk függetlenül létezik, ha érdekel bennünk, ha nem. Elvont olyan formában, hogy csak annak a jellemzőnek van értelme, amely érdekel bennünk. Vegyünk egy tantermet. A tanteremnek van alapterülete, légköbmétere, fal színe, vakolata, ablak tömítése. A vakolata, ablak tömítése nem releváns a számunkra, ezekkel a jellemzőivel nem is foglalkozunk, számunkra azaz érdekes, hogy mekkora az alapterülete és légköbmétere a befogadóképesség megállapításához, illetve ergonómiai szempontból a fal színe érdekes. Az adat kezelése az adat megszerzésével 4 kezdődik. Elmegyünk a tanterembe és lemérjük a szélességét, hosszát, magasságát, megnézzük a fal színét vagy előkeressük az építési dokumentumokat és azokban keressük ki a méret és szín adatokat, majd feljegyezzük ezeket valamilyen formában, például űrlap kitöltésével vagy elektronikai eszköz segítségével. Így keletkezik az adat, azaz megszemléljük, majd rögzítjük a személy, más élőlény, anyag, objektum, fogalom, eszme, jelenség, környezet, helyzet jellemzőit, állapotát. A rögzített adatokkal több munkafolyamat végezhető, meg lehet őket tekinteni, felhasználhatók jelentésekben, kimutatásokban, döntéshez használhatók, továbbadhatók más szervnek, közzétehetők médiákban, illetve további feldolgozásra kerülhetnek. Az adatok feldolgozása során új adatok, illetve információk képződnek. A feldolgozáshoz tartoznak a statisztikai, kombinatorikai, elemzési eljárások, az adatlefúrás, az OLAP kocka készítés. Az adatok megsemmisítése a papír és a különböző alapú (negatív, videokazetta, hangszalag stb.) adathordozó elégetését, bezúzását, a számítógépi adatbázisból való végleges és visszavonhatatlan törlését jelenti. Az adatkezelést jogszabályok és más utasítások határozzák meg. Az adatkezelést alapvetően személyek és elektronikai eszközök, információrendszerek végzik, ezen utóbbiak részben automatikusan a szabályozott algoritmusok alapján. A továbbiakban célszerű néhány fogalmat pontosítani. 4 Zsigovits László: A rendészeti kutatások tudományos hátterének alakulása az új nemzeti közszolgálati egyetem létrejöttével, Pécsi Határőr Tudományos Közlemények o., Zsigovits László: Az új Nemzeti Közszolgálati Egyetem K+F+I és pályázati tevékenységének lehetséges irányai Hadmérnök 2011/2. szám 289.o. 10

11 Adatkezelő: az a különböző jogosultságokkal bíró személy, aki adatokkal foglalkozik az Adatkezelési Szabályzat alapján. Vagy a teljes életút kezelését végzi vagy csak az életút egyes elemeinek kezelésére jogosult. Adatgazda (adat karbantartó): az az adatkezelő, aki létrehozza az adatokat, az adatok életútjáért felelős, adatok felvitele, módosítása, törlése a feladata. Rendszergazda, adminisztrátor: az a számítástechnikai szakember, aki felel az adatok számítógépi kezeléséért, általában a teljes életút kezelésére jogosult. Ő adja meg a jogosultságokat az adatkezelőknek a számítógépi adatkezeléshez és végzi az adattisztítást. Adat felhasználó: azaz adatkezelő, aki valamilyen céllal, a Jogosultsági Mátrix alapján hozzáfér az adatokhoz, amely lehet megtekintés, keresés, listázás, elemzés, információ előállítás, jelentéskészítés, továbbítás. Az adat felhasználása alatt értjük: az adat megtekintését, listázását, nyomtatását, továbbítását, jelentésekben, tájékoztatókban vagy más módon való közzétételét és feldolgozását. A feldolgozás az adatokkal végzett matematikai, logikai, statisztikai műveleteket, az információképzést, grafikonok, más megjelenítési médiumok létrehozását jelenti. Entitás: az a legkisebb szervezeti csoportosulás, amely minden tagjára vonatkozóan azonos jellemzőkkel bír, de különbözik más csoportosulásoktól. Például tanszék, SIRH 5 EISZK 6 Üzemeltetési Osztály. Szervezet: egyetem Szervezeti egység: a szervezeti diagram első sora (rektor helyettesek karok. Szervezeti alegység: a Szervezeti egység szervezete: SIRH nak IPI 7, EIESZK, főosztályok, karnak intézet. Szervezeti részleg: a Szervezeti alegység szervezete: SIRH EIESZK nak az Üzemeltetési Osztály, a kar intézetének a tanszék. Az adatok kezelése egységes rendszerben történik. Mi a lényege ennek az egységes rendszernek? Az egységes rendszer egyik alapvető sajátossága, hogy az adatforrás egyedi, kölcsönös egyértelmű megfeleltetésű kapcsolatban van az adatszolgáltatóval. Rendszertani megközelítés alapján 1:1 kapcsolat létesül az adat és adatkarbantartó között ebben a vonatkozásban (egy meghatározott adat kezelése egy meghatározott személyhez kötött). A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy egy bizonyos adatot mindig csak ugyanazon személy szolgáltathat a rendszerbe. Például véve a doktori iskola hallgató létszámát. A doktori iskola hallgató létszámát mindig csak azaz egy meghatározott személy töltheti fel a rendszerbe, akinek ez szerepel a munkaköri leírásában. Létrejön a rendszertani 1:1 kapcsolat. (Doktori iskolából kimaradt hallgatók létszáma = doktori iskola adminisztrátor). Ez a személy az adatgazda, aki az adatok karbantartását végzi. Ez úgy valósítható meg, hogy a doktori iskola felméri azon adatok összességét, amivel dolgozik és minden adatot forráshoz rendel, az-az személyhez köt. Egy mátrixban célszerű ezt az adatkezelési rendszert összesíteni. 5 Stratégiai és Intézményfejlesztési Rektorhelyettes 6 Egyetemi Informatikai Szolgáltató Központ 7 Intézményfejlesztési és Pályázati Iroda 11

12 Adatkezelési mátrix az adatgazda vonatkozásában (a táblázat fiktív, példaként szolgál) Adat fajta Adat forrás Doktori iskola Hallgatói létszám Abszolutóriumot szerzettek Kimaradtak PhD fokozatot szerzettek X X vezető Adminisztrátor X Témavezető X 4.sz.ábra: Adatkezelési mátrix A mátrix használhatóságának, jóságának a veleje, lényege az adatfajták pontos és teljes körű meghatározásán alapul. Hogy melyek az adatfajták, az adódik egyrészt abból az adattömegből, amelyet naponta, rutinszerűen használunk, másrészt a törvényekben, szabályzókban meghatározottakból és az elöljárói igényekből, harmadrészt a munkatervekben rögzített feladatok adatokkal kapcsolatos teendőiből. Ez a mátrix kiküszöböli a párhuzamosságot, a pontatlanságot. Az élet többször bizonyította, hogy ugyanazon adat más és más adatszolgáltatótól származtatva más és más eredményt mutat. Ennek alapvető oka többnyire nem az adatkezelő felületes munkája, hanem az adat létrehozására vonatkozó vezérelv mássága minden adatkezelőnél. Az 1:1 kapcsolat biztosítja azt is, hogy az adott adatot csak a hozzárendelt adatszolgáltató viheti fel a rendszerbe. A témavezető nem viheti fel a kimaradtak adatait, azokat csak az adminisztrátor tarthatja karban. Az 1:1 kapcsolat megköveteli azt is, hogy az adatot az vigye fel a rendszerbe, akinél az adat keletkezik. Ha ugyanazon adattal dolgozik a doktori iskola, a tudományszervező központ, esetleg valamely kutató is harmadikként, akkor, ha az adat a kutatónál keletkezik, akkor azt a kutató viheti csak fel a rendszerbe. Ilyen adat lehet például egy publikáció. Ezt az adatot veheti át a doktori iskola és a tudományszervező központ, feldolgozhatja, összesítheti, de nem törölheti, a törlést csak a kutató végezheti el. A fentiekből fakadóan jól látható, hogy nem egyszerű az adatkezelési mátrix összeállítása. A mátrix elkészítéséhez segítséget nyújt az egyéneknek kiküldendő elektronikus kérdőív, amelyen az adott személy rögzíteni tudja, hogy nála milyen adatok keletkeznek, kitől vár adatokat és neki kinek a számára kell adatokat biztosítania. Ezek egy személy egyéni adatai vagy egy adott szervezeti egységben keletkezett a szervezeti egységre vonatkozó adatok lehetnek. Ezen egyéni adatkezelési felmérések kerülnek összesítésre a mátrixban. A rendszer kiépítését irányítók interjúkat is lefolytatnak az adatkezelőkkel, amely során tisztázásra kerül, hogy ki gondolja magát adatgazdának. (Adatgazda: rögzíti, módosítja, törli az adatot). Az összesítésből látható, hogy ugyanazon adatot kezelnek-e többen, melyek az adatvándorlási útvonalak és az adott adatnak hány vélt adatgazdája van. Ezt az adatkezelési alapkialakítást szervezeti egységek vonatkozásában is el kell végezni. A szervezeti alapegységeket a ZMNE szervezeti felépítése diagramja alapján célszerű meghatározni, a karokat kivéve. Ez azt jelenti, hogy az adatkezelési mátrix entitásai a ZMNE vezetői szerveit illetően a legkisebb szervezeti egységekkel egyeznek meg. (ZMNE szervezeti felépítése diagram). A karok azért lettek kiemelve, mivel a ZMNE szervezeti 12

13 felépítése diagram csak kar szintig bontja a szervezetet, de célszerű mélyebb bontást alkalmazni, intézet, tanszék szintig. Példaként véve a Stratégiai és Intézményfejlesztési Rektor-helyettesi szervezetet (a továbbiakban SIRH), az entitások: 1. Intézményfejlesztési és Pályázati Iroda 2. Minőségbiztosítási Iroda 3. Egyetemi Informatikai Szolgáltató Központ (a továbbiakban EISZK) Rendszerfejlesztési Osztály 4. EISZK Üzemeltetési Osztály 5. EISZK Műszaki Osztály A SIRH adatkezelési rendszerét vizsgálva kell eldönteni, hogy szükséges-e még két entitás, egy entitás az egész SIRH ra vonatkozóan és egy másik entitás az EISZK -t illetően. E két újabb entitás léte attól függ, hogy a SIRH n keletkeznek e olyan adatok, amelyeket a felsorolt öt entitás közül egyik sem kezel. Ha vannak ilyen adatok, akkor kell egy hatodik entitás, amely maga a SIRH lesz. Ez a megállapítás vonatkozik az EISZK ra is. Ha az EISZK is kezel olyan adatokat, amelyeket a három osztálya közül egyik sem kezel, akkor lesz egy hetedik entitás, az EISZK. Ebben az esetben a SIRH entitásai a következők lesznek: 1. SIRH 2. Intézményfejlesztési és Pályázati Iroda 3. Minőségbiztosítási Iroda 4. EISZK 5. EISZK Rendszerfejlesztési Osztály 6. EISZK Üzemeltetési Osztály 7. EISZK Műszaki Osztály A karokat illetően az entitások a kari vezetés, intézetek és a tanszékek lehetnek. Az entitások által kezelt adatokat tovább vizsgálva, megállapítható, hogy vannak személyhez és entitáshoz köthető adatok. A személyhez köthető adatok azok, amelyek az adott munkatársat, oktatót, kutatót jellemzik, pár ilyen fontosabb adat a személyi és munkahelyi adatokon kívül: 1. tudományos fokozat a. Tudományszervező Központ b. Tudományos Rektorhelyettes c. Oktatási Rektorhelyettes d. doktori iskolák e. tanszék f. kar g. Személy- és Munkaügyi Osztály 2. oktatói fokozat 3. publikációk 4. nyelvismeret 5. tudományos önéletrajz 6. kompetenciák (pályázatban menedzseri funkció, alprogram vezetői funkció betöltéséhez való képzettség, tapasztalat) 7. kutatói programokban való részvétel 8. kutatási eredmények 9. kutatói hálózatban való részvétel 10. témavezetés 13

14 11. rendfokozat 12. fizetési besorolás 13. beosztási hely (melyik entitáshoz tartozik) 14. beosztás A fentieken túlmenően még számos személyhez kötődő adat kerülhet felszínre a kérdőívek kitöltése és az interjúk lefolytatása után. Az adatkezelési mátrix rögzíti, hogy ezen személyhez kötődő adatok karbantartását ki végzi. Maga az adott személy vagy valamely entitás? Vegyük alapul az első, tudományos fokozat adatot. Az 1-es pont alatt a-g ig entitások vannak felsorolva, azon entitások, amelyek ezt az adatot kezelik. Az a alpont alatt a Tudományszervező Központ szerepel, vastagított és dűlt betűkkel megkülönböztetve a többi entitástól. Ez a kiemelést azt jelzi, hogy ez az entitás jogosult az adat karbantartására, a többi entitás használhatja az adatokat. Tehát, hiába személyhez kötött az adat, azt nem a személy tarthatja karban, hanem az-az entitás, ahol az adat keletkezik. A személy csak megnézheti ezen adatát, de nem törölheti, nem módisíthatja azt. Vannak azonban olyan személyhez kötött adatok, amelyeket csak a személy tarthat karban. Ilyenek például a publikációk, tudományos önéletrajz, kompetenciák stb. Ezen adatok tekintetében nem célszerű entitást kinevezni az adatkarbantartásra, mivel ezen adatok a személynél közvetlenül keletkeznek. A 10. adatot, a témavezetést véve alapul, itt azonban a doktori iskola entitást célszerű megnevezni adatkarbantartónak, mivel az adat a doktori iskolában keletkezik. A személy által karbantartható adatok esetében el kell dönteni, hogy maga az adott személy tarthatja-e karban az adatait vagy kijelölésre kerül egy adatkarbantartó, aki felviszi a személy adatait, módosítja, esetleg törli azokat. A tanszék esetében, illetve a doktori iskola vonatkozásában vannak külső oktatók, akik nincsenek a ZMNE állományában, de az Ő adataikat is kezelni kell, ebben az esetben célszerű, ha a kijelölt adatkarbantartó rendezi ezen külső oktatók személyhez kötött adatait. De az is járható út, hogy minden személy megkapja a saját személyénél keletkező személyhez kötött adatok karbantartási jogát. Az adatok típusa is meghatározó lesz az AVIR későbbi kiépítése során, amikor a konkrét informatikai rendszer kerül létrehozásra. Az AVIR nevéből adódóan, Adattár azt jelenti, hogy az adatok szervezett formában, strukturálisan lesznek tárolva, az-az adatbázisokat alkalmazunk. Az adatbázisban egy-egy adattípus az úgynevezett adatmező tulajdonságait határozza meg. Például a tudományos fokozat is egy mező az adatbázisban, a fizetés egy másik mező, a kompetencia egy külön mező, a születési dátum egy negyedik mező. Mind a négy adatnak más a típusa. A tudományos fokozat egy rövid szöveg, több karakterből álló mező, a fizetés szám, a kompetencia pedig egy hosszabb szöveg, a születési dátum meg egy különleges szám. Ez a négy különböző adat típus az adatbázis szempontjából is négy különböző típust jelent. A programozónak tudnia kell, hogy ezek a mezők milyen hosszúságú adatot tartalmaznak, ennek a hossznak az arányában tudja meghatározni az adatmező típusát. A tudományos fokozat megnevezése maximum 15 karakter (string), a fizetés legföljebb 6 számjegyből állhat (int), a kompetencia hatezer karaktert tartalmazhat (memo), a születési dátum pedig egy különleges formában tárolt 8 számjegy (dátum). A zárójelben lévő szavak az adatbázismező típusát jelentik egy meghatározott programnyelven. Gondot azok az adatok jelentenek, amelyek maguk is egy meghatározott struktúra alapján épülnek fel, mint például az önéletrajz. Az önéletrajzot nem lehet egyszerűen betenni egy hatezer karaktert tartalmazó adatmezőbe, mert a struktúráját nem tudjuk tárolni. (Legalábbis abban az adatbázisban, amely a ZMNE AVIR kiépítése során alkalmazásra 14

15 kerül). Ezeket a sajátos adatokat különleges módon kell tárolni, lehet, hogy egy Word dokumentumként, amelyre az adatbázis önéletrajz mezőjéből hivatkozni lehet. Az entitáshoz köthető adatok általában működési, tevékenység jellemző adatok, mint a hallgatói létszám, költségvetési számok stb. Itt is lesznek olyan adatok, amelyeket az adott entitás tart karban (feltölt, módosít, töröl), de lesznek olyan adatok, amelyeket egy másik entitás tart karban, az adott entitás csak használ. Az entitások vonatkozásában ez azt jelenti, hogy az adatkezelési mátrixuk tartalmazza azokat az adatokat, amelyeket ő saját maga tart karban és tartalmazza azokat az adatokat, amelyeket csak felhasznál. Maradva a tudományos fokozat példánál. A Tudományszervező Központ, mint entitás tartja karban ezeket az adatokat, azaz feltölti az adatbázisba, módosítja őket. A kar entitás ezen adatokat az adatkezelési mátrixa második részében szerepelteti, mint felhasználandó adatokat. Azt a jogosultság dönti el, hogy az adott felhasználó entitás mennyit és milyen formában láthat az adatokból. Csak összesített adatot láthat, hány PhD fokozatos van a karon vagy név szerint is lekérdezheti a kar PhD fokozatosait. Az entitás adatkezelési mátrixának lesz egy harmadik része is, amely azon adatokat tartalmazza, amelyeket valahova jelentenie kell, például a minisztériumnak, Statisztikai Hivatalnak, EDUCATIO nak. Ezek az adatok lehetnek saját kezelésű adatok és más entitás által karbantartott adatok, mivel nem biztos, hogy azaz entitás van adatszolgáltatásra kötelezve, amelynél az adatok keletkeznek. Az entitások vonatkozásában kell beszélni az adatok dimenzióiról is (lásd 2. fejezet). Van olyan adat, amelynek csak egy dimenziója van, például a fizetés, ez egy számjegy. Vannak azonban olyan adatok, amelyek több dimenziósak, mint például a hallgatói létszám. Ugyanis a hallgatói létszám több szempont szerint vizsgálható: évfolyam, szak, képzési szint (alap, mester, doktori, tanfolyam), forma (nappali, levelező), költségtérítéses avagy nem stb. Ez azt jelenti, hogy a hallgatói létszám adatnak lesznek jellemzői, amelyeket figyelembe kell venni az adatbázis kiépítésekor. Ezeket a dimenziókat is egzaktul meg kell határozni a kérdőíves felmérés és az interjúk során. 15

16 Entitás adatkezelési mátrix (a táblázat fiktív, példaként szolgál) Adat fajta Adatszolgáltató Igényelt Továbbí- Típus adat tandó adat Pályázat megnevezése, címe SIRH IPI Rektor, TRH szöveg Pályázat kiírója SIRH IPI Rektor, TRH szöveg Pályázat fajtája SIRH IPI Rektor, TRH szöveg Pályázat gazda (egyetem, kar, tanszék) SIRH IPI Rektor, TRH szöveg Pályázat státusza SIRH IPI Rektor, TRH szöveg (Kidolgozás, elbírálás, elutasítva, végrehajtás, befejezett) Összköltség SIRH IPI Rektor, TRH szám Támogatás + segédtábla: év SIRH IPI Rektor, TRH szám Önrész + segédtábla: év SIRH IPI Rektor, TRH szám tudományos fokozat SIRH IPI Ö, NSZ oktatói fokozat SIRH IPI Ö, NSZ publikációk SIRH IPI Ö, NSZ nyelvismeret SIRH IPI Ö, NSZ tudományos önéletrajz SIRH IPI Ö, NSZ kompetenciák (pályázatban menedzseri SIRH IPI Ö, NSZ funkció, alprogram vezetői funkció betöltéséhez való képzettség, tapasztalat) kutatói programokban való részvétel SIRH IPI Ö, NSZ kutatási eredmények SIRH IPI Ö, NSZ kutatói hálózatban való részvétel SIRH IPI Ö, NSZ 5.sz.ábra: Entitás adatkezelési mátrix MEGJEGYZÉS: - Ö összesített adat; - NSZ név szerinti lista Az egységes rendszer egy másik eleme az adatok felhasználásában nyilvánul meg. Az adatok felhasználása az adatkezelés fontos eleme az adatok karbantartása mellett. Az adatok felhasználása, az előzőekben leírt adatgazda : adat = 1 : 1 kapcsolatra épülve használja fel az arra jogosult az adatokat 1: több kapcsolat alapján, azaz a felhasználás során egy adathoz többen férnek hozzá. Ez a kapcsolati rendszer biztosítja a pontosságot, megbízhatóságot, mivel az adat forrása jól behatárolt, egy származási hellyel rendelkezik és egy adott jellemzőre, tulajdonságra, jelenségre, objektumra vonatkozóan dedikált az adatszolgáltató és ezt az adatot használja minden jogosult személy. Az adatok felhasználási lehetőségét a jogosultság mátrix szabályozza. 16

17 Név Adat Megtekint Összesít Listáz Továbbít Kokó István létszám X Nagy Irma létszám X X X Kis Zoli létszám X X Nagy Irén fizetés X X Az adatkarbantartói jogokat nem tartalmazza a táblázat. Lehet, hogy az adatkarbantartó teljes lista lekérésére, adattovábbításra nem jogosult. 6.sz.ábra: Jogosultság mátrix A csoportházirend tovább finomítja a felhasználói jogosultságokat. Lesz olyan csoport, amely az egész egyetem, a másik csoport csak a saját szervezetének adatait láthatja. Ha Kokó István az egyes csoportba tartozik, akkor az egész egyetem létszámadatait megtekintheti, ha a kettes csoportba lett sorolva, akkor csak a saját tanszéke (ha tanszéki dolgozó) létszámadatait láthatja. De nem jogosult ezek kinyomtatására vagy átadására más szervezetnek. Az EDUCATIO Felsőoktatási Igazgatóság felsőoktatási szakmai vezetői szerint, (akik az AVIR kiépítését koordinálják és segítik), célszerű létrehozni egy kompetencia központot, amely a legmagasabb alárendeltségben (rektori) van. Ez a kompetencia központ az AVIR kiépítése során irányítja, segíti az adatkezelési- és jogosultság mátrix összeállítását, elvégzi az adattisztítást, biztosítja a párhuzamosságok kiküszöbölését. A kompetencia központ az AVIR kiépítése után tovább segíti az adatfelvitelt, az adatfeldolgozást, az információ kinyerési folyamatokat, az adatáramoltatási folyamatokat. Összegzés: Jól látható, hogy egy szervezet adatkezelési rendszere nagyon bonyolult képződmény, tele párhuzamossággal, felesleges munkafolyamatokkal, pontatlanságokkal. Ezen problémák kiküszöbölésére csak egy jól felépített, átgondolt, számítógépi támogatású adatkezelési rendszer alkalmas. Az entitás adatkezelési mátrixból kitűnik, hogy egy nagyon bonyolult tevékenység a mátrix elkészítése. Ha ezen mátrix pontatlan, akkor megmaradnak a párhuzamosságok és a fölösleges munkafolyamatok, soha nem lesznek valósak a tárolt adatok. A jól felépített mátrix kezdeti lépése a kiküldött kérdőívek pontos és gondos, mindenre kiterjedő kitöltése. A másik fontos munkafolyamat a kitöltött kérdőívek feldolgozása, ezekből az entitás adatkezelési mátrix összeállítása. A párhuzamos adatkezelések kiszűrése nehéz feladat lesz, mivel ugyanazon adatot valószínű sokan másként neveznek meg a kérdőíven. Az interjúk lefolytatásával ezen problémák elég eredményesen kezelhetők. Manuálisan is nagy munkát, jelentős emberi erőforrást igényel az entitás adatkezelési mátrix összeállítása. Van egy számítógépi program, amely segít az entitás adatkezelési mátrix felépítésében, az alkalmazott kód szótárak és az adatbevitelnél már ellenőrzést végző rutinok ki tudják szűrni a duplikált adatfelvitelt, hozzájárulnak az adattisztításhoz. Még egy nagyon jelentős eleme van a kérdőív kitöltésének, a mindenre való kiterjedés komolyan vétele, mert ha valamely adatról megfeledkezünk, az kimarad a felépítendő adatbázis szerkezetéből, a feldolgozási folyamatokból. Utólag egy kész adatbázist, üzleti logikát módosítani nem egyszerű feladat és jelentős anyagi vonzata is van. Felmerül még egy probléma az entitás adatkezelési mátrix összeállítása folyamán, mégpedig a várható szervezeti változás. A Kormány döntése alapján 2012-ben létrejön az új Nemzeti Közszolgálati Egyetem a Zrínyi Miklós Nemzetvédelmi Egyetem, a Rendőrtiszti Főiskola és a Budapesti Corvinus Egyetem Közigazgatástudományi Karának összevonásával, három karral. Olyan rugalmas rendszert kell létrehozni, amely már most figyelembe veszi az új egyetem igényeit, illetve képes lesz a változások befogadására. 17

18 4. Adatok összegyűjtésének, tisztításának lehetséges módjai Az adatok összegyűjtéséhez első lépésként célszerű egy kérdőívet kiküldeni minden érintett számára, amely kérdőíven össze lehet írni azokat az adatokat, amelyekre szüksége lehet a tevékenysége során. Ezen a kérdőíven lehet jelezni, hogy ezt az adatot az adott személy hozza-e létre vagy valakitől kapja, illetve milyen jelentéseket, kimutatásokat kell készítenie, amelyek adatokat tartalmaznak. Ezeken a kérdőíveken kell megjelölni azokat a központi vagy saját adatbázisokat, amelyeket használnak, amelyekből szeretnék az adatokat beintegrálni az AVIR ba. Ezek az adatbázisok lehetnek számítógépi adatbázisok, különböző számítógépi táblázatok (Excel) vagy papír alapú nyilvántartások. A kérdőívek arra jók, hogy mindenki elgondolkodjon azon, hogy milyen adatokkal dolgozik, de rengeteg párhuzamosságot, különböző fogalomrendszert tartalmaznak az összegyűjtött kérdőívek. Lehet, hogy egyik személy PhD fokozatként nevezi az adatot, a másik meg tudományos fokozatként. A számítógépi adatbázisban ez a kettősség nem engedhető meg, el kell dönteni, hogy melyik tartalomnak, melyik a konkrét formai megnevezése. Az adattisztítási folyamat során lehet kiszűrni ezen ellentmondásokat. Az adattisztítás feladata annak pontosítása, hogy melyik adatnak ki a kezelője, ezen belül a karbantartója. Ezt az adattisztítást legegyszerűbben egy számítógépi programmal lehet elvégezni. (ZMNE portál AVIR program) Ez a program először is bekéri az adat megnevezését, azaz az adatfajtákat. Az adat megnevezése azt jelenti, hogy milyen adatot akarunk kezelni, például egyetem létszáma, hallgatói létszám, oktatói létszám, tudományos fokozattal bírók, nyelvtudás, számítógépek száma, megírt, beadott pályázatok stb. Minden adathoz meg kell adni annak a hosszát. Az adat hossza azt jelenti, hogy hány betűt, számjegyet akarunk tárolni az adatbázisban. A névre általában 50 betűt lehet feltételezni, a hallgató létszám lehet, azaz 5 hosszúságú számjegyet kell tárolni. A leendő adat- és információszolgáltatási igényekhez ki kell jelölni a többdimenziós adatokat. A többdimenziós adat azt jelenti, hogy az adott adat több szempont szerint kezelhető, dolgozható fel. Ha a hallgatói létszámot vesszük, akkor annak a dimenziói: - nő férfi; - felvétel éve; - diplomaszerzés éve, - évfolyam; - intézet; - kar; - szak, - tanszék; - osztály; - fizetős; - nappali / levelező; - alap, mester, PhD, vezérkari; - civil / katona. A több dimenzió pontos és teljes feltárásának a jelentősége a különböző elemzések elkészítésénél van. Ha a szak dimenziót nem vesszük fel az adatbázisba, akkor nem tudunk olyan értékelést elkészíteni, amely azt mutatja meg, hogy melyik szak a legnépszerűbb, melyik szak az, ahol az egy éven belüli munkahely találás aránya a legnagyobb. 18

19 A dimenziók meghatározásánál mindig abból kell kiindulni, hogy mit várunk a rendszertől, milyen adatfeldolgozásokat akarunk elvégeztetni vele, milyen jelentéseket akarunk generáltatni. A programozó ezekből az igényekből, a dimenziókból tudja felépíteni az úgynevezett Üzleti logikát, ezekből tudja összeállítani az OLAP kocka kritériumait, az összegfokozatos összehasonlító táblázatok elkészítését. Egyes adatok többször is előfordulhatnak az egyénhez kötődően, ezek az ismétlődő adatok. Az ismétlődő adat azt jelenti, hogy egy személyhez több jellemző is tartozik. Egyik ilyen eklatáns példája az ismétlődő adatnak, a nyelvtudás. Egy személy több nyelvet is beszélhet. De ismétlődő adat az is, ha egy személy egyszerre két szakot végez, illetve egyszerre hallgató és oktató is. Az ismétlődő adatok pontos behatárolása szintén a programozónak szükséges, az adatbázis felépítéséhez. Az adatbázist úgynevezett normál formára kell hozni, amely azt jelenti, hogy ne legyenek redundanciák, felesleges adathalmazok az adatbázisban. A nyelvtudást véve alapul, ha ezt az adatot nem jelöljük meg ismétlődő adatnak, akkor a programozó betesz az adatbázisba egy adatmezőt, amelynek az lesz a neve, hogy nyelvtudás. De ebbe az adatmezőbe csak egy nyelvtudás vehető fel, például az angol. Ha a személynek egy nyelvvizsgája van, akkor nincsen probléma, de ha már van egy német nyelvvizsgája, akkor ez csak úgy vehető fel a rendszerbe, ha a személy összes más adatával még egyszer rögzítjük azt az adatbázisban. Ez redundanciát, fölösleges munkát, fölösleges adathalmazt jelent. De ha jelezzük a programozónak, hogy ez egy ismétlődő adat, akkor a programozó a nyelvtudás adatmezőbe csak egy kódot irat be a programmal és létrehoz egy másik adattáblát, ahol csak azt az azonosítót tárolják, amely összekapcsolja a nyelvtudást a személlyel, és a nyelvvizsgákat. Az adattípus megjelölésére az adatbázis mezőtípusainak a meghatározásához van szüksége a programozónak. Ha a név csak 50 betű (karakter) hosszú lehet, akkor string típust definiál a programozó, de ha számot akarunk tárolni akkor int lesz a típusa az adatmezőnek, ha születési dátumot tárolunk, az dátum típusú lesz. Ez megint a takarékosságot, az adatfeldolgozás gyorsaságát szolgálja. Ha egy adatnak nem szám típust adunk meg akkor azokat nem tudjuk összeadatni, kivonatni a programmal. Ha nem dátum típust adunk meg, akkor nem tudunk a születési évből automatikusan életkort generáltatni. A képet is más típusú adatmezőben lehet csak tárolni. De ha hosszabb anyagot akarunk tárolni, például rektori határozatokat, akkor a string típus nem elég, mert abba egy 10 oldalas dokumentum nem fér el. Itt egy memo mezőtípust kell meghatároznia a programozónak. Adatkapcsolódások alatt azokat az eseteket kell érteni, amikor az adott személyi adat több szervezeti egység vonatkozásában is szerepet játszik. Például, ha egy csapatnál szolgálatot teljesítő tisztet felkérnek mentornak, akkor annak a személyi adatait elsődlegesen a Karrier Iroda (a továbbiakban KI) kezeli tartja karban. Azonban ez a tiszt lehet, hogy a későbbiekben az egyetem oktatója lesz. A személyügy az adatai rögzítésénél, a név felvitele után már látja, hogy ez a személy szerepel az AVIR ban, az adatkapcsolati rendszernek köszönhetően, ezért nem veszi fel újra a személyi adatait, csak azokat az adatait, amelyek a személyügy vonatkozásában még relevánsak. Így nem fordulhat elő az, hogy egy személy kétszer is szerepeljen a rendszerben. Az adatkapcsolódásnak az adatkezelői jogosultságokra is hatása van. Visszatérve az előző példára, hogy az adott személy, mivel oktató, közli a KI val, hogy elfoglalt, töröljék a mentori nyilvántartásból. A KI, mint az elsődleges adatkezelő, ő vette fel a személyi adatokat, az ő jogosultsága lenne alapesetben a törlés is, de az adatkapcsolat miatt, most a törlési joga érvénytelen, csak annak az egy mezőnek a tartalmát módosíthatja, amely arra vonatkozik, 19

20 hogy az adott személy mentor vagy sem. A program küld egy figyelmeztető üzenetet, hogy nem törölhető! Ilyen adatkapcsolati viszony áll fent az osztályfőnök hallgató, mentor mentorált, öregdiák egyetemi polgár tekintetében is. Az adatkapcsolati rendszer létesül abban az esetben is, amikor az adott személy az egyetem oktatója, de egyben hallgatója is, illetve egyszerre két szakot is végez. Az adatkapcsolati rendszer problémakörébe tartozik azaz eset is, amikor valaki regisztrál a portálon mint öregdiák vagy munkaadó és a későbbiekben az egyetem hallgatója vagy alkalmazottja lesz. A mentor mentorált adatok rögzítése során, a mentoráltak felvételekor, a mentoráltat a meglévő hallgatók közül kell kiválasztani, tehát új személyi adatok rögzítését nem kell a nyilvántartásba felvenni. De az osztályfőnökhöz a hallgató hozzárendelése is ilyen módon történik. PhD fokozatot két elsődleges személyi adat rögzítő is felvehet a Tudományszervező Központon kívül, mint például a KI és a személyügy, attól függően, hogy a felveendő személy milyen minőségben kerül kapcsolatba az egyetemmel. Ha külső személyként mentor, akkor a KI rögzíti a személyi adatait, így a PhD fokozatot is, de ha oktatónak veszik fel, akkor a személyügy rögzíti a személyi adatait, így a PhD fokozatot is. A felvétel éve generálja az évfolyamot, amit az évismétlés módosít. A személyi szám meghatározza a nemet, a születési dátum az életkort, így ezen adatokat nem kell a rendszerben tárolni, ezek automatikusan képezhetők ha megvan a jogosultság a személyi szám adatkezelésére. Ha az AVIR kiépítői előtt már kezd kialakulni az adatstruktúra, akkor kerülhet sor az interjúkra. A vezetői interjúk során lehet az adatkapcsolati fajtákat pontosítani, feltárni a több dimenziós, a kapcsolódó és az ismétlődő adatokat. Az interjúknak arra is kell összpontosítania, hogy a vezetői igényeket derítse fel mélyrehatóan, mivel ezekből lehet következtetni a szükséges adatfeldolgozásokra, így a nyilvántartandó adatokra. De más fontos szempontokat is fel kell tárnia az interjúknak, mint például azt, hogy a munkaadóknak milyen igényei lehetnek, amikor munkaerőt keresnek, például, az adott hallgató milyen kompetenciákkal rendelkezik, karatézik, ejtőernyőzik, így ezek az adatok a DPR hez kapcsolódóan válnak relevánssá. Az adatok összegyűjtésénél a generális igényeket is figyelembe kell venni. Például, nemcsak a pályázati iroda ír pályázatokat, az egyetem többi szervei is dolgoznak ki pályázatokat, de ezeket is a pályázati irodának kell nyilvántartania. Ezt egy korábbi rektori határozat szabályozza, amely előírja, hogy az IPI nek kell az összes pályázatot nyilvántartani, de vajon ezt mindenki tudja? Az egyes rektori határozatban megjelölt adatszolgáltatási követelményeket nem biztos, hogy minden érintett ismeri. Az adatok feltérképezésénél további fontos feladat az ad-hoc igények felmérése. Át kell tekinteni, hogy ez idáig a vezetőknek milyen váratlan kérdései voltak, milyen gyors kimutatásokat kértek tőlük az elöljárók. A törvények, miniszteri, rektori, szenátusi határozatok tanulmányozása is sok adatfajtára ad utalást, ezekből jól felderíthető, hogy milyen nyilvántartások vezetése lett elrendelve a különböző szabályzókban. Az eddig megkötött szerződések a külső cégekkel, saját dolgozókkal, ezek teljesítése, produktum igazolása, az NFÜ, PEJ (projekt előrehaladási jelentés) is tartalmazhat nyilvántartandó adatfajtákat. Az adatforrások egységesítésére is gondot kell fordítani. Minden olyan adatot, amelyet szerepeltetni akarunk az AVIR ben, az elsődleges rögzítéskor olyan formában kell felvenni, hogy az minél egyszerűbben, gyorsabban, pontosabban bevihető legyen az AVIR be. Például a hallgatóknál, leendő munkatársaknál EVASYS űrlap kitöltését kell elrendelni. Az EVASYS űrlapok automatikusan beolvastathatók az AVIR adatbázisba. 20

Az Adattár alapú Vezető Információs Rendszer, mint a hatékony információ gazdálkodás alapja - 2011 -

Az Adattár alapú Vezető Információs Rendszer, mint a hatékony információ gazdálkodás alapja - 2011 - Az Adattár alapú Vezető Információs Rendszer, mint a hatékony információ gazdálkodás alapja Készítette: Demeter Attila alezredes, Intézményfejlesztési és pályázati iroda vezető - 2011 - Kornai Jánost idézve

Részletesebben

Felhasználói kézikönyv

Felhasználói kézikönyv Educatio Társadalmi és Szolgáltató Nonprofit Kft. Delegált Admin felület Felhasználói kézikönyv 2012.06.27. Dokumentum állapota: Tervezet Verzió: 0.1.0 Tartalomjegyzék Tartalom 1. Bevezetés... 3 2. Elérés...

Részletesebben

MS ACCESS 2010 ADATBÁZIS-KEZELÉS ELMÉLET SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1

MS ACCESS 2010 ADATBÁZIS-KEZELÉS ELMÉLET SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1 SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1 ADATBÁZIS-KEZELÉS MS ACCESS 2010 A feladat megoldása során a Microsoft Office Access 2010 használata a javasolt. Ebben a feladatban a következőket fogjuk gyakorolni: Adatok importálása

Részletesebben

Ügyfélforgalom számlálás modul

Ügyfélforgalom számlálás modul Ügyfélforgalom számlálás modul 1 1. Bevezetés... 3 2. BEÁLLÍTÁSOK... 4 2.1. Új Kérdőív létrehozása... 4 o Kérdéstípusok és a hozzájuk tartozó lehetséges válaszok hozzárendelése... 4 Új Kérdéstípus felvitele...

Részletesebben

NYÍREGYHÁZI EGYETEM DIPLOMÁS PÁLYAKÖVETÉSI RENDSZER (DPR) MŰKÖDÉSÉNEK SZABÁLYZATA

NYÍREGYHÁZI EGYETEM DIPLOMÁS PÁLYAKÖVETÉSI RENDSZER (DPR) MŰKÖDÉSÉNEK SZABÁLYZATA NYÍREGYHÁZI EGYETEM DIPLOMÁS PÁLYAKÖVETÉSI RENDSZER (DPR) MŰKÖDÉSÉNEK SZABÁLYZATA Elfogadva: 2016. szeptember 20, hatályba lép: 2016. szeptember 22-én A nemzeti felsőoktatásról szóló 2011. évi CCIV. törvény,

Részletesebben

Teljesítményértékelések eredményeinek rögzítése a Neptun Egységes Tanulmányi Rendszerben

Teljesítményértékelések eredményeinek rögzítése a Neptun Egységes Tanulmányi Rendszerben Teljesítményértékelések eredményeinek rögzítése a Neptun Egységes Tanulmányi Rendszerben Tartalomjegyzék 1 Bevezetés... 2 2 Feladatok kiadása a Neptunban manuálisan... 3 3 Feladatok kiadása a Neptunban

Részletesebben

Felhasználói kézikönyv

Felhasználói kézikönyv MISKOLCI EGYETEM PÁLYÁZAT NYILVÁNTARTÁS Miskolc, 2011. április hó ME Számítóközpont V2.0 2011. április 11. Tartalomjegyzék 1. BEVEZETÉS... 3 2. PÁLYÁZAT ÉLETÚT FOLYAMATA... 4 3. JOGOSULTSÁG... 7 4. FELHASZNÁLÓI

Részletesebben

Tanári óratartás nyilvántartása a ZMNE-n

Tanári óratartás nyilvántartása a ZMNE-n Tanári óratartás nyilvántartása a ZMNE-n Tamáskáné Dús Lívia ZMNE Informatikai Igazgatóság Témakörök Előzmények Az alkalmazás célja, az alkalmazással szemben támasztott főbb követelmények A megoldás módja

Részletesebben

NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM VIR KOMPETENCIA KÖZPONT ÜGYRENDJE

NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM VIR KOMPETENCIA KÖZPONT ÜGYRENDJE NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM VIR KOMPETENCIA KÖZPONT ÜGYRENDJE SOPRON 2011 A Nyugat-magyarországi Egyetem Szenátusa az Adattár Alapú Vezetői Információs Rendszer (VIR) megfelelő működtetésére, a felsőszintű

Részletesebben

KIRA OKTATÁSI TANANYAG

KIRA OKTATÁSI TANANYAG KIRA OKTATÁSI TANANYAG 2015. június hó ADATSZOLGÁLTATÁS Magyar Államkincstár 1054 Budapest, Hold u. 4. www.allamkincstar.gov.hu 1 BIZTOSÍTOTTI BEJELENTÉS (T1041) ÁLTALÁNOS ALAPELVEK A biztosítotti bejelentés

Részletesebben

DPR SZABÁLYZATA. (Jelen szabályzatot a Szenátus 38/2018. (XII.12.) számú határozatával elfogadta)

DPR SZABÁLYZATA. (Jelen szabályzatot a Szenátus 38/2018. (XII.12.) számú határozatával elfogadta) DPR SZABÁLYZATA (Jelen szabályzatot a Szenátus 38/2018. (XII.12.) számú határozatával elfogadta) 2018 Készítette Ellenőrizte Jóváhagyta Oktatási Igazgatóság Kalóné Szűcs Erzsébet oktatási Igazgató Jogi

Részletesebben

KORMÁNYZATI SZEMÉLYÜGYI DÖNTÉSTÁMOGATÓ RENDSZER KÖFOP VEKOP 16

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

Részletesebben

Elektronikus Információs és Nyilvántartási Rendszer a Doktori Iskolák fiatal kutatói részére

Elektronikus Információs és Nyilvántartási Rendszer a Doktori Iskolák fiatal kutatói részére Elektronikus Információs és Nyilvántartási Rendszer a Doktori Iskolák fiatal kutatói részére Adamkó Attila adamkoa@inf.unideb.hu Debreceni Egyetem Informatikai Intézet 1 Áttekintés A rendszer célja A rendszer

Részletesebben

Diákhitel igénylés folyamata

Diákhitel igénylés folyamata 1 Diákhitel igénylés folyamata Beállítások A DHK-tól kapott éles vagy teszt tanúsítványokat telepíteni kell a megfelelő szerveren, szervereken (ld. Neptun üzemeltetési dokumentáció). A tesztelési folyamat

Részletesebben

KIR-STAT 2017 pedagógus adatok feltöltése KIR SZNY elemi adatok alapján Felhasználói útmutató (v.2)

KIR-STAT 2017 pedagógus adatok feltöltése KIR SZNY elemi adatok alapján Felhasználói útmutató (v.2) KIR-STAT 2017 pedagógus adatok feltöltése KIR SZNY elemi adatok alapján Felhasználói útmutató (v.2) 2017.06.18. Tartalom 1. Adatimportálás bemutatása... 2 2. Betöltés feltételei... 2 3. Adatlap struktúra

Részletesebben

ALAPOK. 0 és 255 közé eső számértékek tárolására. Számértékek, például távolságok, pontszámok, darabszámok.

ALAPOK. 0 és 255 közé eső számértékek tárolására. Számértékek, például távolságok, pontszámok, darabszámok. ADATBÁZIS-KEZELÉS ALAPOK Főbb Adattípusok: Igen/Nem Bájt Ez az adattípus logikai adatok tárolására alkalmas. A logikai adatok mindössze két értéket vehetnek fel. (Igen/Nem, Igaz/Hamis, Férfi/Nő, Fej/Írás

Részletesebben

Tájékoztató a határon túli támogatások központi nyilvántartó rendszeréről

Tájékoztató a határon túli támogatások központi nyilvántartó rendszeréről HATÁRON TÚLI MAGYAROK HIVATALA 1518 BUDAPEST 112, PF. 43 I. BÉRC U. 13-15. ( 372-9502 372-9561 - htmh@htmh.gov.hu Tájékoztató a határon túli támogatások központi nyilvántartó rendszeréről A szomszédos

Részletesebben

KIRA OKTATÁSI TANANYAG

KIRA OKTATÁSI TANANYAG EKOP-1.2.16-2012-2012-0001 KIRA OKTATÁSI TANANYAG 2014. október hó ADATSZOLGÁLTATÁS Magyar Államkincstár 1054 Budapest, Hold u. 4. www.allamkincstar.gov.hu 1 BIZTOSÍTOTTI BEJELENTÉS (T1041) ÁLTALÁNOS ALAPELVEK

Részletesebben

PRECÍZ Információs füzetek

PRECÍZ Információs füzetek PRECÍZ Információs füzetek Információk, Módszerek, Ötletek és Megoldások a Precíz Integrált Ügyviteli Információs rendszerhez 3. EXCEL adatkapcsolat (mod. 2009.07.) Ügyviteli nyilvántartások és EXCEL formátumú

Részletesebben

HASZNÁLATI ÚTMUTATÓ DOLGOZÓK IMPORTÁLÁSA KULCS BÉR PROGRAMBA AZ ONLINE MUNKAIDŐ NYILVÁNTARTÓ RENDSZERBŐL. Budapest, 2013. november 08.

HASZNÁLATI ÚTMUTATÓ DOLGOZÓK IMPORTÁLÁSA KULCS BÉR PROGRAMBA AZ ONLINE MUNKAIDŐ NYILVÁNTARTÓ RENDSZERBŐL. Budapest, 2013. november 08. HASZNÁLATI ÚTMUTATÓ DOLGOZÓK IMPORTÁLÁSA KULCS BÉR PROGRAMBA AZ ONLINE MUNKAIDŐ NYILVÁNTARTÓ RENDSZERBŐL Budapest, 2013. november 08. 1. CÉLKITŰZÉS A fő cél, hogy az OL Munkaidő Rendszerből kinyert jelenlét

Részletesebben

MUNKAANYAG A KORMÁNY ÁLLÁSPONTJÁT NEM TÜKRÖZI

MUNKAANYAG A KORMÁNY ÁLLÁSPONTJÁT NEM TÜKRÖZI OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTER 2682/2008. TERVEZET! (honlapra) ELŐTERJESZTÉS a Kormány részére a felsőoktatási intézmények képzési, tudományos célú és fenntartói normatíva alapján történő finanszírozásáról

Részletesebben

DW 9. előadás DW tervezése, DW-projekt

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

Részletesebben

A KATONAI MŰSZAKI DOKTORI ISKOLA SZERVEZETT DOKTORI KÉPZÉSBEN RÉSZTVEVŐK KREDITRENDSZERŰ TANULMÁNYI ÉS VIZSGASZABÁLYZATA

A KATONAI MŰSZAKI DOKTORI ISKOLA SZERVEZETT DOKTORI KÉPZÉSBEN RÉSZTVEVŐK KREDITRENDSZERŰ TANULMÁNYI ÉS VIZSGASZABÁLYZATA ZRÍNYI MIKLÓS NEMZETVÉDELMI EGYETEM Jóváhagyom! Budapest, 2001. -n. (Dr. Szabó Miklós) rektor A KATONAI MŰSZAKI DOKTORI ISKOLA SZERVEZETT DOKTORI KÉPZÉSBEN RÉSZTVEVŐK KREDITRENDSZERŰ TANULMÁNYI ÉS VIZSGASZABÁLYZATA

Részletesebben

MINŐSÉGÜGYI ELJÁRÁSOK

MINŐSÉGÜGYI ELJÁRÁSOK Eötvös Loránd Tudományegyetem MINŐSÉGÜGYI ELJÁRÁSOK ME 1.7.6. Hallgatói igény és elégedettségmérés Készítette: Rektori Kabinet Minőségügyi Iroda Verzió/kiadás dátuma: 1/2017.11.10. Jóváhagyta: Minőségfejlesztési

Részletesebben

Adatmodellezés. 1. Fogalmi modell

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)

Részletesebben

Országos Rendezési Tervkataszter

Országos Rendezési Tervkataszter TeIR Országos Rendezési Tervkataszter Felhasználói útmutató Budapest, 2015. április Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 3 2. LEKÉRDEZÉSEK... 3 2.1 TERV ELLÁTOTTSÁG LEKÉRDEZÉS... 4 2.1.1. Kördiagram... 5 2.1.2.

Részletesebben

EGYSÉGES KÜLDÉSI- ELLENŐRZÉSI INFORMATIKAI RENDSZER

EGYSÉGES KÜLDÉSI- ELLENŐRZÉSI INFORMATIKAI RENDSZER EGYSÉGES KÜLDÉSI- ELLENŐRZÉSI INFORMATIKAI RENDSZER 2011. Készítette: Ábrahám Attila Bevezetés Kívánatos, hogy a Magyar Labdarúgó Szövetség Játékvezető Bizottság (továbbiakban: MLSZ JB) Elnöksége a szövetség

Részletesebben

Ágazati Vezetői Információs Rendszer koncepciója

Ágazati Vezetői Információs Rendszer koncepciója Ágazati Vezetői Információs Rendszer koncepciója Ágazati Vezetői Információs Rendszer koncepciója Bemutatja: Bruhács Tamás főosztályvezető-helyettes - OM, Fejlesztési és Tudományos Ügyek Főosztálya Hodász

Részletesebben

AZ ADATKEZELÉS ÉS ADATTOVÁBBÍTÁS INTÉZMÉNYI RENDJE

AZ ADATKEZELÉS ÉS ADATTOVÁBBÍTÁS INTÉZMÉNYI RENDJE ZRÍNYI MIKLÓS NEMZETVÉDELMI EGYETEM 8. sz. melléklet a 164/115. ZMNE számhoz 1.sz. példány AZ ADATKEZELÉS ÉS ADATTOVÁBBÍTÁS INTÉZMÉNYI RENDJE - 2007 - 2 Bevezető A Zrínyi Miklós Nemzetvédelmi Egyetem (a

Részletesebben

AZ INTEGRÁLT NYOMONKÖVETŐ RENDSZER BEMUTATÁSA (TÁMOP 3.4.2-B) Kern Zoltán Közoktatási szakértő Kern.zoltan@educatio.hu

AZ INTEGRÁLT NYOMONKÖVETŐ RENDSZER BEMUTATÁSA (TÁMOP 3.4.2-B) Kern Zoltán Közoktatási szakértő Kern.zoltan@educatio.hu AZ INTEGRÁLT NYOMONKÖVETŐ RENDSZER BEMUTATÁSA (TÁMOP 3.4.2-B) Kern Zoltán Közoktatási szakértő Kern.zoltan@educatio.hu Integrált (Elektronikus) Nyomonkövető Rendszer Miért használjuk? Hogyan használjuk?

Részletesebben

TÍPUSDOKUMENTUMOK KÉSZÍTÉSE

TÍPUSDOKUMENTUMOK KÉSZÍTÉSE TÍPUSDOKUMENTUMOK KÉSZÍTÉSE A Word sok előre elkészített típus dokumentummal rendelkezik. Ezek használatához válasszuk a Fájl menü Új dokumentum menüpontját. Itt több különböző kategóriába rendezve találhatjuk

Részletesebben

KIR-STAT internetes adatgyűjtő rendszer

KIR-STAT internetes adatgyűjtő rendszer - internetes adatgyűjtő rendszer Kitöltési útmutató Budapest, 2012. október 1. TARTALOMJEGYZÉK 1.1. Milyen lépések szükségesek az adatszolgáltatás sikeres teljesítéséhez? 1.2. Belépéssel kapcsolatos tudnivalók

Részletesebben

Tanrend jelentő képző szervek részére

Tanrend jelentő képző szervek részére Tanrend jelentő képző szervek részére Felhasználói segédlet Tartalomjegyzék Belépés Tanrend jelentő felület Új tanrend jelentő Névsor megadása Névsor megadása jelentkezési lap alapján Névsor nyomtatása

Részletesebben

Az autorizáció részletes leírása

Az autorizáció részletes leírása Az autorizáció részletes leírása 1. REGISZTRÁCIÓ ÉS FELTÉTELEI 1.1 Regisztráció Az Autorizációs kérés előtt a szervezetnek vagy a magánszemélynek regisztráltatnia kell magát. A regisztrációs lapon megadott

Részletesebben

Karbantartás. Az ESZR Karbantartás menüjébentudjuk elvégezni az alábbiakat:

Karbantartás. Az ESZR Karbantartás menüjébentudjuk elvégezni az alábbiakat: Karbantartás Az ESZR Karbantartás menüjébentudjuk elvégezni az alábbiakat: Jelszó módosítása: A felhasználói jelszavunkat módosíthatjuk ebben a menüpontban, a régi jelszavunk megadása után. Általánosan

Részletesebben

Angol szótár V2.0.0.0

Angol szótár V2.0.0.0 Angol szótár V2.0.0.0 Bemutató Verzió Felhasználói Kézikönyv Készítette: Szűcs Zoltán. 2536 Nyergesújfalu, Pala u. 7. Tel \ Fax: 33-355 - 712. Mobil: 30-529-12-87. E-mail: info@szis.hu. Internet: www.szis.hu.

Részletesebben

Hogyan fogalmazzuk meg egyszerűen, egyértelműen a programozóknak, hogy milyen lekérdezésre, kimutatásra, jelentésre van szükségünk?

Hogyan fogalmazzuk meg egyszerűen, egyértelműen a programozóknak, hogy milyen lekérdezésre, kimutatásra, jelentésre van szükségünk? Hogyan fogalmazzuk meg egyszerűen, egyértelműen a programozóknak, hogy milyen lekérdezésre, kimutatásra, jelentésre van szükségünk? Nem szükséges informatikusnak lennünk, vagy mélységében átlátnunk az

Részletesebben

Ü-09 SZAKMENTORI ÜGYREND

Ü-09 SZAKMENTORI ÜGYREND 1. kiadás 0. módosítás 1 (8). oldal DUNAÚJVÁROSI FŐISKOLA Szakmentori Ügyrendje Dunaújváros 2015 1. kiadás 0. módosítás 2 (8). oldal Dunaújvárosi Főiskola Szenátusa által 13-2015/2016. (2015.09.01.) sz.

Részletesebben

A DEBRECENI EGYETEM AGRÁR- ÉS MŰSZAKI TUDOMÁNYOK CENTRUMÁNAK HUMÁNERŐFORRÁS NYILVÁNTARTÓ RENDSZERÉHEZ KAPCSOLÓDÓ SZABÁLYZATA

A DEBRECENI EGYETEM AGRÁR- ÉS MŰSZAKI TUDOMÁNYOK CENTRUMÁNAK HUMÁNERŐFORRÁS NYILVÁNTARTÓ RENDSZERÉHEZ KAPCSOLÓDÓ SZABÁLYZATA A DEBRECENI EGYETEM AGRÁR- ÉS MŰSZAKI TUDOMÁNYOK CENTRUMÁNAK HUMÁNERŐFORRÁS NYILVÁNTARTÓ RENDSZERÉHEZ KAPCSOLÓDÓ SZABÁLYZATA Tartalomjegyzék ÁLTALÁNOS RENDELKEZÉSEK...3 1. A SZABÁLYZAT CÉLJA ÉS HATÁLYA...3

Részletesebben

Heller Farkas Gazdasági és Turisztikai Szolgáltatások Főiskolája SZABÁLYZAT A FELSŐOKTATÁSI INFORMÁCIÓS RENDSZERBE TÖRTÉNŐ ADATSZOLGÁLTATÁS RENDJÉRŐL

Heller Farkas Gazdasági és Turisztikai Szolgáltatások Főiskolája SZABÁLYZAT A FELSŐOKTATÁSI INFORMÁCIÓS RENDSZERBE TÖRTÉNŐ ADATSZOLGÁLTATÁS RENDJÉRŐL Heller Farkas Gazdasági és Turisztikai Szolgáltatások Főiskolája SZABÁLYZAT A FELSŐOKTATÁSI INFORMÁCIÓS RENDSZERBE TÖRTÉNŐ ADATSZOLGÁLTATÁS RENDJÉRŐL Budapest 2007 1 A Heller Farkas Gazdasági és Turisztikai

Részletesebben

KTI Közlekedéstudományi Intézet Nonprofit Kft. Vasúti Vizsgaközpont

KTI Közlekedéstudományi Intézet Nonprofit Kft. Vasúti Vizsgaközpont 2017 KTI Közlekedéstudományi Intézet Nonprofit Kft. Vasúti Vizsgaközpont Előszó Ez az útmutató a KTI Nonprofit Kft Vasúti Vizsgaközpont elektronikus alapképzés bejelentő rendszer kezelésében nyújt segítséget

Részletesebben

A felsőoktatási szolgáltatások rendszer szintű fejlesztése: diplomás pályakövetés és vezetői információs rendszerek (TÁMOP 4.1.3)

A felsőoktatási szolgáltatások rendszer szintű fejlesztése: diplomás pályakövetés és vezetői információs rendszerek (TÁMOP 4.1.3) A felsőoktatási szolgáltatások rendszer szintű fejlesztése: diplomás pályakövetés és vezetői információs rendszerek (TÁMOP 4.1.3) 2011. december 7. Fejlesztés a minőségi oktatásért Minőség a felsőoktatásban

Részletesebben

Oklevél-pótstatisztika

Oklevél-pótstatisztika Oklevél-pótstatisztika 2009.12.09 A naptári évben kiadott oklevelekről szóló OSAP-statisztikát a tárgyévet követő január 5-éig kell beküldeni a minisztériumba. A szoros határidő miatt az októberi statisztikával

Részletesebben

Bizonylatok felvitele mindig a gazdasági eseménnyel kezdődik, majd ezután attól függően jelennek meg dinamikusan a további adatmezők.

Bizonylatok felvitele mindig a gazdasági eseménnyel kezdődik, majd ezután attól függően jelennek meg dinamikusan a további adatmezők. Bizonylatok felvitele Bizonylatok felvitele mindig a gazdasági eseménnyel kezdődik, majd ezután attól függően jelennek meg dinamikusan a további adatmezők. Fej Gazdasági esemény Kezdjük el begépelni a

Részletesebben

40/2009. (OT 23.) ORFK utasítás. a Rendőrségi Szövegbányász Rendszer üzembeállításával és működtetésével kapcsolatos egyes feladatokról

40/2009. (OT 23.) ORFK utasítás. a Rendőrségi Szövegbányász Rendszer üzembeállításával és működtetésével kapcsolatos egyes feladatokról 40/2009. (OT 23.) ORFK utasítás a Rendőrségi Szövegbányász Rendszer üzembeállításával és működtetésével kapcsolatos egyes feladatokról Szám: 40/2009. A Rendőrségi Szövegbányász Rendszer üzembeállításával

Részletesebben

Védőnői jelentés összesítője modul. eform Felhasználói kézikönyv

Védőnői jelentés összesítője modul. eform Felhasználói kézikönyv Védőnői jelentés összesítője modul eform Felhasználói kézikönyv 1. ÁNTSZ eform Védőnői jelentés modul... 3 1.1 Bejelentkezés... 3 1.2. Az eform alkalmazás használata... 4 1.2.1 Területi védőnői jogkörrel

Részletesebben

Szolnoki Főiskola. Vezetői Információs Rendszer (VIR) Szabályzat

Szolnoki Főiskola. Vezetői Információs Rendszer (VIR) Szabályzat Szolnoki Főiskola Vezetői Információs Rendszer (VIR) Szabályzat 2012 A Szolnoki Főiskola, mint felsőoktatási intézmény a Vezetői Információs Rendszer bevezetését és működését az alábbiak szerint szabályozza.

Részletesebben

Felhasználói Dokumentáció

Felhasználói Dokumentáció ÚJ KÖZSZOLGÁLATI ÉLETPÁLYA ÁROP-2.2.17 PROJEKT Felhasználói Dokumentáció Vezető Közigazgatási és Igazságügyi Minisztérium 1055 Budapest, Kossuth Lajos tér 2-4. Telefon: +36 (1) 795 1000 Honlap: www.kormany.hu

Részletesebben

Középfokú intézménybe történő beiratkozás folyamata a 2019/2020-as tanévre vonatkozóan

Középfokú intézménybe történő beiratkozás folyamata a 2019/2020-as tanévre vonatkozóan Középfokú intézménybe történő beiratkozás folyamata a 2019/2020-as tanévre vonatkozóan 1. TEENDŐK A BEIRATKOZÁS ELŐTTI IDŐSZAKBAN AZ ÁLTALÁNOS ISKOLA TEENDŐI Az általános iskolák minden végzős tanuló szülőjének/törvényes

Részletesebben

MÓDOSÍTÁSOK NYILVÁNTARTÁSA. Kiadás dátuma Első kiadás

MÓDOSÍTÁSOK NYILVÁNTARTÁSA. Kiadás dátuma Első kiadás TARTALOMJEGYZÉK I. BEVEZETŐ RENDELKEZÉSEK... 4 AZ MUNKAERŐ-PIACI KAPCSOLATOK IRODA ALAPVETŐ JELLEMZŐI... 4 1. Az ügyrend célja és tartalma... 4 2. Az ügyrend személyi és tárgyi hatálya, betartása... 4

Részletesebben

ESZR - Feltáró hálózat

ESZR - Feltáró hálózat ESZR - Feltáró hálózat ERDŐGAZDÁLKODÁS/FELTÁRÓ HÁLÓZAT Bevezetés Az erdészeti tevékenységeket támogató technológiák folyamatos fejlődésével szükségessé válik az erdőfeltárás, az erdőfeltáró hálózatok -

Részletesebben

Albacomp RI Rendszerintegrációs Kft Székesfehérvár, Mártírok útja 9. E K O P - 1. A. 2 - A D A T Á L L O M Á N Y O K

Albacomp RI Rendszerintegrációs Kft Székesfehérvár, Mártírok útja 9. E K O P - 1. A. 2 - A D A T Á L L O M Á N Y O K E K O P - 1. A. 2 - A D A T Á L L O M Á N Y O K K Ö Z P O N T O S Í T O T T Á T V É T E L É T, Á T A D Á S Á T K E Z E L Ő, T Á M O G A T Ó I N F O R M A T I K A I R E N D S Z E R F E J L E S Z T É S E

Részletesebben

Bejelentkezés az egyetemi hálózatba és a számítógépre

Bejelentkezés az egyetemi hálózatba és a számítógépre - 1 - Bejelentkezés az egyetemi hálózatba és a számítógépre 1. lépés: az Egyetem Novell hálózatába történő bejelentkezéskor az alábbi képernyő jelenik meg: az első sorban a felhasználónevet, a második

Részletesebben

EGYÉB, NEM ENGEDÉLYEZETT KÉPZÉSEK ESETÉBEN ALKALMAZANDÓ ELJÁRÁSREND

EGYÉB, NEM ENGEDÉLYEZETT KÉPZÉSEK ESETÉBEN ALKALMAZANDÓ ELJÁRÁSREND 2. számú függelék EGYÉB, NEM ENGEDÉLYEZETT KÉPZÉSEK ESETÉBEN ALKALMAZANDÓ ELJÁRÁSREND (A BUDAPESTI GAZDASÁGI EGYETEM FELNŐTTKÉPZÉSI SZABÁLYZATÁNAK FÜGGELÉKE) BUDAPEST 2016. (Hatályos: 2016. június 25.

Részletesebben

SZAKDOLGOZAT ÓBUDAI EGYETEM. Neumann János Informatikai kar Alba Regia Egyetemi Központ

SZAKDOLGOZAT ÓBUDAI EGYETEM. Neumann János Informatikai kar Alba Regia Egyetemi Központ ÓBUDAI EGYETEM Neumann János Informatikai kar Alba Regia Egyetemi Központ SZAKDOLGOZAT OE-NIK Hallgató neve: Berencsi Gergő Zsolt 2010. Törzskönyvi száma: T 000123/FI38878/S-N Tartalomjegyzék Tartalmi

Részletesebben

Órarendkészítő szoftver

Órarendkészítő szoftver SchoolTime Órarendkészítő szoftver 2.0 verzió Tartalomjegyzék: 1., Belépés a programba...3 2., Órarend főtábla...3 3., Tanátok...4 3.1., Új tanár felvitele, módosítása...4 3.2., Tanár törlése...4 3.3.,

Részletesebben

Átutalási csomag karbantartó modul

Átutalási csomag karbantartó modul Átutalási csomag karbantartó modul 1. Bevezetés... 2 2. Új átutalási csomag felvitele... 2 2.1. Új tétel felvitele... 4 2.2. Átutalási csomag tétel törlése... 8 2.3. Bankszámlaszám módosítása... 8 2.4.

Részletesebben

Oktatás saját intézményben

Oktatás saját intézményben Oktatás saját intézményben A Humán-erőforrás Nyilvántartó Rendszerben rögzítendő adatok egyik nagy csoportját az egy-egy tanév megadott félévére vonatkozó oktatási tevékenységhez kapcsolódó adatok képezik,

Részletesebben

Informatikai Biztonsági szabályzata

Informatikai Biztonsági szabályzata A NIIF Intézet Informatikai Biztonsági szabályzata Készítette: Springer Ferenc Információbiztonsági vezető Ellenőrizte: Jóváhagyta: Császár Péter Minőségirányítási vezető Nagy Miklós Igazgató Dátum: 2008.05.09.

Részletesebben

A BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA SZERVEZETI ÉS MŰKÖDÉSI SZABÁLYZATA. BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA SZERVEZETI ÉS MŰKÖDÉSI RENDJÉNEK.

A BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA SZERVEZETI ÉS MŰKÖDÉSI SZABÁLYZATA. BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA SZERVEZETI ÉS MŰKÖDÉSI RENDJÉNEK. A BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA SZERVEZETI ÉS MŰKÖDÉSI SZABÁLYZATA BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA SZERVEZETI ÉS MŰKÖDÉSI RENDJÉNEK. számú melléklete AZ OKTATÁS-MÓDSZERTANI KÖZPONT ÜGYRENDJE BUDAPEST 2015

Részletesebben

Az Információs önrendelkezési jogról és az információszabadságról szóló 2011. évi CII. törvény, valamint az Alaptörvény IV. cikke alapján.

Az Információs önrendelkezési jogról és az információszabadságról szóló 2011. évi CII. törvény, valamint az Alaptörvény IV. cikke alapján. ADATVÉDELMI ÉS ADATBIZTONSÁGI SZABÁLYZAT Szocio-Produkt Kft. Az Információs önrendelkezési jogról és az információszabadságról szóló 2011. évi CII. törvény, valamint az Alaptörvény IV. cikke alapján. Kiadva:

Részletesebben

Az alábbiakban a portál felépítéséről, illetve az egyes lekérdező funkciókról kaphat részletes információkat.

Az alábbiakban a portál felépítéséről, illetve az egyes lekérdező funkciókról kaphat részletes információkat. Súgó Az alábbiakban a portál felépítéséről, illetve az egyes lekérdező funkciókról kaphat részletes információkat. A lekérdező rendszer a Hírközlési Szolgáltatások és Interfész bejelentések, valamint az

Részletesebben

Adóhátralék kezelés egyszerűen. Használati útmutató

Adóhátralék kezelés egyszerűen. Használati útmutató Használati útmutató Program indítása: A telepítés utáni első indításkor a program a szükséges alapbeállításokat elvégzi, és automatikusan újra indul. A főképernyőn a bejelentkezéshez mindig meg kell adni

Részletesebben

Nyugat-magyarországi Egyetem

Nyugat-magyarországi Egyetem Diplomás Pályakövető Rendszer Nyugat-magyarországi Egyetem Szakmai beszámoló a 2010. évi Diplomás Pályakövető Rendszer tavaszi felmérésről Gyorsjelentések Nyugat-magyarországi Egyetem Intézményi rész 2007-ben

Részletesebben

Publikációk és idéző közlemények duplum vizsgálata és kezelése

Publikációk és idéző közlemények duplum vizsgálata és kezelése Publikációk és idéző közlemények duplum vizsgálata és kezelése Az adatbázisban lévő publikációk illetve idéző közlemények között található duplumok keresése, jelölése illetve kezelése jelentős részben

Részletesebben

PTR - Pénzbeli és Természetbeni ellátások Rendszere. Migrációs ügy módosítása vagy törlése

PTR - Pénzbeli és Természetbeni ellátások Rendszere. Migrációs ügy módosítása vagy törlése PTR - Pénzbeli és Természetbeni ellátások Rendszere Migrációs ügy módosítása vagy törlése Felhasználói kézikönyv 2014. 03. 31. Tartalomjegyzék 1 Bevezetés... 2 2 Migrációs ügy módosítása vagy törlése...

Részletesebben

Adatvédelmi és adatbiztonsági szabályzat

Adatvédelmi és adatbiztonsági szabályzat Adatvédelmi és adatbiztonsági szabályzat A TOP-5.1.1-15-NG1-2016-00001 kódszámú, a Nógrád megyei foglalkoztatási paktum című pályázat adatainak jogszabályszerű kezelése érdekében a Nógrád Megyei Önkormányzat

Részletesebben

Leltárív karbantartás modul

Leltárív karbantartás modul Leltárív karbantartás modul 1. Bevezetés... 2 2. Manuális rögzítés - Leltárív segítségével... 2 3. A leltár gépen történő rögzítése... 4 3.1. Alkatrészek egyenként történő berögzítése... 6 o Alkatrészek

Részletesebben

Heller Farkas Gazdasági és Turisztikai Szolgáltatások Főiskolája A HALLGATÓI VÉLEMÉNYEZÉS SZABÁLYZATA

Heller Farkas Gazdasági és Turisztikai Szolgáltatások Főiskolája A HALLGATÓI VÉLEMÉNYEZÉS SZABÁLYZATA Heller Farkas Gazdasági és Turisztikai Szolgáltatások Főiskolája A HALLGATÓI VÉLEMÉNYEZÉS SZABÁLYZATA Budapest 2007 1. A Hallgatói Véleményezés Szabályzatának hatálya (1) A Hallgatói Véleményezés Szabályzata

Részletesebben

Fogalmak: Adatbázis Tábla Adatbázis sorai: Adatbázis oszlopai azonosító mező, egyedi kulcs Lekérdezések Jelentés Adattípusok: Szöveg Feljegyzés Szám

Fogalmak: Adatbázis Tábla Adatbázis sorai: Adatbázis oszlopai azonosító mező, egyedi kulcs Lekérdezések Jelentés Adattípusok: Szöveg Feljegyzés Szám Fogalmak: Adatbázis: logikailag összefüggő információ vagy adatgyőjtemény. Tábla: logikailag összetartozó adatok sorokból és oszlopokból álló elrendezése. Adatbázis sorai: (adat)rekord Adatbázis oszlopai:

Részletesebben

A KÉPZÉSI TERV FELÉPÍTÉSE

A KÉPZÉSI TERV FELÉPÍTÉSE A KÉPZÉSI TERV FELÉPÍTÉSE A képzési terv három lapból áll: címoldal; tantárgyak ütemezése; szigorlati tárgyak és nyelvtudás. 1. A címoldal tartalmazza - az intézmény nevét; - a doktori iskola nevét; -

Részletesebben

A MUNKÁLTATÓK JÖVŐBELI FOGLALKOZTATÁSI IGÉNYEINEK FELMÉRÉSE 250 ELEMSZÁMÚ MUNKÁLTATÓI MINTÁN

A MUNKÁLTATÓK JÖVŐBELI FOGLALKOZTATÁSI IGÉNYEINEK FELMÉRÉSE 250 ELEMSZÁMÚ MUNKÁLTATÓI MINTÁN 5600 Békéscsaba, Derkovits sor 2. TÁMOP 2.2.7-B-2-13/1-2014-004 Békési Megyei Képzési Klaszter, avagy gyakorlatorientált ágazati szak- és felnőttképzési együttműködések a megye hátrányos helyzetű térségeinek

Részletesebben

Szaftex I. Felhasználói kézikönyv 1.0 Szakdolgozók részére

Szaftex I. Felhasználói kézikönyv 1.0 Szakdolgozók részére Szaftex I. Felhasználói kézikönyv 1.0 Szakdolgozók részére az egészségügyi szakdolgozók kötelező továbbképzési pontjait nyilvántartó rendszer 2 TARTALOMJEGYZÉK Bevezetés... 5 A rendszer elérése... 6 Regisztráció...

Részletesebben

HUMÁNERŐFORRÁS- FEJLESZTÉSI STRATÉGIA

HUMÁNERŐFORRÁS- FEJLESZTÉSI STRATÉGIA HUMÁNERŐFORRÁS- FEJLESZTÉSI STRATÉGIA A FELSŐOKTATÁS MINŐSÉGÉNEK JAVÍTÁSA KIVÁLÓSÁGI KÖZPONTOK FEJLESZTÉSÉRE ALAPOZVA A MISKOLCI EGYETEM STRATÉGIAI KUTATÁSI TERÜLETEIN TÁMOP-4.2.1.B-10/2/KONV-2010-0001

Részletesebben

Közalkalmazotti besorolás, minősítés, illetmények, bérezés 2014 és 2015 évben!

Közalkalmazotti besorolás, minősítés, illetmények, bérezés 2014 és 2015 évben! Közalkalmazotti besorolás, minősítés, illetmények, bérezés 2014 és 2015 évben! Többen jelezték, hogy véleményük szerint nem megfelelő a fizetési osztályba sorolásuk. Az alábbi cikk közérthetően magyarázza

Részletesebben

Az Informatikai Főosztály vezetőjének. 4/2019. (VII. 31.) főov. körlevele

Az Informatikai Főosztály vezetőjének. 4/2019. (VII. 31.) főov. körlevele Az Informatikai Főosztály vezetőjének 4/2019. (VII. 31.) főov. körlevele az ügyészségi fogalmazói pályázatok kezelésére szolgáló informatikai rendszer használatával kapcsolatos eljárásrendről Az ügyészségről

Részletesebben

Szakmai gyakorlat. a Kautz Gyula Gazdaságtudományi Karon. Dr. Koppány Krisztián PhD. egyetemi docens, vállalati kapcsolatokért felelős dékánhelyettes

Szakmai gyakorlat. a Kautz Gyula Gazdaságtudományi Karon. Dr. Koppány Krisztián PhD. egyetemi docens, vállalati kapcsolatokért felelős dékánhelyettes Szakmai gyakorlat a Kautz Gyula Gazdaságtudományi Karon egyetemi docens, vállalati kapcsolatokért felelős dékánhelyettes gyakorlat-orientáció Üzleti BA szakok képzési struktúrája, szakaszai elméleti alapképzés

Részletesebben

Webes vizsgakezelés folyamata Oktatói felületek

Webes vizsgakezelés folyamata Oktatói felületek Vizsgakezelés az ETR megújult webes felületén Webes vizsgakezelés folyamata Oktatói felületek A vizsgák kezelésével kapcsolatban számos paraméterezési lehetőség áll rendelkezésre az ETR rendszerében. Jelen

Részletesebben

PÁLYÁZATI ADATLAP KITÖLTÉSI ÚTMUTATÓJA

PÁLYÁZATI ADATLAP KITÖLTÉSI ÚTMUTATÓJA Honvédelmi Minisztérium Katonai és Társadalmi Kapcsolatok Főosztály PÁLYÁZATI ADATLAP KITÖLTÉSI ÚTMUTATÓJA a pályázat kódja: a pályázat tárgya: katonai hagyományőrző tevékenység támogatása 2 A pályázati

Részletesebben

MINŐSÉGÜGYI ELJÁRÁSOK

MINŐSÉGÜGYI ELJÁRÁSOK Eötvös Loránd Tudományegyetem MINŐSÉGÜGYI ELJÁRÁSOK ME 1.7.4. Gólyafelmérés és eredményeinek felhasználása Készítette: Rektori Kabinet Minőségügyi Iroda Verzió/kiadás dátuma: 1/2017.11.10. Jóváhagyta:

Részletesebben

Közérdekű adatok közzétételi kötelezettségének teljesítéséről szóló szabályzat

Közérdekű adatok közzétételi kötelezettségének teljesítéséről szóló szabályzat Magyar Felsőoktatási Akkreditációs Bizottság Közérdekű adatok közzétételi kötelezettségének teljesítéséről szóló szabályzat 2012. június 1. 1 A szabályzat célja, hatálya A Szabályzat célja, hogy az információs

Részletesebben

VÍZIKÖZMŰ-ONLINE ÉS VÍZHASZNÁLAT-ONLINE ADATFELDOLGOZÓ RENDSZEREK

VÍZIKÖZMŰ-ONLINE ÉS VÍZHASZNÁLAT-ONLINE ADATFELDOLGOZÓ RENDSZEREK VÍZIKÖZMŰ-ONLINE ÉS VÍZHASZNÁLAT-ONLINE ADATFELDOLGOZÓ RENDSZEREK A RENDSZEREK ALAPSZOLGÁLTATÁSAINAK RÖVID ISMERTETÉSE ORSZÁGOS VÍZÜGYI FŐIGAZGATÓSÁG 2015. ELŐZMÉNYEK 2011-ben elkészült és üzembe állt

Részletesebben

Útmutató. Elektronikus ügyintézéshez a www.nebih.gov.hu oldalon. 2012. július 25. Oldal: 1 / 8

Útmutató. Elektronikus ügyintézéshez a www.nebih.gov.hu oldalon. 2012. július 25. Oldal: 1 / 8 Útmutató Elektronikus ügyintézéshez a www.nebih.gov.hu oldalon 2012. július 25. Oldal: 1 / 8 Tartalomjegyzék I. Fontos tudnivalók... 3 II. Belépés a felületre... 3 III. E-ügyintézés... 4 1. Bizonylatkitöltés

Részletesebben

Tervezett fakitermelések bejelentése

Tervezett fakitermelések bejelentése Tervezett fakitermelések bejelentése ERDŐGAZDÁLKODÁSI HATÓSÁGI BEJELENTÉSEK/TERVEZETT ERDŐGAZDÁLKODÁSI TEV. BEJELENTÉSE/TERVEZETT FAKITERMELÉSEK BEJELENTÉSE BEVEZETÉS A Tervezett fakitermelések bejelentése

Részletesebben

FIR-STAT2012 Egyedi hallgatói adatok (v1.1) Egyedi Hallgatói adatok Adatbázis technikai leírás

FIR-STAT2012 Egyedi hallgatói adatok (v1.1) Egyedi Hallgatói adatok Adatbázis technikai leírás FIR-STAT2012 Egyedi hallgatói adatok (v1.1) Egyedi Hallgatói adatok Adatbázis technikai leírás Általános leírás A hallgatói segédprogram a Felsőoktatási Statisztika adatlapjainak kitöltésében nyújt nagy

Részletesebben

ZRÍNYI MIKLÓS 28. sz. melléklet a 1164/115. ZMNE számhoz NEMZETVÉDELMI EGYETEM. . sz. példány

ZRÍNYI MIKLÓS 28. sz. melléklet a 1164/115. ZMNE számhoz NEMZETVÉDELMI EGYETEM. . sz. példány ZRÍNYI MIKLÓS 28. sz. melléklet a 1164/115. ZMNE számhoz NEMZETVÉDELMI EGYETEM. sz. példány A SZAK- ÉS SZAKIRÁNYFELELŐS FELADAT- ÉS HATÁSKÖREINEK SZABÁLYZATA - 2007 - 2 TARTALOMJEGYZÉK I. FEJEZET Általános

Részletesebben

Alapok (a K2D rendszer alapjai)

Alapok (a K2D rendszer alapjai) Alapok (a K2D rendszer alapjai) 1 1. Bevezetés... 3 2. Fastruktúra... 3 2.1. Nyitása, zárása... 3 2.2. Fülek... 5 2.3. Licence kulcs érvényesítése... 9 2.4. Új elem felvitele... 10 2.5. Elem törlése...

Részletesebben

FELHASZNÁLÓI ÚTMUTATÓ

FELHASZNÁLÓI ÚTMUTATÓ FELHASZNÁLÓI ÚTMUTATÓ VÉRADÁS IDŐPONT SZERKESZTŐ (verzió: 1.2) 2013. április 1. Tartalomjegyzék 1. Telepítés és indítás... 3 2. Frissítés... 3 3. Beállítás... 4 4. Felület... 4 5. Véradó helyszínek...

Részletesebben

GDF felmérések Diplomás Pályakövetés 2013 () Válaszadók száma = 94. Felmérés eredmények. Válaszok relatív gyakorisága Átl. elt.

GDF felmérések Diplomás Pályakövetés 2013 () Válaszadók száma = 94. Felmérés eredmények. Válaszok relatív gyakorisága Átl. elt. GDF felmérések Diplomás Pályakövetés 0 () Válaszadók száma = 9 Felmérés eredmények Jelmagyarázat Válaszok relatív gyakorisága Átl. elt. Átlag Kérdésszöveg Bal pólus 5% 5 5% Jobb pólus n=mennyiség átl.=átlag

Részletesebben

NightHawk AccessControl

NightHawk AccessControl NightHawk AccessControl Poker Edition Version: 2.0 2012. január 1 Tartalomjegyzék Rendszer elemei... 3 Felhasználói felület... 3 Nap nyitása, zárása... 4 Új játékos felvitele... 4 Ki és beléptetés... 5

Részletesebben

Adatbázis, adatbázis-kezelő

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,

Részletesebben

A BUDAPESTI GAZDASÁGI EGYETEM SZERVEZETI ÉS MŰKÖDÉSI RENDJÉNEK.. számú melléklete A NEMZETKÖZI KAPCSOLATOK KÖZPONTJÁNAK ÜGYRENDJE

A BUDAPESTI GAZDASÁGI EGYETEM SZERVEZETI ÉS MŰKÖDÉSI RENDJÉNEK.. számú melléklete A NEMZETKÖZI KAPCSOLATOK KÖZPONTJÁNAK ÜGYRENDJE A BUDAPESTI GAZDASÁGI EGYETEM SZERVEZETI ÉS MŰKÖDÉSI RENDJÉNEK. számú melléklete A NEMZETKÖZI KAPCSOLATOK KÖZPONTJÁNAK ÜGYRENDJE BUDAPEST 2017 (2018. december 8. napjától hatályos változat) TARTALOMJEGYZÉK

Részletesebben

TÁMOP 4.1.1 intézményi követelmények. Vezetői Információs Rendszer

TÁMOP 4.1.1 intézményi követelmények. Vezetői Információs Rendszer TÁMOP 4.1.1 intézményi követelmények Vezetői Információs Rendszer Tartalom 1. Bevezetés... 2 2. Szakmai követelmények... 2 A rendszer felhasználói és a biztosított felhasználások (információszolgáltatások)...

Részletesebben

Adatvédelmi nyilatkozat

Adatvédelmi nyilatkozat Adatvédelmi nyilatkozat Adatkezelő Ferling Webline Szolgáltató Kft. Székhely 7621 Pécs, Mária u. 8. Adatkezelés megnevezése Adatkezelés nyilvántartási száma hírlevél küldése céljából kezelt adatbázis.

Részletesebben

Adatbázis rendszerek. dr. Siki Zoltán

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

Részletesebben

A Szoftvert a Start menü Programok QGSM7 mappából lehet elindítani.

A Szoftvert a Start menü Programok QGSM7 mappából lehet elindítani. Telepítés A programot a letöltött telepítőprogrammal lehet telepíteni. A telepítést a mappában lévő setup.exe fájlra kattintva lehet elindítani. A telepítő a meglévő QGSM7 szoftver adatbázisát törli. Ezután

Részletesebben

Jogalkotási előzmények

Jogalkotási előzmények Az állami és önkormányzati szervek elektronikus információbiztonságáról szóló 2013. évi L. törvény jogalkotási tapasztalatai és a tervezett felülvizsgálat főbb irányai Dr. Bodó Attila Pál főosztályvezető-helyettes

Részletesebben

A program jelenleg az import illetve az intrastat adatok alapján tudja elkészíteni a jelentést, kizárólag kötelezettséget tud lekérdezni.

A program jelenleg az import illetve az intrastat adatok alapján tudja elkészíteni a jelentést, kizárólag kötelezettséget tud lekérdezni. Leírás a Kompakt ZOLL v5 vámszoftverben elérhető környezetvédelmi termékdíj jelentéshez tartozó modulról. A program jelenleg az import illetve az intrastat adatok alapján tudja elkészíteni a jelentést,

Részletesebben

A folyamat nagy vonalakban

A folyamat nagy vonalakban A folyamat nagy vonalakban Berendezés tulajdonosa regisztrál a rendszerben és rögzíti a hűtőköröket Tulajdonos megbíz egy céget a berendezés jegyzőkönyveinek vezetésével Megbízott cég elfogadja a megbízást,és

Részletesebben

Tájékoztató a évre vonatkozó építésügyi, valamint építésfelügyeleti hatósági statisztikai adatszolgáltatás módjáról és tartalmáról

Tájékoztató a évre vonatkozó építésügyi, valamint építésfelügyeleti hatósági statisztikai adatszolgáltatás módjáról és tartalmáról Tájékoztató a 2016. évre vonatkozó építésügyi, valamint építésfelügyeleti hatósági statisztikai adatszolgáltatás módjáról és tartalmáról 1. BEVEZETÉS Az adatszolgáltatás jogszabályi hátterét az e-epites.hu

Részletesebben