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

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

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

Átírás

1 Tartalom 5 Tartalom Köszönetnyilvánítás...13 Bevezetés...15 I. RÉSZ AZ ALAPOK fejezet Egy kis történelem...19 A korai MIS rendszerektől az alapgondolatig...19 Operatív és analitikus rendszerek összehasonlítása Összefoglalás fejezet Adattárház-architektúrák és fogalmak...23 Inmoni architektúra...23 Kimball dimenzionális adattárháza...26 Adatpiacok Függő adatpiac Független adatpiac Staging area: felvonulási terület ODS, az operatív adattár...29 Metaadatok...29 Üzleti intelligencia OLAP...31 Multidimenzionális adatbázis...31 MOLAP...32 ROLAP...32 HOLAP...32 Az adattárház szoftverkomponensei...32 Összefoglalás fejezet Fejlesztési módszertan...35 Életciklus...35 Folyamatok...36 Tevékenységek...37 Technikák...38 Sikertényezők...39 Új szerepkörök...39 Összefoglalás...39

2 6 Tartalom II. RÉSZ A DIMENZIONÁLIS MODELLEZÉS ALAPJAI fejezet Bevezetés a dimenzionális modellezésbe...43 Miért is kell a dimenzionális modell? A dimenzionális modell két alappillére...45 Tények és dimenziók a riportokon Összefoglalás fejezet Üzleti igényfelmérés...49 Folyamat/dimenzió-mátrix...50 Esettanulmány ismertetése...51 Pizzafutár üzleti modell...53 Összefoglalás fejezet Logikai és fizikai modell készítése Dimenzióhierarchiák...62 Mesterséges azonosítók Tényegyedek...65 Granularitás...65 Mérőszámok konszolidálása, származtatott adatok Additivitás meghatározása...67 Egyedi azonosító...67 Kapcsolatok Fizikai modell készítése...71 A csillagséma lekérdezése...73 Közös dimenziók...74 Új csillag az adattárházban...75 Összefoglalás...77 III. RÉSZ DIMENZIÓKRÓL RÉSZLETESEN fejezet Dimenziók tervezése Közös dimenziók elemi értékeinek meghatározása...81 Későn érkező dimenziósorok...83 Működő csillagmodell kiterjesztése új dimenziókkal...85 Szerepjátszó dimenziók...87 Egyéb technikai dimenziók Degenerált dimenziók Minidimenziók...91 Junk dimenziók...94 Kapcsolat dimenziók között...94 Összefoglalás...97

3 Tartalom 7 8. fejezet Dimenziók változása típus: A módosult attribútum értékének felülírása típus: Új dimenzió sor típus: Új dimenzióoszlop Hibrid megoldás Gyorsan változó dimenziók Összefoglalás fejezet Idő modellezése Naptárak szerepe Normál Gergely-naptár Egyszerű pénzügyi naptár Országspecifikus naptár Egyéb technikai megfontolások Részletes attribútumtervezés Különböző szintű közös naptárdimenziók Napszak mint dimenzió Összefoglalás fejezet Ügyfelek kezelése az adattárházban Név- és címadatok Viselkedési attribútumok Történeti dátumok Történeti tényadatokból származó attribútumok Történeti tényadatokból származó csoportosító attribútumok Viselkedési attribútumok változásának kezelése Egységes ügyféltörzs A közös egységes ügyféldimenzió CRM Ügyfél mint tényadat Pizzafutár-ügyfélelemzés Összefoglalás fejezet Rekurzió a dimenzióban Rekurzív hierarchiák Fix mélységű hierarchiák Változó mélységű hierarchiák Rekurzív sok-a-sokhoz kapcsolatok Összefoglalás fejezet Sok-a-sok kapcsolat tény és dimenzió között Limitált számú kapcsolat kezelése Hídtábla használata Hagyományos közvetítőtábla használata Csoportok képzése

4 8 Tartalom Implicit csoportképzés Összefoglalás fejezet Homogenizálás Dimenzióértékek átalakulása rekurzív kapcsolattal Új besorolási csoport felvétele Összefoglalás Dimenziótervezés összefoglalása IV. RÉSZ TÉNYTÁBLÁK TERVEZÉSE ÉS TÁROLÁSA fejezet Ténytáblák fajtái Tranzakcionális ténytáblák Pillanatfelvételek Gyűjtött pillanatfelvételek Ténynélküli ténytáblák Kapcsolat ténytáblák között Későn érkező ténysorok Összefoglalás fejezet Összegek és származtatott adatok Összegek tárolása Alap ténytáblával azonos struktúrájú összegző adatok Tárolt összegek felhasználása Explicit használat Implicit használat Aggregátum-navigálás Tárolási módok Összegző ténytábla Materializált nézet Multidimenzionális kocka Tárolt adatok létrehozása és módosítása Egyéb származtatott ténytáblák Összefoglalás V. RÉSZ ETL FOLYAMAT fejezet ETL folyamat alapfeladatai Extraktálás Változások extraktálása Transzformálás Változásképzés hasonlítással

5 Tartalom 9 Változáskezelés hash függvényekkel Dimenziók létrehozása Tipikus transzformációs lépések Adattisztítás Hiba adatpiac Feltárt hibák kezelése Az adatjavítás helye Az adatminőség mérése Integrálás, deduplikálás Betöltés Esettanulmány transzformációk Dimenziók feltöltése Rendelések ténytábla feltöltése Összefoglalás fejezet A komplett folyamat tervezése Auditálás, monitorozás Audit adatok az adattárház tábláiban Betöltési időablak tervezése A folyamat különböző verziói ETL eszközök Összefoglalás VI. RÉSZ BI ESZKÖZÖK ÉS ELEMZÉSEK fejezet Multidimenzionális eszközök lehetőségei Elemzés és prezentáció Az eredmények forgatása (pivoting) Műveletek végzése az eredménylistán Rendezések Komplex formázás Felhasználó által változtatható értékek Diagramok, grafikonok Dashboardok Scorecardok Lekérdezés összeállítása Beágyazott lekérdezések alkalmazása Exportálás többfajta fájl formátumba Integrálás más eszközökkel Ütemezés Riasztások küldése...239

6 10 Tartalom Fúrások Lefúrás újabb dimenzió beemelésével Fúrás attribútumhierarchia alapján Lefúrás hierarchia definíciók nélkül Egy dimenzióban több hierarchia mentén történő fúrás Lefúrás rekurzív hierarchián Átfúrás másik csillagba Hány riport is? Különböző felhasználói stílusok Előre elkészített alkalmazások Ad hoc lekérdezések és elemzések Esettanulmány elemzések Pizzafutár-folyamatelemzés Pizzafutár-dashboard Pizzafutár-értékesítés elemzés Összefoglalás fejezet Az eszköz adminisztrálása SQL generálás Séma alapú generátorok Generálás üzleti nézet alapján Szemantikai réteg konfigurálása Fizikai modell illesztése Összefoglalás MELLÉKLETEK 1. melléklet Oracle eszközök a teljes folyamatban Javasolt architektúra Adatmodellek ETL folyamatot támogató eszközök Alapeszközök Warehouse Builder Analytic Workspace Manager Oracle Data Integrator Enterprise Edition További ETL eszközök Data Guard Active Data Guard Oracle GoldenGate Tárolás Oracle relációs adatbázis-kezelő Oracle OLAP Option, OLAP szerver

7 Tartalom 11 Oracle (Hyperion) Essbase Adatbázis és hardver: Exadata Database Machine Végfelhasználói eszközök BI alapeszközök Oracle Business Intelligence Enterprise Edition eszközök Oracle Business Intelligence Discoverer Oracle Reports További BI eszközök BI Applications Oracle Data Mining Oracle Real-Time Decisions BI szoftver és hardver Exalytics In-Memory Machine Metaadatkezelés SQL Developer Data Modeler és Oracle Designer melléklet Modellek jelölései és értelmezésük Egyed-kapcsolat modell Fizikai adatbázisterv Név- és tárgymutató Esettanulmány-összefoglaló és index Irodalomjegyzék...320

Név- és tárgymutató A, Á

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.

Részletesebben

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

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

Részletesebben

<Insert Picture Here> Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról

<Insert Picture Here> Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról Radnai Szabolcs Üzleti Intelligencia Üzletfejlesztési vezető - Kelet-közép Európa régió Az üzleti intelligencia feladata Embedded Business

Részletesebben

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 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.

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Adattárház tiszta alapokon Oracle Day, Budapest, november 8.

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

Részletesebben

Segítség, összementem!

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

Részletesebben

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor Üzleti intelligencia (Teljesítmény menedzsment) Web Scorecard & Műszerfal Excel Email riasztás Riportok Irányít Összehangol Ellenőriz Stratégia Stratégia

Részletesebben

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 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

Részletesebben

Konszolidáció és költségcsökkentés a gyakorlatban. Az Országos Tisztifőorvosi Hivatal Oracle adatbázis konszolidációja

Konszolidáció és költségcsökkentés a gyakorlatban. Az Országos Tisztifőorvosi Hivatal Oracle adatbázis konszolidációja Konszolidáció és költségcsökkentés a gyakorlatban Az Országos Tisztifőorvosi Hivatal Oracle adatbázis konszolidációja Az Xperteam Zrt. Szolgáltatásaink Oracle termékekkel kapcsolatos kiemelkedő szakismeret:

Részletesebben

BEVEZETÉS AZ ADATTÁRHÁZ AUTOMATIZÁLÁSBA

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

Részletesebben

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. 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,

Részletesebben

Mérésadatgyűjtő rendszer Oracle Database Appliance alapon. Szabad Miklós vezérigazgató-helyettes XperTeam ZRt. Budapest, Róbert Károly krt. 59.

Mérésadatgyűjtő rendszer Oracle Database Appliance alapon. Szabad Miklós vezérigazgató-helyettes XperTeam ZRt. Budapest, Róbert Károly krt. 59. Mérésadatgyűjtő rendszer Oracle Database Appliance alapon Szabad Miklós vezérigazgató-helyettes XperTeam ZRt. Budapest, Róbert Károly krt. 59. Tartalom Az XperTeam Zrt. története Referenciáink A közös

Részletesebben

Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok

Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok Pusztai Péter IT fejlesztési senior menedzser Magyar Telekom Sef Dániel Szenior IT tanácsadó T-Systems Magyarország 2016. április

Részletesebben

BI modul a lízing üzletágban. 2007 márc. 21. Előadó: Salamon András

BI modul a lízing üzletágban. 2007 márc. 21. Előadó: Salamon András BI modul a lízing üzletágban 2007 márc. 21. Előadó: Salamon András Rövid cég- és terméktörténet Lízing fejlesztések, K+F 1996 óta Lízing éles rendszer 1999 óta Új név: AdviseSoft Kft. 2002 óta Jelenleg:

Részletesebben

Oracle Enterprise Metadata Management

Oracle Enterprise Metadata Management Oracle Enterprise Metadata Management Rövid bemutató Oracle Enterprise Metadata Management Gollnhofer Gábor 1 Tartalom Bevezetés a metaadatokhoz Oracle Enterprise Metadata Management - OEMM Összefoglaló

Részletesebben

IIR Internal Audit 2011 Hogyan segítheti az IT háttér a hatékony kockázatkezelést?

IIR Internal Audit 2011 Hogyan segítheti az IT háttér a hatékony kockázatkezelést? IIR Internal Audit 2011 Hogyan segítheti az IT háttér a hatékony kockázatkezelést? Csizmadia Attila CISA Néhány szó az ISACA-ról 2. Alapítás 1969-ben (az ISACA-HU 20 éves) Tagok kb. 95 ezer (ISACA-HU 411

Részletesebben

SAP BUSINESSOBJECTS PROFITABILITY AND COST MANAGEMENT (PCM) BEMUTATÁSA

SAP BUSINESSOBJECTS PROFITABILITY AND COST MANAGEMENT (PCM) BEMUTATÁSA SAP BUSINESSOBJECTS PROFITABILITY AND COST MANAGEMENT (PCM) BEMUTATÁSA MODELL ALKOTÁS, TECHNIKAI ÉS ARCHITECKTURÁLIS KÉRDÉSEK 1. MODELLEZÉS A modellezés a PCM Model Builder moduljának felhasználóbarát,

Részletesebben

Árki Kornél. IDC Business Intelligence Roadshow 2009

Árki Kornél. IDC Business Intelligence Roadshow 2009 Árki Kornél IDC Business Intelligence Roadshow 2009 Projekt tört t rténet Elızmények bemutatása Projekt feladata Definíci ciók Fejlesztési módszertan Általános felépítés OEP rendszer mutatása Rendszer

Részletesebben

Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető 2012. október 4.

Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető 2012. október 4. Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető 2012. október 4. Omnit Solutions 2007 óta a piacon BI & adattárház tanácsadás 20 fős csapat Oracle, IBM és Pentaho

Részletesebben

Szemléletmód váltás a banki BI projekteken

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights Elemzések a gondolat sebességével Oracle Exalytics BI Machine 2011 Nov. 22 Radnai Szabolcs Oracle BI BDM ECEMEA Üzleti kihívások, hajtóerők A

Részletesebben

Több mint BI (Adatból üzleti információ)

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

Részletesebben

ADATTÁRHÁZ MENEDZSMENT ÉS METAADAT KEZELÉS

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

Részletesebben

Adatbázisrendszerek április 17.

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

Részletesebben

Kontrolling támogató rendszer bevezetése a NISZ-ben

Kontrolling támogató rendszer bevezetése a NISZ-ben Kontrolling támogató rendszer bevezetése a NISZ-ben HOUG Siófok, 2014. március 26. Szalontay Gyöngyi Vezető Szakértő NISZ Zrt. Szabó Gábor Csoportvezető R&R Software Zrt. Tartalom Szabó Gábor Essbase áttekintés

Részletesebben

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt.

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt. Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt. Tartalom BI mérföld kövek Kezdeti architektúra és kontextus Lokális Adattárház Kialakítása CRM Evolúció Üzleti Intelligencia kiaknázó eszközök

Részletesebben

BI megoldás a biztosítói szektorban

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

Részletesebben

Adattárház alapú vezetői információs rendszerek

Adattárház alapú vezetői információs rendszerek Adattárház alapú vezetői információs rendszerek Gajdos Sándor gajdos@tmit.bme.hu Adatbázisok haladóknak 2012. 2012. szeptember 11. Bevezető Fő kérdések: Mitől lesz egy adattárház projekt sikeres? Mik a

Részletesebben

Palaczk Péter A marketing folyamatok adattárház alapú támogatása

Palaczk Péter A marketing folyamatok adattárház alapú támogatása Palaczk Péter A marketing folyamatok adattárház alapú támogatása A hatékony marketingtámogatás alapjai Infrastrukturális feltételek Működő vállalati adattárház Megbízható ügyféladatok Beüzemelt adatbányászati

Részletesebben

Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében):

Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében): Követelményrendszer 1. Tantárgynév, kód, kredit, választhatóság: Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K 2. Felelős tanszék: Informatika Szakcsoport 3. Szak, szakirány, tagozat: Műszaki

Részletesebben

CRM. 1 Analitikus CRM részei: - 1 -

CRM. 1 Analitikus CRM részei: - 1 - CRM Ügyfélkapcsolat menedzsment (CRM): ügyfeleket középpontba helyező vállalati stratégia és taktika, amely az ügyfelek teljes körű megismerésén alapul annak érdekében, hogy az ügyfélkapcsolat rejlő lehetőségeket

Részletesebben

Teljeskörű BI megoldás a gyakorlatban IBM eszközök használatával, Magyarországon

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

Részletesebben

Jogosultság-monitorozó rendszer kialakítása

Jogosultság-monitorozó rendszer kialakítása Jogosultság-monitorozó rendszer kialakítása Csizmadia Attila CISA Jogosultságkezelés jelentősége Miért fontos? Mindenkinek van valamilyen válasza A válaszok különböző megközelítésűek lehetnek Egy közös

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Big Data az adattárházban

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

Részletesebben

Rendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon. Groma István PhD SDA DMS Zrt.

Rendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon. Groma István PhD SDA DMS Zrt. Rendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon Groma István PhD SDA DMS Zrt. Poszeidon EKEIDR Tanúsított ügyviteli rendszer (3/2018. (II. 21.) BM rendelet). Munkafolyamat támogatás. Papírmentes

Részletesebben

ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu

ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu Számonkérés 2 Papíros (90 perces) zh az utolsó gyakorlaton. Segédanyag nem használható Tematika 1. félév 3 Óra Dátum Gyakorlat 1. 2010.09.28.

Részletesebben

VvAaLlÓóSs IiıDdEeJjȷŰű OoDdSs goldengate alapokon a magyar telekomban

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

Részletesebben

S&T &T Unit Un is Magyar o szág szág Kf t. 2009. november 5.

S&T &T Unit Un is Magyar o szág szág Kf t. 2009. november 5. S&T Unitis Magyarország Kft. BusinessObjects bemutató 2009. november 5. Az Üzleti Intelligencia A fogalmat először Hans Peter Luhn használta 1958-ban. A business kifejezés alatt valamilyen cél elérése

Részletesebben

Exadata, a világ leggyorsabb adatbázisgépe

Exadata, a világ leggyorsabb adatbázisgépe ORACLE PRODUCT LOGO 2011. november 8. Budapest Exadata, a világ leggyorsabb adatbázisgépe Fekete Zoltán, principal sales consultant http://blogs.oracle.com/zfekete/ 1 Copyright 2011, Oracle and/or its

Részletesebben

Az információ hatalom. adatok. információ

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

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

Data Vault adatmodellezés.

Data Vault adatmodellezés. Data Vault adatmodellezés Nemeth.Zoltan@iqpp.hu Új adattárház adatmodellezési módszer Dan Linstedt nevéhez fűződik Ismérvei Részletes, tételes adatok Történetiség kezelése Data Vault Üzleti területek köré

Részletesebben

ÜZLETI I TELLIGE CIA - VIZUALIZÁCIÓ

ÜZLETI I TELLIGE CIA - VIZUALIZÁCIÓ Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék ÜZLETI I TELLIGE CIA - VIZUALIZÁCIÓ Elméleti segédanyag Készítette: Kovács Dániel László 2007. november Tartalomjegyzék

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

Self service reporting fogások, technikák és megoldások controllereknek, nem csak Excel alapon

Self service reporting fogások, technikák és megoldások controllereknek, nem csak Excel alapon Self service reporting fogások, technikák és megoldások controllereknek, nem csak Excel alapon Reporting, dashboarding önkiszolgáló módon Anton Dávid Havas Levente Debrecen, 2017.10.26. Mobil fogyasztás

Részletesebben

Self Service szekció. XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum. Havas Levente. Budapest, május 26. IFUA Horváth & Partners

Self Service szekció. XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum. Havas Levente. Budapest, május 26. IFUA Horváth & Partners Self Service szekció XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum Havas Levente Budapest, 2016. május 26. Self Service szekció XXVIII. Budapesti Menedzsment és Controlling Fórum Havas Levente Budapest,

Részletesebben

Melyik feladatra melyik eszközt? Kontrolling eszközök összehasonlítása. Csernus Attila Vörös-Nagy Ágnes

Melyik feladatra melyik eszközt? Kontrolling eszközök összehasonlítása. Csernus Attila Vörös-Nagy Ágnes Melyik feladatra melyik eszközt? Kontrolling eszközök összehasonlítása Csernus Attila Vörös-Nagy Ágnes Tartalom Bevezetés Feladatok és alkalmazási területek Eszközök áttekintése Összehasonlítás alkalmazási

Részletesebben

Ügyfél- és címadatok feldolgozása Talenddel

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+

Részletesebben

<Insert Picture Here> Jelentéskészítés és elemzés térképes megjelenítési támogatással Location Intelligence

<Insert Picture Here> Jelentéskészítés és elemzés térképes megjelenítési támogatással Location Intelligence Jelentéskészítés és elemzés térképes megjelenítési támogatással Location Intelligence Radnai Szabolcs Oracle BI BDM ECEMEA Mi is a térbeli adat? Spatial: Minden polgári személy címadata

Részletesebben

Váratlan kérdések megválaszolása Oracle Information Discovery magyar környezetben

Váratlan kérdések megválaszolása Oracle Information Discovery magyar környezetben Váratlan kérdések megválaszolása Oracle Information Discovery magyar környezetben 2013. november 7. Budapest BI Fórum 1 2013 Oracle Corporation Radnai Szabolcs Oracle - BI BDM ECEMEA Szekeres Péter Neticle

Részletesebben

Amit mindig is tudni akartál a Real Application Testing-ről. Földi Tamás Starschema Kft.

Amit mindig is tudni akartál a Real Application Testing-ről. Földi Tamás Starschema Kft. Amit mindig is tudni akartál a Real Application Testing-ről Földi Tamás Starschema Kft. Környezet Adattárház Oracle 9i, HPUX 13ezer tábla ~1400 betöltő folyamat ~8000 töltési lépés (mapping) Riportok BusinessObjects

Részletesebben

VIR alapfogalmai. Előadásvázlat. dr. Kovács László

VIR alapfogalmai. Előadásvázlat. dr. Kovács László VIR alapfogalmai Előadásvázlat dr. Kovács László Információ szerepe Információ-éhes világban élünk Mi is az információ? - újszerű ismeret - jelentés Hogyan mérhető az információ? - statisztikai - szintaktikai

Részletesebben

Seacon Access and Role Management

Seacon Access and Role Management Innovatív Információbiztonsági Megoldások Seacon Access and Role Management Csizmadia Attila CISA Jogosultságkezelés jelentősége Miért fontos? Mindenkinek van valamilyen válasza A válaszok különböző megközelítésűek

Részletesebben

Célkitűzések Az Oracle10 g felépítésének, használatának alapszíntű megismerése

Célkitűzések Az Oracle10 g felépítésének, használatának alapszíntű megismerése BEVEZETÉS Célkitűzések Az Oracle10g felépítésének, használatának alapszíntű megismerése A relációs adatbázis-kezelés elméleti és gyakorlati vonatkozásainak áttekintése Az SQL, PL/SQL nyelvek használatának

Részletesebben

Adatminőség a mindennapokban

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

Részletesebben

Analitikus adatfeldolgozás. Adattárház Adatkocka Adatbányászat

Analitikus adatfeldolgozás. Adattárház Adatkocka Adatbányászat Analitikus adatfeldolgozás Adattárház Adatkocka Adatbányászat 1 Áttekintés A hagyományos adatbázisokat sok, apró, egyszerű lekérdezésre hangolták A jelenlegi alkalmazások kevesebb, de idő igényesebb, bonyolultabb

Részletesebben

Your IT Partner in Business Understanding. Keszőcze Adrienn. Hyperion Planning üzleti szemmel. Bevezetést előkészítő tanulmány

Your IT Partner in Business Understanding. Keszőcze Adrienn. Hyperion Planning üzleti szemmel. Bevezetést előkészítő tanulmány Your IT Partner in Business Understanding Keszőcze Adrienn Hyperion Planning üzleti szemmel Bevezetést előkészítő tanulmány Hyperion Planning bevezetési projekt idővonala Ügyfél Célmeghatározás Felmérés

Részletesebben

Az adatvagyon kezelés és a metaadatok. Gollnhofer Gábor DMS Consulting

Az adatvagyon kezelés és a metaadatok. Gollnhofer Gábor DMS Consulting Az adatvagyon kezelés és a metaadatok Gollnhofer Gábor DMS Consulting 1 Nagyon rövid bevezetés az adatvagyon kezelésbe Big Data és elemzések, adattárház és önkiszolgáló BI - napjaink sláger témái. Ugyanakkor

Részletesebben

VÁLLALATI INFORMÁCIÓS RENDSZEREK. Debrenti Attila Sándor

VÁLLALATI INFORMÁCIÓS RENDSZEREK. Debrenti Attila Sándor VÁLLALATI INFORMÁCIÓS RENDSZEREK Debrenti Attila Sándor Információs rendszer 2 Információs rendszer: az adatok megszerzésére, tárolására és a tárolt adatok különböző szempontok szerinti feldolgozására,

Részletesebben

Exalytics. Fekete Zoltán, principal sales consultant ORACLE PRODUCT LOGO. Month, Day, Year Venue City

Exalytics. Fekete Zoltán, principal sales consultant   ORACLE PRODUCT LOGO. Month, Day, Year Venue City ORACLE PRODUCT LOGO Month, Day, Year Venue City Exalytics Fekete Zoltán, principal sales consultant http://blogs.oracle.com/zfekete/ 1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights The following

Részletesebben

Tudásalapú információ integráció

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

Részletesebben

A webanalitika változó világa 4 felvonásban

A webanalitika változó világa 4 felvonásban A webanalitika változó világa 4 felvonásban Arató Bence, BI Consulting Email: arato@bi.hu, Twitter: @aratob Traffic Meetup, 2013.02.06 1 Bemutatkozás 15 éves szakmai tapasztalat az üzleti intelligencia

Részletesebben

ADATTÁRHÁZAK MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSA

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?

Részletesebben

SABLONOZÓ KERETRENDSZER

SABLONOZÓ KERETRENDSZER SABRE SABLONOZÓ KERETRENDSZER 2014 1 FELHASZNÁLÓK Számtalan olyan vállalat és állami szervezet létezik, akik ügyfeleikkel sablonlevelek segítségével kommunikálnak, vagy sablonlevelekben értesítik partnereiket

Részletesebben

BI kicsiknek és nagyoknak

BI kicsiknek és nagyoknak BI kicsiknek és nagyoknak Radnai Szabolcs Üzleti intelligencia és Adattárház üzletág vezető Kezdjük egy egyszerű megállapítással Az Önök vállalatánál mindenki jobban tudja végezni

Részletesebben

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben.

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben. Tartalom Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben. Előszó 1. Az adatbányászatról általában 19 1.1. Miért adatbányászat? 21 1.2. Technológia a rejtett információk

Részletesebben

Történet John Little (1970) (Management Science cikk)

Történet John Little (1970) (Management Science cikk) Információ menedzsment Szendrői Etelka Rendszer- és Szoftvertechnológia Tanszék szendroi@witch.pmmf.hu Vezetői információs rendszerek Döntéstámogató rendszerek (Decision Support Systems) Döntések információn

Részletesebben

BIRDIE. Business Information Reporter and Datalyser. Előadó: Schneidler József

BIRDIE. Business Information Reporter and Datalyser. Előadó: Schneidler József BIRDIE Business Information Reporter and Datalyser Előadó: Schneidler József BIRDIE RIPORT RIPORT KÉSZÍTŐ ÉS ÉS TERJESZTŐ RENDSZER A Daten-Kontor Kft. saját fejlesztésű dobozos alkalmazása A BIRDIE célja:

Részletesebben

Gazdasági informatika alapjai

Gazdasági informatika alapjai PSZK Mesterképzési és Távoktatási Központ / H-1149 Budapest, Buzogány utca 10-12. / 1426 Budapest Pf.:35 II. évfolyam Név: Neptun kód: Kurzus: Tanár neve: HÁZI DOLGOZAT 2. Gazdasági informatika alapjai

Részletesebben

IBM SPSS Modeler 18.2 Újdonságok

IBM SPSS Modeler 18.2 Újdonságok IBM SPSS Modeler 18.2 Újdonságok 1 2 Új, modern megjelenés Vizualizáció fejlesztése Újabb algoritmusok (Python, Spark alapú) View Data, t-sne, e-plot GMM, HDBSCAN, KDE, Isotonic-Regression 3 Új, modern

Részletesebben

Ropogós - Oracle BI EE 12C

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

Részletesebben

Analitikus CRM. Radnai Szabolcs Szabolcs.Radnai@oracle.com

Analitikus CRM. Radnai Szabolcs Szabolcs.Radnai@oracle.com Analitikus CRM Radnai Szabolcs Szabolcs.Radnai@oracle.com Integrált CRM megoldások A CRM a legfontosabb hajtóerő az adattárház/adatpiaci rendszerek kiépítésére Mûködõ rendszerek Ttranzakciók Adatpiacok

Részletesebben

Multimédiás adatbázisok

Multimédiás adatbázisok Multimédiás adatbázisok Multimédiás adatbázis kezelő Olyan adatbázis kezelő, mely támogatja multimédiás adatok (dokumentum, kép, hang, videó) tárolását, módosítását és visszakeresését Minimális elvárás

Részletesebben

DW/BI rendszerek kialakítása bevezetői szemszögből. Gollnhofer Gábor - Meta Consulting Kft.

DW/BI rendszerek kialakítása bevezetői szemszögből. Gollnhofer Gábor - Meta Consulting Kft. DW/BI rendszerek kialakítása bevezetői szemszögből Gollnhofer Gábor - Meta Consulting Kft. Bemutatkozás Meta Consulting Kft. BI, DW és CRM rendszerek tervezése és kialakítása rendszerintegráció, egyedi

Részletesebben

HATÉKONY ETL FOLYAMATOK WORKSHOP

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

Részletesebben

Kővári Attila, BI projekt

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

Részletesebben

Újdonságok az AX2012-ben! Hauserné Kozák Veronika

Újdonságok az AX2012-ben! Hauserné Kozák Veronika Újdonságok az AX2012-ben! Hauserné Kozák Veronika 2012. 11.27. Témakörök Szervezet irányítása Számlatükör, Pénzügyi dimenziók Kontrolling Szervezet irányítása Szervezet irányítása 1. Szerepkör Szerepre

Részletesebben

Microsoft SQL Server telepítése

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

Részletesebben

Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20.

Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20. Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20. 1 2 3 4 5 6 7 8 Pentaho eszköztára Data Integrator Spoon felület Spoon

Részletesebben

Üzleti intelligencia - eszközöktől a megoldásokig

Üzleti intelligencia - eszközöktől a megoldásokig Atlanta Barcelona Berlin Vienna Budapest Bukarest Düsseldorf München Stuttgart Zurich www.ifua.hu Fekete Gábor ügyvezető partner 2007. március 21. Üzleti intelligencia - eszközöktől a megoldásokig IFUA

Részletesebben

Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése

Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése 1 Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése Természetes nyelv feldolgozás 2 Tudásalapú információ-kereső rendszerek

Részletesebben

Oracle E-Business Suite auditok tapasztalatai. Gáspár Gyula Senior Manager Oracle License Management Services, Central Europe április 6.

Oracle E-Business Suite auditok tapasztalatai. Gáspár Gyula Senior Manager Oracle License Management Services, Central Europe április 6. Oracle E-Business Suite auditok tapasztalatai Gáspár Gyula Senior Manager Oracle License Management Services, Central Europe 2016. április 6. Copyright 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Részletesebben

Az üzleti intelligencia megoldások helye és szerepe a magyar vállalatok életében. Dr. Kovács László Dr. Sasvári Péter Miskolci Egyetem

Az üzleti intelligencia megoldások helye és szerepe a magyar vállalatok életében. Dr. Kovács László Dr. Sasvári Péter Miskolci Egyetem Az üzleti intelligencia megoldások helye és szerepe a magyar vállalatok életében Dr. Kovács László Dr. Sasvári Péter Miskolci Egyetem 1 Mit jelent a BI? Mi jellemzi a BI értelmezésének fejlődését, az értelmezési

Részletesebben

Az Oracle Fusion szakértői szemmel

Az Oracle Fusion szakértői szemmel Az Oracle Fusion szakértői szemmel Pigniczki László ügyvezető igazgató ProMigCon Kft. HOUG 2017. november 8. ProMigCon Kft. 2009 novemberében alakult. Alapvető tevékenység: Oracle E-Business Suite bevezetés,

Részletesebben

Tárolóhely csökkentés és folyamatoptimalizáció archiválással

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

Részletesebben

Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára

Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára 2010-2011 Őszi félév Heizlerné Bakonyi Viktória HBV@ludens.elte.hu Titkosítás,hitelesítés Szimmetrikus DES 56 bites kulcs (kb. 1000 év) felcserél, helyettesít

Részletesebben

<Insert Picture Here> Egy DBA napja: Teljeskörű üzemeltetés Oracle Enterprise Manager-rel

<Insert Picture Here> Egy DBA napja: Teljeskörű üzemeltetés Oracle Enterprise Manager-rel Egy DBA napja: Teljeskörű üzemeltetés Oracle Enterprise Manager-rel Sárecz Lajos Vezető értékesítési tanácsadó Program Agenda Teljeskörű menedzsment Oracle Enterprise Manager használatával

Részletesebben

A dashboardok felemelkedése. Mitró Péter

A dashboardok felemelkedése. Mitró Péter A dashboardok felemelkedése Mitró Péter 2012.11.20 TARTALOM Háttér Dashboardok születése Dashboardok virágzása Dashboardok megújulása Összefoglaló 2 HÁTTÉR - MKB-EUROLEASING 150 fő Autó finanszírozás Számításigényes

Részletesebben

Tartalomjegyzék. 1. Bevezető... 1. 2. Az információs rendszerek világa... 5. 3. Az információs rendszerek felépítése... 31

Tartalomjegyzék. 1. Bevezető... 1. 2. Az információs rendszerek világa... 5. 3. Az információs rendszerek felépítése... 31 1. Bevezető... 1 2. Az információs rendszerek világa... 5 2.1. Definíciók és alapfogalmak... 6 2.2. A vállalati alkalmazások közös tulajdonságai... 9 2.3. IT-megoldások bevezetése... 12 2.4. Az információs

Részletesebben

TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés. TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek

TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés. TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek 1 Információk heterogén információs forrásokban érhetk el WWW Társalgás Jegyzet papírok

Részletesebben

ADATBÁZISOK, ADATTÁRHÁZAK

ADATBÁZISOK, ADATTÁRHÁZAK ADATBÁZISOK, ADATTÁRHÁZAK 1 Adattárolás Háttértárak Fájlok Fájlkezelő rendszer 2 Adattárolás Az adatok, információk bináris formában kerülnek tárolásra. Értelmezés kérdése, hogy egy bitsorozatnak milyen

Részletesebben

Közigazgatási informatika tantárgyból

Közigazgatási informatika tantárgyból Tantárgyi kérdések a záróvizsgára Közigazgatási informatika tantárgyból 1.) A közbeszerzés rendszere (alapelvek, elektronikus árlejtés, a nyílt eljárás és a 2 szakaszból álló eljárások) 2.) A közbeszerzés

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Hogyan teremtsünk értéket strukturálatlan adatokból?

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

Részletesebben

1 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Insert Information Protection Policy Classification from Slide 7

1 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Insert Information Protection Policy Classification from Slide 7 1 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated

Részletesebben