Подходы к построению хранилищ данных в крупных организацияхСбертех | SberTech
6-7 июня на мероприятии Startup Village в Сколково прошла серия митапов, организованных совместно Сбербанком и СберТехом. Вашему вниманию - серия презентационных материалов с мероприятия.
Концепция применения онтологических структур в ERP-системахAnatoly Simkin
В данной статье поднята проблематика анализа информации, предоставляемой информационными системами. Рассмотрены актуальные способы ее структурирования и представления пользователю. Предложена концепция построения и применения онтологических структур в информационных системах для анализа данных.
This article is devoted to the problems of data analysis that is provided by information systems. The actual methods of structuring and representation for user were considered. There was proposed the principle of making and applying the ontology structure in information systems for data analysis.
Брошюра функциональные возможности системы электронного документооборота Dire...Natasha Zaverukha
Брошюра функциональные возможности системы электронного документооборота Directum.
Также советуем не только почитать, но и увидеть основные возможности системы. Для проведения демонстрации пишите мне.
Централизованный каталог продуктов и тарифов для крупного универсального банкаКРОК
Централизованный каталог продуктов и тарифов для крупного универсального банка на базе продукта IBM InfoSphere Master Data
Management Collaboration Server
От Больших данных к знаниям: преимущества для операторов связиYuri Yashkin
Для операторов связи Большие данные — это возможность создать систему аналитики для более эффективной эксплуатации своих сетей, оценить выгоду от предоставления тех или иных услуг и обеспечить индивидуальный подход к клиентам. И директора по маркетингу, и вице-президенты по эксплуатации сетей, и руководители бизнес-подразделений в равной степени стремятся принимать решения, основываясь на результатах обработки значительных объемов информации. Такие компании ожидают, что их маркетологи смогут предложить им комплексные аналитические выводы, подготовленные с учетом данных, имеющихся в их ИТ- и сетевой инфраструктурах. В данном документе рассматриваются все преимущества преобразования данных операторов связи в знания. Этот процесс охватывает источники информации, инструменты сбора данных, аналитические СУБД с быстрым доступом и, наконец, сценарии использования бизнес-аналитики с представлением и визуализацией результатов и прогнозов
От больших данных к знаниям: преимущества для операторов связиElizaveta Alekseeva
Операторы связи обладают огромными объемами данных об абонентах: об их контактах, использовании Интернета и приложений, истории путешествий и даже о том, как долго они добираются до работы. Чтобы извлечь из всего этого пользу, операторы должны объединить в одно решение все компоненты, помогающие преобразовать данные в знания
Подходы к построению хранилищ данных в крупных организацияхСбертех | SberTech
6-7 июня на мероприятии Startup Village в Сколково прошла серия митапов, организованных совместно Сбербанком и СберТехом. Вашему вниманию - серия презентационных материалов с мероприятия.
Концепция применения онтологических структур в ERP-системахAnatoly Simkin
В данной статье поднята проблематика анализа информации, предоставляемой информационными системами. Рассмотрены актуальные способы ее структурирования и представления пользователю. Предложена концепция построения и применения онтологических структур в информационных системах для анализа данных.
This article is devoted to the problems of data analysis that is provided by information systems. The actual methods of structuring and representation for user were considered. There was proposed the principle of making and applying the ontology structure in information systems for data analysis.
Брошюра функциональные возможности системы электронного документооборота Dire...Natasha Zaverukha
Брошюра функциональные возможности системы электронного документооборота Directum.
Также советуем не только почитать, но и увидеть основные возможности системы. Для проведения демонстрации пишите мне.
Централизованный каталог продуктов и тарифов для крупного универсального банкаКРОК
Централизованный каталог продуктов и тарифов для крупного универсального банка на базе продукта IBM InfoSphere Master Data
Management Collaboration Server
От Больших данных к знаниям: преимущества для операторов связиYuri Yashkin
Для операторов связи Большие данные — это возможность создать систему аналитики для более эффективной эксплуатации своих сетей, оценить выгоду от предоставления тех или иных услуг и обеспечить индивидуальный подход к клиентам. И директора по маркетингу, и вице-президенты по эксплуатации сетей, и руководители бизнес-подразделений в равной степени стремятся принимать решения, основываясь на результатах обработки значительных объемов информации. Такие компании ожидают, что их маркетологи смогут предложить им комплексные аналитические выводы, подготовленные с учетом данных, имеющихся в их ИТ- и сетевой инфраструктурах. В данном документе рассматриваются все преимущества преобразования данных операторов связи в знания. Этот процесс охватывает источники информации, инструменты сбора данных, аналитические СУБД с быстрым доступом и, наконец, сценарии использования бизнес-аналитики с представлением и визуализацией результатов и прогнозов
От больших данных к знаниям: преимущества для операторов связиElizaveta Alekseeva
Операторы связи обладают огромными объемами данных об абонентах: об их контактах, использовании Интернета и приложений, истории путешествий и даже о том, как долго они добираются до работы. Чтобы извлечь из всего этого пользу, операторы должны объединить в одно решение все компоненты, помогающие преобразовать данные в знания
Корпоративная система классификаторов. Ведение в семантику требований со стороны ERP систем. Вроде бы все просто, но стоит упустить решение этих вопросов и витрины данных (Data Mart) будут стоить больших денег, если получится "дойти" до практически значимых результатов проекта.
классификатор, нси, фасет
Аналитический обзор рынка Больших Данных от IPOboardIpo Board
Данный аналитический обзор посвящен рынку Больших Данных.
В обзоре освящена текущая ситуация на международном и российском рынках.
Также описаны тенденции рынка и его прогноз.
КРОК-НСИ описание системы управления мастер-данными разработки компании КРОККРОК
Нормативно-справочная информация (справочник продукции, товаров, пользователей, организаций, заказчиков, видов документов) используется любой компанией вне зависимости от сферы деятельности. И чем крупнее компания, тем больше объем разнородной информации и тем значительнее потребность в удобном и эффективном управлении данными.
Для управления данными используются корпоративные информационные системы BI, ERP, CRM. Отрывочные или неполные данные, дублирование сведений входят в число причин, затрудняющих работу этих систем. Поэтому при интеграции и автоматизации бизнес-процессов важно обеспечить идентичность справочников и классификаторов. Эта задача обычно решается системами ведения нормативно-справочной информации (НСИ, или MDM-системы). Компания КРОК, обобщив опыт работы с продуктами, существующими на рынке интеграции и построения информационных и аналитических систем, предлагает решение для управления нормативно-справочной информацией – продукт КРОК НСИ Suite.
КРОК-НСИ техническое описание системы управления мастер-данными разработки ко...КРОК
Нормативно-справочная информация (справочник продукции, товаров, пользователей, организаций, заказчиков, видов документов) используется любой компанией вне зависимости от сферы деятельности. И чем крупнее компания, тем больше объем разнородной информации и тем значительнее потребность в удобном и эффективном управлении данными.
Для управления данными используются корпоративные информационные системы BI, ERP, CRM. Отрывочные или неполные данные, дублирование сведений входят в число причин, затрудняющих работу этих систем. Поэтому при интеграции и автоматизации бизнес-процессов важно обеспечить идентичность справочников и классификаторов. Эта задача обычно решается системами ведения нормативно-справочной информации (НСИ, или MDM-системы). Компания КРОК, обобщив опыт работы с продуктами, существующими на рынке интеграции и построения информационных и аналитических систем, предлагает решение для управления нормативно-справочной информацией – продукт КРОК НСИ Suite.
Логическая витрина для доступа к большим даннымSergey Gorshkov
Как компании получить максимальную выгоду от накопленной информации? Как интегрировать данные из хранилищ Big Data с традиционной аналитической информацией?
Бизнес-контекст, совместная работа и согласованность для интеллектуального уп...Andrew Sovtsov
Вебинар компании Embarcadero.
ER/Studio — это основной компонент реализации программы управления корпоративных данными. Быстрая и точная интерпретация данных, совместное и многократное их использование помогают повысить качество принимаемых решений. CONNECT делает средства для работы с базами данных более интеллектуальными, на лету дополняя данные бизнес-контекстом и функциями совместной работы, что повышает эффективность работы организации
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данныхDenodo
Watch full webinar here: https://buff.ly/3SDOwnX
По данным аналитической компании Gartner, "к 2022 году 60% предприятий включат виртуализацию данных в качестве основного метода доставки данных в свою интеграционную архитектуру". Компания Gartner назвала Denodo лидером в Магическом квадранте 2020 года по инструментам интеграции данных.
В ходе этого 1,5-часового занятия вы узнаете, как виртуализация данных революционизирует бизнес и ИТ-подход к доступу, доставке, потреблению, управлению и защите данных, независимо от возраста вашей технологии, формата данных или их местонахождения. Эта зрелая технология устраняет разрыв между ИТ и бизнес-пользователями и обеспечивает значительную экономию средств и времени.
**ФОРМАТ
Онлайн-семинар продолжительностью 1 час 30 минут. Благодаря записи вы можете выполнять упражнения в своем собственном темпе.
**ДЛЯ КОГО ЭТОТ СЕМИНАР?
ИТ
менеджеры / архитекторы
Специалисты по анализу данных / аналитики
CDO
**СОДЕРЖАНИЕ
В программе: введение в суть виртуализации данных, примеры использования, реальные примеры из практики клиентов и демонстрация возможностей платформы Denodo Platform:
Интеграция и предоставление данных быстро и легко с помощью платформы Denodo Platform 8.0
Оптимизатор запросов Denodo предоставляет данные в режиме реального времени, по запросу, даже для очень больших наборов данных
Выставлять данные в качестве "сервисов данных" для потребления различными пользователями и инструментами
Каталог данных: Открывайте и документируйте данные с помощью нашего Каталога данных - пространства для самостоятельного доступа к данным.
Виртуализация данных играет ключевую роль в управлении и обеспечении безопасности данных в вашей организации
**ПОВЕСТКА
Введение в виртуализацию данных
Примеры использования и примеры из практики клиентов
Архитектура
Управление и безопасность
Производительность
Демо
Следующие шаги: как самостоятельно протестировать и внедрить платформу
Интерактивная сессия вопросов и ответов
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
тема 5
1. Дисциплина «Информационные технологии в экономике» Раздел 2. Технологии интеграции и хранения данных Тема 5 . Управление метаданными и модели данных ПЕРМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ Балаш Максим Николаевич к.э.н., доцент Пермь, 200 9
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9. Роль метаданных в Хранилище данных (ХД) Архитектура ХД Роль метаданных в ХД Среда хранилища данных – это сложный конгломерат разнообразных инструментов и функций, реализующих непрерывный процесс создания, эксплуатации, постепенного расширения и изменения информационного склада. Метаданные обеспечивают взаимосвязь программ доступа к источникам данных, инструментов трансформации оперативных и внешних данных, средств управления хранилищем для преобразования данных в информацию для конечного пользователя .
10. Способы использования метаданных в ХД Хранение статической информации (например, определений структур, спецификаций конфигураций), которую будет считывать другой программный компонент во время выполнения. Например, обработчикам запросов необходимы метаданные для проверки существования атрибутов. В отличие от активного использования, здесь метаданные только читаются, но не исполняются. Полуактивный способ 3 Хранение конкретных семантических аспектов (например, правил преобразования) в виде метаданных, которые можно интерпретировать и использовать во время исполнения. В этом случае процессы Хранилища данных управляются метаданными. А следовательно, код (т.е. активные метаданные) и дополнительная документация согласованно и унифицировано управляются в одном репозитории, при этом актуальность документации возрастает. Активный способ 2 Обеспечение четкой документации о структуре, процессе разработки и использовании системы ХД. Доступная документация необходима всем участникам (т.е. конечным пользователям, системным администраторам, а также разработчикам приложений). Пассивный способ 1 Комментарий Способы использования №
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20. Централизованное управление метаданными Закрытость решения с точки зрения возможного состава: система должна строиться из продуктов одного производителя, тесно интегрированных между собой. Недостатки Максимально короткий срок развертывания корпоративной информационно-аналитической системы и высокая производительность при операциях с метаданными. Преимущества Предлагается набор средств и инструментов для реализации системы, в состав которых входит специализированный репозиторий метаданных. Все метаданные хранятся и обрабатываются в центральном репозитории, а остальные компоненты не имеют своих метаданных и работают непосредственно с центральным репозиторием. Описание
21. Конфедеративное управление метаданными Необходимость взаимодействия общих и локальных метаданных может осложнить описание и снизить производительность системы. Общие метаданные не могут быть изменены в локальном репозитории, а могут быть только дополнены локальными метаданными, что не гибко при развитии функциональности. Недостатки Возможность использования решений различных производителей, что позволяет построить систему на основе лучших в своем классе продуктов. Преимущества Общие для компонентов системы метаданные ведутся в специально выделенном репозитории и затем передаются в компоненты, которые имеют собственные репозитории метаданных. Подход назван конфедеративным, поскольку централизованно ведутся только общие метаданные, а локальные порождаются лишь в тех программных продуктах/инструментах, в которых они имеют смысл и могут быть использованы. Описание
22. Обмен метаданными на основе стандартной спецификации Спецификация Common Warehouse Metamodel (Общая метамодель Хранилища данных, далее CWM) — это стандарт, который описывает обмен метаданными при использовании технологий Хранилищ данных, Business Intelligence, Knowledge Management (Управление знаниями). Опираясь на базовую метамодель, стандарт добавляет метамодели для реляционных, многомерных данных, а также для преобразования, функций OLAP, data mining и Хранилища данных, включая процессы и операции. Пример представления модели метаданных в формате XML :
23. Многомерная модель данных В многомерной модели данные представляются в виде многомерного куба (в общем случае в виде гиперкуба), где измерения (атрибуты признаки) соответствуют осям куба, а показатели (атрибуты основания) - индивидуальным ячейкам куба. Например, если мы хотим анализировать объем продаж по товарам в зависимости от региона и времени, то в таком случае мы приходим к модели многомерной БД с тремя измерениями (товар, регион, месяц) и одним показателем - объемом продаж, ед. изм. Пример многомерного представления данных: Пример реляционного представления данных:
24. Пример использования многомерной модели данных Многомерная модель позволяет делать плоские разрезы куба данных и поворачивать его нужной гранью любым удобным нам образом.
25.
26.
27. Схемы представления многомерной модели данных Схема «звезда» - состоит только из таблиц размерности и таблицы факта. Физическое представление схемы «звезда» Логическое представление схемы «звезда»
28. Схемы представления многомерной модели данных Развитием схемы «звезда» является схема «снежинка» ( snowflake schema ). Ее отличает от первой схемы наличие подчиненных таблиц при описании размерностей для реализации нескольких уровней иерархии. Логическое представление схемы «снежинка» Физическое представление схемы «снежинка»
29. Схемы представления многомерной модели данных Логическое представление схемы «созвездие» Физическое представление схемы «созвездие» Объединением схем «звезда» и «снежинка» является схема «созвездие»
30.
31. Метамодель и инструменты ведения бизнес-показателей в ХД (на примере Аналитического комплекса Прогноз-5)