Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással
    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Üzleti intelligencia (BI) alapú rendszerek

    A tantárgy angol neve: Data Warehuse and Business Intelligence Systems

    Adatlap utolsó módosítása: 2012. május 30.

    Tantárgy lejárati dátuma: 2015. január 31.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

    Mérnök informatikus szak

    Szabadon választható tantárgy
    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIAUAV02   2/2/0/v 4  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Iváncsy Renáta Erzsébet,
    4. A tantárgy előadója
    Név:Beosztás: Tanszék, Int.:
    Kovács FerenctanársegédAutomatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék
    Dr. Iváncsy RenátaadjunktusAutomatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék

     

     

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    Adatbáziskezelés, szoftverfejlesztési technológiák alapjai

    6. Előtanulmányi rend
    Kötelező:
    NEM
    (KépzésLétezik("5N-07")
    VAGY
    KépzésLétezik("5N-A7")
    VAGY
    KépzésLétezik("5N-M7") )

    A fenti forma a Neptun sajátja, ezen technikai okokból nem változtattunk.

    A kötelező előtanulmányi rend az adott szak honlapján és képzési programjában található.

    Ajánlott:

    A tárgy felvétele előtt ajánlott az Adatbázisok című tárgy elvégzése.

    7. A tantárgy célkitűzése A szoftveriparban egyre nagyobb hangsúlyt kapnak a különböző adattárház és üzleti intelligencia eszközökre épülő rendszerek fejlesztése, integrációja és üzemeltetése, éppen ezért elengedhetetlen, hogy az ilyen rendszerek iránt érdeklődő hallgatók naprakész tudást sajátíthassanak el. A tárgy keretén belül a hallgatók megismerkednek az adattárházak és az üzleti intelligencia rendszerek alapfogalmaival, az alkalmazott fejlesztési módszertanokkal és eszközökkel. Az előadásokon elhangozott tananyaghoz számítógépes gyakorlatok is kapcsolódnak, melyek során jártasságot szereznek a hallgatók az ilyen jellegű rendszerek fejlesztéséhez használt eszközök kezelésében.
    8. A tantárgy részletes tematikája

    A tárgy az alábbi témaköröket dolgozza fel, elméleti és gyakorlati szempontból is:

    • Üzleti intelligencia: szerepük, fogalmak, architektúrák, kialakulásának okai
    • Biztonság, adathozzáférés üzleti intelligencia rendszerekben
    • BI rendszerek építésének lépései

       

    • Fizikai tervezés, particionálás, indexek, megszorítások, aggregálás

       

    • Multidimenzionális adatmodell, OLAP rendszerek szerepe

       

    • Elemzések, lekérdezések üzleti intelligencia rendszerekben
    • Adatbányászat: alapfogalmak, fontosabb algoritmusok
    • Regresszió, klasszifikáció, anomáliák detektálása, Clustering, Text Mining, attribútumok fontossága, Basic Local Alignment Search Tool (BLAST)
    • Jelentések szerepe, készítése
    • Szolgáltatásorientált architektúra szerepe üzleti intelligencia rendszerek fejlesztése során
    • Adatbányászati eszközök szerepe és használatuk az üzleti intelligencia rendszerekben
    • Üzleti intelligencia projektek menedzsmentje
    • Ipari partner bevonásával esettanulmány és legfontosabb módszertani tapasztalatok bemutatása

    Tervezett órai bontás a tárgy oktatása során

    Hét

     

    		Előadás

     

    		Gyakorlat

     

    1

     

    		Bevezetés: az üzleti intelligencia jelentése, az üzleti intelligencia piramis rétegeinek ismertetése.

     

    		Ismerkedés az Oracle BI EE környezettel. A gyakorlatok során használni kívánt eszközök bemutatása. A minta adatok ismertetése, értelmezése.

     

    2

     

    		Az üzleti intelligencia rendszerek életciklusa. Adattárházak v. adatpiacok (a buttom up és a top down megközelítés összehasonlítása).

     

    		A BI rendszerek által tipikusan használt adatforrások vizsgálata

     

    3

     

    		Információ összegyűjtése az üzleti intelligencia feldolgozás számára. Adatkinyerés, transzformáció és tisztítás.

     

    Az üzleti intelligencia adat oldala.

     

    		Különböző adatforrások használata az Oracle BI EE rendszerből. Oracle BI Dashboard használata.

     

    4

     

    		OLAP rendszerek szerepe, Oracle OLAP koncepciója, dimenziós adatok jelenése, lassan változó dimenziók kezelése

     

    		OLAP elemzések készítése.

     

    5

     

    		Analitikus eszközök. Az Oracle BI kapcsolatmentes analitikus eszköze

     

    		Oracle BI Disconnected Analytics

     

    6

     

    		Lekérdező és riportgeneráló eszközök. Az Oracle BI Publisher

     

    		Online riportgeneráló alkalmazás készítése az Oracle BI Publisher segítségével

     

    7

     

    		Statisztikai alapok.

     

    		A BI Discoverer használata OLAP opció segítségével.

     

    8

     

    		Statisztikai alapok 2. Az Oracle statisztikát támogató eszköztárának ismertetése.

     

    		Ismerkedés az Oracle Statistics támogatási lehetőségekkel egyszerű mintapéldákon keresztül.

     

    9

     

    		Adatbányászati alapfeladatok bemutatása

     

    		Összetett statisztikai elemzések készítése.

     

    10

     

    		ZH

     

    		Oracle BI Answers használata.

     

    11

     

    		Oracle adatbányászati moduljának ismertetése

     

    		Az Oracle Data Mining használata egyszerű mintapéldákon keresztül.

     

    12

     

    		Az Oracle adatbányászati eszköz grafikus felületének ismertetése. Integrálás az OBI EE-vel. Adatvizualizáció.

     

    		Az Oracle Data Miner (grafikus felhasználói felület) használata.

     

    13

     

    		Üzleti intelligencia projektek menedzsmentje.

     

    		Egy komplex adatbányászati feladat megvalósítása.

     

    14

     

    		Esettanulmány: ténylegesen megvalósult üzleti intelligencia projekt bemutatása, érdekes feladatok és tipikus buktatók bemutatása.

     

    		Elővizsga

     

     

     

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

    Előadás és számítógépes gyakorlat. A számítógépes gyakorlat során az Oracle üzleti intelligencia eszközeivel ismerkednek meg a hallgatók.

    10. Követelmények a. A szorgalmi időszakban:

     

     

    A hallgatók a szorgalmi időszakban 1 alkalommal zárthelyit írnak

     

    A hallgató a félév elismerést jelentő félév végi aláírás csak akkor kaphat, ha

     

      • a hallgató sikeres zárthelyit írt, (TVSz 14.§ (1/a) szerint),

         

     

    Elővizsga van a szorgalmi időszak utolsó hetében

     

     

     

     

    b. A vizsgaidőszakban:

     

     

    A tárgy anyagából a hallgatók vizsgát tesznek. A félév végi osztályzatot a vizsgajegy alapján kapják.

     
    11. Pótlási lehetőségek
    • Elégtelen  zárthelyi egyetlen alkalommal pótolható.  - TVSz16 .§ (1)
    • Elégtelen (pót)zárthelyi  a pótlási héten pótolható különeljárási díj megfizetése mellett. - TVSz16 .§ (3)
    • Elégtelen vizsga különeljárási díj megfizetése mellett pótolható.
    12. Konzultációs lehetőségek

    Igény szerint előadóval egyeztetve.

    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

     

    •  

      W. H. Inmon: Building the Data Warehouse, Wiley, ISBN: 978-0764599446

       

    • Robert Stackowiak, Joseph Rayman, Rick Greenwald: Oracle Data Warehousing and Business Intelligence Solutions, Wiley, ISBN: 978-0471919216

       


     

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra56
    Félévközi készülés órákra0
    Felkészülés zárthelyire16
    Házi feladat elkészítése0
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása0
    Vizsgafelkészülés48
    Összesen120
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Név:Beosztás:Tanszék, Int.:
    Dr. Charaf HassandocensAutomatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék
    Kovács FerenctanársegédAutomatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék
    Dr. Iváncsy RenátaadjunktusAutomatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék
    Sárecz Lajos Oracle Hungary Kft
    Fekete Zoltán Oracle Hungary Kft
    Szabad Miklós Oracle Hungary Kft