Luku Yleistä tietovarastoinnista 6.2 Tietovaraston kehittäminen 6.3 Tiedonlouhinta
|
|
- Mikko Lattu
- 6 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 6.1 Yleistä tietovarastoinnista 6.2 Tietovaraston kehittäminen 6.3 Tiedonlouhinta Luku 6 Tietovarastointi Our job is to marshal an organization s data and bring it to business users for their decision making. Collectively, you ve delivered on this objective; business professionals everywhere are making better decisions and generating payback on their DW/BI [Data Warehouse / Business Intelligence] investments. -Ralph Kimball (2013) ITKA204 kevät 2017 TONI TAIPALUS JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO 1
2 6.1 Yleistä tietovarastoinnista Tietovarastointi Tietovarastoinnilla (data warehousing) tarkoitetaan suunnitelmallista ja jaksotettua datan kopioimista, muuntamista ja jalostamista useista eri lähteistä ympäristöön, joka on tarkoitettu tiedon analysointiin. Tätä kohdetietokantaa tai -tietokantoja kutsutaan tietovarastoksi (data warehouse). Tietovarastoinnin isänä pidetään William Bill Inmonia (Building the Data Warehouse, 1992). Liiketoimintatiedon analysoinnin työkaluja ja tekniikoita kutsutaan yleisesti nimellä OLAP (online analytical processing). Yleiskielessä puhutaan OLAP-tietokannoista. Tuotantotietokannoista (ts. operatiivisista tietokannoista) käytetään erottelun vuoksi nimitystä OLTP (online transaction processing). ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 2
3 6.1 Yleistä tietovarastoinnista Tietovarastoinnin tarkoitus Tietovarastoinnin tarkoituksena (Inmon 1992) on yhdistää eritasoisissa ja eri-ikäisissä tietojärjestelmissä (legacy systems) oleva epäyhtenäinen ja eriaikainen (time-variant) tieto tietyistä aihe-alueista (subject-oriented) pysyvästi tallennetuksi (non-volatile) ja mielekkäällä tavalla haettavaksi. OLTP OLTP DW (OLAP) OLTP ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 3
4 6.1 Yleistä tietovarastoinnista Tietovarastoinnin hyöty organisaatiolle Taloudellinen tuotto: Tietovaraston toteuttaminen vaatii erityisesti suurissa organisaatioissa suuria investointeja. Saadut hyödyt taloudellisina tuottoina voivat olla hyvinkin merkittäviä, esim. Connolly & Begg (2005, s. 1152): 90% yrityksistä 40% ROI. Päätöksentekijöiden tuottavuuden parantuminen: Kokonaisvaltaisen tiedon saanti on auttanut johtoa havaitsemaan mahdollisuudet ja uhat markkinoilla aiemmin, reagoimaan nopeammin ja seuraamaan muutosten vaikutuksia luotettavammin ja tarkemmin. Tietovarasto yhdistää mahdollisesti kymmenissä erillisissä järjestelmissä olevan tiedon päätöksentekijöille valmiiksi. Tällaista organisaation toiminnan kokonaiskuvan saamista mahdollistamaa järjestelmää on korostettu toistuvasti koko tietojenkäsittelyn historian ajan. Tekniset näkökulmat: Usean lähdetietokannan dataa voidaan hakea yhdellä kyselyllä ja kyselykielellä. Vähentää samanaikaisista tapahtumista johtuvia lukitusongelmia. Datan analysointi ei kuormita herkkiä ja kriittisiä operatiivisia tietokantoja. Datan uudelleenorganisointi luontevasti tarkasteltavaksi, yhdenmukaiseksi ja laadukkaaksi. ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 4
5 6.1 Yleistä tietovarastoinnista Hyödyn saavuttaminen Tietovarastointi voi hyödyttää organisaatiota edellä mainituilla tavoilla, mutta myös tietovarastointi ja siihen liittyvä raportointi, analysointi ja tiedonlouhinta voi olla liiketoimintaa. Raportointi: koostetaan ja johdetaan tietoa. Analysointi: selvitetään syy-seuraussuhteita. Louhinta: jalostetaan tietoa löytämällä mielenkiintoisia malleja datasta. SQL:n koostefunktiot ja laajennokset kuten OLAP package: supersummaukset (CUBE, ROLLUP), ikkunointifunktiot (WINDOW) ja analysointifunktiot kuten perusjoukon varianssi (VAR_POP) tai korrelaatiokerroin (CORR). ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 5
6 6.1 Yleistä tietovarastoinnista Arkkitehtuuri Maksuliikenne Pörssi Luottotiedot E Lähdetietokannat ODS Lataustietokanta T Lataustietokanta (staging area) Kerääminen (Extract) L Muuntaminen (Transform) Saattaminen (Load) Ydintieto (master data) Ydintieto Tietovarasto Paikallisvarastot (data mart) Raportointi, analysointi, louhinta Operatiivinen tietovarasto (operational data store, ODS) Asiakasprofiilit Riskit Portfolio Julkinen Raportointi Analysointi Louhinta ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 6
7 6.1 Yleistä tietovarastoinnista Potentiaalisia ongelmia ETL-prosessi vaatii paljon resursseja. Tiedon yhtenäistäminen edellyttää ylimääräistä työtä. Piilevien ongelmien ilmaantuminen operatiivisissa lähdejärjestelmissä. Korjataanko lähdetietokantoja? Tietovaraston käyttäjät vaativat aiempaa enemmän käyttötukea: väline uusi, käyttäjäkunta kasvaa. Tietovarasto vaatii tehokkaan palvelimen ja hyvin suuren levytilan. Tietovaraston integrointi operatiivisiin järjestelmiin voi olla teknisesti vaikea tehtävä. Myös tiedonvarastoinnissa ja analysoinnissa käytettävät apuvälineet vaativat onnistunutta integrointia. Tiedon omistussuhteet tulevat uudelleen pohdittaviksi. Myöhemmät muutokset operatiivisten järjestelmissä ja liiketoimintaprosesseissa edellyttävät muutoksia myös tietovarastossa. Tietovaraston pystyttäminen kaikessa laajuudessaan voi olla useamman vuoden projekti. ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 7
8 6.2 Tietovaraston kehittäminen Analyysi Tietovaraston kehittämisen vaiheita voidaan verrata tietojärjestelmän kehittämisen tunnistettuihin vaiheisiin. Kuten tietojärjestelmien kehittämisessä, vaiheet eivät ole lineaarisia. Analyysivaiheeseen kuuluu erityisesti seuraavat asiat: Painopisteiden määrittäminen, ts. mitä tietovarastoinnilla pyritään saavuttamaan. Mitä informaatiota tarvitaan, jotta painopiste saavutetaan? Mitä dataa tarvitaan informaation saavuttamiseksi? Mistä data saadaan, esim. riittävätkö organisaation operatiiviset tietokannat? ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 8
9 6.2 Tietovaraston kehittäminen Suunnittelu Tietovaraston suunnitteluun kuuluu 1. Päätös operatiivisen tietovaraston toteuttamisesta. 2. Looginen suunnittelu: Tietovarastojen loogiset rakenteet eroavat tuotantotietokantojen rakenteesta. Tunnistettuja loogisia rakenteita ovat ns. tähti- (star), lumihiutale- (snowflake), ja tähtihiutalemalli (starflake). 3. Tietokannan fyysinen suunnittelu kuten indeksit, taulualueet ja hajautus. 4. ETL-prosessin suunnittelu. Erityisesti datan käsittelyprosessi (transform) voi olla äärimmäisen monimutkainen. ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 9
10 6.2 Tietovaraston kehittäminen Suunnittelu Yhteistä tähti- lumihiutale ja tähtihiutalemalleille on taulujen jako ns. faktatauluihin (fact table) ja ulottuvuustauluihin (dimension table). Loogisen rakenteen keskiössä on faktataulu tai faktatauluja. Faktataulu sisältää mitattavaa dataa tapahtumista (vrt. suhderelaatio). Taululla on moniosainen perusavain ja mahdollisesti muita sarakkeita. Faktatauluun liittyy ulottuvuustauluja, jotka sisältävät kuvailevaa dataa kohteista (vrt. kohderelaatio). Tähtimallin mukaisessa rakenteessa ulottuvuustaulut ovat heikosti normalisoituja (esim. 2NF). Lumihiutalemallin mukaisessa rakenteessa ne ovat puolestaan vahvasti normalisoituja (esim. 3NF, BCNF). Lisäksi rakenteeseen voi kuulua ns. summatauluja. Summataulut sisältävät johdettua (siis ollen toisteista) dataa. Data on tavallisesti koottua: se on johdettu koostefunktioita ja ryhmittelyä käyttäen. ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 10
11 6.2 Tietovaraston kehittäminen Suunnittelu 2NF 2NF Faktataulu MYYJÄ myyjätunnus nimi osoite puh AIKA pvm päivä viikko kuukausi kvartaali vuosi viikonpäivä MYYNTI tuotekoodi (FK) myyjätunnus (FK) aluekoodi (FK) pvm (FK) myynti_euroa kpl maksutapa TUOTE tuotekoodi tuoteryhmä nimi toimittaja yksikköhinta ALUE aluekoodi aluenimi 3NF 3NF 3NF 2NF Faktataulu 3NF 3NF 2NF 3NF 3NF 3NF ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 11
12 6.2 Tietovaraston kehittäminen Luentotehtävä 8 Jyväskylän yliopistossa ollaan toteuttamassa tietovarastoa, joka tukee opetuksen suunnittelua. Operatiivisina järjestelminä toimivat muiden muassa opintosuoritusrekisteri ja jotkin hallinnon tietojärjestelmät. Seuraavat tietotarpeet ovat tiedossa: Suoritettujen opintopisteiden määrä lukuvuosittain ja laitoksittain. Pääaineopiskelijoiden suorittamien opintopisteiden määrä lukuvuosittain ja laitoksittain. Suoritettujen opintopisteiden määrä opiskelijoittain ja vuosittain ensimmäisen vuoden opintojen jälkeen. Kesälukukausina suoritettujen opintopisteiden määrä lukuvuosittain. Kurssisuoritusten arvosanakeskiarvot periodeittain sellaisilta kursseilta, joilla tentaattori on ollut lehtori. Suunnittele tähtimallin mukainen looginen rakenne, joka koostuu faktataulusta ja ulottuvuustauluista. ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 12
13 6.2 Tietovaraston kehittäminen Luentotehtävä 8: ratkaisu SELECT o.laitos, a.lukuvuosi, SUM(s.ojlaajuus) FROM opintojakso o, aika a, suoritus s WHERE o.ojtun = s.ojtun AND s.pvm = a.pvm GROUP BY o.laitos, a.lukuvuosi; SELECT o.htun, a.lukuvuosi, SUM(s.ojlaajuus) FROM opiskelija o, suoritus s, aika a WHERE o.htun = s.htun AND s.pvm = a.pvm AND (o.tulovuosi + 1) <= a.lukuvuosi GROUP BY o.htun, a.lukuvuosi; Aika pvm kk periodi lukukausi lukuvuosi Tentaattori Suoritus htun ojtun pvm tent_nimi arvolause ojlaajuus Opiskelija htun etunimi sukunimi paa_aine tulovuosi laitos Opintojakso SELECT a.lukuvuosi, SUM(s.ojlaajuus) FROM suoritus s, aika a WHERE s.pvm = a.pvm AND a.lukukausi = kesä GROUP BY a.lukuvuosi; tent_nimi titteli tutkinto laitos ojtun ojnimi ojlaajuus laitos oppiaine ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 13
14 6.2 Tietovaraston kehittäminen Toteutus Toteutusvaiheessa toteutetaan suunniteltu tietovarasto kokonaisuudessaan: toteutetaan tietovarasto painopisteiden mukaisesti toteutetaan lataustietokanta lähdetietokantojen kanssa yhteensopivaksi toteutetaan sekä sovellus- että palvelinarkkitehtuuri käsittelyprosessille (transform) ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 14
15 6.2 Tietovaraston kehittäminen Käyttöönotto ja ylläpito Käyttöönotto on kriittinen osa tietovarastointia. Monipuolisinkaan tietovarasto ei palvele organisaatiota, jos sitä ei osata hyödyntää. Tavallisesti vasta näissä vaiheissa havaitaan tarve paikallisvarastoille: Tietovarasto on rakenteeltaan liian monimutkainen. Tämä osa tietovarastosta voidaan antaa tai myydä kolmansille osapuolille. Tämä osa tietovarastosta kuuluu vain sidosryhmille. Tietovarasto voidaan jakaa paikallisvarastoihin esim. maantieteellisen sijainnin mukaan, tietotarpeen mukaan markkina-alueiden mukaan tai datan arkaluontoisuuden mukaan. Paikallisvarastot voidaan kerätä kokonaisuudessaan tietovarastosta (Inmon 1992), tai paikallisvarastot voivat sisältää lisäksi muuta dataa (Kimball 1996). ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 15
16 6.2 Tietovaraston kehittäminen Tietovarastojen ja operatiivisten tietokantojen vertailua Operatiivinen (OLTP) Tietovarasto (OLAP) Käyttötarkoitus Päivittäinen liiketoiminta Analysointi, suunnittelu, ongelmanratkaisu Datan lähde Sovellusohjelma, käyttäjät Lähdetietokannat Datan rakeisuus Tarkka Koottu, tarkka Datan luonne Dynaaminen tilannekuva Staattinen historia, koonti Datan määrä Pieni, keskikokoinen Suuri, massiivinen Hakulauseet Yksinkertaisia, vähän rivejä palauttavia Monimutkaisia, koostavia Muokkauslauseet Loppukäyttäjiltä tulevia: pieniä, nopeita Eräajo: suuria, hitaita Indeksejä Vähän Paljon Normaalimuoto Pitkälle normalisoitu Denormalisoitu Palvelee Lähes kaikkia asiakkaita Osaa käyttäjistä Käyttötapa Toistuvaa, ennustettavissa Rakenteeton, heuristinen, ennustamaton ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 16
17 6.3 Tiedonlouhinta Tiedonlouhinta yleisesti Tiedon tallentaminen tietovarastoon ei sinänsä tuo vielä mitään hyötyä. On oltava välineitä, joilla arvokkaat tiedot saadaan esille. Tiedonlouhinnalla (data mining) tarkoitetaan tilastomenetelmiin pohjautuvien algoritmien avulla toteutettua tiedon jalostamista suurista datamääristä käytettäväksi liiketoiminnan päätöksenteossa. Tiedonlouhinta eroaa analysoinnista monimutkaisuudellaan. Lisäksi siinä missä analysointi pyrkii ennen kaikkea vastaamaan ennalta määrättyihin kysymyksiin, tiedonlouhinta pyrkii etsimään mielenkiintoisia malleja datasta. Näitä malleja tarkastelemalla johdetaan lopulta tietämystä (knowledge discovery). On mahdollista, että massiivisissa datamäärissä piilee jo ratkaisu esim. sään ja katastrofaalisten luonnonilmiöiden ennustamiseen sekä sairauksien tunnistamiseen ja parantamiseen (Bramer 2013 s. 2). ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 17
18 6.3 Tiedonlouhinta Tiedonlouhinnan käyttötarkoituksia Elmasri & Navathe (2007): Ennustaminen: ennustetaan miten tiettyjen attribuuttien arvot tulevat kehittymään tulevaisuudessa, esim. tulevat myyntimäärät ja miten liiketoimintapäätökset tulevat vaikuttamaan myyntiin. Tunnistaminen: mallien ja kaavojen (patterns) avulla voidaan tunnistaa erilaisia kohteita, tapahtumia, toimintaa ja eri asioiden välisiä yhteyksiä. esim. tietojärjestelmään tunkeutuja tunnistetaan heidän noudattamansa käyttäytymismallin mukaan. Luokittelu: louhinnan avulla yritetään löytää luokkia ja kategorioita, joita voidaan käyttää muiden louhinnan tekniikoiden kanssa, esim. asiakasryhmien ja opiskelijaryhmien tunnistaminen. Optimointi: esimerkiksi myynnin tai voiton maksimoiminen. ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 18
19 6.3 Tiedonlouhinta Käytännönläheisiä esimerkkejä Yhtään demotehtävää tekemättömän opiskelijan kurssiarvosana on 65% todennäköisyydellä hylätty. Asiakas A käyttää luottokorttiaan tavallisesti Suomessa, Ruotsissa tai Virossa. Omakotitalojen myyntihinnat todennäköisesti nousevat seuraavalla kvartaalilla potentiaalisten ostajien määrän kasvaessa. Lisättyyn todellisuuteen liittyvien laitteiden maailmanlaajuinen liikevaihto ylittänee 100 miljardin euron rajan vuonna Asiakkaat X, Y ja Z syövät paljon leipää, koska he ovat ostaneet viimeisen vuoden aikana ainakin kolme leivänpaahdinta. Dokumentit J, K ja L käsittelevät kissoja, koska sana kissa mainitaan niissä useasti. Asiakkaat, jotka ostavat tuotteita X ja Y ostavat todennäköisesti myös tuotetta Z (sijoitetaanko tuotteet X ja Y lähelle vai kauas tuotteesta Z?) Asiakaskertomuksia lukeneet asiakkaat eivät tavallisesti tee sähkösopimusta. Tilauksen tekeminen peruutetaan yleensä maksutavan valinta -vaiheessa. ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 19
20 Osaamistavoitteet Ymmärtää tietovarastoinnin käsitteen, hyödyt ja ongelmat. Osaa kuvailla tietovarastoinnin arkkitehtuurin ja sen osien toimintaperiaatteet. Osaa soveltaa tietovarastoinnin tyypillisiä loogisia rakenteita. Tietää OLAP-käsitteen merkityksen ja tyypilliset erot OLTP-järjestelmiin. Tietää yleisellä tasolla mitä tiedon louhinnalla tarkoitetaan ja missä ja miten sitä voidaan hyödyntää. Esim.: Kuvaile tietovarastointiarkkitehtuuria. Kuvaillaan yhden tai useamman operatiivisen järjestelmän tietokantoja ja pyydetään esittämään relaatiotietokannan looginen rakenne käyttäen tähti- tai lumihiutalemallia. ITKA204 kevät 2017 Toni Taipalus Jyväskylän yliopisto 20
TIETOVARASTOJEN SUUNNITTELU
IIO30120 DATABASE DESIGN / TIETOKANTOJEN SUUNNITTELU TIETOVARASTOJEN SUUNNITTELU KIRJAN HOVI, HUOTARI, LAHDENMÄKI: TIETOKANTOJEN SUUNNITTELU & INDEKSOINTI, DOCENDO (2003, 2005) LUKU 8 JOUNI HUOTARI & ARI
LisätiedotTietovarastojen suunnittelu
Informaatioteknologian instituutti IIO30100 Tietokantojen suunnittelu Tietovarastojen suunnittelu kirjan Hovi, Huotari, Lahdenmäki: Tietokantojen suunnittelu & indeksointi, Docendo (2003, 2005) luku 8
LisätiedotTietovarastointiratkaisut massaräätälöinnin konfiguraattoreiden tukena. DI Mika Aho BI/DW Specialist 18.9.2008
Tietovarastointiratkaisut massaräätälöinnin konfiguraattoreiden tukena DI Mika Aho BI/DW Specialist 18.9.2008 Esityksen sisältö 2 Mitä ovat (myynnin) konfiguraattorit? Tiedonhallinta massaräätälöinnissä
LisätiedotData Warehouse kuulumisia
1 Data Warehouse kuulumisia Ari Hovi www.arihovi.com Ari Hovi Oy www.arihovi.com 2 Ari Hovi Oy:n missiona on edistää tiedonhallintaa tarjoamalla huippukoulutusta ja konsultointia kokeneet käytännön konsultit
LisätiedotData, informaatio, tieto, ymmärtäminen ja viisaus
1 Data, informaatio, tieto, ymmärtäminen ja viisaus Miten järjestelmissä oleva informaatio muutetaan päätöksenteossa tarvittavaksi tiedoksi. Ari Hovi Ari Hovi Oy Ari Hovi Oy www.arihovi.com 2 Ari Hovi
LisätiedotTällä viikolla. Kotitehtävien läpikäynti Aloitetaan Pelifirman tietovaraston suunnittelu Jatketaan SQL-harjoituksia
Tällä viikolla Kotitehtävien läpikäynti Aloitetaan Pelifirman tietovaraston suunnittelu Jatketaan SQL-harjoituksia 1.) Mainitse tietokonepelistä (kuvitteellisesta tai todellisesta) esimerkkitilanteita,
LisätiedotOpettajana Mika Sorsa, mika.sorsa@koudata.fi, HAMK:n ammatillisen opettajakoulutuksen opetusharjoittelija
Opettajana Mika Sorsa, mika.sorsa@koudata.fi, HAMK:n ammatillisen opettajakoulutuksen opetusharjoittelija Opintojaksolla: keskitytään relaatiotietokantojen teoriaan ja toimintaan SQL-kieli kyselykielenä
Lisätiedot1.1 Käsitteet ja termit 1.2 Historia. Luku 1. Johdanto. ITKA204 kevät
1.1 Käsitteet ja termit 1.2 Historia Luku 1 Johdanto ITKA204 kevät 2016 1 Kurssin sisältö - tarvittavat käsitteet - historiaa 1. johdanto 2. analyysi ja arkkitehtuuri - DBMS:n sovellusarkkitehtuuri - käsitteellinen
LisätiedotITKA204 Tietokannat ja tiedonhallinnan perusteet
ITKA204 Tietokannat ja tiedonhallinnan perusteet Kevä t 2016 To n i Ta i p a l u s Jy v ä s k y l ä n y l i o p i s t o Opettaja Työskennellyt Jyväskylän yliopistossa erilaisissa opetus- ja tutkimustehtävissä
LisätiedotHealth Intelligence - Parempaa informaatiota terveydenhuollon päätöksentekoon. Terveydenhuollon ATK päivät 24.-25.5.2011 Sibelius Talo, Lahti
Health Intelligence - Parempaa informaatiota terveydenhuollon päätöksentekoon Terveydenhuollon ATK päivät 24.-25.5.2011 Sibelius Talo, Lahti Innofactor Oyj: Suomen johtava Microsoft ratkaisutoimittaja
LisätiedotWeb-seminaari 10.11.2009
Web-seminaari 10.11.2009 Tervetuloa päivän seminaariin: Tietovarastoinnilla irti ERP riippuvuuksista Esiintyjät: Ari Hovi, Ari Hovi Oy ja Jari Ylinen, Kehityspolut Oy Seminaari alkaa kello 10.00 Tämä ERP
LisätiedotHAAGA-HELIA Heti-09 1 (12) ICT05 Tiedonhallinta ja Tietokannat O.Virkki Näkymät
HAAGA-HELIA Heti-09 1 (12) Näkymät Näkymät... 2 Eri tyyppisiä relaatioita... 2 Taulu - Tallennettu relaatio... 2 Tulosrelaatio - Kyselyn tulos... 2 Näkymä - Virtuaalirelaatio... 2 Näkymien määrittely...
LisätiedotTiedonhallinnan perusteet. Viikko 1 Jukka Lähetkangas
Tiedonhallinnan perusteet Viikko 1 Jukka Lähetkangas Kurssilla käytävät asiat Tietokantojen toimintafilosofian ja -tekniikan perusteet Tiedonsäilönnän vaihtoehdot Tietokantojen suunnitteleminen internetiä
LisätiedotUNA PoC-yhteenveto Atostek Sami Konttinen
UNA PoC-yhteenveto Atostek 4.10.2017 Sami Konttinen Atostek POC- Alustus Järjestelmä- ja organisaatioriippumaton asiakkuudenhallinta ja graafisen aikajanakomponentin käyttöönotto PoC konkretisoi tiedonhallintakerroksen
LisätiedotLiiketoimintatiedon hallinta ja hyödyntäminen (BI) 12.04.2011 Nice Tuesday. Minna Oksanen Avarea Oy
Liiketoimintatiedon hallinta ja hyödyntäminen (BI) 12.04.2011 Nice Tuesday Minna Oksanen Avarea Oy CV Minna Oksanen Minnalla on vahva kokemus tietovarastoinnista sekä raportointi kokemusta pankin, julkisensektorin
LisätiedotSELECT-lauseen perusmuoto
SQL: Tiedonhaku SELECT-lauseen perusmuoto SELECT FROM WHERE ; määrittää ne sarakkeet, joiden halutaan näkyvän kyselyn vastauksessa sisältää
LisätiedotHyödyt irti XDW:stä. Kim Johnsson Projektipäällikkö/Cerion Solutions Oy 1.11.2011
Hyödyt irti XDW:stä Kim Johnsson Projektipäällikkö/Cerion Solutions Oy 1.11.2011 Sisältö XDW Yleistä tietovarastoinnista Cerionin XDW-pohjainen tietovarastoratkaisu XDW-malli lyhyesti Projektin tavoite:
LisätiedotTiedonlouhinta rakenteisista dokumenteista (seminaarityö)
Tiedonlouhinta rakenteisista dokumenteista (seminaarityö) Miika Nurminen (minurmin@jyu.fi) Jyväskylän yliopisto Tietotekniikan laitos Kalvot ja seminaarityö verkossa: http://users.jyu.fi/~minurmin/gradusem/
LisätiedotXDW-projektissa rakennetut palvelut
XDW-projektissa rakennetut palvelut Korkeakoulujen KOTA-AMKOTA seminaari 23. 24.9.2010 Manne Miettinen CSC Tieteen tietotekniikan keskus Oy CSC IT Center for Science Ltd. RAKETTI-hankkeen tavoite korkeakouluja
LisätiedotTIEDONHALLINTA - SYKSY Luento 8. Saapumisryhmä: Pasi Ranne /9/13 Helsinki Metropolia University of Applied Sciences
TIEDONHALLINTA - SYKSY 2011 Kurssikoodi: Saapumisryhmä: Luento 8 XX00AA79-3013 TU12S2 Pasi Ranne 25.9.2013 25/9/13 Helsinki Metropolia University of Applied Sciences 1 Harjoitustyö Harjoitustöiden tilanne
LisätiedotSQL-perusteet, SELECT-, INSERT-, CREATE-lauseet
SQL-perusteet, SELECT-, INSERT-, CREATE-lauseet A271117, Tietokannat Teemu Saarelainen teemu.saarelainen@kyamk.fi Lähteet: Leon Atkinson: core MySQL Ari Hovi: SQL-opas TTY:n tietokantojen perusteet-kurssin
LisätiedotTällä viikolla. Kotitehtävien tarkistus Upotettu SQL Indeksi-harjoitus täydennetään pelifirman tietokantamallia SQL-tehtäviä
Tällä viikolla Kotitehtävien tarkistus Upotettu SQL Indeksi-harjoitus täydennetään pelifirman tietokantamallia SQL-tehtäviä Seuraavissa harjoituksissa käytetään tukkukauppa-kantaa. 1. Hae kaikki toimittajat
LisätiedotHELIA 1 (14) Outi Virkki Tiedonhallinta
HELIA 1 (14) Luento Näkymät... 2 Relaatiotyypit... 2 Taulu - Tallennettu relaatio... 3 Näkymä - Virtuaalirelaatio... 3 Tulosrelaatio - Kyselyn tulos... 3 Otetaulut - Tauluun tallennettu kyselyn tulos...
LisätiedotJouni Huotari OLAP-ohjetekstit kopioitu Microsoftin ohjatun OLAP-kuution teko-ohjeesta. Esimerkin kuvaus ja OLAP-määritelmä
OLAP-kuution teko Jouni Huotari OLAP-ohjetekstit kopioitu Microsoftin ohjatun OLAP-kuution teko-ohjeesta Esimerkin kuvaus ja OLAP-määritelmä Tavoitteena on luoda OLAP-kuutio Northwind-tietokannan tilaustiedoista
LisätiedotOPM taloushallinnon työpaja yliopistoille 4.5.2010 Kokonaiskustannusmalli ja viranomaistarpeet
OPM taloushallinnon työpaja yliopistoille Kokonaiskustannusmalli ja viranomaistarpeet Aalto-yliopiston tietovarasto ja raportointi osana kokonaisarkkitehtuuria Satu Kekäläinen Aalto-yliopisto Aalto tietovarasto
LisätiedotNopeutta ja Sulavuutta Analytiikkaan
Nopeutta ja Sulavuutta Analytiikkaan Jukka Ruponen Business Analytics Architect!+358-40-725-6086 jukka.ruponen@fi.ibm.com DEMO 1 Result Set Cache Expression Cache Query Data Cache Member Cache Cognos Query
LisätiedotPOLKU LUOKKAKAAVIOISTA TAULUJEN TOTEUTUKSEEN
POLKU LUOKKAKAAVIOISTA TAULUJEN TOTEUTUKSEEN KIRJAN HOVI, HUOTARI, LAHDENMÄKI: TIETOKANTOJEN SUUNNITTELU & INDEKSOINTI DOCENDO (2003, 2005) LUKU 7 JOUNI HUOTARI & ARI HOVI IIO30100 TIETOKANTOJEN SUUNNITTELU
LisätiedotEnnustava analytiikka B2B- myynnissä. Miten hyötyä säännönmukaisuuksista markkinoinnissa ja myynnissä
Ennustava analytiikka B2B- myynnissä Miten hyötyä säännönmukaisuuksista markkinoinnissa ja myynnissä B2B Myynnin ja markkinoinnin haasteet nyt Myynti- ja muu yritysdata on olemassa, mutta ei saatavilla,
LisätiedotARVOA PALVELUPROSESSIEN ANALYSOINNILLA
ARVOA PALVELUPROSESSIEN ANALYSOINNILLA Työkalupäivät 31.8.2016 Ilkka Mikkonen Infotool Oy Taustat Ilkka Mikkonen Infotool - Toimitusjohtaja Konsultointia 25v Palveluiden ja tietotekniikan yhdistäjä Analytiikka,
LisätiedotDiplomityö TEHDASMITTAUSTEN VARASTOINTI MONIULOTTEISELLA TIETOMALLILLA
LAPPEENRANNAN TEKNILLINEN YLIOPISTO Tietotekniikan osasto Diplomityö TEHDASMITTAUSTEN VARASTOINTI MONIULOTTEISELLA TIETOMALLILLA Työn tarkastajat ovat Professori Kari Smolander ja Diplomi-insinööri Sampo
LisätiedotETL-DEMO. Esimerkki ETL-kuvauskielen käyttöstä
ETL-DEMO Esimerkki ETL-kuvauskielen käyttöstä Lähtötilanne Organisaation operatiivisessa kannassa dataa, jota halutaan varastoida ja jalostaa Päätetään mihin muotoon jalostettu data halutaan tietovarastossa
LisätiedotTIETOJEN TUONTI TIETOKANNASTA + PIVOT-TAULUKON JA OLAP-KUUTION TEKO
TIETOJEN TUONTI TIETOKANNASTA + PIVOT-TAULUKON JA OLAP-KUUTION TEKO JOUNI HUOTARI 2005-2010 OLAP-OHJETEKSTIT KOPIOITU MICROSOFTIN OHJATUN OLAP-KUUTION TEKO-OHJEESTA ESIMERKIN KUVAUS JA OLAP-MÄÄRITELMÄ
LisätiedotUNA PoC-yhteenveto CGI Aino Virtanen
UNA PoC-yhteenveto CGI 4.10.2017 Aino Virtanen PoC-toteutusten vastuulliset toimittajat/asiakasorganisaatiot sekä sisällölliset painopisteet Mitä PoC sisälsi PoC-toiminnallisuus - hahmoteltiin UNA:n modulaarista
LisätiedotKetterät tietovarastot ratkaisuna muuttuviin tiedolla johtamisen tarpeisiin. Korkeakoulujen IT-päivät 4.11.2014 Kari Karru, Cerion Solutions Oy
Ketterät tietovarastot ratkaisuna muuttuviin tiedolla johtamisen tarpeisiin Korkeakoulujen IT-päivät 4.11.2014 Kari Karru, Cerion Solutions Oy Cerion Solutions Cerion on tiedolla johtamisen ja toiminnan
LisätiedotMiten asiakaspolku näkyy asiakaskokemuksen seurannassa?
YHTEENVETO 25.4.2017 Feelback Oy Pieni Robertinkatu 9, 00130 HELSINKI Y-tunnus 1702297-8 www.feelback.com Miten asiakaspolku näkyy asiakaskokemuksen seurannassa? Tausta!! - Asiakaspolku - Tutkimuksen toteuttaminen
LisätiedotHELIA 1 (8) Outi Virkki Tietokantasuunnittelu
HELIA 1 (8) Luento 1 Johdatusta tietokannan suunnitteluun... 2 Tietokantasuunnittelu?... 2 Tietokanta?... 2 Tieto?... 2 Tietokantasuunnittelun tavoite, v.1... 2 Luotettavuus?... 3 Tietokantasuunnittelun
LisätiedotMonitoimittajaympäristö ja SIAM, haasteet eri toimijoiden näkökulmasta
Monitoimittajaympäristö ja SIAM, haasteet eri toimijoiden näkökulmasta itsmf Finalnd 21.09.2017 Jaana Nurmi Delivery Executive, SIAM & ITSM Tieto jaana.nurmi@tieto.com Jaanan historia Ovi Store Nokia Maps
LisätiedotToimintaja rjestelma (johtamisja rjestelma ) opas
1 (6) Toimintaja rjestelma (johtamisja rjestelma ) opas Sisällys Mikä on toimintajärjestelmä... 2 Hyvä toimintajärjestelmä... 3 Hyödyt... 3 Toimintajärjestelmän rakentaminen... 4 Autamme sinua... 6 Business
LisätiedotVille Niemijärvi Metatieto tietovarastoympäristössä
. Ville Niemijärvi Metatieto tietovarastoympäristössä Tietojärjestelmätieteen pro gradu tutkielma 20.12.2002 Jyväskylän yliopisto Tietojenkäsittelytieteiden laitos Jyväskylä TIIVISTELMÄ Niemijärvi, Ville-Markus
LisätiedotTieto ja sen mallinnus Fonectalla - Teemme tiedosta arvokasta. Aija Palomäki, TDWI jäsenkokous 6.6.2014
Tieto ja sen mallinnus Fonectalla - Teemme tiedosta arvokasta Aija Palomäki, TDWI jäsenkokous 6.6.2014 Puhujasta Yritysarkkitehti, Big data kehityspäällikkö Ylempi korkeakoulututkinto, tietojenkäsittelytiede
LisätiedotKONEOPPIMISEN HYÖDYNTÄMINEN: AUTOMAATTINEN TIKETTIEN KÄSITTELY. Esa Sairanen
KONEOPPIMISEN HYÖDYNTÄMINEN: AUTOMAATTINEN TIKETTIEN KÄSITTELY Esa Sairanen 29.03.2017 Sisältö Taustaa Tavoite Mitä on koneoppiminen? Azure Machine Learning koneoppimismenetelmiä Projektin vaiheet Data
LisätiedotTIEDONHALLINTA - SYKSY Luento 11. Hannu Markkanen /10/12 Helsinki Metropolia University of Applied Sciences
TIEDONHALLINTA - SYKSY 2011 Kurssikoodi: Saapumisryhmä: Luento 11 TU00AA48-2002 TU10S1E Hannu Markkanen 22.11.2011 9/10/12 Helsinki Metropolia University of Applied Sciences 1 Indeksit Indeksit Taulun
LisätiedotIIO10200 Tietokantaohjelmointi (4 op)
IIO10200 Tietokantaohjelmointi (4 op) Opintojakson esittely Jouni Huotari S2008 http://student.labranet.jamk.fi/~huojo/opetus/iio10200/ Tavoitteena on, että opiskelija: Osaa SQL-kielen perusteet Taulujen
LisätiedotHELIA TIKO 4.9.2006 ICT03D Tieto ja tiedon varastointi T.Mikkola, O. Virkki. Tieto tietojärjestelmässä
HELIA TIKO 4.9.2006 ICT03D Tieto ja tiedon varastointi T.Mikkola, O. Virkki Tieto tietojärjestelmässä 1 Sisällysluettelo Organisaatiot tarvitsevat tietojärjestelmiä Tietoresurssi Tietovarat Tiedolla oltava
LisätiedotLiikkuvien työkoneiden etäseuranta
Liikkuvien työkoneiden etäseuranta TAMK IoT Seminaari 14.4.2016 2 1) IoT liiketoiminnan tukena 2) Iot ja liikkuvat työkoneet 3) Case esimerkit 4) Yhteenveto, johtopäätökset, tulevaisuuden näkymät Cinia
LisätiedotIIO10200 TIETOKANTAOHJELMOINTI (4 OP) OPINTOJAKSON ESITTELY JOUNI HUOTARI
IIO10200 TIETOKANTAOHJELMOINTI (4 OP) OPINTOJAKSON ESITTELY JOUNI HUOTARI K2009 http://homes.jamk.fi/~huojo/opetus/iio10200/ TAVOITTEENA ON, ETTÄ OPISKELIJA: Osaa SQL-kielen perusteet Taulujen määrittely-
LisätiedotUNA PoC-yhteenveto DIGIA Ari-Pekka Paananen
UNA PoC-yhteenveto DIGIA 4.10.2017 Ari-Pekka Paananen DIGIA POC- Alustus POC:n sisältö oli laajin kaikista kokeiluista. POC:ssa pystyttiin luomaan maankunnan tason toimittajariippumaton tiedon hyödyntämisen
LisätiedotTerveydenhuollon tehokas johtaminen edellyttää parhaat raportointi- ja analysointityövälineet
Terveydenhuollon tehokas johtaminen edellyttää parhaat raportointi- ja analysointityövälineet Tarvitsetko vastauksia seuraaviin kysymyksiin: - miten hoitokustannukset jakautuvat jäsenkuntien kesken? -
LisätiedotTestiautomaatio tietovarastossa. Automaattisen regressiotestauksen periaate ja hyödyt
Testiautomaatio tietovarastossa Automaattisen regressiotestauksen periaate ja hyödyt Sisältö 2 Testaus kiinteänä osana DW-toteutusta Regressiotestauksen merkitys Robot Framework Automatisoitu DW:n regressiotestaus:
LisätiedotHaaga-Helia HeTi-09 1 (20) Outi Virkki, Tiina Mikkola ICT05 Tiedonhallinta ja tietokannat 14.1.2010. Johdanto
Haaga-Helia HeTi-09 1 (20) Johdanto Tieto yrityksessä... 2 Tietojen käsittely... 3 Tietojärjestelmä... 4 Tietovarasto... 5 Tietovarasto tietokoneella = Tiedosto... 6 Tietokanta ja tietokannan hallintajärjestelmä...
LisätiedotRelaatiotietokantojen perusteista. Harri Laine Helsingin yliopisto
Harri Laine Helsingin yliopisto Suosion syy? Yksinkertaisuus vähän käsitteitä helppo hahmottaa Selkeä matemaattinen perusta ei tulkintaongelmia kuten esim. UML:ssä teoria käytäntö kaavio: R(A 1 :D 1, A
LisätiedotTIETOMALLI JA TIETOVARASTO PALVELUKONSEPTI
TIETOMALLI JA TIETOVARASTO PALVELUKONSEPTI TIETOVARASTOARKKITEHTUURI Tietovarasto- ja BI-ratkaisu Raportit, tilastot, kyselyt, analysointi Lähtöjärjestelmät Poiminta: siirtotiedostojen poiminta ETLprosessien
LisätiedotTIEDONHALLINNAN PERUSTEET - SYKSY 2013
TIEDONHALLINNAN PERUSTEET - SYKSY 2013 Kurssikoodi: Saapumisryhmä: Luento 4 XX00AA79-3013 TU12S2 Pasi Ranne 11.9.2013 11/9/13 Helsinki Metropolia University of Applied Sciences 1 Relaatiotietokannan suunnitteluprosessin
Lisätiedot2. Haet työntekijöiden tiedot etunimen mukaan nousevasti järjestettyinä. (ORDER BY) SELECT * FROM employees ORDER BY firstname ASC;
Tällä viikolla Kotitehtävien läpikäynti SQL-harjoituksia, osa 1 Jatketaan Pelifirman tietovaraston suunnittelua: tietotyyppien kertaus, taulun luonti ER-kaavioon, taulun luonti kaavion avulla tietokantaan,
LisätiedotTietoarkkitehtuuri nyt!
1 Tietoarkkitehtuuri nyt! - tietoarkkitehtuuri tietovarastoinnin kivijalkana - miten ratkaista lähes kaikkia vaivaava tietojen siiloutumistauti - miten saada käyttäjät määrittelyyn mukaan Ari Hovi Ari
LisätiedotJouni Huotari & Ari Hovi. Käsitemallinnuksesta relaatiokantaan KÄSITEMALLI. LOOGINEN MALLI: tietomalli valittu. FYYSINEN MALLI: DBMS valittu
Informaatioteknologian instituutti IIO30100 Tietokantojen suunnittelu Polku luokkakaavioista taulujen toteutukseen kirjan Hovi, Huotari, Lahdenmäki: Tietokantojen suunnittelu & indeksointi, Docendo (2003,
LisätiedotTIETOVARASTON UUDELLEENSUUNNITTELU JA TOTEUTTAMINEN
LAPPEENRANNAN TEKNILLINEN YLIOPISTO Teknistaloudellinen tiedekunta Tietotekniikan osasto Diplomityö TIETOVARASTON UUDELLEENSUUNNITTELU JA TOTEUTTAMINEN Työn tarkastajat: Työn valvoja: Työn ohjaaja: Professori
LisätiedotTyökalujen merkitys mittaamisessa
Työkalujen merkitys mittaamisessa Mittaaminen ja Ohjelmistotuotanto -seminaari Toni Sandelin 18.4.2001, VTT Elektroniikka, Oulu 1 Sisältö Mihin työkalutukea tarvitaan? Työkalut & metriikat: luokitus Mittausohjelmien
LisätiedotTietovarastointi, OLAP ja tiedon louhinta
Vesa Pekkarinen Tietovarastointi, OLAP ja tiedon louhinta Tietojärjestelmätieteen kandidaatintutkielma 10.9.2007 Jyväskylän yliopisto Tietojenkäsittelytieteiden laitos Jyväskylä TIIVISTELMÄ Pekkarinen,
LisätiedotMoniulotteisen datan liitos tähtimallissa
hyväksymispäivä arvosana arvostelija Moniulotteisen datan liitos tähtimallissa Jani H Rautiainen Helsinki 25.10.2005 Tietokannat nyt -seminaari HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Tiivistelmä
LisätiedotLiiketoimintatarpeista toimivaksi järjestelmäksi Jari Kekkonen Chief Consulting Officer. 22.1.2008 Ixonos Oyj
Liiketoimintatarpeista toimivaksi järjestelmäksi Jari Kekkonen Chief Consulting Officer 22.1.2008 Ixonos Oyj Liiketoimintatarpeet mitä, missä ja miten? Markkinaosuuden kasvattaminen tavoitteet Myyjät tekevät
LisätiedotProjektiportfolion valinta
Projektiportfolion valinta Mat-2.4142 Optimointiopin seminaari kevät 2011 Portfolion valinta Käytettävissä on rajallinen määrä resursseja, joten ne on allokoitava mahdollisimman hyvin eri projekteille
LisätiedotTietokantasuunnittelun pääperiaatteena on tiedon toiston välttäminen. Tiedon toistumiseen liittyy monenlaisia ongelmia.
Tietokantasuunnittelusta Tietokantasuunnittelun pääperiaatteena on tiedon toiston välttäminen. Tiedon toistumiseen liittyy monenlaisia ongelmia toistuva tieto vie tilaa ylläpito muodostuu hankalaksi ylläpito-operaatioilla
LisätiedotHarjoittelu P. Kauppatieteiden kandidaatin tutkinto-ohjelma. Oulun yliopiston kauppakorkeakoulu
. Harjoittelu 724100P Kauppatieteiden kandidaatin tutkinto-ohjelma Oulun yliopiston kauppakorkeakoulu 2019 Harjoittelu (724100P, 5 op) opintojakson kuvaus Kauppatieteiden kandidaatin tutkinto-ohjelmassa
Lisätiedot15.30-17.00 Auditorio. Miten henkilöstön näkemys ja osaaminen saadaan työyhteisöissä käyttöön? TYÖKALUJA ONGELMIEN RATKAISUUN. 1.
TYÖKALUJA ONGELMIEN RATKAISUUN. 1. Ryhmittely 15.30-17.00 Auditorio henkilöstön näkemys ja osaaminen saadaan työyhteisöissä käyttöön? Työkaluja ongelmien ratkaisuun Ryhmätyöskentelyohje 2. Kalanruoto 3.
LisätiedotLiiketoimintajärjestelmien integrointi
Liiketoimintajärjestelmien integrointi Vierailuluento 2.3.2015 Esa Heikkinen Mystes Oy Agenda Liiketoimintajärjestelmien integrointi EAI: Enterprise Application Integration EAS: Enterprise Application
LisätiedotNORMALISOINTI TIETOJEN MALLINNUS JOUNI HUOTARI & ARI HOVI
TIETOJEN MALLINNUS NORMALISOINTI HOVI, HUOTARI, LAHDENMÄKI: TIETOKANTOJEN SUUNNITTELU & INDEKSOINTI DOCENDO (2003, 2005) LUKU 5 JOUNI HUOTARI & ARI HOVI SUUNNITTELUPUTKI Käyttäjien näkemykset Näytöt, ikkunat
LisätiedotLupapiste verkkopalvelun tietovarastoja raportointiratkaisu
Lupapiste verkkopalvelun tietovarastoja raportointiratkaisu Ville Matikainen Opinnäytetyö Tammikuu 2015 Tietojenkäsittelyn koulutusohjelma TIIVISTELMÄ Tampereen ammattikorkeakoulu Tietojenkäsittelyn koulutusohjelma
LisätiedotPoweria analytiikkaan
IBM 18.3.2014 Poweria analytiikkaan Informaatiotalous: mikä on muuttunut Keskiajalta jälkiteolliseen yhteiskuntaan Maatalous: maan omistus Teollinen: tuotantokapasiteetin omistus Jälkiteollinen: kyky hyödyntää
LisätiedotTietovarastokuvausten takaisinmallinnus mallinnustyökalun avulla. Samuel Heino
Tietovarastokuvausten takaisinmallinnus mallinnustyökalun avulla Samuel Heino Opinnäytetyö Tietojenkäsittelyn koulutusohjelma 2017 Tiivistelmä Tekijä Samuel Heino Koulutusohjelma Tietojenkäsittely Opinnäytetyön
Lisätiedotpandia Business Intelligence Asuinkiinteistöjen omistajille Pandia Oy Sinikalliontie Espoo
pandia Business Intelligence Asuinkiinteistöjen omistajille contact@pandia.fi puh: 09 549 194 69 fax: 09 584 414 10 Pandia Oy Sinikalliontie 14 02630 Espoo PANDIA REAL ESTATE KERÄÄ JA JALOSTAA TIETOA Kirjanpidon
LisätiedotLiiketoimintajärjestelmien integrointi
Liiketoimintajärjestelmien integrointi Vierailuluento 12.12.2016 Esa Heikkinen Mystes Oy Agenda Liiketoimintajärjestelmien integrointi EAI: Enterprise Application Integration EAS: Enterprise Application
LisätiedotIIO30100 Tietokantojen suunnittelu (6 op)
IIO30100 Tietokantojen suunnittelu (6 op) Opintojakson esittely Jouni Huotari K2008 http://student.labranet.jamk.fi/~huojo/opetus/iio30100/ Tavoitteena on, että opiskelija: Ymmärtää käsitteellisen mallintamisen
LisätiedotYTHS Raportointijärjestelmähankkeen
1 (11) YTHS Raportointijärjestelmähankkeen tarvemäärittely Periaatetason arkkitehtuurin ja ratkaisun kartoitus 2 (11) Sisällysluettelo 1. ALUSTUS... 3 2. JÄRJESTELMÄARKKITEHTUURI... 3 2.1. ETL PROSESSI...
LisätiedotBUSINESS INTELLIGENCE- OHJELMISTON VALINTA
BUSINESS INTELLIGENCE- OHJELMISTON VALINTA Heikki Heinonen LAHDEN AMMATTIKORKEAKOULU Tekniikan ala Tietotekniikan koulutusohjelma Ohjelmistotekniikka Opinnäytetyö Kevät 2015 Heikki Heinonen Lahden ammattikorkeakoulu
LisätiedotICT:n johtamisella tuloksia
Tuottava IT ICT:n johtamisella tuloksia Data: Tietohallintojen johtaminen Suomessa 2012 Tietääkö liiketoimintajohto mitä IT tekee? Ei osaa sanoa tietääkö Ei tiedä Osittain Tietää 0 % 10 % 20 % 30 % 40
LisätiedotAPPLICATION MANAGEMENT SERVICES. ecraft
APPLICATION MANAGEMENT SERVICES ecraft Referre @ecraftreferre referre@ecraft.com ecraft Referre Hallittu tiedolla johtaminen Me ecraft Referrellä koemme että BI-ratkaisussa on kyse enemmästä kuin teknisestä
LisätiedotTekoälysovellusten vaatimukset datalle, tiedon hallinnan prosesseille ja johtamiselle
ECRAFT Tekoälysovellusten vaatimukset datalle, tiedon hallinnan prosesseille ja johtamiselle Case: Kiinteistömaailma Jari Laakkonen, Managing Partnter, ecraft Business Insight 5.11.2018 2 ecraft Business
LisätiedotTIETOKANTOJEN PERUSTEET OSIO 14 MARKKU SUNI
TIETOKANTOJEN PERUSTEET OSIO 14 MARKKU SUNI Tavoite: Suunnitella käyttäjien tarvitsemat turvallisuusmekanismit ja säännöt. Toisin sanoen: tehdä tietokannasta turvallinen ja luotettava. Muistutus: Tietokanta
LisätiedotVisuaaliset työpöydät - lisää voimaa liiketoimintaan suurten datamassojen ketterästä analysoinnista
Visuaaliset työpöydät - lisää voimaa liiketoimintaan suurten datamassojen ketterästä analysoinnista Tomas Rytkölä Presales Leader Business Analytics 2013 IBM Corporation Agenda 1 Miten saadaan lisää voimaa
LisätiedotKiinteistö- ja rakennusalan digitalisaatio: BIM & GIS
Kiinteistö- ja rakennusalan digitalisaatio: BIM & GIS Kiinteistön elinkaari Kiinteistö- ja rakennusalan digitalisaatio. Miten tämän perinteisen alan digitalisaatio käytännössä tapahtuu ja mitä hyötyjä
LisätiedotYRKK18A Agrologi (ylempi AMK), Ruokaketjun kehittäminen, Ylempi AMK-tutkinto
Seinäjoen Ammattikorkeakoulu Oy YRKK18A Agrologi (ylempi AMK), Ruokaketjun kehittäminen, Ylempi AMK-tutkinto Ruokaketjun kehittämisen koulutuksen opinnot on tarkoitettu asiantuntijoille, jotka tarvitsevat
Lisätiedot5.1 Normalisoinnin tarkoitus 5.2 Funktionaalinen riippuvuus 5.3 Normaalimuodot. Luku 5. Normalisointi. ITKA204 kevät
5.1 Normalisoinnin tarkoitus 5.2 Funktionaalinen riippuvuus 5.3 Normaalimuodot Luku 5 Normalisointi ITKA204 kevät 2016 1 5.1 Normalisoinnin tarkoitus Loogisen tason suunnittelu ja validointi Käsitekaava
LisätiedotTietovarasto automaattisten tarkastusjärjestelmien keräämälle datalle
TEKNILLINEN KORKEAKOULU Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto Jouni Karppinen Tietovarasto automaattisten tarkastusjärjestelmien keräämälle datalle Diplomityö, joka on jätetty opinnäytteenä tarkastettavaksi
LisätiedotRiskienhallintamalli. ja kuvaus riskienhallinnan kehittämisestä keväällä Inka Tikkanen-Pietikäinen
Riskienhallintamalli ja kuvaus riskienhallinnan kehittämisestä keväällä 2018 Inka Tikkanen-Pietikäinen 15.6.2018 1 Riskienhallinnan kehittämisen aikataulu ja työn tulokset 2018 helmikuu maaliskuu huhtikuu
LisätiedotTIEDONHALLINNAN PERUSTEET - SYKSY 2013
TIEDONHALLINNAN PERUSTEET - SYKSY 2013 Kurssikoodi: Saapumisryhmä: Luento 5 XX00AA79-3013 TU12S2 Pasi Ranne 11.9.2013 11/9/13 Helsinki Metropolia University of Applied Sciences 1 Tietokannan normalisoinnin
LisätiedotPyhäjärven kaupungin 100 % tytäryhtiö Rekisteröity 6/2013 Yhtiön toiminta-ajatuksena on omistaa, vuokrata ja rakentaa tietoliikenneverkkoja ja
Pyhäjärven kaupungin 100 % tytäryhtiö Rekisteröity 6/2013 Yhtiön toiminta-ajatuksena on omistaa, vuokrata ja rakentaa tietoliikenneverkkoja ja tuottaa tietoliikennepalveluita Pyhäjärven ja Kärsämäen kuntien
LisätiedotDigitaalisen liiketoiminnan kehittäjä 30 op erikoistumiskoulutus
Osaamistavoitteet Strategiana digitaalinen liiketoiminta tunnistaa oman liiketoimintasi kannalta merkittävät digitaalisaation megatrendit ja toimintaympäristön muutokset. kehittää oman pk-yrityksen liiketoimintastrategiaa
LisätiedotFROM-lausekkeessa voidaan määritellä useampi kuin yksi taulu, josta tietoja haetaan: Tuloksena on taululistassa lueteltujen taulujen rivien
Monen taulun kyselyt FROM-lausekkeessa voidaan määritellä useampi kuin yksi taulu, josta tietoja haetaan: SELECT FROM Tuloksena on taululistassa lueteltujen taulujen rivien karteesinen
LisätiedotVAASAN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA TIETOTEKNIIKKA. Jarkko Lehto TIETOVARASTOINTI JA BUSINESS INTELLIGENCE. Tietotekniikan pro gradu tutkielma
VAASAN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA TIETOTEKNIIKKA Jarkko Lehto TIETOVARASTOINTI JA BUSINESS INTELLIGENCE Tietotekniikan pro gradu tutkielma VAASA 2016 2 SISÄLLYSLUETTELO LYHENTEET... 4 KUVAT... 5
LisätiedotKäsiteanalyysi prosessina ja tarveanalyysi
Informaatioteknologian instituutti IIO30100 Tietokantojen suunnittelu Käsiteanalyysi prosessina ja tarveanalyysi kirjan Hovi, Huotari, Lahdenmäki: Tietokantojen suunnittelu & indeksointi, Docendo (2003,
LisätiedotBUDJETOINTI- JA RAPORTOINTIPROSESSIEN KEHITTÄMISEN KAUTTA TEHOKKUUTTA TALOUSOHJAUKSEEN
BUDJETOINTI- JA RAPORTOINTIPROSESSIEN KEHITTÄMISEN KAUTTA TEHOKKUUTTA TALOUSOHJAUKSEEN HELENA SAURAMO GROUP BUSINESS CONTROLLER, DELTA MOTOR GROUP OY 19.4.2012 Sisältö Mikä on Delta? Järjestelmän ja prosessien
LisätiedotMonimutkaisesta datasta yksinkertaiseen päätöksentekoon. SAP Finug, Emil Ackerman, Quva Oy
Monimutkaisesta datasta yksinkertaiseen päätöksentekoon SAP Finug, 9.9.2015 Emil Ackerman, Quva Oy Quva Oy lyhyesti Quva kehittää innovatiivisia tapoja teollisuuden automaation lisäämiseksi Internetin
LisätiedotIIO30100 TIETOKANTOJEN SUUNNITTELU (6 OP)
IIO30100 TIETOKANTOJEN SUUNNITTELU (6 OP) OPINTOJAKSON ESITTELY JOUNI HUOTARI S2009 - K2010 http://homes.jamk.fi/~huojo/opetus/iio30100/ TAVOITTEENA ON, ETTÄ OPISKELIJA: Ymmärtää käsitteellisen mallintamisen
LisätiedotKÄSITEANALYYSI PROSESSINA JA TARVEANALYYSI
TIETOJEN MALLINNUS KÄSITEANALYYSI PROSESSINA JA TARVEANALYYSI HOVI, HUOTARI, LAHDENMÄKI: TIETOKANTOJEN SUUNNITTELU & INDEKSOINTI DOCENDO (2003, 2005) LUKU 3 S. 68 73 JA LUKU 4 (S. 79 84) JOUNI HUOTARI
LisätiedotUudistuva kansainvälinen ohjelmistoyhtiö. Yritysesittely
Uudistuva kansainvälinen ohjelmistoyhtiö Yritysesittely Arvolupaus, tarjoama ja hyödyt QPR Softwaren missiona on tehdä asiakkaista tehokkaita ja ketteriä toiminnassaan. Arvolupauksemme on avata asiakkaille
LisätiedotIIO30100 Tietokantojen suunnittelu (6 op)
IIO30100 Tietokantojen suunnittelu (6 op) Opintojakson esittely Jouni Huotari K2008 http://student.labra.jypoly.fi/~huojo/opetus/iio30100/ Tavoitteena on, että opiskelija: Ymmärtää käsitteellisen mallintamisen
LisätiedotKARELIA-AMMATTIKORKEAKOULU Tietojenkäsittelyn koulutusohjelma. Timo Jalkanen TIETOVARASTOINTI- JA BUSINESS INTELLIGENCE -YMPÄRISTÖJEN VERTAILU
KARELIA-AMMATTIKORKEAKOULU Tietojenkäsittelyn koulutusohjelma Timo Jalkanen TIETOVARASTOINTI- JA BUSINESS INTELLIGENCE -YMPÄRISTÖJEN VERTAILU Opinnäytetyö Helmikuu 2016 OPINNÄYTETYÖ Helmikuu 2016 Tietojenkäsittelyn
LisätiedotTietokantojen suunnittelu, relaatiokantojen perusteita
Tietokantojen suunnittelu, relaatiokantojen perusteita A277, Tietokannat Teemu Saarelainen teemu.saarelainen@kyamk.fi Lähteet: Leon Atkinson: core MySQL Ari Hovi: SQL-opas TTY:n tietokantojen perusteet-kurssin
LisätiedotHelsinki Testbedin säätuotteet tänään ja tulevaisuudessa
Helsinki Testbedin säätuotteet tänään ja tulevaisuudessa Helsinki Testbed Workshop 6.4.2006 Pekka Keränen 06.04.06 Johdanto Projektin www-sivusto http://testbed.fmi.fi Säätuotteet julkisiksi MM-kisoihin,
Lisätiedot