Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 229 záznamů.  předchozí11 - 20dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Mobilní reporting
Irišek, Michael ; Kerol, Valeria (vedoucí práce) ; Novotný, Ota (oponent)
Primárním cílem práce je analyzovat vybrané dvojice mobilních zařízení a reportovacích aplikací za účelem nalezení nejvhodnější kombinace pro účely mobilního reportingu. Tato analýza probíhá pro zmapování současné situace vhodných mobilních aplikací na trhu a k usnadnění výběru řešení mobilního reportingu pro případné zájemce. K dosažení cíle bylo využito vícekriteriálního výběru. Dalším cílem práce je seznámení čtenáře s problematikou Business Intelligence, reportingu a mobilních zařízení. Následně je na základě prezentovaných znalostí provedena analýza trhu a výběr vhodných kombinací k testování. Dále jsou stanovena hodnocená kritéria na základě kterých bylo prováděno testování. O tom práce informuje a analyzuje jeho výsledky, čímž plní svůj primární cíl.
Trendy v Business Intelligence
Meloun, Jaroslav ; Kerol, Valeria (vedoucí práce) ; Novotný, Ota (oponent)
Hlavní cíl a zároveň i přínos práce je analyzovat a porovnat vybrané Business Intelligence (BI) nástroje se zaměřením na současné trendy a tím usnadnit výběr BI nástroje pro potencionální zájemce. Nejdříve je dosaženo splnění podcílů: poskytnutí čtenáři základní teoretické znalosti o BI (definice BI, obecná architektura a komponenty BI), identifikování současných BI trendů a zmapování současné situace na BI trhu. Dále jsou již stanovena kritéria a je provedena samotná analýza a porovnání vybraných BI řešení. Na závěr je uvedeno finální zhodnocení, které bylo provedeno prostřednictvím výsledných tabulek. Na základě analýzy a porovnání vybraných BI řešení jsou také identifikovány silné a slabé stránky jednotlivých BI nástrojů.
Strojové učení v oblasti Big Data
Šimánek, Michal ; Kerol, Valeria (vedoucí práce) ; Novotný, Ota (oponent)
Bakalářská práce se věnuje strojovému učení v oblasti Big Data. Cílem práce je zmapovat a vyhodnotit současný stav strojového učení v oblasti Big Data, vybrat a porovnat nejpoužívanější knihovny strojového učení v nástroji Apache Spark a poskytnout příručku, jak implementovat algoritmy daných knihoven. Teoretická část objasňuje pojem Big Data, nástroje Apache Hadoop a Apache Spark využívané v této oblasti, uvádí do problematiky strojového učení a popisuje nejpoužívanější knihovny strojového učení v nástroji Apache Spark včetně porovnávacích metrik. Praktická část je orientovaná na implementaci algoritmů z vybraných knihoven, sepsání příručky, jak je implementovat a na základě výstupů a implementace porovnání knihoven z více pohledů. Přínosem práce je seznámení čtenáře s problematikou strojového učení v oblasti Big Data, uvedení nejpoužívanějších knihoven strojového učení, porovnání vybraných knihoven a sepsání příručky k implementaci jejich algoritmů.
Možnosti Self-Service Business Intelligence nástrojů v oblasti metadat
Šebák, Ctibor ; Matějka, Martin (vedoucí práce) ; Novotný, Ota (oponent)
Bakalářská práce je zaměřena na použití metadat v prostředí Self-Service Business Intelli-gence. Metadata jsou strukturovaná data popisující jiná data. Obsahují informace o původu, účelu, umístění, obsahu dat a jiné. Hlavní výhoda self-service nástrojů spočívá v tom, že výstupy (reporty, vizualizace dat atp.) si vytváří sám koncový uživatel podle vlastních krité-rií a požadavků. Cílem práce je stručně vysvětlit a vymezit pojem Self-Service Business Intelligence a pojem metadata. Popsat smysl a přínosy využívání business metadat. Prozkoumat možnosti vybra-ných nástrojů práce s metadaty, a to především s business metadaty. Hlavním přínosem práce je tedy odkrytí možností práce s business metadaty u vybraných nástrojů a její praktické vyzkoušení.
Srovnání reportingových aplikací pro mobilní zařízení
Stejskal, Karel ; Šedivá, Zuzana (vedoucí práce) ; Novotný, Ota (oponent)
Bakalářská práce se zaměřuje na trh mobilních zařízení a možnosti jejich využití pro prezentaci klíčových podnikových dat pomocí reportingových aplikací. Cílem práce je poskytnout ucelený pohled na trh jak mobilních zařízení, tak i dostupných reportingových aplikací komerčních dodavatelů, kteří hrají zásadní roli v tomto segmentu. Dále pak srovnání těchto aplikací pomocí vícekriteriálního hodnocení na základě sestaveného seznamu kritérií a určení nejvhodnější aplikace, která v tomto srovnání získala nejvyšší hodnocení. Konečným výstupem je tabulka porovnávaných aplikací obsahující přidělená hodnocení u jednotlivých kritérií. Práce slouží k základní orientaci na trhu mobilních reportingových aplikací. Výsledky srovnání jednotlivých aplikací mohou být užitečným zdrojem informací pro společnosti, které plánují jejich integraci v podnikovém informačním systému.
Pilotní implementace Business Intelligence v obchodní firmě
Savka, Ján ; Novotný, Ota (vedoucí práce) ; Matějka, Martin (oponent)
Práce se zabývá implementací Business Intelligence v malé obchodní firmě. Cílem práce je navrhnout pilotní řešení Business Intelligence pro podporu řízení ve společnosti Lintea, s. r. o. Firma působí na slovenském trhu se spodním prádlem a doplňky od roku 2004. Měření výkonnosti ve společnosti není efektivně podporováno. Přínosem práce je zvýšení úrovně řízení ve společnosti Lintea, s. r. o., díky poskytnutí dosud nedostupných, nebo velice obtížně získatelných informací ve vhodné formě. Navržené řešení významně usnadňuje, urychluje a zkvalitňuje řídící a rozhodovací procesy ve společnosti. Práce je členěna do dvou částí: teoretické a praktické. Teoretická část se ve dvou kapitolách věnuje řízení výkonnosti jako širšímu východisku pro uplatnění Business Intelligence v podniku, představuje metodu Balanced Scorecard, definuje BI, vysvětluje jeho principy, komponenty a popisuje základní analytickou metodu dimenzionálního modelování, která je použita v praktické části. V závěru teoretické části je popsán aktuální stav na trhu s BI. V praktické části je nejdříve představena společnost, popsán její současný stav a navržena soustava ukazatelů pomocí metody Balanced Scorecard. Druhá kapitola praktické části obsahuje samotný návrh celého Business Intelligence řešení. Jednotlivé kroky návrhu jsou obsahem podkapitol a jsou to: analýza předpokladů a požadavků, analýza datových zdrojů, dimenzionální modelování, návrh datových pump, návrh multidimenzionálních struktur a nakonec návrh prezentační vrstvy.
Integrace Big Data a datového skladu
Kiška, Vladislav ; Novotný, Ota (vedoucí práce) ; Kerol, Valeria (oponent)
Diplomová práce se zabývá problémem datové integrace Big Data platformy a podnikového datového skladu. Hlavním cílem je vytvoření přenosového systému, který pomocí vhodně zvoleného nástroje bude přenášet data z datového skladu na tuto platformu a bude udržovat informace o všech realizovaných přenosech. V teoretické části se práce soustředí na představení pojmu Big Data, stručný vývoj těchto technologií a faktory, které vedly k potřebě těchto technologií. Dále jsou představeny hlavní principy a vlastnosti těchto technologií a přínos jejich implementace do podniku. Práce popisuje také nástroje a přístupy označované jako Business Intelligence, jejich typické použití v podniku a jejich vztah k technologiím Big Data. Dílčí podkapitola se také věnuje systému Hadoop a nejpopulárnějším technologiím, které s ním souvisí. Praktická část se věnuje konkrétní vzorové implementaci tohoto aparátu, který bude realizovat přenosy z klasické relační databáze, představující datový sklad, do clusteru několika počítačů provozujících systém Hadoop. Součástí praktické části je také přehled několika možných nástrojů, které se aktuálně používají pro nahrávání dat do Hadoopu a návrh databázového schématu metadat, které bude sloužit k řízení celého systému a udržování informací o proběhlých přenosech.
Using of data mining techniques and principles in the Business Intelligence solution
Štefke, Martin ; Chudán, David (vedoucí práce) ; Novotný, Ota (oponent)
Táto práce se zaobírá využitím data mining-u v rámci Business Intelligence řešení. Cílem diplomové práce je implementace procesu dobývání znalostí z databází v rámci Business Intelligence. Integrací vzpomínaných technologii je možné dosáhnout synergického efektu. Práce je řešená pro projekt Farfalia a výsledky práce jsou využité v rámci projektu. Jeho cílem je vytvořit komponent pro novou formu reportingu, a která bude využívat data mining jako formu analýzy dát. Přínosem vzpomínané implementace je automatické procházení multidimenzionální datové kostky / multidimenzionálního datového modelu za účelem vyhledání zajímavých trendů KPI, zajímavých vztahů nebo anomálií v datech. Úkoly dolování dat jsou realizovány pomocí v práci připravených analytických modelů. Tito modely jsou připravené v jazyku R. Vytvořené skripty jsou univerzální a po jich úpravě dle konkrétního zadání projektu je jich možné použit v libovolném BI řešení.
Monitoring sociálních sítí jako služba pro sledování okolí podniku
Filip, Petr ; Jelínek, Ivan (vedoucí práce) ; Novotný, Ota (oponent)
Tato práce se zabývá sledováním okolí podniku na sociálních sítích a určení vhodných nástrojů k analýze vnímání firmy a produktů firmy mezi uživateli sociálních sítí. V první části je vysvětlen přínos analýzy sociálních sítí pro podnik. Metriky pro hodnocení hodnoty dat získané ze sociálních sítí. Ve druhé části je vybraná vhodná sociální síť k analýze a popsán přístup k datům z této sítě. V poslední části je na různých politických situacích znázorněna informační hodnota analýzy sociálních sítě v porovnání s monitoringem tradičních médií. Výsledkem této práce je porovnání rozdílů mezi informační hodnotou z klasických médií a informační hodnotou ze sociálních síti a případné použití pro firmy.
Použití text miningových metod pro analýzu uživatelských recenzí filmů
Palatínus, Vojtěch ; Matějka, Martin (vedoucí práce) ; Novotný, Ota (oponent)
Tématem této práce je problematika spojená s potížemi, které nastávají při práci s nestrukturovanými daty. Konkrétně se zaměřuje na přeměnu nestrukturovaných dat na data strukturovaná pomocí technik text miningu a přiblížení teoretických poznatků v oblasti tzv. Big Data, strukturovaných, semistrukturovaných a nestrukturovaných dat. Cílem práce je ucelené představení problematiky nestrukturovaných dat, ukázat jejich přeměnu na data strukturovaná pomocí metod text miningu a na základě takto vydolovaných dat provést analýzu uživatelských recenzí filmů z webu Mezinárodní Internetové filmové databáze. Přínosem práce je přiblížit čtenáři problematiku nestrukturovaných dat a na praktické ukázce ukázat, jak lze využít text miningových metod při dolování relevantních informací z tohoto typu dat.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 229 záznamů.   předchozí11 - 20dalšíkonec  přejít na záznam:
Viz též: podobná jména autorů
47 NOVOTNÝ, Ondřej
5 Novotný, Oldřich
47 Novotný, Ondřej
3 Novotný, Otomar
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.