Original title:
Metodika řešení analytických úloh v BI
Translated title:
Methodology for solving an BI analytical tasks
Authors:
Žebrák, Miroslav ; Pour, Jan (advisor) ; Jakoubek, Jiří (referee) Document type: Master’s theses
Year:
2011
Language:
cze Publisher:
Vysoká škola ekonomická v Praze Abstract:
[cze][eng] Práce se zaměřuje především na technologii OLAP a její nástroje, které jsou využívané pro analyzování firemních dat. Jedním z dílčích cílů práce je vymezit trh s analytickými nástroji a poskytnout přehled, který umožní nahlédnout na současnou situaci s nástroji na trhu Business Intelligence (BI). Dalším navazujícím cílem je získat přehled o aktuálních a některých budoucích trendech na trhu BI. Hlavním cílem práce je vytvořit "metodický postup" řešení analytických úloh BI pomocí analytických služeb v produktu SQL Server 2008 R2 od společnosti Microsoft. K dosažení cílů slouží teoretická analýza dostupných zdrojů zabývající se daným tématem a především konzultace se zaměstnanci společnosti Clever Decision. Hlavním přínosem práce je samotný vývoj analytické databáze, který je rozdělen do jednotlivých fází, kdy každá fáze obsahuje osvědčené postupy a doporučení včetně příkladů.The thesis focuses mainly on OLAP technology and its tools using to analyze corporate data. One of the objectives is to define the analytical tools market and provide an overview which shows the current situation concerning those tools on Business Intelligence (BI) market. Another objective is to obtain an overview of some current and future trends in the BI market. The main purpose of the thesis is to create a "methodology" for solving an BI analytical tasks using analytical services in SQL Server 2008 R2 from Microsoft. To achieve these objectives a theoretical analysis of available resources and, in particular consultation with employees of Clever Decision company is used. The main contribution of this work is the development of analytical database itself, which is divided into separate phases where each phase contains best practices and recommendations, including examples.
Keywords:
best practices; BI; cube; data warehouse; dimension; in-memory; OLAP; SSAS; BI; datový sklad; dimenze; in-memory; kostka; OLAP; osvědčené postupy; SSAS
Institution: University of Economics, Prague
(web)
Document availability information: Available in the digital repository of the University of Economics, Prague. Original record: http://www.vse.cz/vskp/eid/33476