|
|
Business plán pro oddělení Master Data Management
Gotthardt, Martin ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
Tato práce, jak již její název napovídá, je podnikatelským plánem nově vzniklého oddělení Master Data Managementu v rámci společnosti Adastra s.r.o. Hlavním cílem práce je vytvořit kvalitní dokument s vysokou vypovídací hodnotou, který splní očekávání uživatelů, a pokusit se zjistit potenciál MDM trhu v České republice a tomu odpovídající možné zisky společnosti. K tomu budou použity volně dostupné odhady poradenských a konzultačních společností. Přínosem této práce je již samotné sestavení tohoto dokumentu, protože v oddělení do této doby neexistoval v této finální podobě. Dále je přínosem doplnění podnikatelského plánu o chybějící části jako organizační struktura, nebo potenciál českého trhu MDM a následné propočty budoucích zisků společnosti. Tato práce je rozdělena do dvou částí, kdy v první jsou popsány úlohy, funkce, vlastnosti, zásady tvorby a struktura podnikatelského plánu. V druhé části je konkrétně vypracovaný podnikatelský plán. Tato praktická část ale není veřejná. Je to z toho důvodu, že obsahuje strategicky významné informace o oddělení i o společnosti.
|
|
|
Srovnání přístupů k zavádění Data Governance
Svoboda, Ondřej ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
Bakalářská práce se zabývá problematikou Data Governance, která představuje nový směr ve správě a řízení dat v organizaci. Tato práce v prvních dvou kapitolách charakterizuje obecné cíle, principy a oblast Data Governance, která přistupuje k datům jako k podnikovým aktivům. Třetí kapitola se zabývá rozborem základních komponent, které vytváří klíčové části programu. Čtvrtá kapitola se věnuje přiblížení a zmapování technologických prostředků pro podporu programu. Tyto kapitoly tvoří úvodní část, která pomáhá pochopit hlavní cíl bakalářské práce. Cílem je popsání přístupů k zavádění tohoto způsobu správy dat u čtyř vybraných dodavatelů. Výstupem této práce je pátá kapitola, která popisuje přístupy k zavádění a základní pilíře programu Data Governance z pohledu vybraných dodavatelů. V závěru jsou porovnány vlastnosti těchto čtyř přístupů.
|
|
|
Data Governance
Procházka, Martin ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
Data Governance představuje nový směr v řízení dat ve společnosti, který přistupuje k datům jako k podnikovým aktivům. Tato bakalářská práce je zaměřena na popis programu Data Governance a jeho základních komponent. Cílem práce je charakteristika tohoto způsobu řízení dat a srovnání přístupů vybraných systémových integrátorů. Výstupem práce bude přehled těchto přístupů a vymezení jejich odlišností. V první části popisuji principy Data Gevernance a jeho základní komponenty. Další kapitola se věnuje organizační struktuře tohoto programu a jeho rolím. Třetí a čtvrtá kapitola rozebírá technické aspekty programu, které představují metadata a nástroje. V páté kapitole stručně popisuji implementaci a její fáze. Na závěr představím vybrané přístupy k Data Governance a popíšu jejich odlišnosti.
|
|
|
Aplikace Business Intelligence v telekomunikačním sektoru
Višňová, Marika ; Novotný, Ota (vedoucí práce) ; Slánský, David (oponent)
Čtenář bakalářské práce z kontextu pochopí logickou souvztažnost mezi děním na trhu telekomunikačního sektoru a potřebou orientace společnosti na zákazníka a tím i na Churn management. V práci jsou popsány principy a komponenty Business Intelligence a dolování dat, které tvoří technologický základ Churn managementu. V poslední kapitole, která je věnována samotnému Churn managementu, je ukázáno jak probíhá vytvoření prediktivního modelu dle metodiky CRISP-DM, což by mělo alespoň zprostředkovaně přiblížit Churn management v praxi.
|
|
|
Srovnání produktů z oblasti Product Information Management
Vytiska, Tomáš ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
Diplomová práce se věnuje problematice Product Information Managementu (PIM) a srovnání jejich nástrojů. Jejím cílem je představit a popsat problematiku PIM v českém jazyce. K dosažení dalšího cíle je třeba stanovit dílčí cíl, a to vytvořit systém kritérií. Samotným dalším cílem je pak analýza a srovnání nástrojů PIM. Pro dosažení výše uvedených cílů je využito těchto postupů: rešerše informačních zdrojů, získávání informací prostřednictvím emailové komunikace, definování srovnávacích kritérií na základě analýzy produktů a empirických zkušeností a znalostí. Vlastní přínosy práce pak kopírují výše uvedené cíle. Práce se skládá ze dvou celků. První, teoretická část se zabývá problematikou definice PIM, kontextu vůči ostatním systémům, funkcionalitou, architekturou a vývojem trhu. Druhá, praktická část se zabývá výběrem nástrojů k porovnání, definicí systém kritérií a srovnání nástrojů PIM.
|
|
|
MMDIS A ENTERPRISE ARCHITECTURE
Hloušek, Matouš ; Gála, Libor (vedoucí práce) ; Slánský, David (oponent)
Tato práce se věnuje problematice Enterprise Architecture (podnikové architektuře) a metodice vývoje informačního systému (vyvinuta na VŠE) MMDIS (Multidimensional Management and Development of Information Systems). V práci je zkoumáno zda metodika MMDIS je svým charakterem použitelná i v oblasti podnikové architektury. Pojem Enterprise Architecture zastřešuje veškeré elementy, které utvářejí podnik (či jakoukoliv organizaci) a o vztazích mezi nimi. Nahlíží na organizaci od jejich strategických cílů přes podnikové procesy a informace až po aplikace a technická řešení nezbytná pro její podnikání. Podnikovou architekturu se snažíme zachytit pomocí řady modelů a dokumentů, které vytváříme na základě konceptuálních rámců (framework). Můžeme použít již existující rámce (Zachman, FEAF, atd.) nebo vytvořit svůj vlastní. Tato práce se věnuje nejznámějším rámcům a na základě jejich rozboru definuje obecné požadavky na rámec. Metodika MMDIS je primárně určena pro vývoj informačních systémů. Její otevřený charakter a multidimenzionální přístup však vybízí k použití i v oblasti podnikové architektury. Na základě zkoumání oblasti Enterprise Architecture a rozboru nejznámějších rámců byly v této práci stanoveny obecné požadavky na rámec podnikové architektury. Metodika MMDIS pak byla konfrontována s těmito principy. Tato práce přináší zhodnocení použitelnosti metodiky MMDIS jako Enterprise Architecture rámce a v této souvislosti dále naznačuje možnosti jejího rozšíření a úprav.
|
|
|
Dokumentace k projektu Reportingového systému, návrh standardů vývoje ETL
Ptáčník, Tomáš ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Zajíc, Ján (oponent)
První část této diplomové práce je zaměřena na vymezení základních aspektů Business Intelligence a její popis, který může být určen k prostudování, jakožto úvod pro jedince této problematiky neznalé. Základní myšlenky a principy jsou vysvětlovány na názorných obrázcích. Ideje zde přednesené ale mohou dále sloužit jako ?jiný? pohled určený k dalšímu uvažování o těchto základních otázkách. Následně se práce zabývá implementací Business Intelligence v organizaci a některými souvislostmi v projektu Business Intelligence. Shrnutí doporučení uváděných v literatuře a nejen z nich vyúsťující návrhy ETL standardů jsou poslední teoretickou částí. Práce je uzavřena dokumentací k projektu Reportingového systému, resp. především části ETL, kterou autor v době psaní textu zpracovával (neveřejná část práce)
|
|
|
Příklady užití kontrol datové kvality
Vilímovský, Martin ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
Datová kvalita je středem zájmu moderního podniku, který chce plně využít svoje ICT. Pro podnik to znamená jednotná, jasná, přesná a unifikovaná data v databázích a přesně definovaný způsob práce s daty. Podnik se pak může o data opřít při jejich zpracování v podnikových procesech a zajistit na jejich základě kvalifikovaná rozhodnutí. Pro snadnější pochopení a implementaci datové kvality klíčových dat v podniku existuje Master Data Management (MDM), který popisuje takové způsoby práce s klíčovými daty, které vedou ke zvýšení jejich kvality. MDM není jen soubor SW nástrojů, ale i způsobů chování lidí v podniku. Jedním z prostředků naplnění MDM (jak po technické tak business stránce) je respektování jasně daného způsobu pravidel (Use Cases ? Případů užití), které jsou popsány v druhé části této práce.
|
|
|
Data Quality Metrics
Sýkorová, Veronika ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
The aim of the thesis is to prove measurability of the Data Quality which is a relatively subjective measure and thus is difficult to measure. In doing this various aspects of measuring the quality of data are analyzed and a Complex Data Quality Monitoring System is introduced with the aim to provide a concept for measuring/monitoring the overall Data Quality in an organization. The system is built on a metrics hierarchy decomposed into particular detailed metrics, dimensions enabling multidimensional analyses of the metrics, and processes being measured by the metrics. The first part of the thesis (Chapter 2 and Chapter 3) is focused on dealing with Data Quality, i.e. provides various definitions of Data Quality, gives reasoning for the importance of Data Quality in a company, and presents some of the most common tools and solutions that target to managing Data Quality in an organization. The second part of the thesis (Chapter 4 and Chapter 5) builds on the previous part and leads into measuring Data Quality using metrics, i.e. contains definition and purpose of Data Quality Metrics, places them into the multidimensional context (dimensions, hierarchies) and states five possible decompositions of Data Quality metrics into detail. The third part of the thesis (Chapter 6) contains the proposed Complex Data Quality Monitoring System including description of Data Quality Management related dimensions and processes, and most importantly detailed definition of bottom-level metrics used for calculation of the overall Data Quality.
|
|
|
Model pro ohodnocení bonity klienta v pojišťovně
Píška, Vladimír ; Novotný, Ota (vedoucí práce) ; Slánský, David (oponent)
Diplomová práce se zabývá problematikou hodnocení bonity klienta v české komerční pojišťovně. Skládá se ze dvou hlavních logických celků ? přípravy teoretického modelu bonity klienta a jeho praktického ověření na reálných datech jedné české pojišťovny. Příprava modelu bonity klienta se přidržuje postupu popsaného v metodice CRISP-DM. Postupně jsou prozkoumány současné způsoby sledování bonity klientů v českém bankovním i nebankovním sektoru a je rozebrán způsob určování bonity klienta v amerických pojišťovnách. Následuje samotné sestavování modelu bonity klienta v pojišťovně. Nejdříve jsou nalezeny oblasti ke sledování a z těchto oblastí jsou vybrány vhodné ukazatele bonity klienta. Přípravu modelu uzavírá nastavení vah u jednotlivých ukazatelů a popis sledovaných kategorií bonity klienta. Druhý logický celek se zabývá aplikací připraveného modelu bonity klienta v praxi. Popsána je fyzická architektura řešení, příprava datové základny, použitá skóringová aplikace a převedení modelu bonity klienta do této aplikace. Dalšími popsanými kroky jsou testování modelu na vzorku dat a na kompletním portfoliu klientů spolupracující pojišťovny. Výsledky jsou analyzovány a zobrazeny v grafech. Poté jsou obdržené výsledky porovnávány s očekávanými výsledky. Diplomová práce končí diskuzí k využití bonity klienta v reálných procesech pojišťovny.
|
host ::
RSS.