|
|
Design informací
Herch, Jan ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
Diplomová práce je zaměřena na design informací v business intelligence. Spojuje kognitivní psychologii, grafický design a design informací, aby vybavila čtenáře informacemi a dovednostmi o vytváření efektivních reportů a dashboardů. Práce uvádí nejenom teorie, ale vysvětluje i jejich principy. V praktické části jsou teoretické poznatky aplikovány v praxi na vzorový dashboard, který opravuje dosavadní řešení fiktivní společnosti Alfa Kampeny. Ačkoli je práce primárně zaměřena pro vývojáře BI reportů a dashboardů, myšlenky v ní obsažené použijí i všichni ti, kteří v podnicích tvoří grafy a tabulky.
|
|
|
Big data - použití v bankovní sféře
Uřídil, Martin ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
Rostoucí objemy světových dat nabízejí nové možnosti pro ty účastníky trhu, kteří se je rozhodnou využít. Zvláště v odvětví bankovních služeb jsou data, informace a znalosti velmi ceněnou komoditou. Tradiční analytická řešení běžně pracují s daty, která mají předem definovanou strukturu a význam. Jak ale těžit informace z dat, která tuto vlastnost nesplňují? Práce se zaměřuje na využití Big Data analytiky v oblastech bankovnictví a finančních služeb. Cílem práce je definovat konkrétní aplikace trendu v tomto oboru a popsat jejich přínosy pro bankovní instituce ve světě a v České republice. Za účelem dosažení cíle je práce rozdělená na čtyři hlavní části. První část popisuje samotný trend Big Data, druhá část vymezuje činnosti a využívané nástroje v bankovním prostředí. Třetí stěžejní část pak na vymezené činnosti aplikuje Big Data analytiku a ukazuje její možné přínosy. Poslední část se soustředí přímo na specifika českého bankovnictví a odpovídá na otázku, jaké je aktuální využití Big Data v českých bankách. Práce podává komplexní obraz o možnostech využití analýz nad daty, která splňují specifika Big Data. Hlavní přínos vidím v aplikaci trendu v reálných činnostech banky, kde práce podrobně popisuje jednotlivé případy.
|
|
|
Potřeba jednotného vnímání výstupů manažerského účetnictví v podniku
Sipták, Roman ; Král, Bohumil (vedoucí práce) ; Slánský, David (oponent)
V práci se věnuji potřebě jednotného vnímání výstupů manažerského účetnictví v podniku. Při nejednotném vnímání má podnik problémy z komunikací a vyhodnocováním svých cílů. Další problém je narušení komunikace mezi odděleními ve společnosti a v neposlední řade i příprava velkého počtu duplicitních výstupů. Na příkladu pojišťovny a banky jsem se podíval, jak na řešení problému nestačí jenom zavedení "místa jedné pravdy" (datového skladu) ale je potřeba vést evidenci jednotlivých tvořených výstupů, klíčových ukazatelů, pojmů, použitých systému a rolí. Tato evidence by mněla být přístupná všem uživatelům výstupů v organizaci. Její zavedení a užívání povede k ujednocování vnímání pojmů v podniku a napomůže lepšímu porozumění v podnikové komunikaci.
|
|
|
Vývoj a význam Business Intelligence v období ekonomické krize
Prchlík, Tomáš ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
Cílem této diplomové práce je vytvořit komplexní přehled toho, jak ekonomická ovlivnila vývoj trhu Business Intelligence. Úvodní část je věnována obecným principům Business Inteligence technologií. Následuje analýza a identifikace problémů komerčního sektoru spojených s nedávným hospodářkým úpadkem, ale i nedostatků, kterých se vedení podniků dopouští v dobách ekonomického růstu, a návrh řešení těchto problémů pomocí aplikací Business Intelligence. Další část práce se zaměřuje na globální anlýzu přínosů těchto řešení a jejich budoucího vývoje. Jako argumentace pro podtržení významu BI slouží závěrečná část práce, která má za úkol rozebrat jednotlivé uspěšné implementace BI v různých podnicích operujících v nejrůznějších odvětvích. Práce si klade za cíl nejen zanalyzovat a zdokumentovat vývoj a změnu chápání Business Inteligence v průběhu ekonomické krize, ale také motivovat případné čtenáře z řad managemtu ke zvážení, zda by neměli apelovat na pořízení BI ve svých podnicích. Práce by jim měla dokázat, že pokud v krizi investují do Business Intelligence, nebudou muset následněsahat k nepopulárním řešením problémůve svých podnicích. To, že je téma práce aktuální, podtrhuje vývoj situace světové ekonomiky. Pokud světová ekonomika nenabere v nejbližší době správný směr, stojíme na počátku další, možná ještě významnější krize. V příloze jsou shrnuty vstupy BI aplikací, různé postupy zpracování a analýz těchto informací a možnosti použití jejich výstupů pro zlepšení fungování podniku.
|
|
|
Řízení kvality klientských dat
Vacek, Martin ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
V současné době, kdy se řada firem zpamatovává z proběhnuté krize, dochází na trhu k silným konkurenčním bojům -- bojům o zákazníky. Uvažujeme-li například trh s finančními produkty, je tento poměrně saturován. Většina lidí má nějaký finanční produkt často již v prvních týdnech po narození. Každý z nás je pojištěn (často ne jednou, ani u jedné společnosti), většina má alespoň běžný bankovní účet. Abychom mohli těchto produktů využívat, je potřeba, aby o nás měly pojišťovny, banky a další instituce potřebné informace. Jak jde čas, měníme nastavení těchto produktů, měníme samotné produkty, pořizujeme si nové, sestavujeme si jejich portfolia, přecházíme ke konkurenčním institucím, mění se i obsluhující zaměstnanci a poradci. Všechny tyto úkony a operace znamenají nová data (nebo při nejmenším jejich změny). Každá naše akce v této oblasti zanechává datovou stopu v informačních systémech poskytovatelů finančních služeb, kteří se různými metodami snaží tato data zpracovat a využít pro dosažení vyššího zisku. Z pohledu individuální společnosti je zákazník (v tomto případě osoba, která má nějaký produkt u konkrétní společnosti alespoň historicky) veden často, bohužel, právě z důvodu změn a dalších okolností, i vícekrát, tedy jako několik osob. Důvodů, proč tomu tak je, je celá řada a jsou v praxi obecně známé (řada z nich je jmenována v teoretické části). Jedním z těch hlavních příčin je fakt, že datová kvalita prostě nebyla dříve prioritou. To však dnes již není pravdou a jedním z faktorů úspěšného vytěžování portfolia klientské základny je právě úroveň kvality informací, které o nich společnosti vedou. V praxi vzniká řada metodik řízení kvality dat, avšak zkušeností s jejich zaváděním je stále málo (nejen na lokálním českém trhu). Tyto zkušenosti jsou velmi ceněny a na takové projekty však drtivá většina interních IT oddělení nemá znalostní ani kapacitní dispozice. Zde vzniká velká příležitost pro firmy, jež využívají akumulovaného know-how projektů, které se v jednotlivých společnostech provádí s nízkou frekvencí -- firmy věnující se poradenství v oblasti výkonnosti a technologií. Jednou takovou společností je KPMG, Česká republika s.r.o., díky spolupráci s ní vznikla tato práce. Co je tedy účelem práce a oblastí, kterou pokrývá? Účelem je popsat právě jeden takový projekt analýzy a implementace určitých nástrojů a metodik datové kvality v reálné společnosti. Hlavní výstup pak tvoří podpůrný metodický rámec a zároveň nástroj, který manažerům usnadní řízení projektů, které řeší právě datovou kvalitu.
|
|
|
Metodika auditu datové kvality
Kotek, Aleš ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
Cílem této práce je shrnout a popsat veškeré dostupné znalosti a zkušenosti zaměstnanců společnosti Adastra v oblasti popisu a hodnocení kvality dat v organizaci. Výsledná práce by měla posloužit jako návodný dokument pro pracovníky obchodu a implementace v rámci společnosti. První část práce (kapitoly 2 a 3) se zabývá kvalitou dat jako takovou, tedy uvádějí různé definice datové kvality, poukazují na důležitost/význam kvality dat v organizaci a zmiňují některé nejdůležitější nástroje a řešení zabývající se řízením kvality dat. Druhá část (kapitoly 4 a 5) využívá teoretického základu z předchozích kapitol a tvoří vlastní metodickou část práce. Kapitola 4 je zaměřena spíše na obchodní stránku věci, definuje důležité pojmy a použité principy a je nutným předpokladem ke správnému pochopení následující kapitoly. Kapitola 5 pak ukazuje vlastní detailní postup auditu datové kvality. Jednotlivé činnosti auditu jsou popsány standardizovaným stylem, který má za cíl přesně, jasně a stručně vysvětlit dané dílčí kroky. Výsledkem této práce je tedy co možná nejdetailnější popis auditu datové kvality v rámci společnosti Adastra včetně identifikovaných služeb / produktů.
|
|
|
Metodika vývoje a nasazování Business Intelligence v malých a středních podnicích
Rydzi, Daniel ; Jandoš, Jaroslav (vedoucí práce) ; Vlček, Radim (oponent) ; Slánský, David (oponent)
Disertační práce pojednává o vývoji a nasazování Business Intelligence řešení v malých a středních podnicích (SME) v České republice. Práce je vyvrcholením dosavadní profesní snahy autora o sestavení metodického modelu vývoje těchto aplikací v malém a středním podniku s využitím vlastních sil a minimálních nákladů. Tuto práci lze rozdělit do pěti základních částí, které se dále dělí na kapitoly. První část, popisující v práci užité technologie, je rozdělena do dvou kapitol. První kapitola popisuje soudobý stav oblasti Business Intelligence a její součástí je i původní rozdělení jednotlivých úrovní tohoto konceptu. Druhá kapitola popisuje dvě techniky z oblasti dobývání znalostí z databází (KDD), které byly vybrány pro tvorbu řešení užitých v případových studiích. Druhá část popisuje oblast společenského života, ve které tato práce vznikala a pro kterou je učeno její využití, tedy oblast malých a středních podniků v ČR. Tato oblast je reprezentována jednou kapitolou, ve které jsou definovány vymezující rozdíly malých a středních podniků oproti ostatním, tedy velkým společnostem. Dále jsou zde vysvětleny autorovy pohnutky zaměření se na tuto oblast. Třetí samostatný celek představuje výsledky průzkumu, který byl uskutečněn mezi českými SME s podporou Katedry informačních technologií Fakulty informatiky a statistiky VŠE Praha. Cílem průzkumu bylo zmapovat připravenost českých SME na vývoj a nasazování aplikací typu BI, determinovat, jaké jsou nejčastější problémy SME, s jejichž podporou řešení by takové aplikace mohly pomoci a determinovat nejvýznamnější faktory omezující vyšší míru nasazení BI řešení mezi českými SME. Čtvrtá část práce je zároveň jejím jádrem. Ve dvou kapitolách jsou zde popsány existující metodiky implementace BI řešení včetně známé metodiky CRISP-DM a především původní Metodika vývoje a nasazování Business Intelligence řešení v malých a středních podnicích. Poslední, pátá část, se skládá z kapitoly o představení konkrétního podniku, ve kterém byl pro potřeby této práce prováděn výzkum vývoje a nasazování Business Intelligence řešení a z kapitol, které představují jednotlivé případové studie nasazování BI řešení v tomto podniku dle původní metodiky a které přinášejí důkaz o jejím ověření v praxi.
|
|
|
Rámec hodnocení problémů s datovou kvalitou
Šíp, Libor ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
Cílem této práce je vytvořit nástroj, který umožní organizaci rychle, řádově a průkazně vyčíslit dopady problémů, které vyplývají z datové nekvality. Než je možno vytvořit a pochopit daný nástroj, je nutné být seznámen s problematikou datové kvality, s jejím řízením, se způsobem, jakým zhodnotit klady a zápory projektu, a nakonec se způsobem rozhodování o možných řešeních. První kapitola se zabývá datovou kvalitou. Ukazuje datovou kvalitu a její význam z různých pohledů, je vysvětlen význam datové kvality, její stav v organizacích je přiblížen prostřednictvím výzkumu provedeného specializovanými společnostmi. Způsobem, jakým řídit datovou kvalitu v rámci celé společnosti, ukazuje druhá kapitola, která se zabývá Data Governnace. Třetí část ukazuje důvody, proč sestavovat Business Case, jak se ukazuje, finanční stránka věci není jediným důvodem pro jeho napsání. Čtvrtá nastiňuje možné nesnáze, které provází každé rozhodování, a ukazuje, jakým způsobem je omezit. Pátá představuje ukázku možných problémů, které mohou nastat v organizaci v souvislosti s datovou kvalitou, každý problém je zhodnocen, jsou představeny příčiny jeho vzniku a navržena možná řešení s ohledem na finanční prostředky. Je rozebírána též úroveň kvality jednotlivých řešení.
|
|
|
Master Data Integration hub - řešení pro konsolidaci referenčních dat v podniku
Bartoš, Jan ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
V současných informačních systémech je kladen velký důraz na integraci dílčích aplikací do funkčního celku. Zatímco integrace po stránce komunikační a funkční je již poměrně dobře pokryta a existují standardní nástroje a technologie pro její realizaci (ESB, message brokery, webové služby), nástroje a postupy pro integraci datových zdrojů dílčích aplikací do společného celku na celopodnikové úrovni se zatím stále bouřlivě vyvíjí. Master Data Management (MDM) je zastřešujícím přístupem ke správě referenčních (master) dat v podniku. Řeší otázky integrace referenčních dat, datové kvality a konsolidace referenčích dat, evidence a využití metadat při správě referenčních dat, vlastnictví sdílených referenčích dat, zodpovědnosti za referenční data a procesy pro práci s nimi. Práce se zabývá technologickou stránkou implementace MDM v podniku formou vytvoření centralizovaného úložiště referenčních dat -- tzv. Master Data Integration Hubu (MDI hub). MDI hub je systém/aplikace, která umožňuje na základě definovaných workflow a pravidel shromažďovat a konsolidovat referenční data uložená v podnikových systémech a konsolidovaná data poskytovat nazpět. Zároveň poskytuje další služby jako správu číselníků a monitorování datové kvality. Cílem práce je pokrýt návrh a implementaci MDI hubu, který je konkrétní formou realizace MDM v podniku. V úvodní části práce je řešena motivace pro provádění konsolidace referenčních dat, je upřesněn obsah pojmu MDM a vztah MDI hubu k principům MDM. Dále je uveden souhrn technik používaných při realizaci MDI hubu. Hlavní částí práce je návrh referenční architektury MDI hubu a popis projektových aktivit při realizaci MDI hubu. Zdrojem informací pro práci jsou, kromě odborné literatury (monografie, odborné články, příspěvky z konferencí), také poznatky nabyté při realizaci projektů pro společnosti Adastra a Ataccama a know-how spolupracovníků. Hlavním přínosem práce je vytvoření uceleného pohledu na budování MDI hubu a návrh referenční architektury MDI hubu, která může posloužit jako východisko při úvahách o konkrétní implementaci. Předpokládané využití práce je jak na straně klientské (firma se pustí do implementace MDI hubu vlastními silami) tak na straně dodavatelské (pro konzultační firmy a integrátory, kteří budou implementovat MDI hub pro zákazníka).
|
|
|
BI jako služba
Musil, Martin ; Slánský, David (vedoucí práce) ; Pour, Jan (oponent)
Primárním cílem této práce je představit SaaS business intelligence jako sadu konceptů a metod určených pro zkvalitnění rozhodování podniku založenou na modelu Software as a Service. Pro jeho dosažení je důležité nejdříve popsat obecné principy, na kterých jsou založena klasická tzv. on-premises řešení a způsob jejich fungování. Současně je třeba představit Software as a Service jako v současné době velmi populární model nasazení software. Následujícím cílem bude popis těchto řešení, uvedení jejich silných stránek a slabin a návodu jak vybrat vhodného poskytovatele služby. Posledním cílem této práce je porovnat tyto dva odlišné způsoby nasazení BI nástrojů tedy on-premises a on-demand a nastínit možnosti, na jejichž základě bude možné se pro jednu z metod rozhodnout.
|
host ::
RSS.