Методы и технологии работы с корпоративными структурированными данными. Корпоративное хранилище данных. Отчеты и OLAP

2023/2024

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

6

Кредиты

Кто читает:

Базовая кафедра информационно-аналитических систем ЗАО «ЕС-лизинг»

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Лычагин Кирилл Анатольевич

Программа дисциплины

Аннотация

Содержание дисциплины «Методы и технологии работы с корпоративными структурированными данными. Корпоративное хранилище данных. Отчеты и OLAP» охватывает круг вопросов, связанных с обработкой структурированных данных в информационно-аналитических системах на всех этапах жизненного цикла от сбора и доставки первичных данных до визуализации аналитических показателей, отвечает за формирование у обучающихся знаний о системам типа «хранилище данных», «business intelligence», классических и современных подходах по их построению, способности анализировать профессиональную информацию и подготавливать материалы по результатам исследований в виде обзоров, рефератов, отчетов, докладов. Также настоящая дисциплина включает углубленное изучение процессов интеграции данных, отдельно рассматриваются вопрос разработки ETL-процессов. Рассматриваются вопросы о роли и месте метаданных и процессах обеспечения качества данных в информационно-аналитических системах. Обучающие также на практике знакомятся с современными инструментами по созданию NoSQL-решений по работе с структурированными данными.

Цель освоения дисциплины

• Целью освоения дисциплины «Методы и технологии работы с корпоративными структурированными данными. Корпоративное хранилище данных. Отчеты и OLAP являются приобретение комплекса теоретических знаний и методологических основ в области применения методов работы с корпоративными структурированными данными, а также практических навыков их применения при решении задачи построения информационно-аналитических систем.

Планируемые результаты обучения

• Знание классификации NoSQL – решений и области их применения.
• Знание метрик качества данных.
• Знание основных понятий в области хранилищ данных.
• Знание основных шаблонов проектирования процессов интеграции данных и умение их применять на практике.
• Знание понятия метаданных и их классификация.
• Знание типов моделей данных и способ их создания. Умение создавать модели данных по методологии Data Vault.
• Умение моделировать витрины данных.
• Умение создавать отчеты в среде Congnos Analytics 11.

Содержание учебной дисциплины

• Введение в хранилища данных.
• Моделирование данных для хранилища данных.
• Процесс интеграции данных. ETL- процессы: методы проектирования и инструменты реализации.
• Многомерные модели данных, OLAP-кубы.
• Инструменты создания BI-решений на примере CognosAnalytics 11.
• Метаданные и их место в хранилище данных.
• Процесс обеспечения качества данных. Метрики качества данных.
• NoSQL-решения.

Элементы контроля

• Практическая работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 2 модуль
  0.25 * Практическая работа + 0.25 * Практическая работа + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Агальцов В.П. Базы данных. В 2-х кн. Книга 2. Распределенные и удаленные базы данных : учебник / В.П. Агальцов. — М. : ИД «ФОРУМ» : ИНФРА-М, 2017. — 271 с. : ил. — (Высшее образование). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/652917

Рекомендуемая дополнительная литература

• Майер-Шенбергер В., Кукьер К. - Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим - Издательство "Манн, Иванов и Фербер" - 2014 - 240с. - ISBN: 978-5-91657-936-9 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/62171