20.500.12556/DKUM-15765 MODEL PODATKOVNEGA RUDARJENJA V OKVIRU PODATKOVNEGA SKLADIŠČENJA DATA MINING MODEL IN THE FRAME OF DATA WAREHOUSING Pri raziskovanju strank, kupcev, komitentov oz. porabnikov in njihovih potrošniških navad podjetja, vse bolj razmišljajo o nadgradnji podatkovnih skladišč in statistične analize podatkov z drugo obravnavo, tako imenovanim podatkovnim rudarjenjem (ang. data mining, DM) ali tudi izkopavanjem znanja. Razlika med tehnologijama se kaže tako v metodah dela s podatki kot tudi v tehnikah njihove analize. Temeljni cilj podatkovnega rudarjenja pa je odkriti doslej neznane pomembne povezave med spremenljivkami in s tem novo znanje. V magistrski nalogi smo predstavil informacijski sistem podatkovnega skladišča, arhitekturo in model, tako podatkovnega skladišča kot tudi podatkovnega rudarjenja, in sicer za področje bančništva. Banka že uporablja podatkovno skladišče za analizo poslovanja svojih strank, z uporabo tehnologij OLAP in CRM. Te tehnologije pa ne omogočajo inteligentnega odkrivanja pravil ali vzorcev za boljšo prodajo storitev, zato podatkovno rudarjenje predstavlja logično nadgradnjo obstoječega sistema podatkovnega skladiščenja. Komercialistu na bančnem okencu je potrebno olajšali poslovno odločitev, ki si jo ustvari v dialogu s stranko, na podlagi zbranih podatkov iz različnih virov. Zato je bilo potrebno razviti takšen informacijski sistem, ki bo v pomoč komercialistu, da pripravi ponudbo, h kateri se stranka v določenem trenutku najbolj nagiba. S skupino strokovnih ljudi smo v banki razvili informacijski sistem in z njim povezani model podatkovnega rudarjenja v okviru podatkovnega skladišča, ki podpira proces prodaje točno določene storitve v danem trenutku za posamezen profil stranke. Model smo razvili z metodologijo CRISP-DM, ki predpostavlja močno povezavo med procesom podatkovnega skladiščenja in procesom pridobivanja znanj iz podatkov. Implementirani model predstavlja prototip, na podlagi katerega bomo v bodoče razvijali nadaljnje rešitve v okviru podatkovnega rudarjenja. In their research of customers (buyers, clients or users) and their spending habits, companies are now considering upgrading their data warehouses and statistic data analyses with a different approach, the so-called data mining (DM) or discovering knowledge in data. The differences between the two technologies lie in the method how data are processed as well as analysis techniques. The core objective of data mining is to discover important, so far unknown connections among variables that lead to new knowledge. This master’s thesis presents the information system of a data warehouse, architecture and model of the data warehouse and data mining used in banking. The bank already uses data warehouse to analyse operations of its customers with OLAP and CRM technologies. Since these technologies do not cater for intelligent discovery of rules or patterns to boost the sale of services, data mining represents a logical upgrade of the existing data warehousing system. Business decisions to be adopted by front-end officers in a dialogue with the customer on the basis of data collected from various sources need to be made easier. Therefore information system had to be developed to help the front-end officer prepare the offer the customer will be most inclined to at that particular moment in time. A team of experts in the bank has developed an information system (model) on the basis of data warehouse supporting the process for selling the most suitable services at a given moment in time to an individual customer profile. The model has been developed using the CRISP-DM methodology, which anticipates a strong correlation between data warehouse and the process of knowledge discovery from databases. The implemented model represents a prototype based on which further solutions will be developed within data warehouse in the future. podatkovno skladišče podatkovno rudarjenje model analiza. data warehousing data mining model anlysis. true true false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo 2010-09-20 09:20:06 2011-01-14 11:11:06 2022-04-13 07:34:33 2023-12-19 03:30:46 2010 0 Kranj 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 6794003 URN:SI:UM:DK:KHXQTMRP MAG_Kljucanin_Elvir_2010.pdf MAG_Kljucanin_Elvir_2010.pdf 1 624EAB8B1FA3ED6135EAD246FEAD7CDB 079f6406cec38f28d577767038e18c144331c996b050b95e2cbca128ad9c0671 7a3d5cee-7c04-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/d173038d-8cf4-4f0d-bab3-d0d38214cf9e https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=17497 Fakulteta za organizacijske vede 0 0 0