| Title: | Upravljanje integralnega podatkovnega skladišča na primeru finančne institucije |
|---|
| Authors: | ID Žnuderl, Urška (Author)
ID Sternad Zabukovšek, Simona (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  MAG_Znuderl_Urska_2023.pdf (2,29 MB)
MD5: E4D235DEB230D647B1B65A971AEF4149
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | EPF - Faculty of Business and Economics
|
|---|
| Abstract: | Količina podatkov, ki jo človeštvo dandanes proizvaja, nenehno raste v eksponentnem tempu. Vsak dan se ustvarijo ogromne količine podatkov, bodisi v gospodarstvu bodisi v osebnih in družbenih dejavnostih ljudi. Tako velike količine podatkov lahko predstavljajo izzive in priložnosti za številne organizacije. Izzivi se lahko pojavljajo predvsem v organiziranem shranjevanju podatkov, priložnosti pa v njihovi obdelavi ter pretvorbi v uporabne informacije. Rešitve za izzive najdemo v podatkovnih skladiščih, kjer lahko podatke z ustrezno obdelavo in analizo spremenimo v uporabne informacije. Podatkovna skladišča so v nekaterih organizacijah tako rekoč nujna, saj se sicer lahko kaj hitro znajdejo v podatkovni zmedi. Finančne institucije, kot so na primer banke, imajo ogromno različnih poslovnih aplikacij in sistemov, ki so namenjeni zajemanju in obdelavi podatkov. Proizvedeni podatki se tako iz različnih podatkovnih virov prenašajo v integralno podatkovno skladišče, ki ga lahko označimo za enotno shrambo podatkov. V resnici gre za zelo kompleksen proces pridobivanja podatkov iz podatkovnih virov, transformiranja podatkov v ustrezne oblike in nalaganja podatkov v ciljne strukture podatkovnega skladišča. Podatki se naložijo v podatkovne tabele, ki so lahko različnih vrst, podatkovne tabele pa se povežejo v sheme tabel oz. v podatkovne modele. V podatkovnem skladišču morajo biti tabele smiselno in logično povezane, saj le tako služijo kot koristen vir za obdelavo in analizo podatkov. Več tabel ali shem lahko združimo v podatkovno bazo, ki bodisi predstavlja poslovno področje bodisi služi kot podatkovna baza poslovne aplikacije. Podatkovno skladišče tako združuje eno ali več podatkovnih baz. Namen podatkovnega skladišča pa ni samo shranjevanje podatkov, temveč je to tudi vir, ki zagotavlja podatke za nadaljnje analize. Organizacije namreč vse bolj uporabljajo podatke za pomoč in podporo pri odločanju. Osnova za sprejemanje pravilnih odločitev so konsistentni in kakovostni podatki. V podatkovnem skladišču hranimo kopije podatkov, pri katerih stremimo, da čim bolj natančno odražajo resničen svet. Neustrezni in netočni podatki lahko privedejo do napačnih odločitev, ki imajo lahko resne posledice za organizacijo. Ključno je torej, da zagotovimo kakovostne podatke in vzpostavimo procese za redno preverjanje in vzdrževanje visoke ravni kakovosti podatkov. Vsekakor pa moramo zagotoviti tudi primerno obdelovanje podatkov. Tako za namene internega poročanja kot tudi za poročanje raznim zunanjim organom se iz podatkovnega skladišča pridobivajo podatki za oblikovanje poročil. Najpogosteje se poročila, pri katerih je vir podatkov podatkovna baza, ustvarjajo s strukturiranim povpraševalnim jezikom (SQL) ali pa s pomočjo platforme, ki temelji na poslovni inteligenci in omogoča interaktivno vizualizacijo in analizo podatkov. Oba pristopa imata svoje prednosti, zato se uporabljata glede na specifične zahteve poročila. Strukturirani povpraševalni jezik je idealen za pridobivanje natančnih informacij iz podatkovnih baz, medtem pa platforme za poslovno inteligenco omogočajo večjo interaktivnost in vizualizacijo, kar lahko vodi v boljšo analizo in razumevanje informacij. Ključno je, da analize in poročila temeljijo na ažurnih, celovitih in točnih podatkih, saj le na tak način sprejemamo bolj informirane in točne odločitve, ki imajo potencial izboljšati operativno učinkovitost, zagotoviti konkurenčno prednost in prispevati k celovitemu razumevanju poslovanja organizacije. |
|---|
| Keywords: | podatkovno skladišče, podatki, baze podatkov, tabele, ETL proces, SQL. |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Publisher: | U. Žnuderl |
|---|
| Year of publishing: | 2023 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-85284 |
|---|
| UDC: | 004.6 |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 170023683 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 26.10.2023 |
|---|
| Views: | 512 |
|---|
| Downloads: | 56 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | EPF
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
