Czasopismo
Tytuł artykułu
Autorzy
Warianty tytułu
Języki publikacji
Abstrakty
Dane, informacje, wiedza są pojęciami znanymi, ale często mylnie stosowanymi. Dane są podstawową jednostką przetwarzaną w każdym przedsiębiorstwie. Danymi mogą być rok urodzenia klienta, jego zarobki, adres. Dopiero przetworzone dane, analizowane w pewnym kontekście pozwalają na uzyskanie informacji, która może posłużyć do podejmowania pewnych działań. Wiedza powstaje natomiast po głębokim przetworzeniu informacji. Umożliwia ona wyciąganie wniosków, podejmowanie decyzji na szczeblu zarządczym. Aby zobrazować różnice między danymi, informacjami oraz wiedzą można prześledzić, w jaki sposób analizowana jest treść dotycząca analizy kursów akcji. Na stronie www.gpw.com.pl znajdują się aktualne kursy akcji spółek notowane na giełdzie, np. "PGN 5.49 -1,44%". Jesteśmy zainteresowani zakupem tego waloru. Dane te bez odpowiedniego kontekstu nie pozwalają na głębszą analizę. Jeżeli przyjrzymy się danym z poprzedniej sesji "PGN 5,57 +0,04%" widzimy, iż aktualna zmiana kursu o 1,44% została poprzedzona wzrostem kursu zamknięcia o 0,04%. Informacja na ten temat w portalu mogłaby wyglądać następująco: [...] W dniu 2007-04-17 spółka PGN zanotowała 1.44% spadek wartości akcji w stosunku do dnia poprzedniego. Jeżeli poszukamy dalej w licznych rekomendacjach znajdujemy taki fragment: [...] od dłuższego czasu spółka PGN znajduje się w trendzie spadkowym. Przewiduje się, iż trend ten utrzyma się jeszcze do czasu ogłoszenia wyników finansowych. Wiedza, która została zaprezentowana na podstawie analizy danych o dłuższym horyzoncie czasowym skłania nas do wstrzymania decyzji zakupu akcji spółki PGN. Prezentowany przykład wskazuje, że aby na podstawie danych zawartych w systemie transakcyjnym możliwe stało się odkrycie pewnych zależności lub wzorców niezbędne jest zbieranie i przechowywanie danych w długim horyzoncie czasowym. Aby takie dane przetwarzać należało stworzyć rozwiązanie, którego zadaniem byłoby nie tylko przechowywanie danych z okresów minionych, ale także zbieranie i łączenie danych pochodzących z różnych systemów. Takim rozwiązaniem stały są hurtownie danych - data warehouse. (fragment tekstu)
Rocznik
Strony
22--44
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach
autor
- Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach
Bibliografia
- Hurtownia danych - podstawy organizacji i funkcjonowania. M. Jarke, M. Lenzerini, Y. Vassiliou, P. Vassiliadis. Wydawnictwa Szkolne i Pedagogiczne, Warszawa 2003.
- Poe V., Klaufer P., Brobst S.: Tworzenie hurtowni danych. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2000.
- SAS® 9.1.2 Intelligence Architecture: Planning and Administration Guide SAS 2004.
- Stanek S.: Metodologie budowy komputerowych systemów wspomagania decyzji. AE, Katowice 1999.
- Stanek S., Wróbel R.: Zarządzanie danymi, hurtownie danych, wielowymiarowe bazy danych. OLAP, (Materiały własne).
- Więcka A., Czarnota J.: Hurtownie danych w Polsce - jakie problemy rozwiązują i komu służą. SAS Polska.
- Żytniewski M.: Koncepcje zastosowań metadanych w systemach informatycznych. Systemy Wspomagania Organizacji SWO'2004. Red. T. Porębska-Miąc i H. Sroka. AE, Katowice 2004.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171302873