Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

A case study - analysis of weather data impact on the disruptions/delays in passenger air traffic

Woda M., Wątrucka A.

Studia Informatica

|

2018

|

Vol. 39, nr 1

89--101

EN

The purpose of the research was to develop a method for investigating the impact of weather conditions on delays in passenger aircrafts. The work was carried out in cooperation with Ryanair. The work consisted in developing methods and tools for selecting weather data and integrating them with available data on flight delays for selected airports – statistical methods, regression, decision trees and association rules were used for this purpose.

PL

Celem badań było opracowanie metody analizy wpływu warunków pogodowych na opóźnienia lotów samolotów pasażerskich. Badania były zrealizowane we współpracy z Ryanair. Praca badawcza polegała na opracowaniu metod i narzędzi do selekcji danych pogodowych oraz integracji ich z dostępnymi danymi o opóźnieniach lotów dla wybranych obszarów (wybranych lotnisk w UE) – wykorzystano w tym celu metody statystyczne, regresję, drzewa decyzyjne oraz reguły asocjacyjne.

2

Ways and possibilities of creating medical information systems based on OLAP-technology

Kostishyn S. V., Tymchyk S. V., Bachynskyi M. I., Fedosova I. V., Kazbekova A., Surtel W.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2017

|

R. 93, nr 5

110--113

EN

This article discusses the principles of creating medical information systems based on the technology of multi-dimensional data sets OLAP. The article presents the essence of this technology and method for use it to build data management technology in medical information systems, as well as the principles of data warehousing.

PL

W artykule omówiono zasady tworzenia medycznych systemów informatycznych opartych na technologii wielowymiarowych zbiorów danych OLAP. Artykuł prezentuje cechy tej technologii i metody wykorzystania jej do budowy systemu zarządzania danymi w medycznych systemach informatycznych, a także zasady magazynowania danych.

3

Ocena efektywności architektury In-memory w SQL Server 2014

Grala Ł., Królikowski Z.

Studia Informatica

|

2015

|

Vol. 36, nr 1

189--200

EN

The changing realities of hardware caused the search for new solutions in the field of architecture databases. The new architecture called "In-Memory" or "Main-Memory" radically changed many typical existing solutions in the field of data structures that store rows of data, as well as the concept of indices. The work aims to discuss the architecture and compare the solutions "In-Memory" for on-disk storage solutions.

PL

Rozwój sprzętu komputerowego w ostatnich latach zainicjował badania, mające na celu opracowanie nowych architektur baz danych. Jednym z takich nowych rozwiązań jest architektura nazywana „In-Memory” lub też „Main-Memory”. Stanowi ona radykalną zmianę podejścia do sposobu przechowywania i przetwarzania danych w systemach baz danych, wykorzystujących model przetwarzania transakcyjnego OLTP (ang. On-Line Transaction Processing). Celem niniejszej pracy jest analiza wybranych aspektów architektury In-Memory oraz ocena jej efektywności w porównaniu do rozwiązań konwencjonalnych, wykorzystujących pamięci dyskowe.

4

Planowanie hurtowni danych z wykorzystaniem oprogramowania do zarządzania projektami

Świerzowicz J., Tereszkiewicz K.

Logistyka

|

2015

|

nr 4

6153--6159, CD 2

PL

W artykule opisano zagadnienia związane z operacyjnymi bazami i hurtowniami danych. Dokonano podziału ról w zespole tworzącym i obsługującym hurtownię danych, przedstawiono fazy metodyki tworzenia hurtowni danych, Transakcyjna baza danych posłuży w kolejnych krokach do budowy hurtowni danych w oparciu o modele hurtowni danych zastosowane dla analizy wielowymiarowej. Przedstawiono główne zadania związane z planowaniem, projektowaniem i wdrażaniem hurtowni danych w przedsiębiorstwie. Do opracowania projektu i wdrożenia HD wykorzystano narzędzia informatyczne do zarządzania projektami oraz narzędzia grafiki menedżerskiej i inżynierskiej.

EN

The paper deals with operational databases and data warehouses issues. Participant roles of team creating and supporting data warehouse development and management are described. Phases and tasks of creating a data warehouse are presented. Transactional database will be used in subsequent steps to build a data warehouse based on data warehouse models. These models are used for multivariate analysis. Main tasks of planning, design and implementation of an enterprise data warehouse are presented. Project management and engineering graphics software tools are used for data warehouse planning, design and implementation.

5

Heterogeneous Data Integration Architecture-Challenging Integration Issues

Chromiak M., Grabowiecki M.

Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica

|

2015

|

Vol. 15, no. 1

7--11

EN

As of today, most of the data processing systems have to deal with a large amount of data originated from numerous sources. Data sources almost always differ regarding its purpose of existence. Thus model, data processing engine and technology differ intensely. Due to current trend for systems fusion there is a growing demand for data to be present in a common way regardless of its legacy. Many systems have been devised as a response to such integration needs. However, the present data integration systems mostly are dedicated solutions that bring constraints and issues when considered in general. In this paper we will focus on the present solutions for data integration, their flaws originating from their architecture or design concepts and present an abstract and general approach that could be introduced as an response to existing issues. The system integration is considered out of scope for this paper, we will focus particularly on efficient data integration.

6

Adaptacja kluczowych miar efektywności strategii TPM w warunkach kopalni węgla kamiennego

Polak R.

Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN

|

2014

|

nr 87

49--68

PL

Podstawowe miary efektywności strategii TPM (ang. Total Productive Maintenance) mogą mieć potencjalnie zastosowanie w ocenie efektywności wykorzystania wyposażenia stosowanego w kopalniach węgla kamiennego. By to jednak było możliwe, niezbędne jest dopasowanie istniejących miar do specyficznych uwarunkowań cechujących działalność górniczą. W artykule zaproponowano podstawowe metody analizy danych oraz przeprowadzono adaptację zunifikowanych miar tworzących wskaźnik OEE (ang. Overall Equipment Effectiveness). W drodze analizy statystycznej w sposób empiryczny określono korelacje i rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych parametrów opisujących przebieg eksploatacji. Na bazie przyjętego modelu informacyjnego, opisującego przebieg procesów produkcji, dokonano przykładowej analizy przodków ścianowych. Szczegółowo opisano stosowane w tym celu metody analizy danych. Wstępnie zweryfikowano przydatność tego typu analiz oraz przedstawiono propozycje strukturalizacji danych dotyczących głównych kategorii strat produkcyjnych. W wyniku realizacji pracy zaproponowano strukturę zgodną z modelem OLAP (ang. OLAP cube), umożliwiającą analizę danych za pośrednictwem narzędzi klasy BI (ang. Business Intelligence). Budowa jednolitego standardu informacyjnego w zakresie oceny efektywności wykorzystania podstawowych środków produkcji kopalń stanowi punkt wyjścia do budowy modelu, umożliwiającego dynamiczny szacunek kosztów cyklu życia tegoż wyposażenia.

EN

Key performance indicators of TPM (Total Productive Maintenance) strategy may potentially be of use in evaluating the effectiveness of the primary equipment employed in underground coal mines. However, to make this possible, it is necessary to match the existing TPM measures to specific conditions which are characteristic forthe mining industry. This article proposes basic methods of data analysis and includes adaptation of unified measures constituting the OEE (Overall Equipment Effectiveness).Through the application of statistical analysis, the correlations and probability distributions of variable parameters describing the production process were determined. Analysis of example longwall systems was conducted based on the adopted information model describing the production processes. The article also describes the data analysis methods used for that purpose, and presents a structure model for the main categories of production losses. The study verified the usefulness of custom analysis. As a result of this work, a structure compliant with the OLAP cube (allowing for data analysis using Business Intelligence tools) has been proposed. Building an information standard in assessing the effectiveness of primary production equipment is a starting point for the construction of a dynamic model which will allow the estimation of life cycle costs.

7

Formal model of time point-based sequential data for OLAP-like analysis

Bębel B., Morzy T., Królikowski Z., Wrembel R.

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2014

|

Vol. 62, nr 2

331--340

EN

Numerous nowadays applications generate huge sets of data, whose natural feature is order, e.g,. sensor installations, RFID devices, workflow systems, Website monitors, health care applications. By analyzing the data and their order dependencies one can acquire new knowledge. However, nowadays commercial BI technologies and research prototypes allow to analyze mostly set oriented data, neglecting their order (sequential) dependencies. Few approaches to analyzing data of sequential nature have been proposed so far and all of them lack a comprehensive data model being able to represent and analyze sequential dependencies. In this paper, we propose a formal model for time point-based sequential data. The main elements of this model include an event and a sequence of events. Measures are associated with events and sequences. Measures are analyzed in the context set up by dimensions in an OLAP-like manner by means of the set of operations. The operations in our model are categorized as: operations on sequences, on dimensions, general operations, and analytical functions.

8

Data mining w procesach decyzyjnych

Pałka D., Zaskórski P.

Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki

|

2012

|

nr 7

143--161

PL

W artykule dokonano opisu metod pozyskiwania wiedzy w modelach Data Mining stosowanych do wspo-magania procesu podejmowania decyzji. Głównym założeniem jest próba wykorzystania do tego celu sys-temów klasy OLAP, jako systemów wielowymiarowych i wieloaspektowych drążeń informacji. Proces modelowania takich rozwiązań wymaga strukturalizacji i odniesienia do istniejącej bazy techniczno-technologicznej. Opracowanie prezentuje możliwości budowy modelu dla różnych klas organizacji oraz przedstawia możliwość adaptacji modelu data mining do analizy i zarządzania w procesie podejmowania decyzji. Przydatność modelu widziana może być szczególnie w aspekcie oceny możliwości wspomagania podejmowania decyzji związanych z planowaniem wykorzystania zasobów organizacji rozproszonych do przeciwdziałania skutkom zagrożeń. Nowoczesne koncepcje w zarządzaniu organizacją gospodarczą powinny eksponować platformę Internet, jako platformę ogólnie dostępną do komunikacji z otoczeniem.

EN

The present paper describes methods of knowledge absorption in the Data Mining models in order to support decision making processes. The main assumption is an effort to employ the OLAP systems as multidimensional and multiaspect data in drill down systems. The process of modelling such solutions requires structuring and referring to the existing technical and technological base. The paper presents possible options of model construction for different organisations and describes possible adaptation of the data mining model to the analysis and management of the decision making process. The applicability of the model may be viewed with respect to the analysis of the potential support of decision making with regard to the planning of utilisation of disperse organisations’ resources in order to prevent the hazard effects. Modern concepts of economic organisation management should see the Internet as a widely accessible platform of communication with the environment.

9

Dobór struktur danych pod kątem optymalizacji przetwarzania analitycznego

Bach M., Werner A., Duszeńko A.

Studia Informatica

|

2012

|

Vol. 33, nr 2A

145-156

PL

Od kilku lat analitycy przyznają, że zapotrzebowanie na moc obliczeniową ze strony aplikacji analitycznych rośnie w tempie wykładniczym. Potrzebne jest więc poszukiwanie nowych technologii wykorzystywania zasobów przez tego typu aplikacje. Wynikiem owych poszukiwań są, proponowane przez coraz więcej firm, rozwiązania bazujące na kolumnowym przetwarzaniu i przechowywaniu danych oraz technologii baz rezydujących w pamięci (ang. in-memory database). W celu zweryfikowania tezy głoszącej przewagę nowych rozwiązań nad podejściem klasycznym wykonano wiele badań, których wyniki zestawiono w niniejszym artykule.

EN

For several years, the analysts have admitted, that demand for the computing power of analytic applications grows exponentially. For this reason, the new technologies of resource usage are still looking for. The result of these quests are the column-based processing and the in-memory database solutions which are suggested through more and more companies. In order to verify the opinion, the new approach gives more efficient results than classic, a series of tests were executed and the results was summarized in this article.

10

Using ORACLE tools to generate Multidimensional Model in Warehouse

Wiak S., Drzymała P., Welfle H.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2012

|

R. 88, nr 1a

257-262

EN

The paper presents modern techniques of data modelling and processing, collected by the company. It presents the process of multidimensional data modelling (include the transformation of logical structure to relational structure and next transformation to Multidimensional Model of warehouse in star or snowflake schema). It also shows the ETL process and methods of creating OLAP cubes by use of ORACLE tools to support decision making by business analysts. An approach based on data mining techniques allows analysts to capture certain features in customers, to offer dedicated products for the customer groups. Based on customer behaviour can be concluded about his tendencies to their certain behaviours and preferences.

PL

W pracy zaprezentowano współczesne techniki modelowania i przetwarzania danych pozyskiwanych przez instytucje. Artykuł przedstawia proces modelowania wielowymiarowych danych oraz proces ETL do momentu ich prezentacji z użyciem narzędzi firmy ORACLE. Przedstawiono metody tworzenia kostek OLAP wspomagające proces podejmowania decyzji przez analityków biznesowych. Podejście oparte na technikach data mining pozwala analitykom uchwycić pewne cechy wspólne dla klientów, w celu złożenia oferty produktów dedykowanych dla konkretnych grup. Na podstawie zachowań klientów można wnioskować o ich skłonnościach do pewnych zachowań i preferencji.

11

Business intelligence and NoSQL databases

Duda J.

Information Systems in Management

|

2012

|

Vol. 1, No. 1

25--37

EN

NoSQL databases become more and more popular, not only in typical Internet applications. They allow to store large volumes of data (so called big data), while ensuring fast retrieving and fast appending. The main disadvantage of NoSQL databases is that they do not use relational model of data and usually do not offer any declarative query language similar to SQL. This raises the question how NoSQL databases can be used for OLAP processing and other Business Intelligence tasks. In the paper the author presents the most common types of NoSQL databases, describes MapReduce paradigm and discusses models of OLAP processing for such databases. Finally some preliminary results of aggregation performance in non-relational environment are presented.

12

BI in-memory - nowa generacja narzędzi analitycznych

Stasieńko J.

Studia Informatica

|

2011

|

Vol. 32, nr 2B

317-327

PL

Rynek systemów Business Intelligence (BI) jest jednym z najbardziej dynamicznych segmentów rynku oprogramowania. Dotychczasowe rozwiązania analityczne, oparte na kostkach OLAP, okazują się jednak niejedynym i nienajszybszym rozwiązaniem. Celem niniejszego artykułu jest prezentacja nowej technologii, tzw. BI in-memory. Technologia ta umożliwia zarządzanie informacją w taki sposób, jak to dzieje się w ludzkim mózgu.

EN

The market of Business Intelligence Systems is one of the most dynamic sections of the software industry. The previous analytical solutions based on OLAP turn out not to be the only available and quickest ones. The aim of this article is to look through the traditional methods of analyzing and presenting new technology called BI in-memory. This technology makes it possible to manage the information in such a way as it takes place in human brain.

13

System gromadzenia i analizy danych korporacyjnych z wykorzystaniem narzędzi business intelligence i baz danych

Drzymała P., Sobczak Ł., Welfle H., Wiak S.

Studia Informatica

|

2010

|

Vol. 31, nr 2B

483-504

PL

W artykule zaprezentowano współczesne techniki przetwarzania danych pozyskiwanych przez korporacje i instytucje finansowe. Przedstawiono proces przepływu danych od momentu ich pozyskania do momentu otrzymania końcowych wyników obliczeń i uzyskania wiedzy. Opracowano i zaprezentowano aplikację, która pozwala użytkownikowi na szybkie i skuteczne raportowanie informacji z systemu oraz wspomaga proces podejmowania decyzji we wszystkich aspektach działalności organizacji przez jej pracowników począwszy od doradcy, skończywszy na kadrze zarządzającej. W procesie projektowania systemu uwzględniono różnorakie aspekty działalności korporacji finansowych.

EN

The paper presents a modern data acquisition techniques and techniques of the data processing obtained by corporations and financial institutions. It also presents the data flow process from the beginning (moment of obtaining the data) to the final results of the calculations and knowledge. It presents an developed application that allows users to quickly and effectively reporting information from the system and assists in decision-making in all aspects of the organization by its employees as a staff adviser to the ending of management.

14

Wielokryterialne zadanie optymalizacji schematu agregatów w hurtowniach danych

Mazurek M.

Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych

|

2009

|

nr 4

35-40

PL

Dominującą technologią wykorzystywaną do zwiększenia wydajności dużych hurtowni danych są, wyliczane w oparciu o dane szczegółowe, agregaty, w tym mające postać wielowymiarowych kostek. Mechanizmy przepisywania zapytań pozwalają na znacznie szybsze wyznaczenie odpowiedzi na zapytanie w oparciu o mniejsze agregaty niż w przypadku odwołań do źródłowych tabel hurtowni. Do kluczowych parametrów opisujących schemat wielowymiarowych agregatów należą czas odpowiedzi na zapytania użytkownika, czas aktualizacji danych w schemacie w oparciu o nowe dane w hurtowni oraz przestrzeń dyskowa wymagana do przechowywania agregatów. Przedstawione zostało dwukryterialne sformułowanie zadania optymalizacji, w którym jako ograniczenie przyjęty został czas aktualizacji danych. Pozostałe dwie zmienne tworzą wektor kryteriów. Wyznaczony został zbiór rozwiązań optymalnych w sensie Pareto oraz zaproponowano metodę znalezienia jednoznacznego rozwiązania w oparciu o punkt idealny.

EN

The most popular technology used to increase performance of large data warehouses is multidimensional aggregates computed from high-resolution data. Query-rewriting techniques allows significantly shorter user query response time, when comparing query evaluation on base tables in data warehouse and smaller in size aggregates. There are three key parameters of multidimensional schema - query response time, time needed to refresh data in the schema and disk space required for storage of multidimensional structures. In paper multicriteria optimization problem was formulated, in which data refresh time is a constraint, and the remaining two measures are objectives. As a result of multi-run single-objective task computations, Pareto-optimal set of points is shown. The satisfactory solution might be found based on a distance to ideal point.

15

Analytical tools for business intelligence in spatial databases

Gąsiorowski J.

Roczniki Geomatyki

|

2008

|

T. 6, z. 1

81-90

EN

The term Business Intelligence (BI) stands for technologies and applications that support decision making in commercial business. It is based on data analysis in a specific kind of database, termed the data warehouse. The architecture of data warehouses is optimized for searching, analysing and reporting of data. Nowadays, some spatial databases, especially in the commercial area, are so large and complex that simple analysis and reporting are not able to show all relationships and connections between data. The article focuses on two BI tools: On-line Analytical Processing (OLAP) and data mining, and on the potential for using these tools in spatial databases. OLAP allows the creation of multidimensional views of data reports in the form of multidimensional cubes. In the spatial database, such views can be useful to show complex reports, including information about spatial location, time and other dimensions. Data mining is based on analytical searching of some regular relationship and pattern in databases, which are hidden and not visible while using simple analysis. The aim of data mining for spatial databases, can be to predict the influence of a geographic object on (a) neighbour object(s), including their attributes.

PL

Termin Business Intelligence (BI) oznacza technologie i aplikacje, które wspomagają podejmowanie decyzji w sferze biznesowej. Opiera się na analizie danych w specyficznym rodzaju baz danych, które określane są mianem hurtowni danych. Architektura hurtowni danych zoptymalizowana jest pod kątem przeszukiwania, analizy i raportowania zawartych w niej danych. Obecnie niektóre bazy danych przestrzennych, zwłaszcza w zastosowaniu komercyjnym, są tak obszerne i złożone, że prosta analiza i raportowanie nie są w stanie pokazać wszystkich związków pomiędzy danymi. Niniejszy artykuł skupia się na dwóch narzędziach BI: przetwarzaniem analitycznym on-line (OLAP, ang. On-line Analytical Processing) i eksploracją danych (ang. data mining) oraz możliwościami zastosowania tych narzędzi w bazach danych przestrzennych. OLAP pozawala na tworzenie wielowymiarowych widoków raportowych w formie wielowymiarowych kostek. W bazie danych przestrzennych widoki takie mogą być użyteczne do pokazania złożonego raportu, zawierającego informację o położeniu przestrzennym, czasie, czy dowolnym innym wymiarze. Eksploracja danych jest techniką opartą na analitycznym wyszukiwaniu w bazach danych stałych związków i wzorów, które są ukryte i niewidoczne podczas stosowania prostych analiz. Celem eksploracji danych w przypadku baz danych przestrzennych może być przewidywanie wpływu obiektu geograficznego na obiekt(y) sąsiedni, przy uwzględnieniu jego atrybutów.

16

Model wielowymiarowego planowania zasobów firmy

Pałka D., Zaskórski P.

Logistyka

|

2008

|

nr 6

CD-CD

PL

W referacie zaprezentowano koncepcje tworzenia rozwiązań wspomagających proces planowania zasobów firmy z wykorzystaniem modelu wielowymiarowej analizy danych. Analiza danych jest procesem przetwarzania danych, której celem jest stworzenie podstaw do generowania wiarygodnych informacji i może w istotny sposób przyczynić się do sprawnego planowania i prognozowania przedsięwzięć logistycznych i biznesowych firmy. Wybór strategii monitorowania i zarządzania zasobami a w szczególności ich planowania wiąże się z dość znaczącymi nakładami. Model wielowymiarowej analizy danych o zasobach staje się sprawnym narzędziem wspomagającym lub nawet automatyzującym procesy prognozowania i planowania oraz podejmowania decyzji. Stąd też identyfikacja procesów decyzyjnych i poprawa ich trafności wpływają na sprawne funkcjonowanie i zarządzanie zmianami w przedsiebiorstwie. Zmiany mogą stać się siłą organizacji rozproszonych nadążających za dynamiką różnego typu sytuacji.

EN

The paper presents concepts of designing solutions that support processes of planning corporate stocks, using a model of a multidimensional data analysis. Data analysis understood as data processing aimed at achieving useful information and conclusions may in an essential way contribute to the effective planning and forecasting of logistic and business projects. The choice of a stocks monitoring and management strategy, and in particular of their planning management may require significant outlays. The multidimensional model of data analysis may be used as a support for analytical, as well as planning and decision-making processes. Hence the identification of decision-making processes and increasing the accuracy of decision-making influence the work effectiveness by the way of introducing suitable changes into the model, and then monitoring their effects. Such changes may become an advantage of dispersed organizations trying to catch up with the dynamics of different situations.

17

Laboratorium hurtowni danych poziomu MS SQL Server 2005

Gorawski Marcin

Prace Naukowe Instytutu Informatyki Stosowanej Politechniki Wrocławskiej. Konferencje

|

2007

583-596

PL

Rozdział omawia problemy związane z projektem o nazwie "Laboratorium Hurtowni Danych poziomu MS SQL Server 2005" (HDM5), testowaniem ćwiczeń przez studentów oraz uwagi ogólne, co do sposobu przygotowania jego udostępnienia wszystkim zainteresowanym Uczelniom Wyższym w Polsce. Podjęto także próbę ustanowienia standardu przygotowania i prowadzenia zajęć z przedmiotu "Hurtownie danych" w kontekście zarówno laboratorium jak i wykładu ze szczególnym uwzględnieniem środowiska narzędziowego na przykładzie MS SQL Serwer 2005.

EN

The chapter presents problems connected with the "The Data Warehouse Laboratory on the MS SQL SERVER 2005 level" (HDM5) Project. It discussed how project was tested by college students. General remarks that concerns providing the project to all interested polish colleges are given. An attempt was made to elaborate certain standards of preparation and carrying out courses in the "Data Warehousing" subject. Standards concerns lectures and laboratories with focus on MS SQL Server 2005 environment.

18

Interoperacyjny system OLAP: intOLAP

Gorawski Marcin, Gorawski Michał, Bańkowski S.

Prace Naukowe Instytutu Informatyki Stosowanej Politechniki Wrocławskiej. Konferencje

|

2007

279-291

PL

Systemy analitycznego przetwarzania w trybie on-line (OLAP) są częścią składową systemów hurtowni danych (DW). Dostępnych jest wiele komercyjnych systemów OLAP np. OLAP-owy serwer Mondrian. Możliwość wykorzystania tego systemu wraz z technologią JPivot na stronach wizualizacji pracującej pod ASP.NET jest znacznie utrudniona. Projektanci systemów DW często pomijają większość z tych rozwiązań z powodu braku interfejsów komunikacyjnych. Zatem podczas rozszerzania funkcjonalności systemów DW pożądaną cechą jest interopcracyjność systemów OLAP (intOLAP). Prezentowany system intOLAP pozwala na ujednolicanie projektów systemów DW tak, aby komunikacja pomiędzy ich komponentami była znacznie uproszczona i niezależna od bazowej platformy. Przedstawione zostały metody użycia dodatkowych narzędzi wizualizacji opartych o ASP.NET, Apache Tomcat, JPivot, JBoss, Jasper niezależnie od wybranego środowiska bazodanowego w systemie intOLAP.

EN

Online Analytical Processing (OLAP) systems are part of Data Warehouse (DW) systems. While upgrading functionality of the DW systems OLAP interoperability (intOLAP) is quite desirable. Presented intOLAP system allows uniformity of DW systems projects in a manner that communication between components was much simpler and base platform independent. Paper researches methods of new visualization tools usage. These tools bases on ASP.NET, Apache Tomcat, JPivot, Jboss and Jasper technology and are independent of chosen database environment in intOLAP system.

19

Wielowymiarowa analiza danych w trybie czasu rzeczywistego

Jędrzejec B., Świder K.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2005

|

R. 51, nr 1

69-71

PL

W pracy rozważano systemy wielowymiarowej analizy danych wykorzystujące technologie hurtowni danych oraz przetwarzania analitycznego online (OLAP). Szczególną uwagę zwrócono na specyfikę zastosowań dla danych zmieniajacych się z dużą częstotliwością (real-time OLAP). Jako przykład aplikacji przedstawiono możliwości analizy OLAP w trybie czasu rzeczywistego oferowane przez MS SQL Server Analysis Services.

EN

The paper concerns multi-dimensional data analysis based on data warehousing and On-Line Analytical Processing (OLAP) technologies. Especially we focused on applications with relative high frequency of data changes (real-time OLAP). As an illustrative example, the real-time OLAP funcionalities of MS SQL Server Analysis Services are presented.

20

Analiza przydatności wybranych metod pozyskiwania wiedzy dla probabilistycznego systemu ekspertowego

Valenta M.A., Zygmunt A.

Informatyka Teoretyczna i Stosowana

|

2003

|

R. 3, nr 4

39-52

PL

Przedstawiono analizę przydatności wybranych implementacji pewnych technologii do realizacji procesu akwizycji wiedzy dla modelu wiedzy systemu ekspertowego o charakterze probabilistycznym. Zaprezentowano koncepcję, a także praktyczną realizację (studium przypadku) wykorzystania metod eksploracji danych oraz technologii OLAP w procesie pozyskiwania wiedzy dla systemu ekspertowego. Praktyczna realizacja nawiązuje do badań, w których wykorzystano rzeczywistą bazę danych o zarejestrowanych przypadkach zakażeń szpitalnych w polskich szpitalach, system ekspertowy oparty o shell BayEx i implementację metod eksploracji danych oraz OLAP udostępnianych przez pakiety DB2 Intelligent Miner for Data, a także DB2 Data Warehouse Center firmy IBM.