SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Data warehouses and reporting services - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Data warehouses and reporting services
Kod przedmiotu 11.3-WE-BizElP-DWandRS-Er
Wydział Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki
Kierunek Biznes elektroniczny
Profil praktyczny
Rodzaj studiów Program Erasmus pierwszego stopnia
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2020/2021
Informacje o przedmiocie
Semestr 3
Liczba punktów ECTS do zdobycia 5
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania angielski
Sylabus opracował
  • dr hab. inż. Marek Kowal, prof. UZ
Formy zajęć
Forma zajęć Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) Forma zaliczenia
Wykład 15 1 - - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium 30 2 - - Zaliczenie na ocenę
Projekt 15 1 - - Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

Familiarize students with the architectures of the data warehouses and the data life cycle in the data warehouse. Presentation of the software used to design the OLAP data structures. Developing the skills of designing and implementing data warehouses. Presentation of data reporting methods. Developing the ability to create reports using charts and pivot tables. Presentation of examples of data warehouse applications in e-business.

Wymagania wstępne

Databases

Zakres tematyczny

Data warehouse architecture. Characteristics of data warehouse subsystems. Review and characteristics of popular data warehouse systems present in IT market.

Data warehouse design. Conceptual, logical and physical model. Types of data warehouses. Data flow from source to target systems. Presentation of tools supporting data warehouse design.

OLAP cubes. Multidimensional data structures. The concept of fact table, measure, dimension, and attribute. Star and snowflake schema. Characteristics of typical operations on multidimensional data cubes. Practical exercises from the design and implementation of  OLAP cubes.

Reporting based on multidimensional data cubes. Methods of generating queries for data cubes. Pivot tables. Methods of graphic representation of data. A query language for multidimensional data. Practical exercises involving the preparation of a given report based on data from a multidimensional data cube.

Discussion of examples of data warehouse applications in e-business. Presentation of sample data warehouse projects.

Metody kształcenia

Lecture - conventional lecture using a video projector.
Laboratory - practical exercises in the computer laboratory.
Project - project implementation in a computer laboratory.

 

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Lecture - the passing criteria is to obtain positive grades from tests carried out at least once in a semester.

Laboratory - the passing criterion is to obtain positive marks for laboratory exercises and tests.

Project - positive assessment of the project or projects realized during the semester

Final mark components = lecture: 30% + teaching laboratory: 40% + project: 30%

Literatura podstawowa

  1. SQL Server 2012 Tutorials: Analysis Services - Multidimensional Modeling SQL Server 2012 Books Online, Microsoft, 2012
  2. Sarka D., Lah M. Jerkic, Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012, O’Reilly, 2012
  3. Serra J., Anton B., Reporting with Microsoft SQL Server 2012, Packt Publishing, 2014
  4. Kimball, R., Ross, M.: The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (Second Edition), Wiley, 2002
  5. Inmon W.H.: Building the Data Warehouse, Wiley, 2005
  6. Corr L., Stagnitto J.: Agile Data Warehouse Design: Collaborative Dimensional Modeling, from Whiteboard to Star Schema, DecisionOne Press, 2011

Literatura uzupełniająca

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Marcin Mrugalski, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 24-04-2020 14:51)