Informationsarkivering för operativ och strategisk verksamhet Gk/ÖK:ITO, gj 1

Transkript

1 Informationsarkivering för operativ och strategisk verksamhet F Gk/ÖK:ITO, gj 1

2 Arkiveringsperspektiv Operativa databaser Används för att arkivera information som används för att utföra dagligt arbete och att fatta beslut som har med det dagliga arbetet att göra Strategiska databaser Används för att arkivera information som behövs för att kunna fatta strategiska beslut dvs. beslut på längre sikt Gk/ÖK:ITO, gj 2

3 Dagens föreläsning Arkivering av information för strategiska ändamål Beslutsfattande, Data Warehousing, Data Warehouse, Datamining Kunskapshantering Arkivering av information för operativa ändamål Informationsbehov, databas(er), Database Management System, datamodellering, E-R diagram SQL Insert, update, delete, select Gk/ÖK:ITO, gj 3

4 Strategisk informationsarkivering Gk/ÖK:ITO, gj 4

5 Beslutsprocessen Hitta problemet Precisera problemet Problemlösning Intelligence - Samla och analysera data om problemet Design - Skapa alternativ, skapa kriterier för utvärdering, utvärdera resultat av alternativ Choice - Välj prioriterat/optimalt alternativ Implementation -Informera om beslut, genomför valt alternativ Resultat Gk/ÖK:ITO, gj 5

6 Beslutsteorier om hur beslut går till/bör gå till Satisfactory tillräckligt bra alternativ väljs i stället för ett optimalt alternativ (rationality) (Carbage can lösning kan söka problem i stället för tvärtom) (Political model beslut som fattas beror på kompromisser mellan grupper) Gk/ÖK:ITO, gj 6

7 Alters definition av beslutsstödssystem Beslutsstödssystem är ett interaktivt informationssystem som tillhandahåller information, modeller, datamanipuleringsverktyg för att stödja beslutsfattande i semistrukturerade och ostrukturerade situationer när ingen vet exakt hur beslut ska tas Gk/ÖK:ITO, gj 7

8 Data warehousing arkitektur Data warehouse OLAP servers Analysis/OLAP Productt Time1 Value1 Value11 External källor Operational DBs/ TPS/OLTP Extract Consolidation Filtering Cleansing Transformation Aggregation Updating Data marts OLAP servers Serve Product2 Time2 Value2 Value21 Product3 Time3 Value3 Value31 Product4 Time4 Value4 Value41 Query/Reporting Data mining Falö flaöd falö aöldf aklöd alksdf Transaktionssystem (TPS) som sköter den dagliga verksamheten + externa källor Data staging area ETL process (Extract, Transform, Load) The data warehouse OLAP servers Slutanvändarverktyg Business Intelligence tools Gk/ÖK:ITO, gj 8

9 Mer om DW Data som lagras i ett data warehouse laddas ned periodiskt från transaktionsdatabaser, och laddas i en separat databas som ofta finns på en separat dator och som använder en speciell OLAP-server Genom att ha ett DW undviker man att störa transkationssystemens dagliga verksamhet Möjliggör strukturering av data så att användare kan få snabba svar (stjärnstrukturer och kuber) Gk/ÖK:ITO, gj 9

10 Varför behövs ett DW? DB DBMS End user application A DB DB DBMS DBMS End user application B DB DBMS End user application C Det finns behov av att samla data som finns utspridd på flera databaser/it-system som underlag för strategiska och taktiska beslut Gk/ÖK:ITO, gj 10

11 Alters definition av DW Ett data warehouse (datalager) är en kombination av en databas och en mjukvara som är utformad för att stödja verksamhetsanalys och beslutsfattande på ledningsnivå snarare än att stödja minut till minut-processande av verksamhetstransaktioner Gk/ÖK:ITO, gj 11

12 Vad är OLAP? Akronym för On-line Analytical Processing OLAP-system fanns redan på 1970-talet, innan det talades om data warehousing. Idag är OLAP nära knutet till data warehousing. Kända OLAP-system idag är Hyperions Essbase, Cognos PowerPlay, IBMs DB2 OLAP Server, Microsofts Analysis service. OLAP är ett beslutsstödssystem som stödjer ad-hoc frågor (frågor som formuleras beroende av aktuell kontext), vilket möjliggör för organisationsledning och analytiker att interaktivt manipulera data Idén är att låta användare enkelt och snabbt manipulera och visualisera data genom multidimensionella vyer, det vill säga ur olika dimensioner eller perspektiv Gk/ÖK:ITO, gj 12

13 Spreadsheet (kalkylblad) output från OLAP-verktyg product product group mounth quarter office region Dimensioner/Vyer Column headers (join constraints) Column header (application constraint) Answer set representing focal event Product Group Region First Quarter Group A ABC 1245 Group A XYZ Group B ABC Group B XYZ Dimensioner/Vyer Fakta Row headers Gk/ÖK:ITO, gj 13

14 Kuben: multidimensionell vy av data En populär konceptuell modell som influerat utformning av: slutanvändarverktyg (OLAP-klienter) modellering av databasschema (dimensionell modellering) The data cube: Gk/ÖK:ITO, gj 14

15 Kuben: multidimensionell vy av data The data cube: Spreadsheets: office 130 office quarter quarter service service - Numeriska fakta (e.g. antal, summa) beror på en mängd dimensioner/vyer/perspektiv Gk/ÖK:ITO, gj 15

16 Dimensional modelling - Star-join schema Service used - service name - service group Telephone calls - sum ($) - number of calls Time -date - month - quarter - year Office Dimension - seller name - office Customer - customer name - address -region - income group Gk/ÖK:ITO, gj 16

17 Dimensional modelling - Star-join schema Service Dimension Key Service Service group S1 Local call Group A S2 Intern. call Group A S3 SMS Group B S4 WAP Group C Fact table - Transactions Number Sum of calls C210 S1 F :00 3 C210 S3 F :00 1 C212 S2 F :00 1 C213 S1 F :00 1 C214 S4 F :00 1 Time Dimension Date/ Key Month Quarter Year Office Dimension Customer Dimension Income Key Seller Office Key Customer Address Region group F11 Anders C Sundsvall C210 Anna N Stockholm Stockholm B F12 Lisa B Sundsvall C211 Lars S Malmö Skåne B F13 Janis B Kista C212 Erik P Rättvik Dalarna C C213 Danny B Stockholm Stockholm A Gk/ÖK:ITO, C214 gjåsa S Stockholm Stockholm A 17

18 Två star-join scheman Service Quarter Office Calls Customer Data Mart B Service Quarter Data Mart A Office Subscription orders Data Warehouse = Data Mart A + Data Mart B Customer Gk/ÖK:ITO, gj 18

19 Alters definition av data mining Data mining är användning av dataanalysverktyg för att finna mönster i stora transaktionsdatabaser Särskilda algoritimer används för att hitta dessa mönster Gk/ÖK:ITO, gj 19

20 Regression Vid regression försöker hitta en linje eller kurva genom en mängd data, se figur Ålder X X XX XXX XX X X X XX XXX XX X X Lönsamma kunder Gk/ÖK:ITO, gj 20

21 Klustring Klustring identifierar grupperingar Ett kluster är en grupp av objekt som grupperas tillsammans på grund av likheter, till exempel likartat beteende Skulder X X XX X X X X XX X X X X X X X Lönsamma kunder! Inkomster Gk/ÖK:ITO, gj 21

22 Kunskapshantering Gk/ÖK:ITO, gj 22

23 Tyst och explicit kunskap Tyst och explicit kunskap kräver olika former av kunskapshantering och kunskapshanteringssystem Tyst kunskap är kunskap förstådd och tillämpad omedvetet. Erhålls och delas genom erfarenhet och social interaktion Explicit kunskap är kunskap precist och formellt artikulerad. Ofta kodifierad som går att spara i dokument och databaser. Mera oberoende av individen Gk/ÖK:ITO, gj 23

24 Principer att hålla i minnet Den viktigaste kunskapen är tyst kunskap Tyst kunskap utbyts bäst genom personlig interaktion Allt arbete är kunskapsarbete" i dagens ekonomi Organisationer förlorar kunskap när de människor slutar Gk/ÖK:ITO, gj 24

25 Mål med kunskapshanteringssystem Kunskapshanteringssystem är kommunikationssystem som ska underlätta delande av kunskap, snarare än information Gk/ÖK:ITO, gj 25

26 Operativ informationsarkivering Gk/ÖK:ITO, gj 26

27 Mina vänners intressen Gk/ÖK:ITO, gj 27

28 Informationsbehov? Jag vill gå på aktivitet X, vem av mina vänner skall jag be om att följa med? Informationsbehov; det som jag behöver känna till om mina vänner för att kunna välja ut rätt vän att kontakta för att gå på aktivitet X. Var hittar jag den informationen? Gk/ÖK:ITO, gj 28

29 Entitet (företeelse) Entitet; något som jag behöver information om Vänner Aktiviteter Gk/ÖK:ITO, gj 29

30 Vad behöver jag veta om en entitet? Vän Aktivitet Namn Gatuadress Postnr Postort telnr Ex Kalle samband namn Ex Tennis Gk/ÖK:ITO, gj 30

31 Var hittar jag informationen? Ej dator Dator Bok Bokhylla Bok (fil) Bokhyllan (filhanteringssystem) Dator Bibliotek (databas) Böcker (tabeller i en databas) Bibliotekarie (DBMS) (DataBase Management System) Gk/ÖK:ITO, gj 31

32 Databas En samling strukturerad data som har samlats och som kontrolleras av en dator och det innebär att en dator även måste användas för att få åtkomst till data Gk/ÖK:ITO, gj 32

33 DataBase Management System (DBMS) Det är ett antal integrerade program som används för att definiera, uppdatera och kontrollera databaser.; lägga in ny data ändra i data radera data hämta data Gk/ÖK:ITO, gj 33

34 Bibliotek kontra databas Bibliotek Kategoriserad Ämnesområden t.ex. biologi Databas Kategoriserad Företeelser som man behöver samla in information om t.ex. människor Sorterad Författarenamn t.ex. Karin Wahlberg Sorterad Primär nyckel t.ex. personnummer Gk/ÖK:ITO, gj 34

35 Definiera och organisera data i en Teknik; Datamodellering databas (variant av konceptuell modellering) Resultat; Entity-Relationship (E-R) Diagrams, datamodeller (exempel på ett konceptuellt schema eller en konceptuell modell) Gk/ÖK:ITO, gj 35

36 Data modellering 1. Vilka företeelser (entiteter) behöver man information om? 2. Vilken information måste databasen innehålla för varje företeelse (entitetstyp)? 3. Vilka relationer finns det mellan de olika företeelserna (entiteterna) Gk/ÖK:ITO, gj 36

37 Vändatabas E-R modell (diagram) som innehåller den information som du behöver för att hitta rätt vän för att besöka aktivitet X. E-R diagrammet behöver innehålla information om Vänner Aktiviteter Vilka aktiviteter som mina vänner deltar i Gk/ÖK:ITO, gj 37

38 Entitesbeskrivning Entitetsnamn Attribut 1 Attribut 2 Attribut 3 etc Databas deklaration behöver dessutom för varje attribut: typ av tecken t.ex. bokstäver, tal Antal tecken per typ, tex. 30 Primär nyckel Medlem medlemsnr num 6 fnamn anum 20 enamn anum 30 gadr anum 40 postnr num 5 postadr anum Gk/ÖK:ITO, gj 38

39 E-R diagram Entitet Kardinalitet Entitetsnamn Entitetsnamn Attribut 1 Attribut 2 Attribut 3 etc namn Attribut 1 Attribut 2 Attribut 3 etc Lärare Tex Gudrun Relation Elev: Tex Kalle, Lisa Elev: Kalle Gk/ÖK:ITO, gj 39

40 Relationstyper M:1-relation Medlem betalar Avgift 1:1-relationer har Kontaktperson M:M-relation tränar Sport Gk/ÖK:ITO, gj 40

41 Upplösning av M:M-relation Medlem medlemsnr betalar Avgift avgiftsnr sportdeltagare Sport Primär Nyckel Medlemsnr sportnr sportnr Gk/ÖK:ITO, gj 41

42 Realisering av relation i tabellerna Modell: medlem medlemsnr Avgift avgiftsnr tabeller: medlem medlemsnr Avgift avgiftsnr avgiftsnr Främmande nyckel: realiserar relationen mellan två olika entiter Gk/ÖK:ITO, gj 42

43 Vad behöver jag veta om en entitet? Van Aktivitet vannr fnamn enamn gadr postnr mtelnr aktnr aktnamn Gk/ÖK:ITO, gj 43

44 Databas Vänner (E-R diagaram/databasmodell) Van vannr vnamn vnamn vadr postnr mtelnr Aktivitet aktnr aktnamn Van/akt Vannr aktnr Gk/ÖK:ITO, gj 44

45 Tabellbeskrivning av en entitet Medlem Entitetstyp attribut Medlemsnr fnamn eman gdr postnr postadr Eva Åström Storg Åby Per Älvström Byg Åre Lotta Byström Gåg Hjo Post Instans objekt Gk/ÖK:ITO, gj 45

46 Olika typer av databaser Lagringen av data Hierarkiska databaser Nätverksdatabaser Relationsdatabaser Objektorienterade databaser Multidimensionella databaser Typ av data Geografiska databaser Textdatabaser Bilddatabaser Hypertextdatabaser Gk/ÖK:ITO, gj 46