IZKOPAVANJE PODATKOV
Podjetja oziroma organizacije se vsakodnevno srečujejo z velikimi količinami podatkov. Pri tem so podatki razpršeni na različnih sistemih, ki delujejo na različnih osnovah in niso vedno povezljivi. Iz tega razloga so se razvila podatkovna skladišča, kjer so podatki sistematično urejeni in omogočajo...
Main Author: | |
---|---|
Other Authors: | |
Format: | Bachelor Thesis |
Language: | Slovenian |
Published: |
N. Krajnc
2011
|
Subjects: | |
Online Access: | https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=15392 https://dk.um.si/Dokument.php?id=16918&dn= https://plus.si.cobiss.net/opac7/bib/10833436?lang=sl |
id |
ftunivmaribor:oai:dk.um.si:IzpisGradiva.php-id-15392 |
---|---|
record_format |
openpolar |
institution |
Open Polar |
collection |
Digital Library of University of Maribor |
op_collection_id |
ftunivmaribor |
language |
Slovenian |
topic |
izkopavanje podatkov podatkovno skladišče kakovost podatkov data mining data warehouse data quality info:eu-repo/classification/udc/004.2 |
spellingShingle |
izkopavanje podatkov podatkovno skladišče kakovost podatkov data mining data warehouse data quality info:eu-repo/classification/udc/004.2 Krajnc, Nina IZKOPAVANJE PODATKOV |
topic_facet |
izkopavanje podatkov podatkovno skladišče kakovost podatkov data mining data warehouse data quality info:eu-repo/classification/udc/004.2 |
description |
Podjetja oziroma organizacije se vsakodnevno srečujejo z velikimi količinami podatkov. Pri tem so podatki razpršeni na različnih sistemih, ki delujejo na različnih osnovah in niso vedno povezljivi. Iz tega razloga so se razvila podatkovna skladišča, kjer so podatki sistematično urejeni in omogočajo tistim, ki odločajo in skrbijo za razvoj podjetja, celovit pregled nad podatki posameznega dela organizacije. Pri tem moramo vedeti, da podatki sami po sebi ne predstavljajo informacij, ampak šele z organiziranjem in povezovanjem le-teh pridemo do koristnih informacij. Ker se vse več podjetij zaveda prednosti izkoriščanja potencialov, ki jim jih ponujajo velike količine podatkov, shranjene v podatkovnih skladiščih, množično uporabljajo proces izkopavanja podatkov, ki je v bistvu proces analize podatkov iz različnih zornih kotov in povzemanje v uporabne informacije. Izkopavanje podatkov pa se uporablja tudi za reševanje raznih poslovnih problemov, na katere lahko najdemo odgovor na vzorcih, ki so skriti v podatkih. Podatki , shranjeni v podatkovnem skladišču, ne rabijo biti povsem zanesljivi in kvalitetni, saj majhna odstopanja še vedno omogočajo zanesljive analize. Kljub temu pa morajo v organizacijah oziroma podjetjih paziti, da ne prihaja pogosto do napak, saj to za njih pomeni veliko dodatnega dela in stroškov. Če že pride do napake, se morajo nanjo hitro odzvati, saj če le-to odkrije končni uporabnik, ima večje negativne posledice in dodatne tegobe za podjetje oziroma organizacijo. Da je podjetjem lažje operirati z ogromnimi količinami podatkov gre zahvala zlasti temu, da že nekaj desetletij v ekonomiji ni v ospredju industrija, temveč informacijski sistemi in tehnologija. Tako jim tehnološki napredek omogoča hitrejše in cenejše izvajanje nalog, saj vsi zaposleni dostopajo do vseh podatkov, kadarkoli jih potrebujejo in to nemoteno. S tem je njihovo delo precej olajšano, olajšano in hitrejše pa je tudi sprejemanje pomembnih poslovnih odločitev. Businesses and organizations on a daily basis, there are huge amounts of data. In doing so, the data are scattered in different systems operating on different bases and are still linkable. For this reason, have developed data warehouses, where data are systematically arranged and allow decision makers and ensuring the development of the company, a comprehensive view of the data of each part of the organization. Here we know that the data alone do not represent information, but only through organizing and linking only those come to useful information. As more businesses are aware of the potential benefits to them by offering large amounts of data stored in data warehouses, widely used data mining process., Which is essentially a process of analysis of data from different perspectives and summarize useful information. Data mining is used to solve various business problems to which the answer can be found on the samples that are hidden in the data. Data stored in a data warehouse, but need not be completely reliable and high quality, since small deviations still allow reliable analysis. However, in organizations and enterprises must ensure that there is no common errors, as that they mean a lot of extra work and costs. If you already have an error occurs, it must react quickly, because if they do detect the end user, has a greater negative consequences and further troubles for the company or organization. It is easier for firms to operate with large amounts of data thanks in particular that for several decades in the economy is at the forefront of the industry, but information systems and technology. Thus, technological progress allows them quicker and cheaper to carry out their tasks, since all employees access to all data whenever they need and this smooth. It's their job much easier, easier and faster but also taking important business decisions. |
author2 |
Bobek, Samo |
format |
Bachelor Thesis |
author |
Krajnc, Nina |
author_facet |
Krajnc, Nina |
author_sort |
Krajnc, Nina |
title |
IZKOPAVANJE PODATKOV |
title_short |
IZKOPAVANJE PODATKOV |
title_full |
IZKOPAVANJE PODATKOV |
title_fullStr |
IZKOPAVANJE PODATKOV |
title_full_unstemmed |
IZKOPAVANJE PODATKOV |
title_sort |
izkopavanje podatkov |
publisher |
N. Krajnc |
publishDate |
2011 |
url |
https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=15392 https://dk.um.si/Dokument.php?id=16918&dn= https://plus.si.cobiss.net/opac7/bib/10833436?lang=sl |
genre |
sami |
genre_facet |
sami |
op_source |
Maribor |
op_rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
_version_ |
1766186929975459840 |
spelling |
ftunivmaribor:oai:dk.um.si:IzpisGradiva.php-id-15392 2023-05-15T18:14:12+02:00 IZKOPAVANJE PODATKOV DATA MINING Krajnc, Nina Bobek, Samo 2011-11-16 application/pdf https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=15392 https://dk.um.si/Dokument.php?id=16918&dn= https://plus.si.cobiss.net/opac7/bib/10833436?lang=sl slv slv N. Krajnc info:eu-repo/semantics/openAccess Maribor izkopavanje podatkov podatkovno skladišče kakovost podatkov data mining data warehouse data quality info:eu-repo/classification/udc/004.2 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/publishedVersion 2011 ftunivmaribor 2019-02-03T16:04:38Z Podjetja oziroma organizacije se vsakodnevno srečujejo z velikimi količinami podatkov. Pri tem so podatki razpršeni na različnih sistemih, ki delujejo na različnih osnovah in niso vedno povezljivi. Iz tega razloga so se razvila podatkovna skladišča, kjer so podatki sistematično urejeni in omogočajo tistim, ki odločajo in skrbijo za razvoj podjetja, celovit pregled nad podatki posameznega dela organizacije. Pri tem moramo vedeti, da podatki sami po sebi ne predstavljajo informacij, ampak šele z organiziranjem in povezovanjem le-teh pridemo do koristnih informacij. Ker se vse več podjetij zaveda prednosti izkoriščanja potencialov, ki jim jih ponujajo velike količine podatkov, shranjene v podatkovnih skladiščih, množično uporabljajo proces izkopavanja podatkov, ki je v bistvu proces analize podatkov iz različnih zornih kotov in povzemanje v uporabne informacije. Izkopavanje podatkov pa se uporablja tudi za reševanje raznih poslovnih problemov, na katere lahko najdemo odgovor na vzorcih, ki so skriti v podatkih. Podatki , shranjeni v podatkovnem skladišču, ne rabijo biti povsem zanesljivi in kvalitetni, saj majhna odstopanja še vedno omogočajo zanesljive analize. Kljub temu pa morajo v organizacijah oziroma podjetjih paziti, da ne prihaja pogosto do napak, saj to za njih pomeni veliko dodatnega dela in stroškov. Če že pride do napake, se morajo nanjo hitro odzvati, saj če le-to odkrije končni uporabnik, ima večje negativne posledice in dodatne tegobe za podjetje oziroma organizacijo. Da je podjetjem lažje operirati z ogromnimi količinami podatkov gre zahvala zlasti temu, da že nekaj desetletij v ekonomiji ni v ospredju industrija, temveč informacijski sistemi in tehnologija. Tako jim tehnološki napredek omogoča hitrejše in cenejše izvajanje nalog, saj vsi zaposleni dostopajo do vseh podatkov, kadarkoli jih potrebujejo in to nemoteno. S tem je njihovo delo precej olajšano, olajšano in hitrejše pa je tudi sprejemanje pomembnih poslovnih odločitev. Businesses and organizations on a daily basis, there are huge amounts of data. In doing so, the data are scattered in different systems operating on different bases and are still linkable. For this reason, have developed data warehouses, where data are systematically arranged and allow decision makers and ensuring the development of the company, a comprehensive view of the data of each part of the organization. Here we know that the data alone do not represent information, but only through organizing and linking only those come to useful information. As more businesses are aware of the potential benefits to them by offering large amounts of data stored in data warehouses, widely used data mining process., Which is essentially a process of analysis of data from different perspectives and summarize useful information. Data mining is used to solve various business problems to which the answer can be found on the samples that are hidden in the data. Data stored in a data warehouse, but need not be completely reliable and high quality, since small deviations still allow reliable analysis. However, in organizations and enterprises must ensure that there is no common errors, as that they mean a lot of extra work and costs. If you already have an error occurs, it must react quickly, because if they do detect the end user, has a greater negative consequences and further troubles for the company or organization. It is easier for firms to operate with large amounts of data thanks in particular that for several decades in the economy is at the forefront of the industry, but information systems and technology. Thus, technological progress allows them quicker and cheaper to carry out their tasks, since all employees access to all data whenever they need and this smooth. It's their job much easier, easier and faster but also taking important business decisions. Bachelor Thesis sami Digital Library of University of Maribor |