Táto diplomová práca má za úlohu uviesť čitateľa do problematiky veľkých dát a možností ich využitia pre optimalizáciu procesov v doprave vo veľkých mestách. Jej hlavnou náplňou je spracovanie a vizualizácia dát pochádzajúcich z rôznych zariadení prostredníctvom vybraného Business Intelligence nástroja. Práca čitateľa prevedie taktiež inštaláciou ostatných softwarových prvkov k tomu potrebných. Vizualizácia dát umožní nájsť zaujímavé súvislostí v dátach a príležitosti k optimalizácii možností dopravy. Na základe výsledkov analýz budú navrhnuté kroky k zlepšeniu dopravnej infraštruktúry vo vybraných mestách.
Anotace v angličtině
This Master's thesis purpose is to enlighten the meaning of the Big Data term in context of its use in city traffic and city infrastructure. Using the right Business Intelligence tool, data collected from various devices will be processed and visualised, The process of installation of software needed to complete this task will be included. Visualization of the data will provide insight into interesting data correlations and opportunities to optimise city traffic. To improve city infrastructure, certain ideas based on these discoveries will be provided.
Klíčová slova
Big Data, Business Intelligence, MongoDB, NoSQL, JSON, BSON, Microsoft Power BI, Invipo, analýza dát, vizualizácia dát, doprava, chytré mestá
Klíčová slova v angličtině
Big Data, Business Intelligence, MongoDB, NoSQL, JSON, BSON, Microsoft Power BI, Invipo, data analysis, data visualization, traffic, smart cities
Rozsah průvodní práce
62 s. (84 065 znaků).
Jazyk
SK
Anotace
Táto diplomová práca má za úlohu uviesť čitateľa do problematiky veľkých dát a možností ich využitia pre optimalizáciu procesov v doprave vo veľkých mestách. Jej hlavnou náplňou je spracovanie a vizualizácia dát pochádzajúcich z rôznych zariadení prostredníctvom vybraného Business Intelligence nástroja. Práca čitateľa prevedie taktiež inštaláciou ostatných softwarových prvkov k tomu potrebných. Vizualizácia dát umožní nájsť zaujímavé súvislostí v dátach a príležitosti k optimalizácii možností dopravy. Na základe výsledkov analýz budú navrhnuté kroky k zlepšeniu dopravnej infraštruktúry vo vybraných mestách.
Anotace v angličtině
This Master's thesis purpose is to enlighten the meaning of the Big Data term in context of its use in city traffic and city infrastructure. Using the right Business Intelligence tool, data collected from various devices will be processed and visualised, The process of installation of software needed to complete this task will be included. Visualization of the data will provide insight into interesting data correlations and opportunities to optimise city traffic. To improve city infrastructure, certain ideas based on these discoveries will be provided.
Klíčová slova
Big Data, Business Intelligence, MongoDB, NoSQL, JSON, BSON, Microsoft Power BI, Invipo, analýza dát, vizualizácia dát, doprava, chytré mestá
Klíčová slova v angličtině
Big Data, Business Intelligence, MongoDB, NoSQL, JSON, BSON, Microsoft Power BI, Invipo, data analysis, data visualization, traffic, smart cities
Zásady pro vypracování
Seznamte se se softwarovými nástroji používaných v oblasti Business Intelligence.
V teoretické části práce popište vlastnosti konkrétních Business Intelligence řešení, vhodných pro zpracování a vizualizaci velkého množství dat.
Seznamte se se strukturou a obsahem reálných dat získaných monitorováním důležitých údajů ve městech.
Na základě vstupních dat a požadavků potřebných výstupů vyberte nejvhodnější softwarové řešení Business Intelligence.
Ve vybraném softwaru proveďte zpracování reálných dat a navrhněte vhodné vizuální výstupy tak, aby mohly být použité v průmyslové praxi.
Zásady pro vypracování
Seznamte se se softwarovými nástroji používaných v oblasti Business Intelligence.
V teoretické části práce popište vlastnosti konkrétních Business Intelligence řešení, vhodných pro zpracování a vizualizaci velkého množství dat.
Seznamte se se strukturou a obsahem reálných dat získaných monitorováním důležitých údajů ve městech.
Na základě vstupních dat a požadavků potřebných výstupů vyberte nejvhodnější softwarové řešení Business Intelligence.
Ve vybraném softwaru proveďte zpracování reálných dat a navrhněte vhodné vizuální výstupy tak, aby mohly být použité v průmyslové praxi.
Seznam doporučené literatury
POUR, Jan, Miloš MARYŠKA a Ota NOVOTNÝ. Business intelligence v podnikové praxi. 1. vyd. Praha: Professional Publishing, 2012, 276 s. ISBN 978-80-7431-065-2.
NOVOTNÝ, Ota, Jan POUR a David SLÁNSKÝ. Business intelligence: jak využít bohatství ve vašich datech. 1. vyd. Praha: Grada, 2005, 254 s. Management v informační společnosti. ISBN 80-247-1094-3.
LACKO, Ľuboslav. Business Intelligence v SQL Serveru 2008: reportovací, analytické a další datové služby. Vyd. 1. Brno: Computer Press, 2009, 456 s. ISBN 978-80-251-2887-9.
SCHEPS, Swain. Business intelligence for dummies. Hoboken, NJ: Wiley, c2008. ISBN 04-701-2723-6.
CUESTA, Hector. Analýza dat v praxi. Brno: Computer Press, 2015, 296 s. ISBN 978-80-251-4361-2.
HOLUBOVÁ, Irena, Jiří KOSEK, Karel MINAŘÍK a David NOVÁK. Big Data a NoSQL databáze. Praha: Grada, 2015, 281 s. Profes!onal. ISBN 978-80-247-5466-6.
MongoDB \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. \matsymb{lbrack}cit. 2018-11-19\matsymb{rbrack}. Dostupné z: https://www.mongodb.com/
BI portal - ms business intelligence portal \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. \matsymb{lbrack}cit. 2018-11-19\matsymb{rbrack}. Dostupné z: https://biportal.cz/
Seznam doporučené literatury
POUR, Jan, Miloš MARYŠKA a Ota NOVOTNÝ. Business intelligence v podnikové praxi. 1. vyd. Praha: Professional Publishing, 2012, 276 s. ISBN 978-80-7431-065-2.
NOVOTNÝ, Ota, Jan POUR a David SLÁNSKÝ. Business intelligence: jak využít bohatství ve vašich datech. 1. vyd. Praha: Grada, 2005, 254 s. Management v informační společnosti. ISBN 80-247-1094-3.
LACKO, Ľuboslav. Business Intelligence v SQL Serveru 2008: reportovací, analytické a další datové služby. Vyd. 1. Brno: Computer Press, 2009, 456 s. ISBN 978-80-251-2887-9.
SCHEPS, Swain. Business intelligence for dummies. Hoboken, NJ: Wiley, c2008. ISBN 04-701-2723-6.
CUESTA, Hector. Analýza dat v praxi. Brno: Computer Press, 2015, 296 s. ISBN 978-80-251-4361-2.
HOLUBOVÁ, Irena, Jiří KOSEK, Karel MINAŘÍK a David NOVÁK. Big Data a NoSQL databáze. Praha: Grada, 2015, 281 s. Profes!onal. ISBN 978-80-247-5466-6.
MongoDB \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. \matsymb{lbrack}cit. 2018-11-19\matsymb{rbrack}. Dostupné z: https://www.mongodb.com/
BI portal - ms business intelligence portal \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. \matsymb{lbrack}cit. 2018-11-19\matsymb{rbrack}. Dostupné z: https://biportal.cz/
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
ilustrace, grafy, tabulky
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Součástí obhajoby nebyla praktická ukázka
Vedoucí práce seznámil komisi s posudky
1. Otázka - Šilhavý R.- na svislé ose jsou pravděpodobně rychlostní kamery a na vodorovné pak počet přestupků, znamená to tedy, že první kamera zaznamenala 12 přestupků za sekundu?
2. Otázka -Šilhavý R. - Co bylo cílem práce, jaký měl být reálný výstup? Zkuste shrnout přínos práce.
Studentka dlouze odpovídala na otázky oponenta. Následovali otázky komise a diskuze nad praktickým přínosem a výstupem diplomové práce. Studentka na položené otázky v rámci obhajoby odpovídala nedostatečně s řadou chyb.
Vlastní diplomová práce dle komise obsahovala řadu faktických chyb a dle názoru komise nesplňuje minimální požadavky na kvalifikační práci. Komise studentce doporučuje práci dopracovat, zaměřit se především na 5. bod zadání a doplnit korelace, které jsou v práci zmíněny, ale nejsou reálně provedeny. Upravit čitelnost obrázků a grafů a doplnit z nich vyplývajících závěrů.