Táto diplomová práca má za úlohu uviesť čitateľa do problematiky veľkých dát a možností ich spracovania. Jej hlavnou náplňou je popísať postup spracovania dát pochádzajúcich z rôznych zariadení - zvoliť správne štatistické metódy a vizualizovať vybrané súvislosti v spracovávaných dátach prostredníctvom vybraného Business Intelligence nástroja. Inštalácia všetkých ďalších softvérových nástrojov k tomu potrebných bude zahrnutá do postupu práce.
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 correlation statement about chosen hypothesis.
Klíčová slova
Big Data, Business Intelligence, dátová analýza, štatistika, korelácie, doprava
Klíčová slova v angličtině
Big Data, Business Intelligence, data analytics, statistics, correlations, traffic
Rozsah průvodní práce
66 s. (92 541 znaků)
Jazyk
SK
Anotace
Táto diplomová práca má za úlohu uviesť čitateľa do problematiky veľkých dát a možností ich spracovania. Jej hlavnou náplňou je popísať postup spracovania dát pochádzajúcich z rôznych zariadení - zvoliť správne štatistické metódy a vizualizovať vybrané súvislosti v spracovávaných dátach prostredníctvom vybraného Business Intelligence nástroja. Inštalácia všetkých ďalších softvérových nástrojov k tomu potrebných bude zahrnutá do postupu práce.
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 correlation statement about chosen hypothesis.
Klíčová slova
Big Data, Business Intelligence, dátová analýza, štatistika, korelácie, doprava
Klíčová slova v angličtině
Big Data, Business Intelligence, data analytics, statistics, correlations, traffic
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
Diplomantka odprezentovala před komisí hlavní cíle a výsledky své diplomové práce. Prezentace jako celek byla zpracována na velmi dobré úrovni, studentka dokázala vystihnout klíčové body práce. Následně byla studentka seznámena s posudky vedoucího a oponenta diplomové práce. Diplomantka postupně odpověděla na otázky oponenta práce.
Komise vznesla k obhajobě následující dotazy:
1) Prof. Šeda: Jakým způsobem byly zpracovávány parametry počasí?
2) Doc. Chramcov: Jak byly zpracovávány extrémní hodnoty?
3) Prof. Šeda: Jaký jste zvolila formát dat?
Na kladené dotazy diplomantka reagovala na dobré úrovni.