Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Национальный исследовательский университет
Высшая школа экономики
Факультет бизнес - информатики
Программа дисциплины
«Информационная поддержка бизнес-аналитики»
для направления 080500.62 – «Бизнес-информатика»
подготовки бакалавра
Автор:
К.С. Гоменюк
Рекомендовано секцией УМС Одобрена на заседании
Секция «Бизнес-информатика» кафедры бизнес-аналитики
Председатель Зав. кафедрой
________________Ю.В.Таратухина __________Т.К.Кравченко
“___” ________________ 2013 г. “___” ____________ 2013г.
Москва – 2013
1. Цель дисциплины:
Формирование теоретических знаний, умений и практических навыков решения проблем, возникающих при разработки информационно-аналитических систем.
Ознакомление студентов с современными тенденциями в области проектирования структур данных, разработки методов представления аналитической информации, интеграции информационных систем.
Задачи дисциплины:
Познакомиться с современными информационно-аналитическими системами и на практике закрепить полученные знания.
Изучить стандарты обмена данными в процессе интеграции информационных систем.
Познакомиться с основами проектирования и разработки поисковых систем, экспертных систем и систем управления знаниями.
Выработать навыки использования современных информационных технологий хранения и обработки данных в решении практических задач.
Получить дополнительные навыки моделирования предметной области,
Расширить область знаний, полученных в рамках дисциплины «Управление данными»
2. Место дисциплины в структуре ООП:
Дисциплина «Информационная поддержка бизнес-аналитики» относится к вариативной части профессионального цикла дисциплин.
Требования к входным знаниям, умениям и компетенциям студента.
Для изучения дисциплины «Информационная поддержка бизнес-аналитики» студент должен:
владеть содержанием дисциплин: вычислительные системы, сети и телекоммуникации; управление данными (часть 1); программирование.
иметь навыки проектирования баз данных.
владеть инструментарием редактирования программного кода.
Дисциплины, для которых данная дисциплина является предшествующей.
-
3. Требования к результатам освоения дисциплины:
Выпускник по направлению подготовки БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА с квалификацией (степенью) «бакалавр» в соответствии с задачами профессиональной деятельности и целями основной образовательной программы должен обладать следующими компетенциями:
(СК-4) способен решать проблемы в профессиональной деятельности на основе анализа и синтеза
(СК-5) способен оценивать потребность в ресурсах и планировать их использование при решении задач в профессиональной деятельности
(СК-6) способен работать с информацией: находить, анализировать и использовать информацию из различных источников, необходимую для решения научных и практических задач в профессиональной сфере
(СК-10) способен критически оценивать и переосмысливать накопленный опыт (собственный и чужой), собственную профессиональную и социальную деятельность
(СК-11) способен осуществлять научную и практическую деятельность в международной среде
(ПК-18) проектировать и внедрять компоненты ИТ-инфраструктуры предприятия, обеспечивающие достижение стратегических целей и поддержку бизнес-процессов;
(ПК-21) готовить научно-технические отчеты, презентации, научные публикации по результатам выполненных исследований;
(ПК-13) управлять процессами создания и использования информационных сервисов (контент-сервисов);
В результате освоения дисциплины студент должен:
Знать:
принципы функционирования поисковых систем и программных средств работы с неструктурированной текстовой информацией,
проблемы создания информационно-аналитических систем на основе хранилищ данных,
принципы и правила разработки информационно-аналитических систем,
особенности структуры и функциональные возможности современных аналитических информационных систем,
назначение баз знаний, способы представления знаний и формирования запросов в базам знаний
отличия объектно-ориентированных баз данных от реляционных баз данных,
основные принципы организации обмена данными между существующими информационными системами
Уметь:
проектировать слой метаданных информационно-аналитической системы,
проектировать реляционное хранилище данных,
анализировать предметную область с целью формирования требований к информационно-аналитической системе,
планировать проекты по разработке информационно-аналитической системы,
использовать информационные технологии для организации аналитической деятельности на основе существующих источников данных в компании,
выявлять проблемы в существующей логической структуре хранилища данных и предлагать методы их устранения,
разрабатывать схему обмена информацией в процессе информационной интеграции,
подготавливать презентационный материал для выступления перед аудиторией.
4. Объем дисциплины и виды учебной работы
Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы.
Вид учебной работы
|
Всего часов
|
Семестры
|
|
|
|
|
Аудиторные занятия (всего)
|
|
18
|
18
|
18
|
18
|
В том числе:
|
|
|
|
|
|
Лекции
|
|
7
|
7
|
7
|
7
|
Практические занятия (ПЗ)
|
|
11
|
11
|
11
|
11
|
Семинары (С)
|
|
|
|
|
|
Лабораторные работы (ЛР)
|
|
|
|
|
|
Самостоятельная работа (всего)
|
|
36
|
|
|
|
В том числе:
|
|
|
|
|
|
Курсовой проект (работа)
|
|
|
|
|
|
Расчетно-графические работы
|
|
|
|
|
|
Реферат
|
|
|
|
|
Х
|
Другие виды самостоятельной работы
|
|
|
|
|
|
Домашнее задание
|
|
|
|
|
Х
|
Вид промежуточной аттестации - зачет
|
|
|
|
|
Х
|
Общая трудоемкость часы
зачетные единицы
|
108
|
27
|
27
|
27
|
27
|
3
|
|
|
|
|
5. Содержание дисциплины
5.1. Содержание разделов дисциплины
Тема 1. Современные информационно-аналитические системы
Использование отчетности в произвольном формате для решения аналитических задач. Причины возникновения систем бизнес-интеллекта. Метаданные информационно-аналитической системы и их место в проектировании и эксплуатации. Структура программных средств информационно-аналитической системы. Генерирование запросов на основе метаданных.
Тема 2. Интеграция данных
Назначение интеграции данных. Классификация видов интеграции. Преимущества и недостатки различных подходов. Консолидация, федерализация, распространение, гибридный подход.
ETL. Типовая архитектура хранилища данных. Классификация процессов ETL. Справочники и классификаторы. Структура загрузочной области хранилища данных.
Язык XML. Трансформация схем с использованием XSLT. Стандарты информационного обмена.
Тема 3. Проектирование логической структуры хранилища данных Хранение изменений в базе данных. Подход DataVault: проектирование хранилищ данных, организация ETL-процесса. Поиск на основе хранилища данных DataVault. Требования к связям в логической структуре информационно-аналитической системы. Физическая структура баз данных. Оптимизация структуры базы данных. Производительность информационно-аналитических систем на основе хранилищ данных.
Тема 4. Объектно-ориентированные базы данных
Операция связывания и ее влияние на производительность систем управление базами данных. Причины распространения ООБД. Отличия ООБД от реляционных базы данных. Примеры на основе MongoDb. Многообразие реализаций NoSQL-баз данных.
Тема 5. Поисковые системы
Модели информационного поиска. Обработка текстовой информации с использованием регулярных выражений. Документ-ориентированные базы данных. Структура поисковой системы. Стемминг. Использование стоп-слов. Индексирование текстового контента. Поисковые системы с открытым программным кодом. Лингвистические информационные системы и k-представления.
Анализ существующих в интернете способов представления результатов и элементов фильтрации документов.
Тема 6. Использование информационно-аналитических систем в решении аналитических задач
Хранилище данных на основе размерностной модели данных. OLAP. Многомерная база данных MS Sql Server 2012 Analysis Services. Колоночная структура хранилища данных. Сервер баз данных MS Sql Server в режиме Tabular. Построение аналитической отчетности. Информационно-аналитическая система IBM Cognos 10. Слой метаданных. Информационные панели.
Управление проектом по разработке и внедрению информационно-аналитической системы.
Тема 7. Базы знаний
Проблема представления знаний. Онтология. Язык OWL. Проектирование базы знаний. Прямой и обратный логический вывод. Значение базы знаний в задачах анализа и поиска информации. Иерархии классов. Свойства классов. Запросы на языке SPRQL. Семантическая сеть.
Экспертная система. Пример экспертной системы CLIPS. Состав экспертной системы.
5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами
5.3. Разделы дисциплин и виды занятий
№ п/п
|
Наименование раздела дисциплины
|
Аудиторные часы
|
Самост.
занятия
|
Экзамен/
зачет
|
Всего
часов
|
Лекции
|
Практ.
занятия
|
Всего
|
|
Тема1. Современные информационно-аналитические системы
|
4
|
4
|
8
|
2
|
|
10
|
|
Тема 2. Интеграция данных
|
4
|
4
|
8
|
2
|
|
10
|
| Тема 3. Проектирование логической структуры хранилища данных
|
4
|
8
|
12
|
8
|
|
20
|
|
Тема 4. Объектно-ориентированные базы данных
|
4
|
4
|
8
|
4
|
|
12
|
|
Тема 5. Поисковые системы
|
4
|
8
|
12
|
4
|
|
16
|
|
Тема 6. Использование информационно-аналитических систем в решении аналитических задач
|
4
|
10
|
14
|
10
|
|
24
|
|
Тема 7. Базы знаний
|
4
|
6
|
10
|
6
|
|
16
|
|
Итого часов
|
28
|
44
|
72
|
36
|
|
108
|
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
9. Материально-техническое обеспечение дисциплины
10. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины
(указываются рекомендуемые образовательные технологии, а также системы оценки для текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации, примеры оценочных средств)
Для освоения курса «Информационная поддержка бизнес-аналитики» студенты готовят доклады с последующим выступлением перед участниками научного семинара. Данный вид участия в семинаре учитывается как реферативная работа.
10.1. Формы контроля и структура итоговой оценки
Домашнее задание.
Реферат.
Работа не семинаре
Зачет.
а) Домашнее задание по дисциплине «Информационная поддержка бизнес-аналитики »
Домашнее задание предполагает закрепление на практике полученных на занятиях навыков и заключается в выполнении следующих практических заданий:
Разработка личной поисковой системы, позволяющей находить документы по простому запросу на русском языке, а также сортировать результаты по релевантности. Количество входных документов – не менее 30;
Разработка XSL-преобразования результатов поиска;
Применение подхода DataVault к существующей базе данных. Загрузка разработанного хранилища данных;
Разработка фиксированной отчетности на основе баз данных с колоночной структурой; создание информационно-аналитической системы в среде IBM Cognos 10;
Онтологическое моделирование предметной области с последующим формированием описания на языке OWL. Разработка запросов к созданной базе знаний;
Итоговая оценка по учебной дисциплине складывается из оценок за:
доклад на семинаре(реферат);
посещаемость
домашнее задание;
зачет.
б) Критерии оценивания
Формирование оценок по учебной дисциплине производится в соответствии с Положением об организации контроля знаний, утвержденного Ученым советом НИУ ВШЭ от 24.06.2011, протокол №26.
В соответствии с Рабочим учебным планом, формой текущего контроля является домашнее задание. Каждая из форм текущего контроля оценивается по 10-балльной шкале. Общая оценка за текущий контроль (по 10-балльной шкале) рассчитывается по формуле:
Отекущий = Одз ,
где
Одз – оценка за домашнее задание.
Оауд = 0,5 Ореферат +0,5 Осем
Осем - работа на семинаре
При определении накопленной оценки (по 10-балльной шкале) оценивается только аудиторная работа, самостоятельная внеаудиторная работа не оценивается. Поэтому накопленная оценка рассчитывается по формуле:
Онакопленная = 0,5 · Отекущий + 0,5 · Оауд + 0,0 · Осам.работа ,
где Отекущий – оценка за текущий контроль;
Оауд – оценка за аудиторную работу;
Осам.работа – оценка за самостоятельную работу.
Результирующая оценка (выставляется в диплом) формируется на основе итоговой оценки за экзамен (по 10-балльной шкале) и накопленной оценки. Результирующая оценка рассчитывается по формуле:
Орезульт = 0,1 · Озачет + 0,9 · Онакопленная ,
где О экзамен – оценка за итоговый контроль (экзамен);
Онакопленная – накопленная оценка.
При формировании оценок на основе весовых коэффициентов применяется округление до целого числа в большую сторону.
10.2. Примерные вопросы и задания для оценки качества освоения дисциплины
Разработчики:
НИУ-ВШЭ________ _____преподаватель______ ________К.С. Гоменюк____
(место работы) (занимаемая должность) (инициалы, фамилия)
|
