Belépés címtáras azonosítással
magyar nyelvű adatlap
Üzleti intelligencia labor
A tantárgy angol neve: Business Intelligence Laboratory
Adatlap utolsó módosítása: 2023. január 13.
Dr. Ekler Péter, docens, AUT
Sik Dávid, tanársegéd, AUT
Pomázi Krisztián, tanársegéd, AUT
BMEVIAUMA24 Üzleti Intelligencia
BMEVITMA311 Adatbázisok
A labor célja, hogy laborfeladatok formájában lehetőséget biztosítson az Üzleti intelligencia tárgyakban ismertetett területek kipróbálására és gyakorlati elsajátítására.
· A tárgyból 3 számítógépes labor (4x45p) a félév elején és egy (önálló) projektfeladat lesz
· A laborok tematikája a következő:
o Open Source BI eszközök használata, adatbetöltés, reporting
o MSSQL alapú üzleti intelligencia megoldás fejlesztése, PowerBI a gyakorlatban
o Adatelemzés, statisztikai és adatbányászati eszközök használata
· A laborokon a jelenlétet a laborvezető ellenőrzi.
· A projektfeladattal kapcsolatban a félév során 1 alkalommal rögzített időben biztosítunk konzultációt, de egyedi kérdésekkel külön is kereshető a laborvezető.
· A projektfeladatot a félév végén rögzített időszakban kell szinkron módon bemutatni a laborvezetőnek.
· A projektfeladat témája: Saját BI megoldás fejlesztése: adatforrás(ok) bekötése, ETL folyamatok építése, reportok és döntéselőkészítő KPI-k megjelenítése és számítása
Szorgalmi időszakban:
- Az órarend szerinti foglalkozásokon való részvétel,
- A laboratóriumi gyakorlatok sikeres elvégzése, ennek feltétele a mérési gyakorlaton való felkészült megjelenés, amit a mérésvezető oktató szóban és/vagy írásban ellenőriz. Az elégtelen felkészültségű hallgatók a mérési gyakorlaton nem vehetnek részt, azt pótolniuk kell. További feltétel a mérés sikeres végrehajtása és az ezt dokumentáló jegyzőkönyv elfogadtatása a mérésvezető oktatóval. A jegyzőkönyvet a labor hetének végéig kell feltölteni.
- A projektfeladat megoldásával legalább 40% pontszám elérése.
Morgan Kaufmann, Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics, 2014.
Joshua N. Milligan, Learning Tableau 10 - Second Edition: Business Intelligence and data visualization that brings your business into focus, 2016.
Alex Holmes: Hadoop in Practice, Second Edition, 2014.
John Russel: Cloudera Impala, 2013.
Phil Simon: Too Big to Ignore: The Business Case for Big Data, 2013.
Stephen Few: Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a-Glance Monitoring, 2013.
Ralph Kimball, Margy Ross, Warren Thornthwaite, Joy Mundy, Bob Becker: The Kimball Group Reader: Relentlessly Practical Tools for Data Warehousing and Business Intelligence, 2010.
