Diplomová práce zkoumá možnosti vývoje systému datového skladu pro účely řízení
konstrukčních nákladů pomocí dat. Hlavním cílem je navrhnout systém datového skladu pro
různé typy a dimenze dat s cílem zlepšit celkové podnikové procesy. Rešerše rozpracovává
současnou literaturu a vývoj funkcí business intelligence. V aplikační části jsou data
související s konstrukčními náklady charakterizována, strukturována a standardizována
v návrhu databáze do koncepčních a logických fází. Data jsou poté nahrána do DBMS a jsou
vypočteny agregátní funkce. Proces uvnitř společnosti je srovnán v podobě před a po zavedení
databáze. Pomocí kvantitativních metod jsou vypočteny celkové přínosy
Anotace v angličtině
This diploma thesis researches the options for developing a data warehouse system for the
function of construction cost data management. The primary objective is to design a data
warehouse system for different data types and dimensions with the aim of improving the
company overall business processes. The study elaborates the current literature and
development of business intelligence functions. Data related to construction costs is
characterized, structured and normalized in the conceptual and logical phases of the database
design. Data is then loaded into the DBMS and aggregate functions are calculated. The process
inside the company is compared before and after the database introduction and quantitative
methods are used to calculate the overall benefit.
Klíčová slova
Business Intelligence, Regionální databáze, Hvězdicové schéma, Schéma sněhové vločky
Online Analytical Processing (OLAP), Prvotní odhad a analýza nákladů, Building
Information Modelling (BIM)
Klíčová slova v angličtině
Business Intelligence, Relational database, Star Schema, Snowflake Schema, Online
Analytical Processing (OLAP), Elemental Cost Estimation and Analysis, Building
Information Modelling (BIM
Rozsah průvodní práce
88
Jazyk
AN
Anotace
Diplomová práce zkoumá možnosti vývoje systému datového skladu pro účely řízení
konstrukčních nákladů pomocí dat. Hlavním cílem je navrhnout systém datového skladu pro
různé typy a dimenze dat s cílem zlepšit celkové podnikové procesy. Rešerše rozpracovává
současnou literaturu a vývoj funkcí business intelligence. V aplikační části jsou data
související s konstrukčními náklady charakterizována, strukturována a standardizována
v návrhu databáze do koncepčních a logických fází. Data jsou poté nahrána do DBMS a jsou
vypočteny agregátní funkce. Proces uvnitř společnosti je srovnán v podobě před a po zavedení
databáze. Pomocí kvantitativních metod jsou vypočteny celkové přínosy
Anotace v angličtině
This diploma thesis researches the options for developing a data warehouse system for the
function of construction cost data management. The primary objective is to design a data
warehouse system for different data types and dimensions with the aim of improving the
company overall business processes. The study elaborates the current literature and
development of business intelligence functions. Data related to construction costs is
characterized, structured and normalized in the conceptual and logical phases of the database
design. Data is then loaded into the DBMS and aggregate functions are calculated. The process
inside the company is compared before and after the database introduction and quantitative
methods are used to calculate the overall benefit.
Klíčová slova
Business Intelligence, Regionální databáze, Hvězdicové schéma, Schéma sněhové vločky
Online Analytical Processing (OLAP), Prvotní odhad a analýza nákladů, Building
Information Modelling (BIM)
Klíčová slova v angličtině
Business Intelligence, Relational database, Star Schema, Snowflake Schema, Online
Analytical Processing (OLAP), Elemental Cost Estimation and Analysis, Building
Information Modelling (BIM
Zásady pro vypracování
1. Setting research objectives and formulation of research queries.
2. Assesing current intelligence systems in the company.
3. Definition of targeted goals, system requirements, functions and use-cases.! 4. Graphical visualization of functions and scenarios.
5. System implementation and security assesment through run-tests.
6. Collecting feedback resolving issues and improvement.
7. Formulation of conclusions and research evaluation.
Zásady pro vypracování
1. Setting research objectives and formulation of research queries.
2. Assesing current intelligence systems in the company.
3. Definition of targeted goals, system requirements, functions and use-cases.! 4. Graphical visualization of functions and scenarios.
5. System implementation and security assesment through run-tests.
6. Collecting feedback resolving issues and improvement.
7. Formulation of conclusions and research evaluation.
Seznam doporučené literatury
1. VAISMAN, Alejandro & ZIMANYI Esteban. Data Warehouse Systems: design and Implementation. Heidelberg, Springer 2014. Data-centric systems and applications. ISBN 978-3-642-54654-9.
2. MIŠKUF, Martin. & ZOLOTOVÁ, Iveta. Application of Business Intelligence Solutions on Manufacturing Data, 2015 IEEE 13th International Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics, pp. 193 - 197, 2017.
3. KHAN, Maqbool, WU Xiaotong, XU Xiaolong, DOU Wanchun, Big data challenges and opportunities in the hype of Industry 4.0, Communications (ICC) 2017 IEEE SAC Sypnosium Big Data Networking Track, pp. 1-6, 2017.
4. CRUMP, Justin. Corporate Security Intelligence and Strategic Decision Making. Boca Raton: CRC Press. 2015 ISBN: 9781466592728.
5. PROQUEST DATABase. (2018). In ProQuest | Databases, EBooks and Technology for Research Title of website. Retrieved from https://www.proquest.com/
Seznam doporučené literatury
1. VAISMAN, Alejandro & ZIMANYI Esteban. Data Warehouse Systems: design and Implementation. Heidelberg, Springer 2014. Data-centric systems and applications. ISBN 978-3-642-54654-9.
2. MIŠKUF, Martin. & ZOLOTOVÁ, Iveta. Application of Business Intelligence Solutions on Manufacturing Data, 2015 IEEE 13th International Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics, pp. 193 - 197, 2017.
3. KHAN, Maqbool, WU Xiaotong, XU Xiaolong, DOU Wanchun, Big data challenges and opportunities in the hype of Industry 4.0, Communications (ICC) 2017 IEEE SAC Sypnosium Big Data Networking Track, pp. 1-6, 2017.
4. CRUMP, Justin. Corporate Security Intelligence and Strategic Decision Making. Boca Raton: CRC Press. 2015 ISBN: 9781466592728.
5. PROQUEST DATABase. (2018). In ProQuest | Databases, EBooks and Technology for Research Title of website. Retrieved from https://www.proquest.com/
Přílohy volně vložené
APPENDIX A - Pilot Projects Information Sheets
APPENDIX B - Pilot Projects Costs Sheets
Přílohy vázané v práci
tabulky
Převzato z knihovny
Ano
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Průběh obhajoby je zveřejněn pouze přihlášenému uživateli.