13 - inteligentni poslovni sistemi u turizmu (dw)

IIIII I InformacioniInformacioni sistemisistemi u u turzmuturzmu ii hotelijerstvuhotelijerstvu

Prof. dr Angelina Njegu

Inteligentni poslovni sistemi u turizmu

Pametno poslovanje

Uvod u skladite podataka

OLAP sistemi

Otkrivanje znanja i data mining

Poslovna inteligencija

Beograd, 2011/2012.

III Informacioni sistemi u turizmu i hotelijerstvuIII Informacioni sistemi u turizmu i hotelijerstvuProf. dr Angelina Njegu

Plan knjige


Pametno poslovanje

Smart Planet, Smart Companies, Smart Business i sl. - termin Smart

(pametno, inteligentno) se odnosi na novi vid rada i poslovanja, kroz upotrebu

inteligentnih informacionih tehnologija

Pametnija poslovanje zahteva pametniju analitiku:

Otkrivanje vrednosti - prikupljanje i sinteza informacija iz razliitih izvora

Predvianje izlaza - konsolidovanjem sistema uspostavlja se integrisani pogled na

Obezbeivanjem uvida u poslovanje svim zaposlenima dovodi do donoenja boljih, brih i relevantnijih odluka

Predvianje izlaza - konsolidovanjem sistema uspostavlja se integrisani pogled na

poslovanje

Analiza u realnom vremenu - brzo reagovanje i bolje razumevanje prioriteta klijenata


Uvod Uvod u skladite podatakau skladite podataka

Sirovi podaci vs izvedene informacijeOLTP vs OLAP sistemiKomponente skladita podatakaDimenziono modeliranjeivotni ciklus razvoja skladita podatakaETL procesStudija sluajaGotovi industrijski modeli


Uvod u skladite podataka

Problemi:

Obim podataka raste

Raste broj korisnika

Dubina istorije podataka se poveavapoveava

Upiti su sve sloeniji

Svaka ema podataka je sve kompleksnija i teka za odravanje ...


Pitanja


Sirovi podaci vs izvedene informacije

Prevoenje velikih koliina sirovih podataka u dragocene informacije je kljuni analitiki proces, na osnovu kojih kompanija donosi poslovne i operativne odluke

Scenario 1:

Sirovi podaci:

Banka prikuplja podatke o svim raunima i uteevinama klijenata. Sirov podatak moe pokazati,

na primer, da je Sefan M. danas podigao 50 evra sa bankomata u Amsterdamuna primer, da je Sefan M. danas podigao 50 evra sa bankomata u Amsterdamu

Izvedene informacije:

Stefan ivi u Beogradu, ali u proteklih pet meseci, Stefan je podizao novac u London,

Kopenhagenu, Oslou i Stockolmu, to dovodi do zakljuka da on esto putuje po Evropi, te stoga bi

on moda bio zainteresovan za specijalnu kreditnu karticu koja mu omoguava neogranien

pristup svom raunu u 16 razliitih zemalja sa specijalnim popustima.

Pitanja koja se postavljaju nakon ove analize su: Koje je proseno stanje na njegovom raunu? Za

koje usluge bi bio zainteresovan?


Sirovi podaci vs izvedene informacije

Scenario 2:

Sirovi podaci:

Turistika agencija prikuplja podatke o prodaji svakog pojedinanog aranmana, zatim

podatke o obrtu kapitala itd.

Sirov podatak opisuje, na primer, da je turistika agencija prodala 10.000 evra

vrednosti aranmana u junu mesecu 2010. godine.vrednosti aranmana u junu mesecu 2010. godine.

Izvedene informacije:

S obzirom da je vrednost prodatih aranmana u junu mesecu 2009. godine iznosio

15.000 evra, a postavljen cilj za 2010. godinu je bio 20.000 evra, oigledno je da

turistika agencija nije ispunila eljeni cilj

Analiza poslovanja treba da odredi posledice pada prodaje. Pitanja koja se postavljaju

su: Koji se aranmani prodaju, a koji ne? Koji je efekat promocije aranmana? itd.


OLTP sistemi

Kompanija moe imati jedan ili vie transakcionih sistema koji obavljaju svakodnevne poslovne procese i rade sa tzv. sirovim podacima

Transakcioni sistemi (On-line transaction processing, OLTP) snabdevaju skladite podataka (data warehouse) sa podacima

Karakteristike OLTP sistema su: obrauju poslovne transakcije u realnom vremenu

podaci mogu da se auriraju, odnosno korisnik moe da menja i brie vrednosti atributa podaci mogu da se auriraju, odnosno korisnik moe da menja i brie vrednosti atributa

izvetaji se sastoje od tekuih podataka


OLAP

Za razliku od transakcionih sistema koji prikazuju trenutne vrednosti nekog atributa, analitiki sistemi prikazuju vrednosti podatka u proteklih nekoliko godina

Analitiki sistemi (On-line Analytical Processing, OLAP) su namenjeni samo za itanje i analizu podataka sa ciljem da pomognu donosiocima odluka

OLAP sistemi se oslanjaju na skladite podataka (Data Warehouse, DW)


Skladite podataka

Skladite podataka (Data Warehouse, DW) je analitika baza podataka namenjenasamo za itanje

Skladitenje podataka (Data Warehousing) je proces integracije podataka u jedanrepozitorijum iz kojeg krajnji korisnici mogu sprovoditi analize podataka i pravitiizvetaje

Karakteristike DW: Organizacija - podaci su organizovani po predmetu i sadre relevantne informacije za Organizacija - podaci su organizovani po predmetu i sadre relevantne informacije za

podrku odluivanju

Konzistentnost - podaci u razliitim operacionim bazama podataka se drugaije ifriraju iprikazuju, a u DW e biti prikazani na konzistentan nain

Vremenski - podaci se uvaju mnogo godina kako bi se iskoristili za praenje trendova,prognoze i vremensko poreenje

Viedimenzionalnost - DW koristi viedimenzionalnu strukturu

Web-zasnovanost - okruenje za web zasnovane aplikacije


Komponente DW sistema

AnalizaAnaliza izvoraizvora podatakapodataka

Pripremanjepodataka Izgradnja

DW


Dimenziono modeliranje podataka u DW

Dimenziono modeliranje je tehnika logikog dizajna iji je cilj prezentacija podataka u obliku koji obezbeuje visoke performanse sistema radi vrenja analize podataka

U dimenzionom modeliranju, strukture podataka su tako organizovane da opisuju mere i dimenzije

Mere

numeriki podaci smeteni u centralnoj, takozvanoj tabeli injenica (fakt tabela)

analizirane vrednosti, npr., jedinica prodaje, broj zaposlenih

Dimenzije

standardni poslovni parametri koji definiu svaku transakciju


Prezentacija podataka u DW

Dimenzione tabele su denormalizovane


Fizika arhitektura

dimenzionog modela

- ema zvezde (star)

Tabela injenica Dimenziona tabela

Zaposleni_DimZaposleni_DimZaposleniKlju

ZaposleniID...

VremeVreme_Dim_DimVremeKlju

Datum

ProizvodProizvod_Dim_DimProizvodKlju

ProizvodID

Prodaja_faktiProdaja_faktiVremeKljuDatum

...ProizvodID...

KlijentKlijent_Dim_DimKlijentKlju

KlijentID...

pediterpediter_Dim_DimpediterKlju

pediterID...

VremeKljuZaposleniKljuProizvodKljuKlijentKljupediterKlju

IznosProdajeJediniceProdaje ...


Komponente tabele injenica

Dimenzione tabele

klijentklijent_dim_dim201 ALFI Alfred201 ALFI Alfred

Tabela injenica Prodaje

MereMereSpoljni kljueviSpoljni kljuevi

Mere predstavljaju analiziranevrednosti, kao to je jedinicaprodaje ili broj zaposlenih. Meresu numerike zbog toga da bi semogla vriti izraunavanja.

proizvodproizvod_dim_dim25 123 TV25 123 TV

klijent_klju proizvod_klju vreme_klju koliina_prodaje iznos_prodaje

201 25 134 400 10,789

134 1/1/2000134 1/1/2000vremevreme_dim_dim


Star ema


Definisanje hijerarhije

Dimenzije vrlo esto mogu biti organizovane u hijerarhije


ema pahulje (Snowflake)


Studija sluaja: Modelovanje DW

Menader kompanije koja se bavi prodajom bele i crne tehnike eli da dobije informacije o prodaji svojih proizvoda

Pored centrale u Beogradu, kompanija ima maloprodajne objekte u Novom Sadu i Niu

Potrebno je napraviti DW model podataka koji e reflektovati potrebe menadera

Potrebno je napraviti DW model podataka koji e reflektovati potrebe menadera


Informacije o prodaji

Izvetaj 1: Ukupan broj prodatih artikala

113

Izvetaj 2: Ukupan broj prodatih artikala za odreeni vremenski period

Januar Februar Mart April

14 41 33 25



Izvetaj 3: Broj prodatih artikala po proizvodima i vremenskim periodima

Proizvod Jan Feb Mar Apr

Whirlpool ve maina 6 17Whirlpool ve maina 6 17

LG 3D televizor LED 6 16 6 8

LG klima 8 25 21

Proizvod



Izvetaj 4: Broj artikala prodatih po proizvodima, gradovima i vremenskim

periodima

Grad Proizvod Jan Feb Mar Apr

Novi Sad Whirlpool ve maina 3 10Novi Sad Whirlpool ve maina 3 10

LG 3D televizor LED 3 16 6

LG klima 4 16 6

Ni Whirlpool ve maina 3 7

LG 3D televizor LED 3 8

LG klima 4 9 15 Proizvod

V

r

e

m

e



Izvetaj 5: Broj prodatih artikala i ukupan prihod po proizvodima,

gradovima i vremenskim periodima

Grad Proizvod

Jan Feb Mar Apr

Prihod Broj Prihod Broj Prihod Broj Prihod BrojGrad Proizvod Prihod Broj Prihod Broj Prihod Broj Prihod Broj

Novi Sad Whirlpool ve maina 7.44 3 24.80 10

LG 3D televizor LED 7.95 3 42.40 16 15.90 6

LG klima 7.32 4 29.98 16 10.98 6

Ni Whirlpool ve maina 7.44 3 17.36 7

LG 3D televizor LED 7.95 3 21.20 8

LG klima 7.32 4 16.47 9 27.45 15


Mere prodaje i dimenzije

Mere: Broj prodatih artikala, Iznos

Dimenzije: Proizvod, vreme, region

Tabela injenica (Fact table) opisno:

Grad Proizvod Mesec Broj Prihod

Novi Sad Whirlpool ve maina Januar 3 7.95

Novi Sad LG 3D televizor LED Januar 4 7.32

Ni Whirlpool ve maina Januar 3 7.95

Ni LG 3D televizor LED Januar 4 7.32

Novi Sad LG klima Februar 16 42.40


DW model prodaje

Grad_ID Proizvod_ID Mesec Broj Prihod

1 589 1/1/2012 3 7.95

1 1218 1/1/2012 4 7.32

Tabela injenica (Fact table)

Grad Naziv Region Drava

Dimenziona tabela: Grad1 1218 1/1/2012 4 7.32

2 589 1/1/2012 3 7.95

2 1218 1/1/2012 4 7.32

1 288 2/1/2012 16 42.40

Proizvod_ID Naziv_proizvoda Kategorija_proizvoda_ID

589 Whirlpool ve maina 1

590 LG 3D televizor LED 2

288 LG klima 1

Dimenziona tabela: Proizvod

Kategorija_pr

oizvoda_ID

Naziv_

kategorije_proizvoda

1 Bela tehnika

2 Crna tehnika

Dimenziona tabela: Kategorija proizvoda

Grad

_ID

Naziv

grada

Region Drava

1 Novi Sad Jug Srbija

2 Subotica Sever Srbija


DW model prodaje

Vreme

Fakti prodaje

Region

Proizvod Kategorijaproizvoda


Studija sluaja

Skladite podataka turizma u Australiji

Skladite podataka turizma u Australiji (Australian Tourism Data Warehouse, ATDW) je nastao zajednikim naporima Australijske vlade i teritorijalnih turistikih organizacija da obezbede jedinstvenu nacionalnu bazu podataka turistikih proizvoda i destinacija, kako bi se mogle adekvatno objavljivati, promovisati i prodavati putem razliitih digitalnih medijamedija

ATDW omoguava jednostavan interfejs preko koga prodavci mogu unositi svoje turistike ponude i usluge i to uz odgovarajuu godinju lanarinu

Da bi se izalo u susret zahtevima putnika, koji ele ne samo da pregledaju, ve i da rezerviu eljene turistike proizvode, razvijena je booking platforma pod nazivom Tourism Exchange Australia (TXA)


Pristup sistemu

preko mobilnog

13 - inteligentni poslovni sistemi u turizmu (dw)

Documents