dc.contributor.advisor | Marček, Dušan | cs |
dc.contributor.author | Menčlová, Eva | cs |
dc.date.accessioned | 2015-11-04T08:59:29Z | |
dc.date.available | 2015-11-04T08:59:29Z | |
dc.date.issued | 2015 | cs |
dc.identifier.other | OSD002 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/110927 | |
dc.description | Import 04/11/2015 | cs |
dc.description.abstract | V dizertační práci je řešena problematika využití platformy Big Data v business procesech. Cílem dizertační práce je systemizovat poznatky související s platformou Big Data, tj. základní pojmy a technologie používané v oblasti platformy Big Data, na vybraných činnostech v podmínkách konkrétní společnosti tyto poznatky aplikovat při analýzách různorodých dat (zvláště nestrukturovaných dat) a následně vytvoření obecného rámce pro uplatňování platformy Big Data v podnikových business procesech.
Práce je rozčleněna kromě úvodu a závěru do šesti kapitol. V rámci první kapitoly jsou definovány pojmy data, informace, znalosti, Business Intelligence, Competitive Intelligence a pojem Big Data. Pojem Big Data je charakterizován pomocí Volume, Velocity a Variety, tedy objemem, rychlostí a různorodostí. Ve druhé kapitole jsou uvedeny technologie využívané v oblasti platformy Big Data. Tato kapitola je především zaměřena na Hadoop, Key-value, Document, Graph, High-Performance Analytics. Ve třetí kapitole je zmapován současný stav úrovně poznatků a potřeb nasazování platformy Big Data. Jsou analyzovány výsledky průzkumů společností Gartner, Business Application Research Center - BARC GmbH. AIIM, NewVantage Partners LLC a EMC. Čtvrtá kapitola je věnovaná zjišťování stavu poznatků a nasazení platformy Big Data ve vybraných českých a slovenských společnostech pomocí dotazníkového šetření. Poznatky z vlastního dotazníkového šetření jsou využity v páté kapitole, kde je navrhováno řešení pro práci s platformou Big Data v podmínkách konkrétní společnosti v České republice. Soustředili jsme se na získávání informací z nových zdrojů dat a analýzu i nestrukturovaných dat. Jelikož společnost využívá technologie společností Oracle a SAS Institute, je navrhované řešení hledáno na těchto platformách. Pozornost je změřena na produkty Oracle Endeca Information Discovery, SAS® Enterprise Miner™ s rozšířením o Text Mining, SAS® Sentiment Analysis, SAS® Visual Analytics a Base SAS®. V šesté kapitole je navržen rámec pro nasazování platformy Big Data, který vznikl analýzou a syntézou poznatků jednak získaných v procesu aplikace platformy Big Data v konkrétní společnosti a také ze získaných poznatků při studiu existujících rámců doplněných osvědčenými postupy z praxe. | cs |
dc.description.abstract | The topic of the thesis is ‘The usage of the Big Data platform in business processes’. The aim of this thesis is the systematization of the Big Data knowledge, i.e. the Big Data concept and the Big Data technologies, the Big Data application of variety data analysis (especially unstructured data) in selected businesses processes in a particular company, to create a general framework of the Big Data application in business processes.
This thesis is divided into six chapters to achieve the aim. The Big Data concept is introduced in first chapter. The terms data, information, knowledge and their mutual relationships, Business Intelligence, Competitive Intelligence and Big Data are defined. The Big Data concept is defined by Volume, Velocity a Variety in this thesis. Then the Big Data technologies are introduced in the second chapter. The main attention is paid to Hadoop, Key-value, Document, Graph, High-Performance Analytics. The third chapter is dedicated to mapping the current situation of the Big Data platform knowledge and usage based on the questionnaires of companies: Gartner, Business Application Research Center - BARC GmbH. AIIM, NewVantage Partners LLC and EMC. The fourth chapter is dedicated to mapping the current situation of the Big Data platform in selected companies in the Czech or the Slovak Republic based on the questionnaire. The Big Data application in a particular company in the Czech Republic is the topic in the fifth chapter. We focus on new data sources and the analysis of the unstructured data. The company uses the Oracle and SAS products, therefore these platforms are used in the proposed solution. We focus on tools: Oracle Endeca Information Discovery, SAS® Enterprise Miner™ with Text Mining, SAS® Sentiment Analysis, SAS® Visual Analytics and Base SAS®. We create a general framework of the Big Data application in business processes in the sixth chapter. This framework is based on the analysis and the synthesis of the Big Data application in the particular company, the Big Data knowledge and our work experience. | en |
dc.format | 109, [21] l. : il. + 2 příl. | cs |
dc.format.extent | 5323039 bytes | cs |
dc.format.mimetype | application/pdf | cs |
dc.language.iso | cs | cs |
dc.publisher | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | information | cs |
dc.subject | internet services | cs |
dc.subject | computer software | cs |
dc.subject | big data | cs |
dc.subject | business intelligence | cs |
dc.title | Využití platformy Big Data v business procesech | cs |
dc.title.alternative | The usage of the Big Data platform in business processes | en |
dc.type | Disertační práce | cs |
dc.identifier.signature | 201600068 | cs |
dc.identifier.location | ÚK/Sklad diplomových prací | cs |
dc.contributor.referee | Závodný, Peter | cs |
dc.contributor.referee | Mikulecký, Peter | cs |
dc.contributor.referee | Tvrdíková, Milena | cs |
dc.date.accepted | 2015-10-16 | cs |
dc.thesis.degree-name | Ph.D. | cs |
dc.thesis.degree-level | Doktorský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Ekonomická fakulta | cs |
dc.description.category | Prezenční | cs |
dc.description.department | 157 - Katedra systémového inženýrství | cs |
dc.thesis.degree-program | Systémové inženýrství a informatika | cs |
dc.thesis.degree-branch | Systémové inženýrství a informatika | cs |
dc.description.result | vyhověl | cs |
dc.identifier.sender | S2751 | cs |
dc.identifier.thesis | MEN047_EKF_P6209_6209V025_2015 | |
dc.rights.access | openAccess | |