Analýza dat ve vybrané společnosti pomocí Business Intelligence

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá analýzou dat prostřednictvím řešení Business Intelligence, založeného na metodice Ralpha Kimballa. Cílem práce je navrhnout a implementovat efektivní datový sklad, který umožní systematickou analýzu podnikových dat s využitím nástroje Talend Open Studio for Data Integration.

Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. Teoretická část se věnuje principům dimenzionálního modelování, významu tabulek faktů a dimenzí. Dále popisuje základy ETL procesů a jejich roli v rámci BI řešení.

Praktická část se zaměřuje na návrh a realizaci konkrétního řešení datového skladu. Jsou zde popsány jednotlivé fáze implementace – od získávání a transformace dat, přes tvorbu dimenzionálního modelu, až po naplnění tabulek faktů a vytvoření vazeb mezi nimi. Výsledkem je funkční BI řešení podporující analýzu dat a tvorbu reportů. Výstupy práce jsou prezentovány pomocí nástroje Power BI, kde jsou vizualizovány klíčové metriky sledované organizací.

This thesis focuses on data analysis through a Business Intelligence solution based on the methodology of Ralph Kimball. The aim of the thesis is to design and implement an efficient data warehouse that enables systematic analysis of business data using the Talend Open Studio for Data Integration tool.

The thesis is divided into theoretical and practical parts. The theoretical part deals with the principles of dimensional modeling and the importance of fact and dimension tables. It also describes the basics of ETL processes and their role within a BI solution.

The practical part focuses on the design and implementation of a specific data warehouse solution. It describes the individual phases of implementation – from data acquisition and transformation, through the creation of a dimensional model, to the population of fact tables and the creation of relationships between them. The result is a functional BI solution that supports data analysis and report generation. The outcomes of the thesis are presented using Power BI, where key metrics monitored by the organization are visualized.