Upozornění pro čtenáře a uživatele této knihy
Všechna práva vyhrazena. Žádná část této tištěné či elektronické knihy nesmí být reprodukována ani šířena v papírové, elektronické či jiné podobě bez předchozího písemného souhlasu nakladatele. Neoprávněné užití této knihy bude trestně stíháno.

Doc. Ing. Jan Pour, CSc.
Doc. Ing. Miloš Maryška, PhD.
Ing. Iva Stanovská
Ing. Zuzana Šedivá, Ph.D.

Self Service Business Intelligence

Jak si vytvořit vlastní analytické, plánovací a reportingové aplikace

Vydala Grada Publishing, a.s.
U Průhonu 22, 170 00 Praha 7
tel.: +420 234 264 401, fax:+420 234 264 400
www.grada.cz
jako svou 6828. publikaci

Odborní recenzenti:
Ing. Michal Valenta, Ph.D.
Ing. Vladislav Štefaňák

Odpovědný redaktor Petr Somogyi
Grafická úprava a sazba Milan Vokál
Formát ePub Milan Vokál
Návrh a zpracování obálky Michal Němec
Počet stran 352
První vydání, Praha 2018

Vytiskla Tiskárna v Ráji, s.r.o., Pardubice

© Grada Publishing, a.s., 2018

ISBN 978-80-271-0823-7 (ePub)
ISBN 978-80-271-0816-9 (pdf)
ISBN 978-80-271-0616-5 (print)

Našemu kamarádovi Honzovi

O autorech

Doc. Ing. Jan Pour, CSc.

Jan Pour vystudoval fakultu národohospodářskou na VŠE v Praze. Je docentem katedry informačních technologií Vysoké školy ekonomické v Praze. Profesně se orientuje na otázky řízení podnikové informatiky, koncepcí informačních systémů podniků a úlohy Business Intelligence. Je autorem nebo spoluautorem čtrnácti knižních publikací a řady vysokoškolských skript, článků v časopisech a příspěvků na konferencích. Podílel se na řešení cca sto dvaceti projektů pro nejrůznější podniky a organizace v energetice, průmyslu, obchodu i ve státní správě. V současné době je členem Rady České společnosti pro systémovou integraci a redaktorem časopisu Systémová integrace.

Doc. Ing. Miloš Maryška, PhD.

Miloš Maryška studoval na Katedře informačních technologií Vysoké školy ekonomické, kde obhájil disertační práci na téma „Referenční model řízení ekonomiky podnikové informatiky“. Od roku 2015 působí na Katedře informačních technologií jako docent. V rámci vědecké a pedagogické práce se zaměřuje na oblast řízení ekonomiky podnikové informatiky, Business Intelligence, Corporate Performance Management, finanční řízení podnikové informatiky a ERP systémy. Je spoluautorem sedmi monografií a více než sta odborných a vědeckých článků v časopisech a ve sbornících z mezinárodních konferencí. Ve společnosti VIG Re působí jako projektový manažer a team leader oddělení Busienss Processes and IT Solutions.

Ing. Iva Stanovská

Iva Stanovská je absolventkou fakulty řízení Vysoké školy ekonomické v Praze. V současné době působí jako ředitelka pro rozvoj a konzultační služby ve společnosti Solitea Business Solutions s.r.o., kde je odpovědná za řízení týmu Business Intelligence, předprodejní aktivity a podporu obchodu, firemní procesy a interní informační systém. Současně na částečný úvazek působí jako odborná asistentka na katedře informačních technologií Fakulty informatiky a statistiky VŠE v Praze, kde se zaměřuje na metodiky a postupy specifikace informačních systémů. Je spoluautorkou několika učebních textů, článků v časopisech a příspěvků na konferencích.

Ing. Zuzana Šedivá, Ph.D.

Zuzana Šedivá vystudovala obor Automatizované systémy řízení na Fakultě informatiky a statistiky na Vysoké škole ekonomické v Praze, kde od absolvování působí na Katedře informačních technologií. V pedagogické práci i ostatních odborných aktivitách se zaměřuje především na oblast aplikací grafických dat, vizualizaci a analytické úlohy v BI. Současně svou odbornost rozvíjí v oblasti podpory informačních technologií ve vzdělávání. Kromě krátkodobých praktických projektů, kterých se zúčastnila, spolupracovala dlouhodobě s organizací OBSE v oblasti správy a řízení elektronických dokumentů.

Řekli o knize

Kniha je praktickým a kompletním průvodcem po světě tzv. Self Service Business Intelligence (SSBI) nástrojů. Praktickým proto, že se zaměřuje na reálné případy použití této technologie v kontextu řízení a plánování v menších a středních podnicích. Kompletním průvodcem je ve více směrech:

1.Kromě popisu vybraných nástrojů SSBI a způsobu jejich použití poskytuje také příslušnou teorii, zejména úvod do datového modelování, architekturu a postup návrhu datových skladů a metodiku využití nástrojů SSBI pro řízení a plánování.

2.Jednotlivé nástroje SSBI popisuje od jejich stažení přes instalaci, konfiguraci až pro reálné použití. Kniha nabízí sedm různých rozšířených a v praxi používaných nástrojů SSBI. Většina z nich je dostupná volně nebo v tzv. community edition. Čtenář si tak může udělat přesný obraz o nástrojích a způsobu práce s nimi a vybrat si ten, který mu nejvíce vyhovuje.

Kniha je napsaná velmi čtivě a srozumitelně, přináší i množství ilustrativních příkladů. Teoreticky laděný první oddíl je terminologicky konzistentní a dostatečně přesný pro pochopení problematiky, aniž by zabíhal do složitých detailů, které nejsou pro uživatele SSBI nástrojů potřebné.

Jsem přesvědčen, že knihu ocení široká skupina čtenářů z řad manažerů středních a menších firem, analytiků, zaměstnanců IT oddělení, kteří poskytují v podniku informační servis, stejně jako studenti ekonomických a technických oborů se specializací na informační systémy a management.

Další přidanou hodnotou knihy je její provázanost s portálem MBI (Management Byznys Informatiky). Jedná s o živý informační zdroj, do něhož přispívá řada specialistů na jednotlivé oblasti řízení a provozu IT a který poskytuje stále aktualizované a doplňované informace o operativním, taktickém a strategickém řízení IT v podniku. Právě tam tematika SSBI patří. Čtenář knihy tedy navíc dostává k dispozici další cenný informační zdroj.

Ing. Michal Valenta, Ph.D.České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologiíKatedra softwarového inženýrství

Podle studie společnosti Gartner (2017) je dnes penetrace BI nástrojů ve firmách na úrovni 30 %, tedy v průměrné organizaci pouze 30 % uživatelů aktivně používá některý z nástrojů BI. Pokud se navíc podíváme do historie před pěti lety, zjistíme, že před zavedením metod Self Service Business Intelligence (SSBI) byl tento ukazatel na úrovni 15–17 %. Lze tedy říct, že to jsou právě nástroje SSBI, které významně přispívají k většímu rozšíření nástrojů BI v organizacích.

Publikace přináší komplexní přehled oblasti jak v metodické rovině (oddíl A), tak na příkladu konkrétních nástrojů (oddíl B) a velice dobře funguje jako komplexní úvod do oblasti SSBI jak pro pracovníky a manažery, tak pro studenty oborů IT.

Oddíl A předkládá úvod do problematiky logickým přehledem základů nástrojů Business Intelligence od analytických databází přes budování datových skladů a vizualizační nástroje až po nástroje SSBI v jejich dnešní podobě.

Oddíl B čtenáře provede ukázkami sedmi vybraných nástrojů z kategorie SSBI, včetně reálných ukázek z uživatelského rozhraní, pracovních postupů při budování analytického modelu i vizualizačního rozhraní.

Za velmi přínosné považuji především propojení metodiky budování SSBI řešení v organizaci s metodikou MBI, která umožňuje čtenáři jednoduchou formou proniknout do logiky business procesů v organizaci. Lze konstatovat, že u nástrojů typu SSBI je jejich vhodné a pevné ukotvení do metodického rámce a procesů organizace kritickým faktorem jejich finálního úspěchu či neúspěchu.

V publikaci je několikrát akcentováno, že řešení typu SSBI nejsou z pohledu uživatele zcela nenáročné na technologické znalosti, naopak: vyžadují od uživatele určitý mentální posun z role příjemce reportů do role reálného správce dat a jejich business logiky. Právě zakotvení nástrojů SSBI v pevných pravidlech, jednotné metodice užití dat a také jednotné pravdě v rámci organizace představuje základní kámen SSBI řešení. Toto téma vnímám jako jeden z nejvýraznějších přínosů publikace, která může přispět ke skutečně efektivnímu použití SSBI nástrojů v organizaci. Pro čtenáře jsou užiteční a velmi příjemné i reálné postupy a doporučení v oblasti vizualizací v oddílu A, které jsou následně doplněné o postupy přímo v konkrétních nástrojích (oddíl B).

Z pohledu možného dalšího rozvoje publikace, resp. jejího případného pokračování bych doporučil následující oblasti:

⬛Zahrnutí návrhů na organizační kroky a změny procesů, které povedou k „udržitelnému rozvoji“ SSBI nástrojů ve firmě. Tedy kroky, které následují po vlastním nasazení SSBI nástrojů a mají za cíl zajistit jejich efektivní a dlouhodobé používání. Konkrétně může jít například o rozvoj nástrojů samostatně v jednotlivých útvarech, avšak pod jednotným metodickým vedením, sdílení definic KPI, zajištění odpovědnosti za kvalitu dat (data stewardship) atp.

⬛Rozšíření oblasti plánovacích a prediktivních SSBI nástrojů o přehled dalších nástrojů. Oblast plánovacích SSBI nástrojů je specifický trh, kde se setkávají standardní poskytovatelé SSBI s řešeními specializovanými čistě na oblast plánování či prediktivní logiky. Podle studie společnosti Gartner (2017) je tento segment nejrychleji rostoucí oblastí SSBI a do budoucna může zejména prediktivní SSBI výrazně posunout možnosti nasazení BI nástrojů v organizacích.

Publikaci vřele doporučuji všem čtenářům pro její výraznou přidanou hodnotu a pro skloubení metodiky a praxe SSBI do přehledného a logického celku. Současně bych chtěl kolektivu autorů poděkovat, protože podobná publikace na českém knižním trhu zatím chyběla.

Ing. Vladislav Štefaňák

Chief Executive Officer

MIBCON, a.s.

Úvodem

Business Intelligence (BI) představuje jednu z klíčových aplikací IT, která nejvýrazněji ovlivňuje celkovou kvalitu a výkonnost řízení podniků a jejich obchodních a dalších aktivit. Například průzkumy a analýzy společnosti Gartner ukazují, že investice do BI představují celosvětově a dlouhodobě nejvyšší investiční prioritu podniků do IT. Je to dáno zejména rozsáhlými možnostmi BI při podpoře analytických, plánovacích i rozhodovacích aktivit a jejího vlivu na celkovou úspěšnost a konkurenceschopnost firmy.

Výrazným vývojovým proudem v rámci Business Intelligence je uplatňování postupů, nástrojů a aplikací charakterizovaných termínem Self Service Business Intelligence (SSBI), resp. samoobslužná Business Intelligence. V tomto textu používáme první z uvedených termínů. Zatímco původní standardní komplexní systémy se vyznačují celopodnikovým záběrem, obrovskými objemy dat, vysokou složitostí řešení a vysokými náklady, řešení Self Service Business Intelligence jsou zaměřená zejména na individuální potřeby uživatelů nebo jejich menších skupin. Tato řešení jsou založena – oproti standardním BI systémům – také na odlišné škále produktů a nástrojů (např. Power BI, PowerPivot, Tableau, Qlik Sense atd.). Základní principy řešení, analýza a návrh SSBI aplikací jsou však v mnoha směrech obdobné jako u komplexní BI. V tomto kontextu se také často zdůrazňuje, že aplikace SSBI je třeba vesměs chápat jako efektivní doplněk komplexních BI systémů, nikoli jako jejich náhradu.

Tato publikace se primárně orientuje na řešení a nástroje kategorie SSBI, a to jak na jejich analytickou část, tak na implementační. S ohledem na silné vazby na komplexní BI systémy postihuje také jejich základní principy, komponenty a postupy řešení. Kniha je určena IT analytikům i uživatelům (podnikovým specialistům, manažerům), kteří mají zájem samostatně připravovat vlastní analytické a plánovací aplikace, případně se na jejich přípravě a vývoji aktivně podílet. Je rovněž určena studentům, a to jak těm z IT oborů, tak i z ostatních ekonomicky nebo manažersky zaměřených oborů.

Cílem knihy je poskytnout komplexní pohled na přípravu a realizaci zmíněných typů aplikací, resp. úloh spadajících do oblasti označované jako „business analytics“. Strukturu celého textu dokumentuje obrázek na následující straně.

Struktura textu knihy

Příprava a realizace aplikací BI i SSBI (stejně jako i naprosté většiny ostatních) vyžaduje většinou kombinaci tří druhů znalostí:

⬛věcných: znalosti obsahu podnikání, podnikových procesů a funkcí, systémů ukazatelů a jejich analytických hledisek,

⬛metodických: znalosti postupů řešení a možností metod, které se v dané oblasti používají (dimenzionální modelování, datové modelování a další),

⬛technologických: znalosti funkcionality a způsobů využití softwarových nástrojů pro implementaci aplikací (např. Power BI, Tableau atd.).

Na tyto požadavky se snaží reagovat i tato kniha. Problém ale spočívá v tom, že rozsah k tomuto účelu důležitých informací je značný, přičemž uživatel je potřebuje v různých okamžicích řešení, v různém rozsahu a na různé úrovni detailu. K tomu se ještě váží změny přicházející především v technologické rovině řešení, tedy v dostupných nástrojích. Z těchto důvodů jsme se rozhodli provázat text knihy s informacemi na portálu MBI (Management Byznys Informatiky), který najdete na adrese http://mbi.vse.cz.

Poslední informací vážící se k obsahu a organizaci celé publikace je vymezení použitých formálních standardů, zejména piktogramů, které uvozují standardní části jednotlivých kapitol:

Účel kapitoly nebo části textu.

Vymezení nebo definice nejdůležitějších pojmů.

Příklady.

Diskuse, doporučení, praktiky.

Shrnutí kapitoly nebo vybrané části textu.

Oddíl A: Business Intelligence (BI) a Self Service Business Intelligence (SSBI)

První oddíl je zaměřen na společné charakteristiky analytických a plánovacích úloh v podnikovém řízení a na jejich řešení. V návaznosti na to poskytuje obecně pojaté informace o aplikacích a nástrojích jak pro úlohy Business Intelligence, tak Self Service Business Intelligence. Oddíl má odpovědět na tyto otázky:

1.Jaké jsou specifické charakteristiky analytických a plánovacích úloh v podniku na rozdíl od ostatních, zejména transakčních?

2.Jaké jsou používané metody při řešení aplikací pro analytické a plánovací úlohy?

3.Co je podstatou datového modelování a jak se využívá při řešení analytických a plánovacích aplikací?

4.Co je podstatou dimenzionálního modelování, jaké jsou hlavní charakteristiky tabulek faktů a dimenzionálních tabulek a jejich vzájemných vazeb?

5.Jaké jsou současné možnosti vizualizace a prezentace dat v analytických a plánovacích aplikacích, tedy možnosti využití různých typů grafů, map, dashboardů apod.?

6.Jaké jsou principy aplikací a technologií komplexních Business Intelligence systémů, jaké jsou možné přístupy a postupy řešení v této oblasti?

7.Jaké jsou podstatné charakteristiky aplikací a nástrojů Self Service Business Intelligence, jaké jsou doporučené postupy řešení v této oblasti?

1.Podstata a principy analytických a plánovacích úloh

Analytické a plánovací úlohy, označované též jako Business Analytics, představují disciplínu a společný termín pro podnikové analýzy, plánování, dolování dat, prediktivní analýzy a další úlohy a možnosti podporující a zvyšující kvalitu podnikového řízení a rozhodování. Standardně se tyto funkce realizují na základě ukazatelů (resp. faktů, metrik) a podle zvolených hledisek, resp. dimenzí. Business Intelligence již po několik desítek let, Self Service Business Intelligence nyní dává těmto principům systematičnost, provázanost a odpovídající technologickou základnu. Základem jejich řešení je tzv. dimenzionální modelování orientované na určení požadovaných ukazatelů a jim odpovídajících dimenzí a jejich podstatných charakteristik. Předpokladem pochopení a řešení dimenzionálních modelů je datové modelování, a proto mu jako východisku pro další kapitoly věnujeme úvodní část tohoto textu. Cílem kapitoly je vymezit principy datových a dimenzionálních modelů a určit funkce zejména analytických a plánovacích úloh v podnikovém řízení a s tím i požadavky na řešení aplikací BI i SSBI. Jedním z velmi podstatných požadavků na tyto aplikace je vysoká úroveň prezentace dat, využití nejrůznějších typů grafů a schémat, které by měly přispívat k co nejrychlejší orientaci uživatele v analytických tabulkách, reportech apod. Proto je poměrně rozsáhlá část textu věnovaná možnostem vizualizace a prezentace dat jak v aplikacích BI, tak SSBI.

Doplňující informace jsou dostupné na webu MBI. Kromě toho příloha obsahuje komplexní příklad využitý zejména při prezentaci jednotlivých produktů v kapitolách 5–11. V rámci této kapitoly využíváme také několika zjednodušených dílčích příkladů pro objasnění podstaty analytických a plánovacích operací.

Analytické aplikace (BI i SSBI) nevytvářejí nebo většinou nepořizují nová data, ale využívají data vytvořená transakčními aplikacemi (ERP, CRM atd.). Databáze transakčních aplikací se proto označují jako zdrojové. Podstatnou vlastností těchto databází je taková organizace jejich dat, která podporuje přístupy k detailním datům, ukládání a aktualizace dat. Databáze jsou pro tyto operace optimalizované. Oproti tomu analytické BI a SSBI aplikace jsou optimalizované na efektivní poskytování analytických informací, tedy data zde musí být organizována ve shodě s potřebami analytických úloh a musí obsahovat hodnoty ukazatelů ve vazbě na analytická hlediska, tedy dimenze. Z toho také vyplývá, že mezi zdrojovými databázemi a analytickými databázemi probíhá transformace dat (viz obrázek 1.1). Analytické databáze mají v prostředí Business Intelligence formu datových skaldů, datových tržišť, případně OLAP databází (viz kapitolu 3), v prostředí Self Service BI disponují jednotlivé produkty vlastními technologickými nástroji pro uložení a správu analytických dat (viz kapitoly 5–11).

Obrázek 1.1 Transformace dat ze zdrojových do analytických databází

Kvalitní a efektivní návrh analytických databází je předmětem datového a dimenzionálního modelování. Jejich hlavním úkolem je vytvořit základní logiku uložení a uspořádání dat tak, aby vyhovovala požadavkům na analytické a plánovací aplikace, a vytvořit flexibilní datový model, který bude plně podporovat rozsah podnikových analýz a plánování, a to jak aktuálně požadovaných, tak očekávaných v budoucím období.

Je dobré zdůraznit, že při řešení Business Intelligence i Self Service Business Intelligence je předpokladem znalost datového i dimenzionálního modelování, a to nejen u IT analytiků a vývojářů, kde se běžně předpokládá, ale i u uživatelů. Mají-li se uživatelé na těchto řešeních podílet (a v případě SSBI je pokud možno i samostatně implementovat), pak jsou tyto základní znalosti nezbytné.

1.1Datové modelování

Datové modelování je metoda, která podle názvu slouží k navrhování struktury dat v databázích a k jejich dokumentaci. Účelem datového modelování je přispívat ke kvalitnímu návrhu databází (jak transakčních, zdrojových, tak v daném kontextu zejména analytických), což znamená, že:

Databáze jsou konstruovány efektivně s minimalizací redundancí dat (tedy jejich duplicit, či multiplicit), se zajištěním požadovaného výkonu a doby odezvy při nejčetnějších dotazech a dalších operacích.

▪Databáze se navrhují tak, aby poskytovaly data uživatelům, která odpovídají jejich aktuálním požadavkům, ale i požadavkům, které lze v budoucnu očekávat. To znamená tak, aby bylo databáze možné relativně bezpečně rozšiřovat, udržovat a modifikovat. Úpravy databáze nesmí znamenat nepřiměřená rizika pro kvalitu dat.

▪V relační databázi je řešena integrita na úrovni položek (atributů), tabulek i vazeb mezi tabulkami zajišťující přesnost a konsistenci uložených dat po celou dobu provozu,

▪Aplikace postavené na databázi lze pak řešit efektivně a návrh databáze neznamená významné omezení pro jejich další údržbu a rozvoj.

V dalších částech této podkapitoly nemůžeme postihnout celou šíři otázek a postupů datového modelování (k tomu slouží rozsáhlá specializovaná literatura), ale pokusíme se vystihnout pouze nejdůležitější principy a termíny potřebné pro řešení BI i SSBI projektů i jako nezbytný základ pro pochopení dimenzionálního modelování, které je obsahem další podkapitoly.

Datové modelování tak, jak ho budeme dále prezentovat a využívat, je spojené obvykle s relačními databázemi. S ohledem na další text je proto účelné zde rekapitulovat pouze několik základních termínů.

Relace je dvourozměrná datová struktura představovaná tabulkou, kde jeden řádek tabulky odpovídá jednomu záznamu (například jednomu záznamu zboží) a sloupec odpovídá položce (například ID zboží, Název, Jednotková cena atd.). V databázovém pojetí se sloupec tabulky označuje jako atribut, jehož hodnoty spadají do tzv. domény. Příklad části takové databáze zachycuje obrázek 1.2. Z obrázku je patrné, že databázi tvoří pět relací, resp. tabulek. Relace (tabulka) Zboží, Adresa a Objednávka se označují jako entitní relace, relace Adresa objednatele a Detail objednávky popisují vztah mezi entitními relacemi a jsou proto označovány pojmem relace vztahová (asociativní).

S databází je spojena také integrita, což je pravidlo omezující možné hodnoty atributů, případně možné manipulace se záznamy, které existují ve vazbě k záznamům jiné tabulky. K významným integritním omezením patří existence primárního klíče (tzv. entitní integrita). Tím se zajišťuje jednoznačná identifikace záznamu v tabulce (žádné dva záznamy nemohou mít stejnou hodnotu primárního klíče). V příkladu (viz obrázek 1.2) jsou položky, které hrají roli primárního klíče, označeny symbolem klíče. Primární klíč může vzniknout i jako kombinace hodnot zvolených atributů, která se pak označuje jako složený klíč. Příkladem primárního klíče může být Číslo objednávky v tabulce Objednávka. S termínem primární klíč souvisí i umělý primární klíč (surrogate key), který nemá nějaký specifický podnikový význam (například ID zboží), ale vzniká postupným načítáním stanovené hodnoty (většinou 1) při přidávání dalších záznamů do tabulky databáze.

Další typ integritního omezení je doménová integrita, která zajišťuje, aby údaj uvedený jako hodnota atributu byl vybrán z množiny definovaných přípustných hodnot. Například pro sloupec (doménu) Typ adresy v tabulce Adresa objednatele může být takovým doménovým omezením možnost uvedení buď hodnoty Fakturační, nebo hodnoty Dodací.

Obrázek 1.2 Tabulky a jejich vazby v relační databázi (Zdroj: Gála a kol.: Podniková informatika, Grada Publishing, 2009)

Posledním typem integritního omezení je tzv. referenční integrita, která je reprezentována cizím klíčem (foreign key). Cizí klíč zajišťuje provázanost tabulek, například mezi tabulkou Zboží a Detail objednávky je cizím klíčem ID zboží umístěný v tabulce Detail objednávky. Na obrázku je položka, která je cizím klíčem označena zkratkou FK. Princip referenční integrity zajišťuje:

⬛Aby nemohla být vložena jako hodnota atributu, který je označen jako cizí klíč, hodnota, jež nemá odpovídající hodnotu atributu v tabulce, jejíž klíč jako cizí uvádíme. Tak je například zajištěn vztah mezi tabulkou Objednávka a Detail objednávky, kdy platí, že v tabulce Detail objednávky se jako hodnota atributu Číslo objednávky nesmí objevit jiné číslo než to, které je uvedeno u některého ze záznamů v tabulce Objednávka.

⬛Aby z tabulky nebylo možné odstranit záznam, jehož hodnota je uvedena jako cizí klíč v tabulce jiné. To například znamená, že nelze odstranit záznam z tabulky Zboží, jehož ID zboží je rovno 1, protože se tato hodnota vyskytuje jako hodnota cizího klíče v tabulce Detail objednávky.

⬛Uvedené základní principy relačních databází se promítají do řešení datových modelů. Návrh datových modelů se realizuje na několika úrovních, resp. v několika základních krocích. Tyto kroky postupují obvykle od konceptuálního návrhu přes logický až k fyzickému.

1.Konceptuální návrh databáze: Prvotní návrh databáze, tedy její struktury, vazeb a všech potřebných charakteristik, obvykle začíná na konceptuální úrovni. Ta je zaměřena na věcnou podstatu dat a nezohledňuje fyzické, resp. technologické charakteristiky databáze, ale pouze její požadovanou strukturu a logiku uspořádání dat, které jsou nezávislé na konkrétním softwaru pro řízení databáze. Účelem konceptuálního návrhu databáze je specifikovat typy datových objektů (typy entit), jejich vlastnosti (atributy), přirozenou identifikaci, vazby mezi entitami a jejich vlastnosti. V konceptuálním modelu se v entitách nemodelují cizí klíče, vazby mezi entitami jsou vyjádřeny pouze graficky.

2.Logický návrh databáze: Na základě konceptuálního návrhu databáze se řeší logický návrh databáze, jehož cílem je detailně vymezit strukturu databáze založené již na určitém logickém schématu dat, v našem případě relačním. Tedy především definovat struktury databázových tabulek, jejich atributy, primární klíče a relace mezi tabulkami prostřednictvím cizích klíčů.

3.Vytvoření, případně generování fyzického návrhu databáze: Na základě logického návrhu databáze se definuje fyzický datový model, který specifikuje již potřebné implementační charakteristiky ve vztahu k příslušnému databázovému prostředí, v němž bude databáze realizována. Tím se myslí například formáty jednotlivých datových položek, jejich rozsah, resp. délka, definování cizích klíčů a vztahů mezi tabulkami a další charakteristiky.

Datové modely budou jednou ze součástí řešení dimenzionálních modelů v dalších částech kapitoly a následně budou prezentovány v souvislosti s jednotlivými produkty SSBI (viz kapitoly 5–11). V souvislosti s datovým modelováním je ještě třeba vymezit tyto termíny:

⬛Entita představuje z pohledu konceptuálního datového modelu dále nedělitelnou jednotku reálného světa, o které se budou v databázi vést příslušná data. V databázi obvykle entitě odpovídá jeden řádek v databázové tabulce. Typ entity pak představuje zobecnění pro všechny entity se stejnými vlastnostmi (například typem entity je Zákazník a entitou je jeden každý zákazník). Typu entity odpovídá v databázi jedna databázová tabulka. Typ entity má vlastní název, identifikátor a její obsah je dále definován skupinou atributů, které jsou následně, v rámci logického návrhu databáze, základem pro definování struktury databázové tabulky. (Entita a Typ entity se oba běžně používají pro termín „typ entity“, Výskyt pak pro jednu konkrétní entitu, tedy data o konkrétním sledovaném objektu.)

⬛Vazby se definují mezi dvěma entitami použitím symbolu vazby s doplněním názvu vazby a dalších jejich charakteristik, včetně kardinality.

⬛Kardinalita vazby (násobnost a povinnost) znamená vyjádření možnosti výskytu počtu entit na obou stranách vazby. Existují základní vztahy 1 : 1, 1 : M, M : N. Tedy pro vazbu 1 : M (One to Many) to znamená, že například jeden obchodník odpovídá za více objednávek zboží a jedna objednávka zboží je vyřizována pouze jedním obchodníkem. Pokud bychom danou vazbu definovali vztahem M : N (Many to Many), pak to bude znamenat, že jeden obchodník vyřizuje více objednávek, ale na druhé straně se na jedné objednávce může podílet více obchodníků. Povinnost vazby pak vyjadřuje nutnost existence dané vazby ke každému výskytu entity, například obchodník nemusí být odpovědný za žádnou objednávku, ale objednávka musí mít obchodníka, který je za ní odpovědný.

⬛Normalizace databáze: Normalizace databáze se chápe jako postup, kdy je struktura dat v relační databázi přeorganizována tak, aby byly minimalizovány duplicity nebo multiplicity uložení dat v databázi tak, aby ideálně jedna změna v realitě vyžadovala pouze jednu změnu v datech v databázi (viz dále).

S databázemi a datovým modelováním je spojena celá škála dalších termínů a pravidel, o nichž je řeč v různé specializované literatuře, například HERNANDEZ, M. J. (2006), KIMBALL, R., ROSS, M. (2010), PROVOST, F., FAWCETT, T. (2013), ale jako předpoklad pro další text zůstaneme zatím pouze u výše vybraných.

1.2Dimenzionální modelování

Uplatnění dimenzionálního modelování je předpokladem pro naplnění účelu analytických aplikací (BI i SSBI), tedy:

⬛Prezentovat uživatelům potřebné informace co nejjednodušším způsobem.

⬛Poskytovat odpovědi na dotazy s minimální dobou odezvy.

⬛Zajišťovat relevantní informace přesně odpovídající definovaným podnikovým procesům nebo úlohám.

Dimenzionální modely a na nich postavené aplikace jsou pak pro uživatele mnohem pochopitelnější než normalizované modely pro transakční aplikace.

Dimenzionální modelování vychází z poznání a zhodnocení potřeb řízení dané organizace. Jeho obsahem je:

▪Vymezení všech dimenzí, jejich obsahu, včetně vnitřní hierarchie prvků, a dílčích charakteristik jednotlivých dimenzí.

▪Určení soustavy sledovaných ukazatelů (faktů nebo metrik) a jejich dílčích charakteristik.

▪Specifikace vazeb mezi ukazateli a odpovídajícími dimenzemi.

Uložení dat a operace s nimi jsou zde založeny na multidimenzionalitě, a to vhodným řešením organizace dat, resp. databázových schémat (viz obrázek 1.3).

V centru schématu je tabulka faktů, tedy tabulka sledovaných hodnot ekonomických a dalších ukazatelů (Prodej_Trzby, Prodej_Naklady) identifikovaných klíčem složeným z cizích klíčů dimenzionálních tabulek (Zbo_Id, Reg_Id, Cas_Id), nebo vlastním umělým primárním klíčem. Cizí klíče potom slouží pouze pro vazby do dimenzionálních tabulek. Tabulka faktů se tak váže na dimenzionální tabulky, tabulky faktů se ale neváží na jiné faktové tabulky.

Vážení čtenáři, právě jste dočetli ukázku z knihy Self Service Business Intelligence.
Pokud se Vám líbila, celou knihu si můžete zakoupit v našem e-shopu.