Power BI řešení pro monitoring datové kvality v logistice
Autor(ka) práce:
Irkenova, Assel
Typ práce:
Diplomová práce
Vedoucí práce:
Karkošková, Soňa
Oponenti práce:
Pour, Jan
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Diplomová práce se zabývá návrhem a implementací reportingového řešení pro monitoring datové kvality v oblasti logistiky v nástroji Power BI. Cílem práce je vytvořit řešení splňující požadavky zadavatelského týmu a zároveň přinášející reálný přínos pro byznys v podobě zlepšení přehlednosti dat a úspory času při jejich analýze. Navržené řešení umožňuje uživatelům efektivně sledovat a analyzovat zamítnuté EDI zprávy, identifikovat problematické oblasti a zaznamenávat komentáře přímo v prostředí Power BI. Součástí řešení je také notifikační systém, který umožňuje včasnou reakci na nárůst počtu zamítnutých zpráv a tím podporuje rychlé řešení vzniklých problémů. Práce vychází z metodiky Kimball Dimensional Lifecycle, která byla využita pro návrh dimenzionálního datového modelu. Dále se práce zaměřuje na implementaci řešení, včetně tvorby metrik v jazyce DAX, návrhu datového modelu, vizualizace dat a implementace doplňkových funkcionalit, jako jsou automatické notifikace a aplikace pro komentování. Výsledné řešení přispívá ke zlepšení řízení datové kvality, zefektivnění analytických procesů a podpoře rozhodování v oblasti logistických operací.
Klíčová slova:
IFTMIN; EDI; IFTSTA; Datová kvalita; Power BI
Název práce:
Power BI Solution for Monitoring Data Quality in Logistics
Autor(ka) práce:
Irkenova, Assel
Typ práce:
Diploma thesis
Vedoucí práce:
Karkošková, Soňa
Oponenti práce:
Pour, Jan
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
This thesis focuses on the design and implementation of a reporting solution for monitoring data quality in the field of logistics using the Power BI tool. The aim of the thesis is to develop a solution that meets the requirements of the commissioning team while delivering real business value in terms of improved data transparency and time savings in analytical processes. The proposed solution enables users to effectively monitor and analyze rejected EDI messages, identify problematic areas, and record comments directly within the Power BI environment. The solution also includes a notification system that allows users to respond promptly to significant increases in the number of rejected messages, thereby supporting faster resolution of emerging issues. The thesis is based on the Kimball Dimensional Lifecycle methodology, which was used to design the dimensional data model. Furthermore, the work focuses on the implementation of the solution, including the creation of metrics using the DAX language, data modelling, data visualization, and the development of additional functionalities such as automated notifications and a commenting application. The resulting solution contributes to improved data quality management, increased efficiency of analytical processes, and enhanced decision-making in logistics operations.