Využití prediktivních funkcí v rámci self-service cloud BI

Název práce: Využití prediktivních funkcí v rámci self-service cloud BI
Autor(ka) práce: Solanský, Viktor
Typ práce: Bakalářská práce
Vedoucí práce: Pour, Jan
Oponenti práce: Šimek, Luděk
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Tato bakalářská práce se zaměřuje na analýzu self-service predikcí nástroje SAP Analytics Cloud. Analýza je provedena na vývoji pandemie koronaviru v České republice. Predikce jsou sestaveny pomocí analýzy časových řad a promítnutí historického trendu dat do budoucnosti. Pro sestavení analýzy časových řad je využita funkcionalita Smart Predict a její prediktivní model v nástroji SAP Analytics Cloud. Práce se nejprve zaměřuje na analýzu současných technologií v oblasti BI a vzájemných rozdílů a výhod jednotlivých nástrojů. Poté je nastíněna technologie SSBI, její základní vlastnosti a výhody oproti klasické BI koncepci. V dalších kapitolách je zdokumentován praktický případ a realizace SSBI úlohy na situaci epidemii koronaviru v ČR. V poslední kapitole je nastíněna současná situace IT ve zdravotnictví a možností aplikace BI a SSBI nástrojů v této oblasti.
Klíčová slova: predikce; SAP Analytics Cloud; self-service business intelligence; koronavirus; Business intelligence
Název práce: Use of predictive functions within self-service cloud BI
Autor(ka) práce: Solanský, Viktor
Typ práce: Bachelor thesis
Vedoucí práce: Pour, Jan
Oponenti práce: Šimek, Luděk
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
This bachelor thesis focuses on analysis of self-service predictions in analytic tool SAP Analytics Cloud. Analysis is conducted on time series analysis of coronavirus epidemic situation in Czech Republic. For time series analysis a feature Smart Predict and its corresponding predictive model has been used, which is a part of SAP Analytics Cloud. Firstly the thesis focuses on analysis of current technologies in Business Intelligence and corresponding advantages and disadvantages of popular tools. Afterward the SSBI technology was introduced and its main characteristics as well as benefits over standard BI solution. In next chapters the practical example of implementation SSBI tool and deriving prediction from data is documented. Lastly, the current situation of healthcare informatics is discussed and the possibilities of BI and SSBI tools usage is introduced.
Klíčová slova: Business intelligence; coronavirus; SAP Analytics Cloud; prediction; self-service business intelligence

Informace o studiu

Studijní program / obor: Aplikovaná informatika/Aplikovaná informatika
Typ studijního programu: Bakalářský studijní program
Přidělovaná hodnost: Bc.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra informačních technologií

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 16. 10. 2020
Datum podání práce: 10. 5. 2021
Datum obhajoby: 17. 6. 2021
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/74737/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: