Data literacy and Big Data platform
| Thesis title: | Datová gramotnost a Big Data platforma |
|---|---|
| Author: | Gron, Jakub |
| Thesis type: | Diplomová práce |
| Supervisor: | Smolníková, Markéta |
| Opponents: | Stanovská, Iva |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Diplomová práce Datová gramotnost A Big Data platforma se zabývá návrhem a implementací rozvojového programu datové gramotnosti vedoucích pracovníků podnikových procesů v návaznosti na technologii Hadoop. Hlavním cílem je vytvořit školení, jehož absolventi budou schopnosti vykonávat základní analytickou práci a tvořit jednoduché reporty za účelem možnosti tvorby včasných analýz určených pro strategické rozhodování na základě dat. Dílčím cílem práce bylo taktéž seznámit absolventy rozvojového programu s platformou Hadoop a s prací datového týmu, který ji spravuje, pro vzájemné pochopení komplexity vykonávané práce a s tím související časovou náročností přípravy dat do podoby vhodné k základním analýzám a reportingu. Práce je rozdělena do pěti hlavních kapitol, ve kterých je postupně upřesněno zadání (požadavky) zadavatele, ze kterých byly vyvozeny technické požadavky a na základě analýzy používaných technologií byl vytvořen návrh školení. V práci je popsán jak návrh školení, tak i jeho implementace v podnikovém prostředí. Posléze je diskutována validace přínosů rozvojového programu a poslední kapitola se věnuje shrnutí vyhotoveného projektu, jeho přínosům, ale také obtížím, se kterými se tvorba školení musela vypořádat. Výsledky této práce nastiňují, jak důležité je detailní nadefinování požadavků na projekt a nastiňuje možný postup při tvorbě a validaci programu na rozvoj zaměstnanců při procesu datové demokratizace. |
| Keywords: | Datová gramotnost; Velká data; Rozvojový program |
| Thesis title: | Data literacy and Big Data platform |
|---|---|
| Author: | Gron, Jakub |
| Thesis type: | Diploma thesis |
| Supervisor: | Smolníková, Markéta |
| Opponents: | Stanovská, Iva |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | The thesis Data Literacy on Big Data platform deals with the design and implementation of a data literacy development program for business process managers in relation to Hadoop technology. The main objective is to create a training course whose graduates will be able to perform basic analytical work and create simple reports so that they are able to produce timely analyses for data-driven strategic decision making. A sub-goal of the work was also to familiarize the graduates of the development program with the Hadoop platform and the work of the data team that manages it, for a mutual understanding of the complexity of the work performed and the associated time required to prepare data into a form suitable for basic analysis and reports. The thesis is divided into five main chapters, in which the client's brief (requirements) is specified in turn, from which the technical requirements were derived, and a training proposal was developed based on an analysis of the technologies used. The thesis describes both the training design and its implementation in a corporate environment. Subsequently, the verification of the benefits of the development program is discussed and the last chapter is devoted to a summary of the completed project, its benefits, but also the difficulties that the training design had to deal with. The results of this thesis outline the importance of defining the project requirements in detail and outline a possible approach to the design and verification of a staff development programme for the data democratization process. |
| Keywords: | Data literacy; Big data; Development programme |
Information about study
| Study programme: | Data a analytika pro business |
|---|---|
| Type of study programme: | Magisterský studijní program |
| Assigned degree: | Ing. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
| Department: | Department of Information Technologies |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 19. 1. 2023 |
|---|---|
| Date of submission: | 30. 6. 2023 |
| Date of defense: | 9. 10. 2023 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/83370/podrobnosti |