+420 775 757 140
Menu

Riadenie dát a informácií (Praha)

Cieľom tohto modulu je naučiť študentov, ako spravovať dáta a to z pohľadu strategického riadenia, kde sa jedná o problematiku vlastníctva dát a ich klasifikácie, ďalej aj z pohľadu taktického a operatívneho riadenia. Študenti sú tiež oboznámení so všetkým, čo o riadení dát a o starostlivosti o ne hovorí ITIL a CobiT.

Garant a lektor študijného modulu

Ing. et Mgr. Ondřej Měska, MBA

Anotácia

Riadenie dát a informácií je kľúčovým prvkom funkčnosti všetkých IT ekosystémov vo firmách a štátnych organizáciách. Dáta slúžia ako podklad pre fungovanie systémov, analytické účely, ale aj pre efektívne plánovanie. Najčastejším problémom firiem a štátnych organizácií býva nedostatočná kvalita a čistota dát, s ktorými jednotlivé organizácie pracujú. Cieľom tohto modulu je priblížiť najčastejšie metódy klasifikácie dát a ukázať možné princípy a prístupy, ako sa dá čistota dát a kvality informácií dosiahnuť pri implementačných projektoch a v bežnej prevádzke. Modul bude prepájať teoretické ukotvenie témy s praktickými ukážkami, ako je možné v podnikoch pristupovať k problematike Riadenia dát a informácií.

Sylabus

1. Klasifikácia dát

  • miera štruktúrovanosti
  • charakter vzniku
  • vzťah dát, znalostí a informácií

2. Dáta

  • dátová kvalita
  • vlastnosti dát
  • príčiny vzniku nekvalitných dát
  • riadenie dát

3. Proces řízní dátovej kvality

4. Znalosti

  • znalostný manažment
  • znalostné inžinierstvo
  • metódy získavania znalostí
  • reprezentácia znalostí

5. Expertné systémy

  • metódy
  • výhody, nevýhody
  • znalostnej bázy

Literatúra

  • BUREŠ, V. Znalostní management a proces jeho zavádění: Průvodce pro praxi. Praha: Grada. ISBN 978-80-247-1978-8.
  • LOSHIN, D. The Practitioner’s Guide to Data Quality Improvement. Burlington: Morgan Kaufmann as inprint of Elsevier. ISBN 978-0-12-373717-5
  • ENGLISH,  Larry P. Improving Data Warehouse and Business Information Quality: Methods for Reducing Costs and Increasing Profits. Wiley & Sons. xxvi, 518 s. ISBN-10 0-471-25383-9.
  • LIEBOWITZ, J. Knowledge Management: Learning from Knowledge Engineering. Florida: CRC Press. ISBN 0-8493-1024-5.
  • SCHREIBER, G. a kol.Knowledge Engineering and Management: The CommonKADS Methodology. Cambridge / London: The MIT Press. ISBN 0-262-19300-0.
  • BERKA, P. Dobývání znalostí z databází. Praha: Academia. ISBN 80-200-1062-9.
  • SKLENÁK, V. a kol. Data, informace, znalosti a Internet. Praha: C. H. Beck. ISBN 80-7179-409-0.
  • MONTANO, B. Innovations of Knowledge Management. Hershey / London /Melbourn / Singapore: IRM Press. ISBN 1-59140-281-6.
  • MRÁZEK, M. Firma postavená okolo znalostní báze [online]. In INFORUM 2009: 15. konference o profesionálních informačních zdrojích,  Praha. Dostupné na www: http://www.inforum.cz/pdf/2009/mrazek-martin-cze.pdf.
  • DAMA International: The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK). Technics Publication, LLC. ISBN 978-1-9355040-2-3.
  • McGILVRAY, D. Executing Data Quality Projects: Ten Steps to Quality Data and Trusted Information. Morgan Kaufmann. xviii, 325 s. ISBN 978-0-12-374369-5.
  • PEJČOCH, D. Metody řešení problematiky neúplných dat [online]. Přednáška č. 4 v rámci Data Quality Tutorial. Dostupné pod odkazem: http://www.dataquality.cz/tutorial/tutorial_04.pdf.
  • PEJČOCH, D. Benchmark přístupů k Fuzzy Match / Merge. Sborník prací účastníků vědeckého semináře doktorského studia. Fakulta informatiky a statistiky VŠE. Praha. ISBN 978-80-245-1524-3.