Без имени

АННОТАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ ДИСЦИПЛИНЫ

Информационные системы аналитики

название дисциплины

Направление подготовки	Прикладная информатика
Профиль подготовки	Разработка корпоративных информационных систем
Квалификация	Бакалавр
Форма(ы) обучения	Очная
Кафедра	Информационных систем и компьютерных технологий

Составитель

___________

ФИО

Самара 2014

1. ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ, СООТНЕСЕННЫЕ С ПЛАНИРУЕМЫМИ РЕЗУЛЬТАТАМИ ОСВОЕНИЯ ОПОП ВО

Планируемые результаты обучения по дисциплине	Планируемые результаты освоения ОПОП ВО
Способность документировать процессы создания информационных систем на стадиях жизненного цикла (ПК-4)
Знает:	Теоретические основы документирования процессов создания информационных систем аналитики
Умеет:	Документировать процессы создания информационных систем аналитики на стадиях жизненного цикла.
Владеет:	Навыками технико-экономического обоснования эффективности внедряемых решений при документировании процессов создания информационных систем аналитики  на стадиях жизненного цикла
Способность выполнять технико-экономическое обоснование проектных решений (ПК-5)
Знает:	Типы информационных систем аналитики при выполнении технико-экономического обоснования проектных решений.
Умеет:	Выбирать информационные системы аналитики при выполнении технико-экономического обоснования проектных решений
Владеет:	Инструментальными средствами аналитики при выполнении технико-экономического обоснования проектных решений
Способность осуществлять презентацию информационной системы и начальное обучение пользователей (ПК-16)
Знает:	Теоретические основы подготовки презентаций информационных аналитических систем
Умеет:	Готовить презентацию информационных аналитических систем по требованию заказчика. Обучать пользователей базовым принципам использования информационных систем аналитики
Владеет:	Техническими средствами подготовки презентации информационных аналитических систем. Навыками обучения пользователей на начальных этапах внедрения информационных систем аналитики

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОПОП ВО

Индекс дисциплины по учебному плану	Курс, семестр изучения дисциплины (очная / заочная форма обучения)
Б1.Б
Б1.В. ОД
Б1.В. ДВ.2.2	2 курс, 4 семестр

3. ОБЪЕМ И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Объем дисциплины,
в т. ч. контактной (по видам учебных занятий) и самостоятельной работы студентов

Виды учебной работы	Объем, часов/ЗЕТ	Распределение по семестрам* (очная/заочная форма обучения)
очная форма обучения	заочная форма обучения
Контактная работа, в т. ч.:	90	-
Лекции (Л)	18	-
Практические занятия (ПЗ)	-	-
Лабораторные работы (ЛР)	72	-
Самостоятельная работа (СР)	54	-
Контроль - зачет	-	-
Итого объем дисциплины	144/4	-

*Указывается, если обучение по дисциплине ведется в течение нескольких семестров

Объем дисциплины по тематическим разделам и видам учебных занятий

Наименование тематического раздела дисциплины	Количество часов (очная/заочная форма обучения)
Л	ПЗ	ЛР	СР
Введение в курс «Информационные системы аналитики». Основные понятия и категории	2	0	12	6
Консолидации данных как объект анализа	2	0	12	6
Основные понятия и определения хранилищ данных	2	0	0	6
Основные концепции хранилищ данных	2	0	12	6
Многомерные хранилища данных как объект аналитики	2	0	0	6
Реляционные, гибридные и виртуальные хранилища данных как объект аналитики	2	0	12	6
Нечеткие срезы в аналитических системах	2	0	0	6
Введение в технологию ETL	2	0	12	6
Преобразование данных в ETL	2	0	12	6
18	0	72	54

Содержание тематических разделов дисциплины

Наименование раздела	Содержание раздела
Введение в курс «Информационные системы аналитики». Основные понятия и категории	Анализ деятельности предприятия как объект автоматизации. Методы и средства, используемые аналитические информационными системами. Информационный обмен, связанный с аналитической работой. Документирование процессов создания информационных систем аналитики. Подготовка презентаций и обоснование проектных решений в области анализа и обработки информации.
Консолидации данных как объект анализа	Понятие консолидации данных. Задачи консолидации данных. Обобщенная схема процесса консолидации. Оценка эффективности используемых информационных систем и технологий в контексте консолидации данных. Информационные системы и аналитические решения, используемые для консолидации данных.
Основные понятия и определения хранилищ данных	Понятие транзакции и OLTP-систем. Предпосылки появления хранилищ данных. Основные особенности концепции хранилищ данных как средства аналитики. Основные требования к хранилищам данных. Особенности документирования бизнес-процессов создания хранилищ данных.
Основные концепции хранилищ данных	Основные положения концепции хранилищ данных. Задачи, решаемые с помощь хранилищ данных. Детализированные и агрегированные данные, метаданные. Способы использования хранилищ данных. Хранилища данных и информационные системы аналитики: взаимодействие архитектур. Краткий обзор архитектур хранилищ данных. Технико-экономическое обоснование проектирования хранилищ данных.
Многомерные хранилища данных как объект аналитики	Основы многомерного представления данных. Измерения и факты - базовые понятия многомерной модели данных. Структура многомерного куба. Работа с измерениями. Особенности документирования бизнес-процессов создания многомерных кубов.
Реляционные, гибридные и виртуальные хранилища данных как объект аналитики	Схемы построения реляционных хранилищ данных. Преимущества и недостатки реляционных хранилищ данных. Гибридные хранилища данных. Витрины данных. Виртуальные хранилища данных. Документирование процессов создания различных вариантов хранилищ данных.
Нечеткие срезы в аналитических системах	Нечеткие множества. Принцип формирования нечетких срезов. Обучение пользователей базовым принципам использования нечетких срезов. Подготовка автоматизированных отчетов о выполненной аналитической оценке технико-экономического обоснования разрабатываемых информационных систем аналитики.
Введение в технологию ETL	Основные цели и задачи процесса ETL. Особенности организации процесса извлечения данных в ETL. Особенности извлечения данных из различных типов источников. Очистка данных в ETL. Два уровня очистки данных. Документирование процессов сбора, обработки и хранения информации.
Преобразование данных в ETL	Преобразование структуры данных. Агрегирование данных. Перевод значений и создание новых данных. Очистка данных. Выбор места для выполнения преобразований данных. Подготовка отчетов о выполненной аналитической оценке в процессе преобразования данных в ETL.