BUSINESS INTELLIGENCE SYLLABUS- SYLLABUS Objectives: To impart the skills needed to manage database of large scale organization, techniques for data mining. Student will learn OLAP and generating quick reports. Description 1. Business Intelligence: Introduction, Meaning, Purpose and Structure of Business Intelligence Systems. Understanding Multidimensional Analysis Concepts: Attributes, Hierarchies and Dimensions in data Analysis. Understanding Dimensional Data Warehouse: Fact Table, Dimension Tables, Surrogate Keys and alternative Table Structure. What is multi-dimension OLAP? 2. Understanding OLAP: Fast response, Meta-data based queries, Spread sheet formulas. Understanding Analysis Services speed and meta-data. Microsoft’s Business intelligence Platform. Analysis Services Tools. Data Extraction, Transformation and Load. Meaning and Tools for the same. 3. Creating your First Business Intelligence Project: Creating Data source, Creating Data view. Modifying the Data view. Creating Dimensions, Time, and Modifying dimensions. Parent-Child Dimension. 4. Creating Cube: Wizard to Create Cube. Preview of Cube. Adding measure and measure groups to a cube. Calculated members. Deploying and Browsing a Cube. 5. Advanced Measures and Calculations: Aggregate Functions. Using MDX to retrieve values from cube. Calculation Scripting. Creation of KPI’s. 6. Advanced Dimensional Design: Creating reference, fact and many to many dimensions. Using Financial Analysis Cubes. Interacting with a cube. Creating Standard and Drill Down Actions. 7. Retrieving Data from Analysis Services: Creating Perspectives, MDX Queries, Excel with Analysis Services. 8. Data Mining: Meaning and purpose. Creating data for data mining. Data mining model creation. Selecting data mining algorithm. Understanding data mining tools. Mapping Mining Structure to Source Data columns. Using Cube Sources. Configuring Algorithm parameters. 9. Creating Data mining queries and reports: Creation of Prediction queries. Understanding DMX language. 10. Reporting Tools: Using SQL Server Reporting Services to develop reports for analysis services. Objektivat: Për të dhënë aftësitë e nevojshme për të menaxhuar bazën e të dhënave të organizimit në shkallë të gjerë, teknikat për nxjerrjen e të dhënave. Studenti do të mësojë OLAP dhe gjenerimin e raporteve të shpejta. Përshkrim 1. Inteligjenca e Biznesit: Hyrje, Kuptimi, Qëllimi dhe Struktura e Sistemeve të Inteligjencës së Biznesit. Kuptimi i koncepteve të analizës shumëdimensionale: atributet, hierarkitë dhe dimensionet në të dhëna Analiza. Kuptimi i magazinës së të dhënave dimensionale: Tabela e fakteve, tabelat e dimensioneve, çelësat zëvendësues dhe Struktura alternative e tabelës. Çfarë është OLAP me shumë dimensione? 2. Kuptimi i OLAP: Përgjigje e shpejtë, pyetje të bazuara në meta të dhëna, formula të fletëve të përhapura. Kuptimi Shpejtësia e Shërbimeve të Analizës dhe meta-të dhënat. Platforma e inteligjencës së biznesit të Microsoft. Mjetet e Shërbimeve të Analizës. Nxjerrja, transformimi dhe ngarkimi i të dhënave. Kuptimi dhe mjetet për të njëjtën gjë. 3. Krijimi i projektit tuaj të parë të inteligjencës së biznesit: Krijimi i burimit të të dhënave, krijimi i pamjes së të dhënave. Duke modifikuar Pamja e të dhënave. Krijimi i dimensioneve, kohës dhe modifikimit të dimensioneve. Dimensioni prind-fëmijë. 4. Krijimi i kubit: Magjistari për të krijuar kubin. Pamja paraprake e kubit. Shtimi i grupeve të masës dhe masës në një kub. Anëtarët e llogaritur. Vendosja dhe shfletimi i një kubi. 5. Masat dhe Llogaritjet e Avancuara: Funksionet Agregate. Përdorimi i MDX për të marrë vlera nga kubi. Skriptimet e llogaritjes. Krijimi i KPI-ve. 6. Dizajni i avancuar dimensional: Krijimi i referencës, faktit dhe shumë deri në shumë dimensione. Përdorimi i Financave Kubet e analizës. Ndërveprim me një kub. Krijimi i Veprimeve Standarde dhe Drill Down. 7. Marrja e të dhënave nga shërbimet e analizës: Krijimi i perspektivave, pyetjet MDX, Excel me shërbimet e analizës. 8. Minimi i të dhënave: Kuptimi dhe qëllimi. Krijimi i të dhënave për nxjerrjen e të dhënave. Krijimi i modelit të minierave të të dhënave. Përzgjedhja algoritmi i nxjerrjes së të dhënave. Kuptimi i mjeteve të nxjerrjes së të dhënave. Hartimi i strukturës së minierave në kolonat e të dhënave burimore. Përdorimi i burimeve të kubit. Konfigurimi i parametrave të algoritmit. 9. Krijimi i pyetjeve dhe raporteve të minierave të të dhënave: Krijimi i pyetjeve të parashikimit. Kuptimi i gjuhës DMX. 10. Mjetet e raportimit: Përdorimi i Shërbimeve të Raportimit të SQL Server për të zhvilluar raporte për shërbimet e analizës. CONTENTS Unit 1: Introduction to Business Intelligence 1 Unit 2: Multidimensional Analysis 14 Unit 3: Dimensional Data Warehouse 28 Unit 4: Understanding OLAP 43 Unit 5: Microsoft Business Intelligence Platform 59 Unit 6: Business Intelligence Project 83 Unit 7: Creating Cube 102 Unit 8: Advanced Measures and Calculations 115 Unit 9: Advanced Dimensional Design 128 Unit 10: Retrieving Data from Analysis Services 141 Unit 11: Data Mining 150 Unit 12: Understanding Data Mining Tools 166 Unit 13: Creating Data Mining Queries and Reports 178 Unit 14: Reporting Tools 189 PËRMBAJTJA Kapitulli 1: Hyrje në inteligjencën e biznesit 1 Njësia 2: Analiza shumëdimensionale 14 Njësia 3: Magazina e të dhënave Dimensionale 28 Njësia 4: Kuptimi i OLAP 43 Njësia 5: Microsoft Business Intelligence Platform 59 Njësia 6: Projekti i Inteligjencës së Biznesit 83 Njësia 7: Krijimi i kubit 102 Njësia 8: Masat dhe llogaritjet e avancuara 115 Njësia 9: Dizajn i avancuar dimensional 128 Njësia 10: Marrja e të dhënave nga shërbimet e analizës 141 Njësia 11: Minimi i të dhënave 150 Njësia 12: Kuptimi i mjeteve të nxjerrjes së të dhënave 166 Njësia 13: Krijimi i pyetjeve dhe raporteve të nxjerrjes së të dhënave 178 Njësia 14: Mjetet e raportimit 189 Unit 1: Introduction to Business Intelligence CONTENTS Objectives -Introduction 1.1 Meaning of Business Intelligence 1.2 History of Business Intelligence 1.2.1 The Data Warehouse 1.2.2 Offline Extract, Transform and Load (ETL) 1.2.3 Data-Mining Engines 1.2.4 Reporting Tools 1.2.5 Data Marts 1.3 Purpose of Business Intelligence Systems 1.4 Structure of Intelligence Systems 1.4.1 Business Intelligence Applications 1.4.2 Decision Support Tools 1.4.3 Access Enablers 1.4.4 Data Management 1.4.5 Data Warehouse Modelling 1.5 Summary 1.6 Keywords 1.7 Review Questions 1.8 Further Readings 1.1 Kuptimi i inteligjencës së biznesit 1.2 Historia e Inteligjencës së Biznesit 1.2.1 Magazina e të Dhënave 1.2.2 Ekstrakt, transformim dhe ngarkim jashtë linje (ETL) 1.2.3 Motorët e Minierave të të Dhënave 1.2.4 Mjetet e raportimit 1.2.5 Mars të dhënave 1.3 Qëllimi i Sistemeve të Inteligjencës së Biznesit 1.4 Struktura e Sistemeve të Inteligjencës 1.4.1 Aplikacionet e inteligjencës së biznesit 1.4.2 Mjetet e Mbështetjes së Vendimeve 1.4.3 Mundësuesit e aksesit 1.4.4 Menaxhimi i të dhënave 1.4.5 Modelimi i magazinës së të dhënave 1.5 Përmbledhje 1.6 Fjalë kyçe 1.7 Pyetje për rishikim 1.8 Lexime të mëtejshme Objektivat Pas studimit të kësaj njësie, ju do të jeni në gjendje të: _ Diskutoni kuptimin e Inteligjencave të Biznesit _ Eksploroni historinë e Inteligjencës së Biznesit _ Tregoni qëllimin e Sistemeve të Inteligjencës së Biznesit _ Ndërtimi i strukturës së Sistemeve të Inteligjencës Prezantimi Inteligjenca e Biznesit (BI) është një grup idesh, metodologjish, procesesh, arkitekturash dhe teknologjitë që ndryshojnë të dhënat e papërpunuara në të dhëna të rëndësishme dhe të dobishme për qëllime biznesi. Biznesi Inteligjenca mund të trajtojë sasi të mëdha të dhënash për të ndihmuar në identifikimin dhe zhvillimin e mundësive të reja për biznesi. Përdorimi i këtyre mundësive të reja dhe aplikimi i një skeme produktive mbi të mundet ofrojnë një përfitim të krahasueshëm tregu dhe stabilitet afatgjatë. Objectives After studying this unit, you will be able to: _ Discuss the meaning of Business Intelligence _ Explore history of Business Intelligence _ State the purpose of Business Intelligence Systems _ Construct structure of Intelligence Systems Introduction Business Intelligence (BI) is a set of ideas, methodologies, processes, architectures, and technologies that change raw data into significant and useful data for business purpose. Business Intelligence can handle large amounts of data to help identify and evolve new opportunities for the business. Making use of these new opportunities and applying a productive scheme on it can provide a comparable market benefit and long-term stability.