+420 775 757 140
Menu

Řízení dat a informací

Cílem tohoto modulu je naučit studenty, jak spravovat data a to z pohledu strategického řízení, kde se jedná o problematiku vlastnictví dat a jejich klasifikace, dále také z pohledu taktického a operativního řízení. Studenti jsou rovněž seznámeni se vším, co o řízení dat a o péči o ně říká ITIL a CobiT.

Garant a lektor studijního modulu

Ing. et Mgr. Ondřej Měska, MBA

Anotace

Řízení dat a informací je klíčovým prvkem funkčnosti všech IT ekosystémů ve firmách a státních organizacích. Data slouží jako podklad pro fungování systémů, analytické účely, ale i pro efektivní plánování. Nejčastějším problémem firem a státních organizací bývá nedostatečná kvalita a čistota dat, se kterými jednotlivé organizace pracují. Cílem tohoto modulu je přiblížit nejčastější metody klasifikace dat a ukázat možné principy a přístupy, jak se dá čistoty dat a kvality informací dosáhnout při implementační projektech a v běžném provozu. Modul bude propojovat teoretické ukotvení tématu s praktickými ukázkami, jak lze v podnicích přistupovat k problematice Řízení dat a informací.

Sylabus

1. klasifikace dat

  • míra strukturovanosti
  • charakter vzniku
  • vztah dat, znalostí a informací

2. data

  • datová kvalita
  • vlastnosti dat
  • příčiny vzniku nekvalitních dat
  • řízení dat

3. proces řízní datové kvality

4. znalosti

  • znalostní management
  • znalostní inženýrství
  • metody získávání znalostí
  • reprezentace znalostí

5. expertní systémy

  • metody
  • výhody, nevýhody
  • znalostní báze

Literatura

  • 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.