BAZE PODATAKA Sa razvojem informacione tehnologije uočeni su mnogi nedostaci informacionih sistema zasnovanih na principu da svaka aplikacija, odnosno.

Презентација на тему: "BAZE PODATAKA Sa razvojem informacione tehnologije uočeni su mnogi nedostaci informacionih sistema zasnovanih na principu da svaka aplikacija, odnosno."— Транскрипт презентације:

1 BAZE PODATAKA Sa razvojem informacione tehnologije uočeni su mnogi nedostaci informacionih sistema zasnovanih na principu da svaka aplikacija, odnosno skup programa za jednu oblast poslovanja, ima svoju kolekciju podataka ili kako se uobičajeno kaže - datoteku.

2 BAZE PODATAKA Sistem baza podataka bitno se razlikuje od ovakve koncepcije, jer podrazumeva kolekciju podataka koja je zajednička za više aplikacija.

3 BAZE PODATAKA Baza podataka je skup podataka koji su povezani preko određenih relacija. Ove relacije formira i održava jedan ili više programa koji se nazivaju upravljački sistem baze podataka (Database Management System - DBMS).

4 BAZE PODATAKA Upravljački sistem baze podataka sadrži i odgovarajući softver za ažuriranje, pretraživanje, uređivanje, povezivanje i sortiranje podataka kao i za formiranje izveštaja na osnovu njih.

5 NAJVAŽNIJI CILJEVI ORGANIZOVANJA PODATAKA U BAZE PODATAKA
Kompatibilnost podataka Nezavisnost podataka Smanjenje redudantnosti podataka Zajedničko korišćenje informacija od strane više korisnika Integritet podataka Potpunost podataka Fleksibilnost baze podataka

6 NAJVAŽNIJI CILJEVI ORGANIZOVANJA PODATAKA U BAZE PODATAKA
Kompatibilnost podataka - svi relevantni podaci smešteni su na jednom mestu i mogu se lako upoređivati. Nezavisnost podataka - fizička i logička struktura podataka su razdvojene i bilo koja od njih se može menjati bez uticaja na drugu.

7 NAJVAŽNIJI CILJEVI ORGANIZOVANJA PODATAKA U BAZE PODATAKA
Smanjenje redudantnosti podataka - za razliku od klasične organizacije, jedan podatak se samo jednom pojavljuje i unosi u bazu podataka što donosi uštede kako kod unošenja tako i kod održavanja.

8 NAJVAŽNIJI CILJEVI ORGANIZOVANJA PODATAKA U BAZE PODATAKA
Zajedničko korišćenje informacija od strane više korisnika - ovde je važno rešiti problem sigurnosti podataka, pristupa podacima i osigurati ispravno funkcionisanje sitema u tim uslovima.

9 NAJVAŽNIJI CILJEVI ORGANIZOVANJA PODATAKA U BAZE PODATAKA
Integritet podataka - potrebno je obezbediti zaštitu podataka od gubitaka ili oštećenja. Potpunost podataka - neophodno je da svi podaci koji su potrebni za obradu budu sadržani u bazi podataka.

10 NAJVAŽNIJI CILJEVI ORGANIZOVANJA PODATAKA U BAZE PODATAKA
Fleksibilnost baze podataka - ovim se označava potreba da se omogući spajanje već razvijenih programa sa novim programima i eventualno novim pogledima na bazu.

11 Pri izboru softvera za upravljanje bazama podataka, obično se preporučuje upoređivanje po sledećim kriterijumima: jednostavnost korišćenja, mogućnost programiranja, brzina pretraživanja, mogućnost korišćenja programa koji su proizvod drugih firmi, pitanje održavanja softvera, mogućnost obuke u radnom okruženju.

12 BAZE PODATAKA Osnovna razlika u pristupu bazi podataka, u odnosu na konvencionalno organizovanje datoteka, sastoji se u shvatanju i definisanju tzv. fizičkog i logičkog načina gledanja na strukturu.

13 BAZE PODATAKA Fizička struktura označava stvarnu strukturu podataka i postoji samo jedna fizička struktura podataka, dok postoji više tipova logičkih struktura podataka. Logička struktura predstavlja poseban način gledanja na strukturu podataka koji zavisi od samog subjekta posmatranja.

14 MODELI BAZA PODATAKA U zavisnosti od strukture odnosa između entiteta baze podataka i načina njihovog povezivanja razlikuju se tri osnovna modela baze podataka: hijerarhijski, mrežni, relacioni, objektni.

15 MODELI BAZA PODATAKA Hijerarhijski model baze podataka dopušta predstavljanje relacija 1:n između entiteta i svaki entitet-tip na višem nivou hijerarhije ima samo jednog prethodnika. Na najvišem nivou hijerarhije nalazi se tačno jedan entitet-tip.

16 MODELI BAZA PODATAKA Kod mrežnog modela baze podataka jedan entitet ili klasa entiteta može imati više prethodnika i više sledbenika. Za relacioni model baze podataka karakteristično je da se entitet opisuje kombinacijom atributa, tj obeležja.

17 MODELI BAZA PODATAKA Osnovna ideja objektno orijentisanih modela je da podigne nivo apstrakcije podataka, tako da se manipuliše prirodnim entitetima iz realnog sveta – objektima.

18 SISTEM ZA UPRАVLJANJE RЕLACIONIM BAZАMА PODATАKА
RDBMS (Relational Database Management System) SISTEM ZA UPRАVLJANJE RЕLACIONIM BAZАMА PODATАKА Podaci u RDBMS-u se čuvаju u оbјеktima baze podataka koji se nаzivaju tabele. Tabelа predstavlja kolekciju srоdnih podataka i sastoji se od kolona i redova.

19 Tabele Svaka tabela se identifikuje po imenu (npr. "Kupci" ili "Prodavci"). Tabele sadrže zapise (redove) sa podacima.

20 SISTEM ZA UPRАVLJANJE RЕLACIONIM BAZАMА PODATАKА
RDBMS (Relational Database Management System) SISTEM ZA UPRАVLJANJE RЕLACIONIM BAZАMА PODATАKА RDBMS je osnova za SQL i za sve moderne baze podataka kao što su: MS SQL Server, IBM DB2, Oracle, MySQL, Sybase i Microsoft Access.

21 SISTEMI ZA UPRАVLJANJE RЕLACIONIM BAZАMА PODATАKА
Oracle- poslednja dostupna varijanta 18c. MS SQL Server - član Microsoftove porodice, inicijalno razvijen kao konkurencija Oracle-u i IBM-u. Poslednja verzija SQL Server 2019. IBM DB2 - Poslednja verzija 11.1. MySql - Deo Oracle porodice od Januara Do nedavno besplatan. Sadašnja cena je od $2.000 do $ Postoje neke besplatne varijante i sada. Poslednja verzija 8.0.

22 POSLOVNA INTELIGENCIJA
Business Intelligence Rast podataka nadmašuje mogućnosti korisnika da analizira, interpretira, razume i vizuelizuje podatke, te da im da adekvatan smisao. U uslovima velike raspoloživosti podataka sve je veća divergencija raspoloživih podataka i informacija potrebnih za donošenje adekvatnih odluka. Zatečeni brojnošću izvora podataka, savremeni menadžeri i istraživači sve više vremena troše na izbor relevantnih informacija. Spreadsheets in Statistics

23 Ogromno povećanje broja podataka dovelo je do otežanog korišćenja tradicionalnih rešenja
Many first generation warehouses are built with infrastructure similar to that used to run online transactions processing systems. A relational database such as Oracle Is deployed on a general purpose server for example from Sun attached to storage from a vendor such as EMC. This is COMPLEX with many parts to deploy, configure and manage. And complex systems are often expensive to own and operate. More problematical is that this architecture is simply not very good at analyzing big data. Transaction processing systems don’t need to move big data sets. They rely on an index to quickly find one or two records on disk and move them in to memory for update or delete by the database management system. Data warehouse workloads are very different, typically reading very large data sets and then analyzing to find threats and opportunities. Not designed for analytical workloads, the transaction processing architecture is forced to inefficiently shuffle data across internal interfaces. Poorly performing queries frustrate users attempting to solve challenging problems. Not rectifying this situation risks the business losing confidence in the warehouse.

24 Možemo da pojednostavimo stvar, sredimo ovaj nered...
Many first generation warehouses are built with infrastructure similar to that used to run online transactions processing systems. A relational database such as Oracle Is deployed on a general purpose server for example from Sun attached to storage from a vendor such as EMC. This is COMPLEX with many parts to deploy, configure and manage. And complex systems are often expensive to own and operate. More problematical is that this architecture is simply not very good at analyzing big data. Transaction processing systems don’t need to move big data sets. They rely on an index to quickly find one or two records on disk and move them in to memory for update or delete by the database management system. Data warehouse workloads are very different, typically reading very large data sets and then analyzing to find threats and opportunities. Not designed for analytical workloads, the transaction processing architecture is forced to inefficiently shuffle data across internal interfaces. Poorly performing queries frustrate users attempting to solve challenging problems. Not rectifying this situation risks the business losing confidence in the warehouse.

25 ... ako i analitiku prebacimo u skladište.
And Netezza is designed for analytics not just processing SQL queries. This means the algorithms used to detect fraud or create marketing campaigns based on previous behavior of an individual consumer run in the same powerful computing environment as the data warehouse. Technicians referred to this as in-database analytics.

26 Business Intelligence
Radi se o kategoriji informacione tehnologije koja korisnicima u poslovanju omogućava pronalaženje, analizu i korišćenje podataka (Data Warehouse) u cilju sticanja neophodnih informacija za adekvatno odlučivanje i upravljanje, kao i o aplikativnim programima kojima se podržava odlučivanje, postavljaju upiti i formiraju izveštaji, vrši online analitička obrada (OLAP), zatim statističke analize, Data Mining, predviđanje itd.

27 Data Mining Rudarenje podataka (Data Mining, DM) je glavni alat za analizu velike količine podataka koje se obično nalaze u skladištima podataka (Data Warehouse, DW). Tehnologije rudarenja koriste se za automatizovano predviđanje trendova i ponašanja i automatizovano otkrivanje prethodno nepoznatih šablona.

28 Virtuelizacija podataka
Virtuelizacijom se dobiju podaci iz raznih izvora u jednom sažetom, sumiranom obliku. Ovo pomaže smanjivanju potrebe za fizičkim skladištenjem i obezbeđuje zajedničke interfejse za sve aplikacije koje koriste podatke.

29 Cloud Computing Virtuelizacija je osnovni koncept na kojem se zasniva novi trend u organizovanju i korišćenju informatičkih resursa poznat pod nazivom - Cloud Computing.

30 Cloud Computing Predstavlja savremeni koncept korišćenja informatičkih resursa kroz usluge koje koegzistiraju u deljenom skupu resursa zasnovanom na tehnologiji virtuelizacije. To je model koji korisniku omogućava jednostavan pristup deljenom skupu resursa (mrežnim resursima, serverima, prostoru na diskovima, aplikacijama itd.).

31 Big Data "Big Data" se može definisati kao baza podataka čija veličina prevazilazi mogućnosti tradicionalnih baza podataka i softvera za prikupljanje, obradu, analiziranje i čuvanje podataka "Big data" predstavlja nove tehnike i alate za rad sa podacima koji imaju nove osobine (obim, strukturu, brzinu generisanja), ali i suštinsku promenu znanja, veština i načina na koji se podaci prikupljaju, obrađuju, analiziraju i transformišu u informacije i odluke.

32 GIS (Geografski informacioni sistem)
(GIS) je informacioni sistem za snimanje, čuvanje, proveru i prikazivanje podataka vezanih za položaje na površini Zemlje. GIS može da pokaže mnoge različite vrste podataka na jednoj mapi što omogućava lakše uočavanje, analiziranje i shvatanje obrazaca i odnosa.

33 Upravljački sistemi baza podataka za GIS
PostGIS – sa ekstenzijama za open source upravljački sistem baze podataka PostgreSQL, koje okogućavaju geoprostorne upite. SpetiaLite – sa ekstenzijama za open source upravljački sistem baze podataka SQLite koje okogućavaju geoprostorne upite.

34 ERP ERP (engl. Enterprise Resource Planning – planiranje poslovnih resursa) su poslovni informacioni sistemi tj. komercijalni softverski paketi za mala, srednja i velika preduzeća. Integrisan informacioni sistem zasnovan na jedinstvenoj bazi podataka.

35 VRSTE ERP SOFTVERA SAP ERP ORACLE Aplications Microsoft Dynamics
ORACLE Aplications Microsoft Dynamics