Návrh datového skladu a datové struktury BigQuery pro vybraný podnik
Loading...
Date
Authors
Šimková, Michaela
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská
Abstract
Táto diplomová práca sa zaoberá návrhom a implementáciou dátového skladu a dátovej štruktúry v cloudovom prostredí BigQuery, s cieľom analýzy dát získaných z Google Analytics 4 a následnú automatizáciu spracovania týchto dát a ich vizualizačnú interpretáciu. Teoretická časť práce prezentuje kľúčové koncepty a princípy týkajúce sa Business Intelligence, dátových skladov, webovej analytiky a nástrojov Business Intelligence v cloudovom prostredí, poskytujúc tak potrebný teoretický základ pre praktickú časť práce. Praktická časť sa zaoberá návrhom štruktúry dátového skladu a konkrétnym návrhom logického a konceptuálneho modelu dátového trhoviska a jeho implementáciou v BigQuery. Opisuje požiadavky firmy, extrakciu dát z primárneho systému, tvorbu SQL dotazov na získanie historických dát a vytvorenie ETL procesov pre automatizované spracovanie nových dát. Práca tiež obsahuje vizualizáciu získaných dát pomocou nástroja Looker Studio, výsledkom čoho je interaktívny report umožňujúci vizuálne zobrazenie dát pre uľahčenú analýzu. Cieľom tejto práce je ponúknuť efektívne riešenie pre spracovanie webových a aplikačných dát vybranej firmy v prostredí BigQuery, vďaka ktorému môže firma lepšie pochopiť nadobudnuté dáta a využiť poznatky pre strategické informované rozhodovanie.
This master's thesis focuses on the design and implementation of a data warehouse and data structure in the BigQuery cloud environment, with the aim of analyzing data obtained from Google Analytics 4 and subsequent automation of processing these data and their visual interpretation. The theoretical part of the work presents key concepts and principles related to Business Intelligence, data warehouses, web analytics, and Business Intelligence tools in the cloud environment, thus providing the necessary theoretical basis for the practical part of the work. The practical part deals with the design of the data warehouse structure and a specific design of the logical and conceptual model of the data marketplace and its implementation in BigQuery. It describes the company's requirements, extraction of data from the primary system, creation of SQL queries to obtain historical data, and creation of ETL processes for automated processing of new data. The work also includes visualization of the obtained data using the Looker Studio, resulting in an interactive report allowing visual display of data for easier analysis. The objective of this work is to provide an efficient solution for processing web and application data of the selected company using BigQuery. This will enable the company to gain a better understanding of the acquired data, thereby facilitating strategic and informed decision-making.
This master's thesis focuses on the design and implementation of a data warehouse and data structure in the BigQuery cloud environment, with the aim of analyzing data obtained from Google Analytics 4 and subsequent automation of processing these data and their visual interpretation. The theoretical part of the work presents key concepts and principles related to Business Intelligence, data warehouses, web analytics, and Business Intelligence tools in the cloud environment, thus providing the necessary theoretical basis for the practical part of the work. The practical part deals with the design of the data warehouse structure and a specific design of the logical and conceptual model of the data marketplace and its implementation in BigQuery. It describes the company's requirements, extraction of data from the primary system, creation of SQL queries to obtain historical data, and creation of ETL processes for automated processing of new data. The work also includes visualization of the obtained data using the Looker Studio, resulting in an interactive report allowing visual display of data for easier analysis. The objective of this work is to provide an efficient solution for processing web and application data of the selected company using BigQuery. This will enable the company to gain a better understanding of the acquired data, thereby facilitating strategic and informed decision-making.
Description
Citation
ŠIMKOVÁ, M. Návrh datového skladu a datové struktury BigQuery pro vybraný podnik [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
bez specializace
Comittee
doc. Ing. Lucie Kaňovská, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Vít Novotný, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Jan Luhan, Ph.D., MSc (člen)
Ing. Viktor Ondrák, Ph.D. (člen)
Mgr. Martina Bobalová, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-12
Defence
Studentka ve své prezentaci seznámila komisi s cíli, řešením a výsledky, ke kterým v závěrečné práci dospěla. Komise se poté seznámila s posudky a hodnocením vedoucího práce a oponenta. Otázky z posudku vedoucího studentka zodpověděla v plném rozsahu, otázky z posudku oponenta zodpověděla v plném rozsahu.
Otázky členů komise:
1. doc. Ing. Vít Novotný, Ph.D.: V práci máte definován pojem životní cyklus zákazníka - co představuje část advokacie, retence? - zodpovězeno
2. Mgr. Martina Bobalová, Ph.D.: Jak jste měřila finanční úsporu, co znamená "významná finanční úspora"? - zodpovězeno
Na základě přednesené prezentace a odpovědí na otázky položené v diskusi komise rozhodla, že studentka práci obhájila.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení