Self Service Business Intelligence nástroje pro e-shop

Patrik Mlacki

Master's thesis

Self Service Business Intelligence tools for e-shop

Abstract:

Diplomová práce se zaobírá trendem v řešení Business Intelligence, jimiž jsou samoobslužné Business Intelligence nástroje neboli Self Service Business Intelligence. Cílem práce je analyzovat a porovnat nástroje od komerčních poskytovatelů a ověřit vhodnost jejich použití v prostředí elektronického obchodu. Teoretická část práce se zprvu zabývá definováním principů analytických a plánovacích úloh, které jsou nutné pro pochopení samotného pojmu Business Intelligence. Stěžejní část teoretických východisek pojednává o nejvýznamnějším trendu v této oblasti, Self Service Business Intelligence, jež umožňuje koncovým uživatelům rychlý a intuitivní přístup k datům, tvorbu ad-hoc analýz a reportů, a to bez přítomnosti business analytiků a IT oddělení. V praktické části práce jsou představeny vybrané nástroje, které jsou porovnány podle definované hodnotící metodiky, jejíž kritéria jsou rozčleněny do pěti kategorií korespondujících s hlavními komponenty Business Intelligence. S využitím Saatyho komparativní kvantitativní párové metody pro stanovení vah a výsledků ze stanovené metodiky je umožněno vyvodit příslušné závěry o možnostech využití a vybrání vhodného Self Service Business Intelligence nástroje pro elektronický obchod.

Abstract:

This thesis deals with the trend of self-service Business Intelligence tools also known as Self Service Business Intelligence in Business Intelligence solutions. The aim of this work is to analyze and compare tools from commercial providers and verify their suitability for use in an e-commerce environment. The theoretical part of the thesis deals with the definition of the principles of analytical and planning tasks that are necessary for understanding the term Business Intelligence itself. The core of the theoretical background deals with the most significant trend in this area, Self Service Business Intelligence, which enables end users to access data quickly and intuitively, create ad-hoc analyses and reports, without the presence of business analysts and IT departments. In the practical part of the thesis, selected tools are presented, which are compared according to the defined evaluation methodology, whose criteria are divided into five categories corresponding to the main components of Business Intelligence. Using Saaty's comparative quantitative pairing method to determine the weights and results from the established methodology, it is possible to draw appropriate conclusions about the possibilities of usability and select the appropriate Self Service Business Intelligence tool for e-commerce.

Keywords

Self Service Business Intelligence, Business Intelligence, SSBI, Power Pivot, Power BI, Qlik Sense, Tableau, Reporting, Analýzy

Keywords

Self Service Business Intelligence, Business Intelligence, SSBI, Power Pivot, Power BI, Qlik Sense, Tableau, Reporting, Analysis

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 27. 3. 2019

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Alexandr Vasilenko, Ph.D.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Economics and Management

Master programme / field:
Systems Engineering and Informatics / Informatics