Využití prediktivních funkcí v rámci self-service cloud BI

Viktor Solanský

Bakalářská práce

Use of predictive functions within self-service cloud BI

Anotace:

Tato bakalářská práce se zaměřuje na analýzu self-service predikcí nástroje SAP Analytics Cloud. Analýza je provedena na vývoji pandemie koronaviru v České republice. Predikce jsou sestaveny pomocí analýzy časových řad a promítnutí historického trendu dat do budoucnosti. Pro sestavení analýzy časových řad je využita funkcionalita Smart Predict a její prediktivní model v nástroji SAP Analytics Cloud. Práce se nejprve zaměřuje na analýzu současných technologií v oblasti BI a vzájemných rozdílů a výhod jednotlivých nástrojů. Poté je nastíněna technologie SSBI, její základní vlastnosti a výhody oproti klasické BI koncepci. V dalších kapitolách je zdokumentován praktický případ a realizace SSBI úlohy na situaci epidemii koronaviru v ČR. V poslední kapitole je nastíněna současná situace IT ve zdravotnictví a možností aplikace BI a SSBI nástrojů v této oblasti.

Abstract:

This bachelor thesis focuses on analysis of self-service predictions in analytic tool SAP Analytics Cloud. Analysis is conducted on time series analysis of coronavirus epidemic situation in Czech Republic. For time series analysis a feature Smart Predict and its corresponding predictive model has been used, which is a part of SAP Analytics Cloud. Firstly the thesis focuses on analysis of current technologies in Business Intelligence and corresponding advantages and disadvantages of popular tools. Afterward the SSBI technology was introduced and its main characteristics as well as benefits over standard BI solution. In next chapters the practical example of implementation SSBI tool and deriving prediction from data is documented. Lastly, the current situation of healthcare informatics is discussed and the possibilities of BI and SSBI tools usage is introduced.

Klíčová slova

predikce, SAP Analytics Cloud, self-service business intelligence, koronavirus, Business intelligence

Keywords

Business intelligence, coronavirus, SAP Analytics Cloud, prediction, self-service business intelligence

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 10. 2020

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 17. 6. 2021
• Vedoucí: Jan Pour
• Oponent: Luděk Šimek

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bakalářský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika