Andmete modelleerimise kursuse tutvustus Alar Krist Klalisppejud IT

Andmete modelleerimise kursuse tutvustus Alar Krist Külalisõppejõud: IT arhitektuur, Andmete modelleerimine, Ettevõtte arhitektuur Swedbank Group Alar. Krist@Swedbank. ee 5118398 1

Kursuse tutvustus n Miks õppida andmete modelleerimise ainet n Kuidas andmete modelleerimise aine seostub teiste ainetega n Mida ja kuidas me õpime 2

Mida tööandja ootab? n Eesti Energia otsib süsteemianalüütikut, kelle töökohustused on: ¨ ¨ ¨ n Sinu ülesandmeks on: ¨ ¨ ¨ n Äripoole vajaduste ja nõuete kaardistamine Kasutuslugude modelleerimine Loogiliste- ja füüsiliste andmemudelite koostamine Infosüsteemi liideste kirjeldamine Funktsionaalsete testplaanide koostamine sisekliendi vajaduste kirjeldamine, lahenduste defineerimine ja tihe koostöö arendusi teostavate erinevate osapooltega Kandidaadilt ootame: ¨ ¨ ¨ Tunned infosüsteemide analüüsivahendeid, standardeid ja metoodikaid Oled kokku puutunud äriprotsesside modelleerimisega Oled väga hea suhtleja ja meeskonnaliige Omad head analüüsi ja üldistusoskust Suudad kliendi vajadustele reageerida ning sobivaid lahendusi välja pakkuda 3

Mida tööandja ootab? n Swedbank otsib süsteemianalüütikut, kelle peamised töökohustused on: ¨ ¨ ¨ n analüüsida ja süstematiseerida tarkvarale esitatavaid nõudmisi modelleerida süsteemi funktsionaalsust luua andmemudeleid (modelleerida andmeid) kirjeldada süsteemide liidesed (modelleerida andmevahetust) võtta vastu ja kontrollida arendustiimi töö tulemusi Kandidaadilt ootame: ¨ ¨ ¨ IT alast kõrgharidust või selle peatset omandamist eelnevat töökogemust tarkvara arenduse alal süsteemide analüüsimise ja modelleerimise tehnikate ning vahendite tundmist andmebaaside teooria, andmete modelleerimise tehnika ja vahendite tundmist ülevaadet süsteemide arhitektuurist ja peamistest tehnoloogiatest ladusat eesti ja inglise keele oskust nii kõnes kui kirjas 4

Kokkuvõte - Mida tööandja ootab? n Süsteemianalüütikutelt : ¨ Äriandmete defineerimine ja modelleerimine ¨ IT loogiliste- ja füüsiliste andmemudelite koostamine (andmebaaside disain) n Arendajatelt (kes vähegi andmebaasidega tegeleb) ¨ IT loogiliste- ja füüsiliste andmemudelite koostamine (andmebaaside disain) ¨ Eelneva põhjal andmebaasi loomise ja muutmise koodi genereerimine 5

Kursuse eesmärgid n Tagada teadmised ja oskused, kuidas defineerida ja modelleerida ettevõtte äriandmeid ¨ ärikontsepte, ärireegleid, äriinfo mudeleid n Tagada teadmised ja oskused kuidas disainida IT loogilisi- ja füüsilisi andmemudeleid / andmebaase n Läbi mängida ettevõtte andmete modelleerimise ja andmearhitektuuri loomise protsess 6

“Andmete modelleerimise” seosed teiste ainetega n Eeldab “Andmebaaside alused” aine baasteadmisi n Loob tugeva aluspõhja teistele süsteemianalüüsi ja ettevõtte arhitektuuriga seotud ainetel n Tagab tugeva baasi diplomitöö edukaks kirjutamiseks ja kaitsmiseks ¨ Tüüpiline analüüsi ja arenduse õppekava diplomitöö sisaldab: n Ärikontseptide ja ärireeglite defineerimist n Äridomeeni mudeli (äriinfo mudeli) loomist n IT loogilise andmemudeli loomist / andmebaasi disaini 7

Kuidas õpime – õppeprotsessi metoodika n Materjal tükeldatakse selgeteks sõnumiteks (teadmiste tükid) näiteks: Ärisõnastik, ärireeglid, äridomeeni mudel, loogiline andmemudel. . . ¨ Mis see on (olemus)? ¨ Miks seda vaja on (eesmärk, kes kasutab, milleks)? ¨ Kuidas teha (sisendinfo, sammud, tulemus)? ¨ Missugune peab olema tulemus (kvaliteedinõuded)? ¨ Kuidas on seotud teiste sõnumitega? Eesmärgiks teadmised, oskused, kogemused Loeng (1 kord nädalas) n n ¨ meetodid, printsiibid, ülesande püstitamine, läbiv näide, ettekannete ja grupitöö tulemuste presenteerimine, analüüs ja hinnangud Grupitöö (iga töögrupi eksamitöö valmib sujuvalt kursuse käigus) n ¨ Töö planeerimine ja ülesannete jagamine, ettekande koostamine, eksamitöö järkjärguline koostamine Iseseisev töö (suur osakaal) n ¨ info otsimine, analüüs, ettekannete tegemine, grupitööks vajalike mudelite koostamine Õppematerjalid n ¨ ¨ Kursuse põhislaidid ja IT autoriteetide taustaslaidid ÕIS-is Avalikud allikad (Agile data modeling, . . . ) 8

Metoodika põhjenduseks n Info tajumisest ¨ Lühimällu jääb: n n ¨ 20% kuulatus 30% vaadatust 70% üheaegselt kuulatust ja vaadatust 90% kuulatust – vaadatust – läbiarutatust – aktiivselt läbiarutatust NB! Seetõttu me kasutamegi aktiivõppe metoodikat Pikaaegsesse mällu sattub info ainult läbi lühimälu Õppimise / Õpetamise kuldreegel n ¨ kui tahad endale midagi selgeks teha, siis hakka seda teistele õpetama ¨ NB! Seetõttu teeb iga grupp ettekandeid ja tutvustab oma töö tulemusi teistele 9

Kursuse sisu n Andmete modelleerimine ¨ ¨ n Äriandmete modelleerimine n Ärikontseptide definitsioonid (ärisõnastik) n Ärireeglid (kuidas kontseptid on seotud) n Äriinfo mudel / kontseptuaalne mudel / äridomeeni mudel n Äriinfo modelleerimise vahendid – UML klassidiagramm IT Andmemudelite / andmebaaside disain n Relatsiooniliste andmemudelite loomine n Andmemudelite levinud mustrid (tüüplahendused) n No Sql andmemudelite loomine Andmearhitektuuri praktikad ja üldmustrid ¨ ¨ ¨ Ühisandmete haldus (Master Data Management) Äriandmete analüüs ja andmeaidad (BI, DW) Andmekvaliteedi haldus ja nõuded (Data Quality Management) 10

Ettekanne - iga grupi meeskonnatöö n Ettekanne olulistest töövahenditest (umbes 20 minutit) ¨ ¨ ¨ n G 1 - Äriinfo mudeli koostamise (UML klassidiagramm) vabavara vahendite võrdlus ja valik G 2 – Relatsioonilise andmemudeli (ERD või UML) koostamise ja andmebaasi genereerimise vabavara valik G 3 - Andmebaasi andmete sisestamise ja muutmise vabavara vahendite võrdlus ja valik G 4 - Andmete laadimise vabavara võrdlus ja valik (ETL) G 5 - Raportite koostamise vabavara võrdlus ja valik … Ettekanne peab selgitama ¨ ¨ Mis see on, näited? Miks seda vaja on? Kuidas seda kasutatakse, demo, kõik teevad kaasa? Kuidas installeerida, lühijuhend, nipid, viited? 11

Eksamitöö - iga grupp teeb grupitööna n n n n Arutab läbi ja täpsustab valitud süsteemi ¨ G 1 – näiteks kliinik ¨ G 2 – näiteks autorent ¨ G 3 – näiteks hotelli majutus Loob grupitöö lehe (google. com. sites) Õpib kasutama äriinfo mudeli loomise UML töövahendit Õpib kasutama IT füüsilise andmemudeli loomise UML või ERD töövahendit Õpib kasutama andmebaasi andmete sisestamise lihtsat vahendit Õpib kasutama lihtsat ETL vahendit andmete laadimiseks Õpib kasutama lihtsat raportite koostamise vahendit Koostab komplekti kooskõlalisi mudeleid vt. Eksmitöö struktuur 12

Iga grupi eksamitöö struktuur / sisukord n Äriinfo mudelid Ärisõnastik – ärikontseptid (mõisted) ja nende definitsioonid Ärireeglid – elementaarlausendid, kuidas kontseptid on seotud Äriinfo mudel – UML klassidiagramm (olemid, seosed, atribuudid) n n IT Füüsilised Andmemudelid Relatsiooniline andmemudel (operatsioonilisele andmebaasile): n n Dimensionaalne andmemudel (analüütilisele andmeaidale) ¨ n faktitabelid ja neid übritsevad dimensioonitabelid No. Sql andmemudelid ¨ n tabelid, veerud, primaar- ja välisvõtmetele vastavad andmebaasi seosed, indeksid Andmearhitektuuri üldkirjeldus Peamised andmebaasid ja andmevood n n n Klassidiagramm andmevoogudega (UML class diagram + data flows) Komponentdiagramm andmevoogudega (UML component diagram) 13

Kuidas kujuneb koondhinne n Ettekanne (10%) Teiste gruppide hinnangud ¨ Õppejõu hinne ¨ n Eksamitöö grupitööna (10%) Teiste gruppide hinnangud ¨ Õppejõu hinne ¨ Kaitsmise presentatsioon ¨ n Osalemine tööprotsessis (10%) ¨ n Õppejõu hinnang osalemisele loengutes ja praktikumides Individuaalne eksam (70%) ¨ Eksamiülesande lahendamine – umbes 1, 5 tundi 14

Mida hinnatakse - ettekanded n Miinimumtase: slaidide piisav hulk (5. . . 10), millega toetada ettekannet töövahendi põhiolemus on kaastudengitele ja õppejõule arusaadavalt avatud ¨ kõik grupi liikmed suudavad anda and ettekande kohta selgitusi ¨ ¨ n Nõuded kõrgematele hinnetele: kaastudengid oskavad ettekande ja demonstratsiooni tulemusel algtasemel töövahendit kasutada ¨ on toodud viited teemakohastele põhjendatud algallikatele ¨ kõik grupi liikmed on andnud oma panuse ettekande lõpptulemusse, koostöö on hästi toiminud ¨ esitlusmaterjalid on kaastudengitele kasutatavad iseseisvalt loetavate õppematerjalina ¨ n Nõuded parimale hindele: ¨ ¨ arusaadavate ja olemuslike näidete olemasolu on antud soovitused, kuidas töövahendit kasutada 15

Mida hinnatakse - grupitöö n Miinimumtase: nõutavate mudelite olemasolu (vaata Eksamitöö struktuur) ¨ Iga mudeli vastavus notasioonile ja valitud domeenile / süsteemile ¨ jämedate ja olemuslike vigade puudumine ¨ tudeng mõistab iga loodud mudelit ja suudab seda selgitada ¨ n Nõuded kõrgematele hinnetele: iga mudeli vastavus seda liiki mudelite kvaliteedinõuetele / kriteeriumidele ja heale tavale ¨ mudelite omavaheline kooskõla, mittevastuolulisus ¨ 16

Kokkuvõte ehk mida annab “andmete modelleerimise” kursus n Oskused teha väga hästi seda, mida tööandja süsteemianalüütikult ootab: Äriandmete defineerimine ja modelleerimine ¨ IT loogiliste- ja füüsiliste andmemudelite koostamine (andmebaaside disain) ¨ n Väga hea eelduse õppekava edukaks läbimiseks Tugev baas teistele põhiainetele ¨ Tguev baas diplomitöö kirjutamiseks ¨ 17

Tänan! Lisainfo kursuse kohta Alar. Krist@Swedbank. ee 5118398 18