Transfer Wiedzy w Leśnym Centrum Informacji dr inż. Dorota Farfał Sękocin Stary 5 grudnia 2011 r.

Prezentacja na temat: "Transfer Wiedzy w Leśnym Centrum Informacji dr inż. Dorota Farfał Sękocin Stary 5 grudnia 2011 r."— Zapis prezentacji:

1 Transfer Wiedzy w Leśnym Centrum Informacji dr inż. Dorota Farfał Sękocin Stary 5 grudnia 2011 r.

2 Transfer wiedzy Licencje / patenty Dokumentacje Doradztwo Badania ankietowe Certyfikacja jakości Publikacje Bazy danych Szkolenia

3 Strategie przechowywania danych Rozwój technologii IT  1956r - pierwszy dysk twardy (pojemność 5MB)  Lata 80-te - PC, laptop, mysz komputerowa, system operacyjny DOS  Lata 90-te - rozwój systemu operacyjnego Windows 1994r - cyfryzacja zbiorów Biblioteki Kongresu USA Naukowe bazy danych IBL  1930 - 1990 - Papier  I poł. lat 90-tych - Bazy DOS  II poł. lat 90-tych - Bazy Excel 2013r - cyfryzacja zasobów naukowych, bazy relacyjne

4 Relacyjna baza danych (1970r) (tabele połączone relacjami) Baza danych 1 Tabela A (Powierzchnie autora 1) Tabela A1 (Pomiary w 1999r) Tabela A2 (Pomiary w 2000r) Tabela B (Powierzchnie autora 2) Tabela B1 (Pomiary w 2000r)

5 Naukowe Bazy Danych IBL OBECNIE Rozproszone – PC Różnorodne tematycznie Różne formaty przechowywania Brak informacji o danych i wielkości baz Brak dostępu Rozproszone – PC Różnorodne tematycznie Różne formaty przechowywania Brak informacji o danych i wielkości baz Brak dostępu LCI Zgromadzone w jednym miejscu – CRD Różnorodne tematycznie Uporządkowanie poprzez jeden format przechowywania Bazy danych jako transfer wiedzy Uprawniony dostęp Zgromadzone w jednym miejscu – CRD Różnorodne tematycznie Uporządkowanie poprzez jeden format przechowywania Bazy danych jako transfer wiedzy Uprawniony dostęp

6 Strategia IBL: przechowywanie danych w bazach relacyjnych i cyfryzacja archiwów  Zabezpieczenie zasobów naukowych zgodnie z nowoczesnymi standardami,  Zarządzanie zasobami naukowymi w powiązaniu z cyklem życia projektu naukowego,  Zarządzanie dostępem do zasobów naukowych,  Umożliwienie szybkiego wyszukiwania i udostępniania zasobów naukowych,  Udostępnienie narzędzi analitycznych dla zasobów naukowych,  Transfer wiedzy Instytutu do określonych grup użytkowników.

7 Hurtownia Danych w IBL Definicja 1 : Baza danych stworzona do celów analitycznych. Definicja 2: Zbiór danych uporządkowany tematycznie, zintegrowany, zawierający określony wymiar np. czasowy lub geograficzny, bez możliwości ingerencji w strukturę i zawartość.

8 Cel HD 1. Eksploracja danych (Data mining)  odkrywanie zależności ukrytych w zbiorach danych  poszukiwanie związków, sekwencji, klasyfikacji 2. Zestawienia (zbiorcze, porównawcze, okresowe)  analizy statystyczne  analizy trendów 3. Planowanie i kontrola realizowanych zadań projektowych

9 Cykl życia danych w Hurtowni Danych  zasilanie okresowe  scalanie i agregacja według określonego „klucza autora”  usuwanie, tylko dla okresów już nie potrzebnych.

10 „Wyobraźnia jest ważniejsza od wiedzy. Wyobraźnia bez wiedzy może stworzyć rzeczy piękne, wiedza bez wyobraźni najwyżej doskonałe. „ Albert Einstein

11 Dziękuję za uwagę