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

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Teoretyczne podstawy tworzenia systemów relacyjnych baz danych
Advertisements

HURTOWNIE DANYCH DSDSDSDFGFDG.
przetwarzaniu informacji
Rola komputera w przetwarzaniu informacji.
Zarządzanie projektami – pojęcia
W ZBIORACH BIBLIOTEKI G Ł ÓWNEJ W ZBIORACH BIBLIOTEKI G Ł ÓWNEJ TEMATYCZNE WYSZUKIWANIE LITERATURY W KATALOGU ONLINE.
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
Opracowanie zasad tworzenia programów ochrony przed hałasem mieszkańców terenów przygranicznych związanych z funkcjonowaniem dużych przejść granicznych.
11 Systemy zarządzania dokumentami. 22 Statystyka 90% zasobów informacyjnych firm jest przechowywanych w dokumentach a nie w bazach danych (Delloite &
Hurtownie Danych Mariusz Dołęga.
Nowoczesne techniki analityczne na studiach doktoranckich jako przygotowanie do otwarcia przewodu doktorskiego w dwa lata.
Klasyfikacja dokumentów tekstowych w oparciu o blogi
Specjalność Analiza danych 2009 Katedra Statystyki Instytut Zastosowań Matematyki.
Specjalność Analiza danych 2010 na kierunku IiE Katedra Statystyki Instytut Zastosowań Matematyki.
Stan informatyzacji zbiorów muzealnych w Polsce.
Wykład 7 Wojciech Pieprzyca
Wykład 6 Wojciech Pieprzyca
Administracja zintegrowanych systemów zarządzania
DOROBEK NAUKOWY I DYDAKTYCZNY PRACOWNIKÓW WYŻSZYCH UCZELNI W BAZACH DANYCH I BIBLIOTEKACH CYFROWYCH WYSZUKIWANIE I OCENA.
Rozproszone bazy danych
dLibra – Środowisko dla Biblioteki Cyfrowej
Multimedialne bazy danych
Wstęp do eksploracji danych
ODDZIAŁ INFORMACJI NAUKOWEJ
Zarządzanie rozwojem kompetencji zawodowych kadry bibliotek
dr Zbigniew E. Zieliński Wyższa Szkoła Handlowa
Bazy danych z zakresu genomiki, biotechnologii i jakości produktów pochodzenia zwierzęcego Jolanta Oprządek, Grażyna Sender, Magdalena Sobczyńska, Łukasz.
Mariusz Polarczyk, Zofia Kasprzak
Arkusze kalkulacyjne, część 3
WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ i ZARZĄDZANIA
UNIWERSYTET MIKOŁAJA KOPERNIKA
Bazy danych podstawowe pojęcia
Przygotowała: Marta Grzyb. wspólna praca nad dokumentami, wymiana wiadomości elektronicznych, udział w wymianie informacji i dyskusjach wypełnianie elektronicznych.
System operacyjny i jego usługi
Metadane w opisie hurtowni danych oraz procesie ETL
Warszawa, 23 listopada 2007 r. Ocena działalności bibliotek węgierskich wnioski i problemy Ilona HEGYKÖZI Dyrektor Biblioteki Naukowej Bibliotekarstwa,
Podstawowe usługi systemów operacyjnych
Sieciowe Systemy Operacyjne
Bazy danych.
Self Service Business Intelligence Witajcie po ciemnej stronie mocy!
Plan rozwoju Biblioteki Wyższej Szkoły Humanistyczno-Ekonomicznej w Łodzi Centrum Badań i Rozwoju Kształcenia WSHE.
Wiek kultury cyfrowej dla nauki w Europie
Pamięć komputerowa S t r u k t u r a p a m i ę c i.
Zarządzanie informacją
Wybrane zagadnienia relacyjnych baz danych
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
Bazy danych Microsoft access 2007.
dr Łukasz Murowaniecki T-109
Bazy danych, sieci i systemy komputerowe
LICEUM PROFILOWANE O PROFILU ZARZĄDZANIE INFORMACJĄ
System Zarządzania Bazą Danych
Warszawskie Porozumienie Bibliotek Polskiej Akademii Nauk
Systemy informatyczne
ZINTEGROWANE SYSTEMY ZARZĄDZANIA
Ergonomia procesów informacyjnych
Bazy danych Podstawy relacyjnych baz danych Autor: Damian Urbańczyk.
BAZY DANYCH MS Access.
Zasoby danych Leśnego Centrum Informacji Damian Korzybski Instytut Badawczy Leśnictwa Konferencja Środowisko Informacji; Warszawa;
Prezentacja programu PowerPoint
P OLSKA B IBLIOGRAFIA L ITERACKA W Ś RODOWISKU L INKED O PEN D ATA Praca naukowa finansowana w ramach „Narodowego Programu Rozwoju Humanistyki”. Projekt:
LEŚNE CENTRUM INFORMACJI - PLATFORMA INFORMACYJNA MONITORINGU ŚRODOWISKA PRZYRODNICZEGO PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU ROZWOJU.
Bibliografia Śląska jako element regionalnego klastra informacyjnego Agnieszka Magiera Biblioteka Śląska.
III SESJA ZIMOWEJ SZKOŁY LEŚNEJ PRZY IBL „Strategia rozwoju lasów i leśnictwa w Polsce do roku 2030” Leśne Centrum Informacji - transfer wiedzy o środowisku.
WIZUALIZACJA ZBIORÓW BIBLIOTEKI GŁÓWNEJ POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ Lizbona Agnieszka Maria Kowalczuk, Łukasz Skonieczny, Małgorzata Wornbard.
między starymi a nowymi czasami
IEEE SPMP Autor : Tomasz Czwarno
Technologie Informacyjne Bazy danych
- Krajowe Repozytorium Obiektów Nauki i Kultury
Witold Kozakiewicz Centrum Informacyjno-Biblioteczne
Modele baz danych - spojrzenie na poziom fizyczny
Zapis prezentacji:

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

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

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  Papier  I poł. lat 90-tych - Bazy DOS  II poł. lat 90-tych - Bazy Excel 2013r - cyfryzacja zasobów naukowych, bazy relacyjne

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)

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

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.

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.

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

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

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

Dziękuję za uwagę