Impact of the process and data integration on reporting efficiency

V současné době, kdy základem úspěchu nebo neúspěchu je objem informací, které jsou k dispozici, a zároveň množství dostupných údajů v rámci internetu exponenciálně stoupá, je logické, že roste i potřeba sledovat kvalitu využívaných dat. Tento celosvětově pozorovatelný trend není pouze globální záležitostí, ale týká se i jednotlivců a hlavně společností, které dnes vytvářejí mnohonásobně větší objem dat než dříve. Zároveň jsou tato data komplexnější, aby reflektovala potřebu co nejlépe zachytit realitu. To nás vede k základnímu problému, kdy je potřeba data nejen shromažďovat, ale i prezentovat, a to takovým způsobem, aby posloužila zamýšlenému účelu. Proto se tato práce bude zabývat procesem následujícím po sběru dat -- jejich kontrole a transformaci do podoby reportů. Na začátku práce v teoretické části si definujeme základní pojmy a problematiku, dále pak metody nutné pro zajištění požadovaných dat a zajištění jejich kvality, což zahrnuje i představení nutné infrastruktury. V praktické části práce si definujeme vzorový problém a pokusíme se ukázat si na něm, jak pomocí poznatků z teoretické části řešit reálný problém ve zvolené firmě, tedy navrhnout realizovatelné řešení a následně jej nasadit. V závěru práce budou zhodnoceny přínosy návrhu v konfrontaci s výsledky dosaženými po nasazení navrhovaného řešení.Nowadays, when the difference between failure and success is amount of the available information combined with exponential growth of the available information on web leads to rising need to track the quality of the data. This worldwide trend is not only global, but it affects even individuals and companies in particular. In comparison with the past these companies produce higher amount of data, which are more complex at the same time, all to get a better idea about the real world. This leads us to the main problem, when we not only need to gather the data, but we have to present them in such way, so they can serve the purpose for which they have been gathered. Therefore the purpose of this thesis is to focus on processes following the data gathering -- data quality and transformation processes. In the first part of the thesis we will define a basic concept and issues, followed by methods necessary for acquiring requested data in expected quality, which includes the required infrastructure. In the second part of the thesis we will define real-life example and use the knowledge from previous part to design usable solution and deploy it into use. In conclusion we will evaluate the design compared to the result acquired from its real-life utilization