Transfer Wiedzy

w Leśnym Centrum Informacji

dr inż. Dorota Farfał

Sękocin Stary 5 grudnia 2011 r.

Projekt współfinansowany z Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka

 

Transfer wiedzy 

Licencje / patenty 

Dokumentacje 

Doradztwo

Badania ankietowe

Certyfikacja jakości

PublikacjeBazy 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

1930 - 1990  -  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

 LCI

• 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