Технології інтеграції інформаційних ресурсів

Спеціальність: Інформаційні системи та технології
Код дисципліни: 7.F6.01.E.017
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: к.т.н., доцент Басюк Тарас Михайлович
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Мета вивчення дисципліни: Метою викладення дисципліни є вивчення основних технологій інтеграції інформаційних ресурсів, ознайомлення з різними системами інтеграції та способами передачі даних з метою успішного виконання професійних обов’язків за спеціальністю. Формування у студентів поглиблених теоретичних та практичних знань з інтеграції даних, зокрема: концепцій та принципів інтеграції систем, типових архітектур систем інтегрування даних, відомих рішень провідних компаній програмного забезпечення для інтеграції систем, способів передачі даних між різними системами та сервіс-орієнтовану архітектуру інтеграції інформаційних систем.
Завдання: ФКС 1.2. Здатність ефективно вибирати належні напрями та відповідні методи і технології для розв’язування задач інтеграції інформаційних ресурсів розподілених інформаційних систем.
Результати навчання: ПР1.2. Застосовувати та реалізовувати технології інтеграції інформаційних ресурсів в умовах проєктування розподілених інформаційних систем за допомогою відповідного програмного забезпечення
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Інженерія даних та знань Практика за темою магістерської кваліфікаційної роботи Методи опрацювання великих даних Захист магістерської кваліфікаційної роботи
Короткий зміст навчальної програми: Знання отримані в процесі вивчення даної дисципліни полягають у вивченні основних технологій та методів інтеграції (GAV (Global As View), LAV (Local As View), ETL (Extract, Transform and Load), EII (Enterprise Information Integration), EAI (Enterprise Application Integration) та ECM (Enterprise Content Management), інтеграції інформаційних систем підприємства та сучасних засобів інтеграції даних (IBM WebSphere, Oracle Data Integrator).
Опис: Введення в технології інтеграції даних Технології та методи інтеграції даних Технологія ETL (Extract, Transform and Load) Інтеграція корпоративних застосувань. Технологія EAI Технологія ECM (Enterprise Content Management) Технологія EII (Enterprise Information Integration Технологія EDI (Electronic Data Interchange) Інтеграція інформаційних систем підприємства
Методи та критерії оцінювання: Діагностика знань відбувається шляхом оцінювання виконаних лабораторних робіт та екзаменаційного контролю (письмової та усної компонент) у формі тестових запитань трьох рівнів складності.
Критерії оцінювання результатів навчання: • Поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, реферат, усне опитування • Підсумковий контроль (60%, екзамен): письмово-усна форма.
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100-88 балів - атестований з оцінкою «відмінно» - Високий рівень: здобувач освіти демонструє поглиблене володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, системні знання, вміння і навички їх практичного застосування. Освоєні знання, вміння і навички забезпечують можливість самостійного формулювання цілей та організації навчальної діяльності, пошуку та знаходження рішень у нестандартних, нетипових навчальних і професійних ситуаціях. Здобувач освіти демонструє здатність робити узагальнення на основі критичного аналізу фактичного матеріалу, ідей, теорій і концепцій, формулювати на їх основі висновки. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку, самостійної науково-дослідної діяльності, що реалізується за підтримки та під керівництвом викладача. 87-71 балів - атестований з оцінкою «добре» - Достатній рівень: передбачає володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на підвищеному рівні, усвідомлене використання знань, умінь і навичок з метою розкриття суті питання. Володіння частково-структурованим комплексом знань забезпечує можливість їх застосування у знайомих ситуаціях освітнього та професійного характеру. Усвідомлюючи специфіку задач та навчальних ситуацій, здобувач освіти демонструє здатність здійснювати пошук та вибір їх розв’язання за поданим зразком, аргументувати застосування певного способу розв’язання задачі. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку. 70-50 балів - атестований з оцінкою «задовільно» - Задовільний рівень: окреслює володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на середньому рівні, часткове усвідомлення навчальних і професійних задач, завдань і ситуацій, знання про способи розв’язання типових задач і завдань. Здобувач освіти демонструє середній рівень умінь і навичок застосування знань на практиці, а розв’язання задач потребує допомоги, опори на зразок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативність та евристичність, домінування мотивів обов’язку, неусвідомлене застосування можливостей для саморозвитку. 49-00 балів - атестований з оцінкою «незадовільно» - Незадовільний рівень: свідчить про елементарне володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, загальне уявлення про зміст навчального матеріалу, часткове використання знань, умінь і навичок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативно-прагматичний інтерес.
Рекомендована література: 1. Bonnefoy P.-Y. The Definitive Guide to Data Integration / Pierre-Yves Bonnefoy, Emeric Chaize, Raphael Mansuy, Mehdi Tazi – Birmingham: Packt Publishing, 2024. - 490 p. 2. Strengholt P. Data Management at Scale: Best Practices for Enterprise Architecture / Piethein Strengholt – Sebastopol: O'Reilly Media, 2020. – 348 p. 3. Urquhart J. Flow Architectures: The Future of Streaming and Event-Driven Integration / James Urquhart – Sebastopol: O'Reilly Media, 2021. - 252 p. 4. Zburivsky D. Designing Cloud Data Platforms / Danil Zburivsky, Lynda Partner – Shelter Island: Manning Publications, 2021. - 334 p. 5. Dehghani Z. Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale / Zhamak Dehghani – Sebastopol: O'Reilly Media, 2022. - 386 p. 6. Reis J. Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems / Joe Reis, Matt Housley – Sebastopol: O'Reilly Media, 2022. - 446 p. 7. Atwal H. Practical DataOps: Delivering Agile Data for the Agile Enterprise / Harvinder Atwal – New York: Apress, 2020. - 289 p. 8. Janev V. Knowledge Graphs and Big Data Processing / Valentina Janev, Damien Graux, Hajira Jabeen, Emanuel Sallinger – Cham: Springer, 2020. - 212 p.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою: вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).