Domů Blog Stránka 12

Tableau Public. Jeden ze základních nástrojů pro vizualizaci

Autor:
solansky
-
0
black flat screen computer monitor

Úvod

V dnešní době jsou data velmi klíčová a jejich objem každým dnem neustále roste. Růst objemu dat není lineární, nýbrž exponenciální. Z tohoto důvodu vzniká stále více a více reportingových nástrojů, které dokážou rychle a přehledně vizualizovat data, aby jim každý porozuměl. Tuto oblast by šlo pojmenovat jako Self-Service Business Intelligence neboli SSBI. Jedná se o odnoš Business Intelligence, která je cíleně zaměřena pouze na uživatele, kteří nemají dlouhou zkušenost v rámci programovacích či skriptovacích jazyků, ale i přesto potřebují dennodenně zacházet s daty a vyvozovat z nich závěry. S těmito nástroji se tedy snižuje potřeba rozsáhlých IT oddělení, aby vytvářeli reporty pro manažery, ale manažeři jsou si schopni tyto reporty založit sami. Mezi nejznámější nástroje patří SAP Analytics Cloud, Power BI a nebo právě Tableau Public [2].

Tableau Public

Tableau Software je společnost, která byla založena v roce 2003 a v roce 2019 byla prodána společnosti Salesforce za astronomických 15,7 miliard dolarů [1]. Už tato částka podtrhuje úspěch Tableau a po akvizici společností Salesforce, která stojí za nejúspěšnějšími CRM nástroji se dá očekávat ještě větší upevnění na trhu. Společnost Tableau Software již začala rozšiřovat své produktové portfolio, které momentálně tvoří Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau Online, Tableau Public, Tableau Prep Builder a Vizable.

Předmětem tohoto článku bude zejména volně dostupný software Tableau Public, který slouží jako základní nástroj pro vizualizaci dat a následnou publikaci. Nutno podotknout, že tato verze je značně omezena a není určena pro komerční použití, na rozdíl od Tableau Desktop, které obsahuje pokročilé funkcionality. Publikace vytvořených reportů v Tableau Public je možná pouze jako veřejná, což znamená, že vytvořený report bude zpřístupněn všem uživatelům Tableau Public.

Práce s daty

Pro nahráni dat slouží záložka Data Source. Data je možné náhrát v různých formátech, např. JSON, .txt, Access databáze, .xlsx, PDF a jiné. Kromě možnosti nahrání dat, umožňuje Tableau také nahlédnutí a úpravu dat. Mezi nejčastější změny patří funkce JOIN, PIVOT či UNPIVOT tabulek nebo změnění či filtrování sloupců.

Samotná JOIN funkce je implementována v rámci Tableau velmi intuitivně, jelikož se jedná o jednu z nejčastějších funkcí co se týče prací s daty. V Tableau je tato funkce implementována v takzvaných vztazích, což je pouze vylepšená verze funkce JOIN, jelikož vztahy se dokážou přizpůsobovat momentální vizualizaci jakou člověk zvolí. Tudíž to není jako u funkce JOIN zvoleno napevno, jestli se vezmou data pouze podle průniku či doplňku, nýbrž je tato vlastnost adaptabilní.

Obrázek 1: Ukázka vztahů

Data jdou dále upravit pomocí SQL příkazů, které jsou již určeny pro pokročilejší uživatele, nicméně umožňují dělat nad daty rozsáhlé selekce či grouping nebo právě funkci PIVOT či UNPIVOT, která jednotlivé sloupce převede na řádky nebo opačně. Příklad využití této funkce je možný vidět na Obrázku 2.

Obrázek 2: Ukázka PIVOT funkce v rámci SQL příkladu

Tvorba grafů

Pro vytváření grafů slouží zejména záložka Worksheet.

Pro práci s daty se data rozdělují do dvou skupin: metriky a dimenze. Dimenze značí nějaký popis dat či charakter (barva, datum, typ, atd.) a metriky jsou zejména číselné hodnoty (počet, zisk, počet obyvatel, ..). Dimenze Tableau označuje buď písmeny Abc nebo jinými symboly, které označují datový typ dimenze. Křížkem se poté označují metriky a v závislosti na typu proměnné se může jednat o spojitou (zelené barva) nebo diskrétní (modrá barva) proměnnou. Tableau automaticky po nahrání datasetu projede celý dataset a vhodně nastav proměnné jestli jsou metriky či dimenze. Uživatel má poté možnost toto rozdělení libovolně změnit, ovšem lze říci, že ve většině případů je algoritmus spolehlivý a typy určí správně.

 Obrázek 3: Zobrazení metrik a dimenzí

Tableau je velmi interaktivní nástroj a jako takové funguje zejména na principu drag&drop nebo klikání. Uživatel si vybírá jednotlivé metriky či dimenze a ty následně přesune buď do pole Columns či Rows. Tableau již poté vhodně zvolí příslušnou vizualizaci a více méně vše je již uděláno automaticky. Uživatel má poté možnost danou vizualizaci měnit na základě atributů tzv. Marks, které jsou barva, či velikost (např. sloupců). Tento atribut může být i změněn dynamicky, což znamená, že jiná metrika či dimenze je zvolena jako škála pro atribut. Příklad možností atributů vizualizace je uveden na Obrázku 4.

Obrázek 4: Zobrazení metrik a dimenzí

Význam těchto atributů lze popsat následovně:

  • atribut Color přizpůsobí barvy grafu (např. měsíc který je ziskový bude vyznačen zelenou barvu a měsíc kdy byla ztráta bude zbarven do červena)
  • atribut Size ovlivní velikost a nebo šířku zobrazení záznamů v grafu (např. lidnatější stát bude mít větší sloupec než stát s menší populací)
  • atribut Detail umožňuje vybrat level detailu grafu. Tento atribut je velmi užitečný pro vytvořeních tzv. Reference lines
  • atribut Tooltip umožnní zobrazení dodatečných informací při pohybu kurzoru nad grafem (v rámci Tooltipu je možné zobrazit i vizualizace)
  • atribut Label přidá ke grafu popisky

K vizualizacím je možné přidat i filtry nebo různé legendy či popisky. Je na to určen sloupec napravo, který má fixní výšku. Tento sloupec je zobrazován jak pro Worksheets tak i pro Dashboardy.

Obrázek 5: sloupec pro filtraci a legendu

Dashboardy

Dashboardy slouží zejména pro spojení jednotlivých vizualizací z worksheetů. Dashboardy jsou nejčastějším místem pro prezentování vizualizací, protože prezentovat pouze jeden graf pomocí worksheetů je neprektické. Dále po publikaci umožňují dashboardy funkci Lock, která zabrání jakémukoliv uživateli s právy pouze na prohlížení, aby mohl finální dashboard editovat a tedy nějak rozhodit. Dashboardy jdou také libovolně stylisticky upravit a případně je možné udělat i interaktivní a propojené dashboardy, kdy po kliknutí na hodnotu na dashboardu je uživatel automaticky přesměrován na jiný dashboard. Příklad hotového dashboardu lze vidět na Obrázku 6.

Ukládání a publikování

Všechny vizualizace vytvořené v Tableau Public je možné uložit na veřejný server. Odtud se poté výsledné vizualizace mohou sdílet na jakékoliv další stránky. Jak již ovšem název Public napovídá, všechny vizualizace jsou dostupné veřejně pro každého a tudíž si je může každý registrovaný uživatel zobrazit. V závislosti na nastavení lze vizualizaci chránit proti editingu či filtraci.

Závěr

Tableau je opravdu skvělý názor a jeho největší výhodou je jednoduchost ovládání. Nástroj je přímo určen pro lidi co nemají jakékoliv znalosti v oblasti programování a tudíž je naprosto ideální pro lidi, kteří se spíše více orientují v businessu. Základní free verze Tableau Public je spíše určena pro edukativní a privátní účely, jakýkoliv podnik by si poté měl zakoupit licenci pro Tableau Desktop, která stojí přibližně 1500 Kč za měsíc.

Zdroje

[1] Tableau Software, LLC, a Salesforce Company [online]. 2021 [cit. 2021-12-08]. Dostupné z: https://public.tableau.com/s/

[2] GeekWire, Nat Levy [online]. 2021 [cit. 2021-12-08]. Dostupné z: https://www.geekwire.com/2019/salesforce-completes-15-7b-acquisition-tableau-software-creating-new-enterprise-tech-force/

Národní uložiště šedé literatury (NUŠL)

Autor:
Oleksandra Plotnikova
-
0

1. Úvodní představení

Národní uložiště šedé literatury (NUŠL) je digitální repozitář cílem kterého je shromažďovat, uchovávat a zveřejňovat informace, které se řadí pod pojem šedé literatury. (1)

Co je šedá literatura? Šedou literaturou (někdy také nepublikovaná nebo polopublikovaná literatura) jsou označované informace, které neprošly klasickým vydavatelským procesem nebo jsou sdílené institucemi primární činnosti kterých není vydavatelství. Tyto informace jsou produkované vládními, akademickými, průmyslovými institucemi atd. (2)

NUŠL je služba Národní technické knihovny, která nabízí svým uživatelům bezplatný přistup k šedé literatuře. Informace jsou získané díky spolupráce z různými producenty šedé literatury. Momentálně vyhledávací rozhráni NUŠL nabízí přibližně 620 000 dokumentu, jejichž původci jsou různé výzkumné instituce, statní a soukromé vysoké školy, muzea, galerie, neziskové organizace atd.  Přínosem této spolupráce pro producenty je dlouhodobá archivace dokumentů, zviditelnění těchto institucí a jejích výstupů v rámci České republiky i zahraničí a také usnadnění povinného zveřejnění informaci pro tyto instituce. (1, 2)

Obr.1 Logo NUŠL. Zdroj: (9)

2. Rešeršní možnosti / Struktura zdroje / Typologie dokumentů

NUŠL se skládá z dvou částí: centrální vyhledávací rozhraní (http://www.nusl.cz/) a digitální repozitář (https://invenio.nusl.cz/). Cely NUŠL systém a jeho komponenty jsou přehledně zobrazené na Obr. 2. (4)

Obr. 2 NUŠL a jeho komponenty. Zdroj: vlastní zpracování,  (4)

2.1. Digitální repozitář

Digitální repozitář je volně přístupný, přičemž je provozován pomoci softwaru Invenio. Tento software je možné volně instalovat, používat, upravovat a uložené informace následně šířit mezi spolupracujícími organizacemi. V rámci nastaveni Invenio pro potřeby repozitáře NUŠL proběhly různé úpravy včetně nastaveni sbírek a šablon. Kromě toho byla provedena grafická úprava rozhraní, které je dostupné v českém a anglickém jazyce. (4)

Na hlavní stránce (viz Obr. 3) je vidět, že dokumenty jsou dělené podle sbírek a zaměření. Sbírky jsou rozdělené do následujících kategorií: Vysokoškolské kvalifikační práce, Zprávy, Autorské práce, Firemní literatura, Konferenční materiály, Analytické a metodické materiály, Propagační a vzdělávací materiály. Sbírky jsou následně rozdělené do subkategorií. Například sbírka Vysokoškolské kvalifikační práce je rozdělená do následujících kategorii: Bakalářské práce, Diplomové práce, Disertační práce, Habilitační práce, Rigorózní práce.

Obr. 3 Hlavní stránka digitálního repozitáře. Zdroj: (8)

Zaměření v digitálním repozitáři jsou vymezené do následujících kategorií: školství, kultura, věda a výzkum, statni zprava a ostatní. Každé z těchto zaměření, podobně jako i u sbírek, je rozděleno do subkategorií, například zaměření Kultura obsahuje následující subkategorií: Galerie, Institut umění – Divadelní ústav, Knihovny, Muzea, Národní filmový archiv, Národní památkový ústav, Národní ústav lidové kultury.

2.1.1. Jednoduché vyhledávání

Na hlavni stránce digitálního depozitáře je přednastavené jednoduché vyhledávání. Zaškrtávací pole v sekci „Hledat jen ve sbírce:“ (viz Obr. 3) umožňují omezit vyhledávání jen v požadovaných sbírkách. Po zadaní jednoduchého dotazu zobrazí se výsledky hledáni, které jsou zároveň roztříděné podle sbírek (viz Obr. 4). Výsledky hledáni je možné seřadit podle datumu zveřejněni, autora, čísla záznamu nebo podle podobnosti slov. Pro každou sbírku je také možné nastavit požadovány počet výsledků. Uživatel může také zobrazit výsledky v jednom seznamu, tj. výsledky nebudou tříděné podle sbírek. Kromě toho uživatel může vybrat výstupní formát výsledků a to citace, HTML brief, HTML brief + PSH, HTML + citesummary, MARC, Refman RIS. (5)

Obr. 4 Obrazovka výsledků hledání v digitálním repozitáři. Zdroj: (8)

Vyhledávání se také dá provádět hned v požadované sbírce nebo zaměření. Na hlavni stránce při výběru konkrétní sbírky nebo zaměření systém nabídne dostupné subkategorie. Po výběru požadované subkategorii zobrazí se dokumenty, které patří do vybrané subkategorii. Následně je možné do vyhledávacího pole zadat libovolný dotaz.

2.1.2. Pokročilé vyhledávání

Pokročilé vyhledávání nabízí pohodlné nástroje pro dotazovaní v digitálním depozitáři. Rozbalovací seznam (viz Obr. 5) umožňuje zadat řetězec slov, který bude vyhodnocený repozitářem jako přesná fráze nebo regulární výraz. Navíc pomoci moznosti „jedno ze slov“ nebo „část výrazu“ v rozbalovacím seznamu systém použije operátor OR pro zadaný řetězec slov. Při rozšířeném vyhledávání je také možné upřesnit v jakém přesně poli musí být vyhledán řetězec slov. Dostupná pole pro vyhledáváni jsou název, autoři, klíčová slova, datum zveřejněni, instituce, typ dokumentu, název konference, ISBN/ISSN, číslo projektu, plny text, číslo záznamu.  Kromě toho repozitář umožňuje použití operátorů AND, OR a NOT. Nakonec záznamy se da filtrovat podle datumu zveřejněni.

Výsledky hledáni se dá seřazovat stejně jako i v jednoduchém vyhledávání. Jednoduché vyhledávání se v zásadě neliší od pokročilého, pokud bude použita speciální syntaxe, která bude vysvětlena v oddílu 2.1.3 Syntax, operátory. 

Obr. 5 Obrazovka pokročilého vyhledávání v digitálním repozitáři. Zdroj: (8)

2.1.3. Syntax, operátory

Vyhledávání fráze

Pro vyhledávání konkrétní fráze je možné použít uvozovky. Existuji dva režimy vyhledáváni frázi:

  • Dvojité uvozovky („…“) – vyhledávají přesnou frázi. Při použití dvojitých uvozovek zobrazí se pouze výsledky, které se shodují se zadaným řetězcem.
  • Jednoduché uvozovky (‚…‘) – vyhledává dílčí fráze. Tento režim připomíná vyhledáváni fráze v Google vyhledávače. Na rozdíl od dvojitých uvozovek tento režim zohledňuje text, který se nachází za nebo před zadaným kritériem v jednoduchých uvozovkách. (5)
Booleovské operátory

Při vyhledáváni v repozitáři NUŠL je možné použit operátory AND, OR a NOT. Použiti operátoru v dotazech je názorně zobrazené v Tab. 1. (5)

ANDreferenční +modelnalezne všechny záznamy, které obsahuji oba slova
referenční modeltotéž
referenční AND modeltotéž
ORreferenční |modelnalezne všechny záznamy, které obsahuji alespoň jedno slovo
referenční OR modeltotéž
NOTreferenční -modelnalezne všechny záznamy, které obsahuji slovo „referenční“, ale neobsahuji „model“
referenční NOT modeltotéž
Tab.  1 Booleovské operátory. Zdroj: vlastní zpracování, (5)
Kulaté závorky

Vyhledávač také podporuje použití kulatých závorek, které pomáhají sloučit booleovské výrazy do skupin. Je možné použít libovolný počet závorek, uznávají se i vnořené závorky. (5)

Speciální znaky a interpunkce

Vyhledávač v repozitáři také podporuje vyhledaní dotazů se speciálními znaky, například, „C++“ nebo „sin2 2θ13 = 0.084±0.005“. Na druhou stranu vyhledávač nerozlišuje velká a mala písmena. (5)

Mezinárodní znaky

Vyhledavač také rozpoznává Unicode UTF-8 znaky, což umožňuje vytváření dotazů v různých jazycích. (5)

Hledání se zástupným znakem *

Vyhledávač podporuje použití zástupného znaku hvězdička (*). Například, při zadáni model*, hvězdička doplní libovolný počet znaků a nalezne záznamy, které kupříkladu obsahují slova modelovat, modelovaní atd. Hvězdičku se da doplnit i uprostřed slova. (5)

Strukturované metadatové vyhledávání

Vyhledávač také podporuje vyhledáváni v rámci různých bibliografických poli, například author:Puškin, title:model, abstract:model, keywords:model. (5)

2.2. Centrální rozhraní

Centrální rozhraní představuje indexační a vyhledávací systém nad digitálním repozitářem NUŠL a dalšími spolupracujícími repozitáři. Takový přístup je zajištěn open source systémem Elasticsearch. (4)

Vyhledávání v centrálním rozhraní NUŠL probíhá podle navigace umístěné nalevo (viz Obr. 6). Dokumenty je možné vyhledávat podle 5 hlavních kategorií: typ dokumentu, osoby, klíčová slova, jazyk a plný text.

Obr. 6 Centrální rozhraní NUŠL. Zdroj: (7)

Kategorie Typ dokumentu je strukturovaná do dvou úrovní. Například, složka Analytické a metodické materiály, která se nachází v první úrovně se dál děli na analýzy, metodiky a studie, což představuje druhou úroveň děleni.  Další složky nacházející se v první úrovní jsou: Autorské práce, Firemní literatura, Konferenční materiály, Ostatní, Propagační materiály, Vysokoškolské práce a Zprávy. (6)

Kategorie Osoby obsahuje názvy instituce, například Český statistický úřad, Univerzita Karlova nebo jména lidi, které mohou být jak autory dokumentů, tak i například vedoucí vysokoškolských práci. Defaultně jsou vždy zobrazené 4 položky a po stisknuti tlačítka „zobrazit vice“ zobrazí se celkově 20 položek. (6)

Kategorie Klíčova slova obsahuje fráze a terminy v českém a anglickém jazyce. Stejně jako i u kategorii Osoby ve výchozím nastavení zobrazují se 4 terminy a po rozkliknuti se zobrazí dalších 16 terminů.

V kategorii Jazyk se nachází až 8 jazyků na výběr: čeština, angličtina, slovenština, němčina, francouzština, ruština, španělština a polština.

Poslední kategorie Plný text nabízí výběr mezi dokumenty podle dostupnosti plného text. 

Kromě popsaných kategorii, v centrálním rozhraní je také dostupné vyhledávání ve sbírkách, které byly zmíněné výše v podkapitole

2.2.1 Digitální repozitář. 

Mimoto každá stránka obsahuje časovou osu (viz Obr. 7), které pomáhá omezit výsledky vyhledávaní podle roku. Časová osa také ukazuje počet dostupných dokumentů.

Centrální rozhraní také obsahuje pole pro jednoduché vyhledávaní. Dotaz na vyhledáváni je možné provést postupným problikáváním přes kategorii a sbírky, a následně zadáváním klíčových slov do vyhledávacího pole. Špatnou zvolenou kategorii se da smazat odkliknutím v sekci „Použita omezeni“. Bohužel vyhledávácí pole neumožňuje použití žádných booleovských operátorů nebo jiné syntaxi, která byla popsaná v oddílu 2.1.3. Syntax, operátory. (6)

Výsledky vyhledáváni obsahuji krátkou část textu, seznam autorů a rok vydání dokumentu. Navedením na ikonku s písmenem i (viz Obr. 7) se zobrazí podrobné informace o dokumentu. Informace, které mohou být nalezené v popisu dokumentu jsou typ dokumentu, ISBN/ISSN, rok, jazyk, abstrakt, klíčová slova, práva, instituce, link na externí umístěni souboru a na umístěni v digitálním repozitáři NUŠL. 

Obr. 7 Obrazovka výsledků hledání v centrálním rozhraní NUŠL. Zdroj: (7)

2.3. Typologie dokumentů

NUŠL používá vlastní typologii šedé literatury. Názvy typu dokumentů odpovídají názvům sbírek o kterých už bylo zmíněno výše. Přehledně všechny typy dokumentu jsou zobrazené na Obr. 8. (3)

Obr. 8 Typologie dokumentů. Zdroj: vlastní zpracování, (3)

3. Závěr

Národní uložiště šedé literatury (NUŠL) (7, 8) má obrovský přínos pro vědeckou a výzkumnou činnost, jelikož umožňuje publikovaní, archivovaní a síření výstupy různých producentů informaci. Šedá literatura obsahuje velké množství cenných údajů, které jsou nezbytné pro vědecké a výzkumné účely. Do těchto cenných údajů se řadí zprávy vládních a akademických orgánů, výroční zprávy firem, autorské monografie a sborníky, konferenční materiály atd.

Jedním z přínosu šedé literatury je urychlené zveřejnění materiálů než u klasických publikovaných dílů. Často také výsledky výzkumů jsou popsané podrobněji ve vědeckých zprávách a sbornících než v odborných časopisech. Nakonec některé materiály nemusí být nikdy opublikované, proto jsou takové uložiště šedé literatury velice důležité.

Uložiště šedé literatury má velký přinos nejen pro uživatele, ale i pro producenty, kteří se rozhodli spolupracovat a sdílet své dokumenty. Díky NUŠL jejích autorské díly budou sdílené veřejností a nebudou se obtěžovat byrokratickým omezením. Zveřejněné výsledky výzkumu mohou kromě toho pomoct i vládním organum, které financují tyto výzkumy, vybudovat důvěru s veřejnosti.

Kromě samotného zajištění publikace a archivace dokumentů, NUŠL také podporuje diskuse o šedé literatuře provedením každoročních konferencí.

Použité zdroje:

  1. NUŠL, 2016. Hlavní strana – Národní úložiště šedé literatury (NUŠL). NUŠL [online]. 29 leden 2016. [Viděno 7 prosinec 2021]. Získáno z: https://nusl.techlib.cz/
  2. NUŠL, 2016. Definice šedé literatury. NUŠL | Národní úložiště šedé literatury [online]. 29 leden 2016. [Viděno 7 prosinec 2021]. Získáno z: https://nusl.techlib.cz/cs/seda-literatura/definice-sede-literatury
  3. NUŠL, 2016. Typologie dokumentů NUŠL. NUŠL | Národní úložiště šedé literatury [online]. 29 leden 2016. [Viděno 7 prosinec 2021]. Získáno z: https://nusl.techlib.cz/cs/nusl/typologie-dokumentu-nusl
  4. NUŠL, 2016. Technické řešení NUŠL. NUŠL [online]. 29 leden 2016. [Viděno 7 prosinec 2021]. Získáno z: https://nusl.techlib.cz/cs/nusl/technicke-reseni
  5. NUŠL, nedatováno. Průvodce vyhledáváním – Digitální repozitář. NUŠL | Digitální repozitář [online]. [Viděno 7 prosinec 2021]. Získáno z: https://invenio.nusl.cz/help/search-guide
  6. PEJŠOVÁ, Petra, 2010. Národní úložiště šedé literatury (NUŠL). Čtenář – Měsíčník pro knihovny [online]. květen 2010. [Viděno 7 prosinec 2021]. Získáno z: https://www.svkkl.cz/en/ctenar/clanek/2033
  7. NUŠL, nedatováno. Národní úložiště šedé literatury. NUŠL | Národní úložiště šedé literatury [online]. [Viděno 7 prosinec 2021]. Získáno z: https://nusl.cz/
  8. NUŠL, nedatováno. Národní úložiště šedé literatury – Digitální repozitář. NUŠL | Digitální repozitář [online]. [Viděno 7 prosinec 2021]. Získáno z: http://invenio.nusl.cz/
  9. Kontakty, 2016. NUŠL – Národní úložiště šedé literatury [online]. [Viděno 7 prosinec 2021]. Získáno z: https://nusl.techlib.cz/cs/kontakty

WolframAlpha: answer engine a znalostní báze s triliony dat

Autor:
pouv02
-
0
geometric shape digital wallpaper

Úvod

WolframAlpha je dotazovací služba vytvořena a provozována společností Wolfram Research,
kterou založil a vlastní Stephen Wolfram. Wolfram Alpha by se dal také označit jako answer
engine či computational knowledge engine. Jeho vznik se datuje do roku 2009, kdy byl poprvé
spuštěn. Samotný projekt Wolfram Alpha je založen na Wolframovo dřívějším projektu s
názvem Mathematica. Wolfram Mathematica je proprietární softwarová aplikace, která slouží k
matematickému modelování. V současnosti je také provozována společností Wolfram Research.
Každý měsíc navštíví Wolfram Alpha přes 19 milionů uživatelů [1]. Wolfram Alpha existuje ve
2 verzích, první je free verze a druhá je placená PRO verze. PRO verze je dostupná v několika
variantách, včetně verze pro studenty, která je výrazně zlevněná [2].

Popis Wolfram Alpha

Samotný projekt Wolfram Alpha měl jako myšlenku Stephen Wolfram přes 30 let, až díky
technologickému pokroku a této vizi mohl být Wolfram Alpha v roce 2009 spuštěn [3]. Wolfram
Alpha se skládá ze 2 základních stavebních kamenů. Těmito 2 kameny jsou programovací
jazyk Wolfram a přístup neboli paradigma nazývající se NKS (A New Kind of Science) [3].
Wolfram jazyk byl vyvíjen pro softwarovou aplikaci Wolfram Mathematica, z níž se posunul
dále a byl použit pro samotný Wolfram Aplha. Jazyk Wolfram zastává ve Wolram Alpha 3
základní funkce [3]:

• poskytuje strukturu ve které je celá báze znalostí reprezentována a veškeré příkazy jsou
implementovány,
• poskytuje výpočetní základ díky kterému je možné implementovat různé algoritmy a
metody,
• poskytuje silné technické zázemí.

Jazyk Wolfram je více než 35 let starý a stále se vyvíjí [3]. Momentálně se nachází ve verzi
12.3. Každou verzí dochází k přidání několika funkcí. Další klíčovou částí Wolfram Alpha je
NKS. Díky algoritmům a myšlenkám, které vycházejí z NKS je možné je využívat pro Wolfram
Alpha. NKS je paradigma, které je vyvinuto Wolframovo společností Wolfram Research [3].
NKS není přímo součástí Wolfram Alpha jako Wolfram jazyk, ale Wolfram Alpha staví na
výzkumu a vývoji, který vyšel ze NKS.

Obrázek 1.1: Princip Wolfram Alpha [1]

Wolfram Alpha je kromě webové aplikace také dostupný na několika zařízeních jako mobilní
aplikace (iOS, Android, Windows Phone). Ta je ovšem placená a stojí 80 korun, ovšem nejedná
se o měsíční ani roční předplatné, jakmile aplikaci zakoupíte zůstane vám navždy. Mezi další
mobilní aplikace patří různé doprovodné aplikace pro vzdělávání. Lze také využít rozšíření do
prohlížečů (Firefox, Chromium), které umožní rychle a pohodlně vyhledávat dotazy.
Wolfram Alpha nabízí také řešení pro soukromé firmy. Firmy tak mohou Wolfram Alpha
využít ve svých aplikacích a dokonce je možné nasadit Wolfram Alpha do firemního intranetu
jako přímou kopii. Wolfram Alpha se dá také využít k analýze a modelování rozsáhlých dat.
Placená verze zvaná Wolfram Alpha PRO umožňuje navíc oproti Basic verzi několik věcí [2]:

•zobrazení krok po kroku při výpočtů,
•kalkulačky pro osobní finance, výživu atd.,
•dvojnásobný čas na výpočet,
•2MB limit pro nahrávání souborů a jejich analýzu,
•customizace výstupů a možnost stahovat výsledky.

Kromě Pro verze je také k dispozici Pro Premium verze. Ta má navíc expresní podporu od
Wolfram Alpha expertů a rozšířené limity pro výpočetní čas a velikost souborů [2]. Cena
těchto dvou verzí se liší o skoro polovinu. PRO verze stojí 6,99 USD a Pro Premium 12 USD.
Nejpopulárnější je verze Pro [2]. Cena pro studenty a ostatní se snižuje v případě zakoupení
ročního či semestrálního předplatného. Mobilní aplikace stojí 2,99 USD, její výhoda je v tom,
že ji máte navždy.

Obrázek 1.2: Logo Wolfram Alpha [1]

K úpravě uživatelských preferencí (jednotky, lokace, čas, velikost textu) lze využít vytvoření
Wolfram účtu, pomocí kterého jde tyto preference měnit a také k uchovávání nahraných a
stažených dat.

Funkce Wolfram Alpha

Wolfram Alpha nabízí mnoho rozličných funkcí ze spousty oblastí lidského poznání. Pod
dominantním logem se nachází část pro zadávání dotazů. Dotazy můžeme zadávat bud pomocí
přirozeného jazyka, nebo lze využít matematický zápis pro vložení speciálních znaků (například
pro výpočet integrálů, derivací atd.). Také lze využít nahrání souboru s daty, které posléze
Wolfram Alpha zanalyzuje. Jako poslední možnost se zde nachází i vygenerování náhodného
dotazu. Pod polem pro zadávání dotazů se ještě nachází možnost „Extended Keyboard“, ta
nám umožňuje vložit speciální znaky jako písmena řecké abecedy.

Pod dotazovacím polem se nacházejí jednotlivé oblasti, které Wolfram Alpha umí zpracovávat.
Mezi tyto oblasti patří [1]:
•Matematika,
•Věda & Technologie,
•Společnost & Kultura,
•Každodenní život.

Obrázek 2.1: Wolfram Alpha [1]

Jednotlivé oblasti jsou dále členěny do subkategorií jak je vidět na obrázku. Pro zadání dotazu
ho stačí napsat do příslušného pole a stisknout enter. Podle složitosti dotazu poté proběhne
výpočet, ale většinou je to během několika sekund. Kromě řešení námi zadaných problémů dokáže Wolfram Alpha problémy také generovat. Funkce jež se tímto zabývá se nazývá Wolfram Problem Generator [4]. Slouží primárně pro generování matematických příkladů, od
primitivních až po komplexní.

Obrázek 2.2: Wolfram Problem Generator [4]

Kromě generování problémů umí Wolfram Alpha také poskytnout příklady pro jednotlivé
kategorie a subkategorie.

U matematických příkazů můžeme vidět konkrétní postupy a jednotlivé kroky, které bychom
jako uživatelé měli při výpočtu udělat. Pomůže nám to tak v pochopení dané problematiky.
Bohužel se tato funkce nachází pouze ve verzi PRO a ve mobilních aplikacích, které jsou taky
placené.

Pro pokročilé uživatele a vývojáře je také k dispozici API, která je do 2000 dotazů měsíčně
zdarma [5]. K dispozici je několik přednastavených API jako Summary Boxes API, Spoken
Results API a mnoho dalších. Kromě přednastavených API je možno také využít Full Results
API, která pokrývá vše jako klasický Wolfram Alpha. Odpověď Full Results API je standardně
v JSON či XML a můžeme ji využít v našich aplikacích.

Vyhledávání ve Wolfram Alpha

Při vyhledávání využíváme přirozený jazyk pomocí kterého zadáváme dotazy do vyhledávacího
pole. Následující příklad ilustruje odpověď při zadání Goodfellas. Odpověď, kterou nám
Wolfram Alpha poskytne je strukturována do několika bloků. Hned první je blok Input
interpretation. Ten představuje pochopení a interpretaci dotazu samotným Wolframem. Tento
blok je první a zobrazí se u každého dotazu. Poté je blok se základními informacemi. U většiny
netechnických dotazů je také uveden graf počtu návštěv na Wikipedii v čase. U některých
bloků lze také přímo zobrazit zdroje ze kterých Wolfram Alpha čerpal. Kromě toho lze ještě
celé bloky informací zobrazit jako plain text pro snadné kopírování. V PRO verzi je možno
navíc data stahovat a vizuálně upravovat [2]. Odkaz na dotaz.

Obrázek 3.1: Goodfellas [6]

Wolfram Alpha dokáže zobrazovat obrázky, mapy, grafy. S Wolfram Alpha se můžeme rychle
dostat k několika zajímavým výsledkům. Například porovnávání jídla a jeho nutričních a
dalších informací s dotazem whopper vs baconator vs big mac (obrázek 3.2). Odkaz na dotaz.

Obrázek 3.2: Nutriční srovnání [7]

Wolfram Alpha dokáže porovnat jednotlivé dotazy, například jednotlivé dotazy srovná do
tabulek a jsou tak přehledně zobrazeny (obrázek 3.3). Odkaz na dotaz.

Obrázek 3.3: Letadla [8]

Mezi další ukázky patří například převedení libovolného textového stringu na Morseův kód
(obrázek 3.4). Odkaz na dotaz.

Obrázek 3.4: Morseovka [9]

Analýza jmen a jejich použití v populaci a další statistiky (obrázek 3.5). Odkaz na dotaz.

Obrázek 3.5: Jména [10]

Jak už bylo zmíněno kromě zadávání přirozeného jazyka lze zadávat i matematické formule. K
vložení těchto formulí je k dispozici speciální položka Math Input. Po kliknutí nám předvyplnění
náš dotaz s danou formulí a my potřebujeme doplnit jenom čísla či proměnné (obrázek 3.6).
Odkaz na dotaz.

Obrázek 3.6: Matice [11]

Předpověď počasí přímo v mobilní aplikaci na Androidu.

Obrázek 3.7: Mobilní aplikace [12]

Zdroje Wolfram Alpha
Wolfram Alpha při svých výpočtech čerpá z nejrůznějších zdrojů. Mezi ty se řadí databáze,
encyklopedie, knihy, novinové články, velkým zdrojem jsou také americké státní organizace
[1]. Přesný výčet všech zdrojů není ani k dispozici, protože se konstantě mění, například data
o počasí či finanční ukazatele. Většina zdrojů se řadí k tzv. primárním zdrojům. U každého
dotazu je možné zobrazit odkud WA čerpal. Tato položka se nachází až na samotném konci
dotazu a jmenuje se Sources (obrázek 4.1). Mezi zajímavé zdroje patří například Americká
letecká agentura, Best Buy, CIA Worl Factbook, Dow Jones.

Obrázek 4.1: Wolfram Alpha [1]

Závěr

V tomto reportu o zdroji byl popsán vyhledávač Wolfram Alpha. Byla popsána jeho historie,
funkce, vyhledávání a zdroje. Wolfram Alpha se stále rozvíjí a přináší nové funkce v každé
nové verzi

Použitá literatura
1. WOLFRAM ALPHA LLC. Wolfram|Alpha: Making the world’s knowledge computable
[online]. 2021-02-19 [cit. 2021-12-03]. Dostupné z: https://www.wolframalpha.com (cit.
na s. 3–6, 14).
2. WOLFRAM ALPHA LLC. Pricing Plans [online]. 2021-02-19 [cit. 2021-12-03]. Dostupné
z: https://www.wolframalpha.com/pro/pricing (cit. na s. 3–5, 8).
3. WOLFRAM ALPHA LLC. About Wolfram|Alpha [online]. 2021-02-19 [cit. 2021-12-03].
Dostupné z: https://www.wolframalpha.com/about (cit. na s. 4).
4. WOLFRAM ALPHA LLC. Wolfram Problem Generator: Unlimited AI-generated Practice
Problems [online]. 2021-02-19 [cit. 2021-12-03]. Dostupné z: https://www.wolframalpha.
com/problem-generator (cit. na s. 6, 7).
5. WOLFRAM ALPHA LLC. Wolfram|Alpha APIs: Computational Knowledge Integration
[online]. 2021-02-19 [cit. 2021-12-03]. Dostupné z: https://products.wolframalpha.
com/api (cit. na s. 7).
6. WOLFRAM ALPHA LLC. Goodfellas – Wolfram|Alpha [online]. 2021-02-19 [cit. 2021-
12-03]. Dostupné z: https://www.wolframalpha.com/input/?i=Goodfellas (cit. na
s. 8).
7. WOLFRAM ALPHA LLC. whopper vs baconator vs big mac – Wolfram|Alpha [online].
2021-02-19 [cit. 2021-12-03]. Dostupné z: https://www.wolframalpha.com/input/?i=
whopper+vs+baconator+vs+big+mac (cit. na s. 9).
8. WOLFRAM ALPHA LLC. Boeing 747, Boeing 767, Airbus A320 – Wolfram|Alpha
[online]. 2021-02-19 [cit. 2021-12-03]. Dostupné z: https://www.wolframalpha.com/
input/?i=Boeing+747%2C+Boeing+767%2C+Airbus+A320 (cit. na s. 10).
9. WOLFRAM ALPHA LLC. morse code “Vysoká škola ekonomická” – Wolfram|Alpha
[online]. 2021-02-19 [cit. 2021-12-03]. Dostupné z: https://www.wolframalpha.com/
input/?i=morse+code+%22Vysok%C3%A1+%C5%A1kola+ekonomick%C3%A1%22 (cit. na
s. 10).
10. WOLFRAM ALPHA LLC. karen name, james name, donald name, jennifer name
– Wolfram|Alpha [online]. 2021-02-19 [cit. 2021-12-03]. Dostupné z: https : / / www .
wolframalpha.com/input/?i=karen+name%2C+james+name%2C+donald+name%2C+
jennifer+name (cit. na s. 11).
11. WOLFRAM ALPHA LLC. 2,3,4,1,3,5,2,7,8 – Wolfram|Alpha [online]. 2021-02-19 [cit.
2021-12-03]. Dostupné z: https://www.wolframalpha.com/input/?i2d=true&i=%7B%
7B2%2C3%2C4%7D%2C%7B1%2C3%2C5%7D%2C%7B2%2C7%2C8%7D%7D (cit. na s. 12).
12. WOLFRAM ALPHA LLC. Wolfram|Alpha App for Android [online]. 2021-02-19 [cit.
2021-12-03]. Dostupné z: https://products.wolframalpha.com/android (cit. na
s. 13).

Kaggle: případová studie s vizualizací prostřednictvím Google Data Studio

Autor:
Martin Cháb
-
0
photo of girl laying left hand on white digital robot

Úvodní představení Kaggle

Kaggle není pouze knihovna datasetů, ale jedná se o komunitu odborníku z prostředí data science a machine learning. Kaggle umožňuje uživatelům především publikovat a vyhledávat kvalitní data sety. Dále nabízí i samotné vzdělání ve zmiňovaných oblastech, a dokonce i webovou platformu pro data science. Na platformě lze spolupracovat s dalšími odborníky a účastnit se různých datových soutěží.

Kaggle byl založen roku 2010, kdy poskytoval soutěže v machine lerning. Roku 2017 Kaggle odkoupila společnost Google. Nepatrným důkazem, že je Kaggle dceřinou společností Google může být i následující příklad. Po zadání klíčového slova „ev“ do vyhledávače datasetů od Googlu se dataset z platformy Kaggle nabídne jako první. (GOOGLE DATASET SEARCH, 2021) Ke konci roku 2021 firma eviduje přes 8,3 milionů unikátních uživatelů. (TUNGUZ, 2021)

Případová studie

Kaggle si nejlépe přiblížíme, pokud si ukážeme reálný use case. Naším zadáním tak bude získání dat z oblasti elektrických automobilů, kde budeme chtít získat obecný přehled o elektrických automobilech na trhu a následně si je vizuálně přiblížit, aby data byla lépe čitelná.

Způsob vyhledávání

Oblast vyhledávání datasetů na portále Kaggle je velmi intuitivní a neobsahuje příliš filtračních možností.

Vyhledávání data setu může být provedeno dvěma způsoby.

  1. Prvním je výběr stránky Datasets v menu, které se nachází na levé části stránky.
  2. Zadáním klíčových slov rovnou do horního vyhledávače.
Obrázek 1 Vyhledávání na Kaggle (zdroj: autor)

Zadání dotazu přes stránku Datasets

A. Na stránce Datasets se pak nachází vyhledávač, do kterého zadáme klíčová slova.

Obrázek 2 Zadání dotazu přes stránku Datasets (zdroj: autor)

B. Dále se výběr může lépe specifikovat. Pro náš účel postačí, když přidáme tag Automobiles and Vehicles, omezíme velikost datasetu a vybereme typ souboru CSV.

Obrázek 3 Filtrování dotazu (zdroj: autor)

C. Vyfiltrováním nám zůstaly 3 data sety

Obrázek 4 Výsledek dotazu (zdroj: autor)

D. Nabízí se i styl řazení výsledků. Na výběr je 5 možností: hottest, most votes, new, updated, usability.

Obrázek 5 Možnost řazení (zdroj: autor)

E. V tomto případě máme výběr jednoduchý. Za předpokladu, že by se v dané oblasti vyskytovalo více datasetů, tak nám výběr usnadní název a rating komunity. V případně, že bychom stále nevěděli, jaký data set je pro naše užití vhodný, pomůže nám popis datového setu po kliknutí na něj. Hned na prvním výsledku vidíme dobré hodnocení od komunity. Použitelnost (ang Usability) nabývá vysoké hodnoty 10. To znamená, že má data set dobrou dokumentaci a je k dispozici přehled. Dále vidíme číslo 60, které značí počet lajků od komunity. 

Obrázek 6 Vybrání data setu (zdroj: autor)

F. Po rozkliknutí prvního data setu získáme základní přehled.

Obrázek 7 Základní přehled data setu (zdroj: autor)

G. Po rozkliknutí popisu získáme obecný popis a otázky, které nám dataset pomůže zodpovědět.

Obrázek 8 Popis data setu (zdroj: autor)

H. Pokud se nám popis líbí můžeme přejít k jeho stažení ve formátu csv. Další možností je kliknutí na tlačítko „New notebook“, které nás přesměruje na cloud-based pracovní plochu, kde můžeme provádět analýzy daného data setu například pomocí jazyku Python. Tato možnost ale nemusí být u všech datových sad. Pro naše potřeby postačí stažení do formátu CSV.

Přímé zadání dotazu do vyhledávače na hlavní stránce

Tento způsob vyhledávání se liší pouze ve vzhledu filtrování data setů. Pro uživatele může působit přehledněji a výhodou je například automatické nabízení tagů, které v předchozím zobrazení chybí a uživatel si musí na tagy přijít sám pouze za pomoci našeptávače. Naopak nevýhodou toho zobrazení je možnost seřazení datových sad. V tomto zobrazení je možné seřazení pouze podle relevantnosti nebo data publikování. Namísto prvního zobrazení, kde bylo na výběr až 5 možností. Po rozkliknutí následuje zobrazení již popsané od bodu F z předchozí kapitoly.

Obrázek 9 Výsledek přímého zadání do vyhledávače na hlavní stránce (zdroj: autor)

Zpracování souboru získaného z Kaggle

Stažený soubor, jak napověděl popis, obsahuje dva soubory. Soubor s sufixem „_Norm“ obsahuje datové údaje i s jednotkami dat (např.: km/h, Wh/km). Pro následnou vizualizaci dat je proto lepší již očištěný soubor se sufixem „_Clean“, který obsahuje pouze data bez jednotek.

Vizualizace lze provést různými vizualizačními nástroji jako je Tableu, Power BI apod. Jelikož Kaggle spadá pod společnost Google, vizualizaci uvedeme na jejich řešení v prostředí Google Data Studio, které nabízí tvorbu dashboardů zdarma.

Práce s Google Data Studiem je intuitivní a podobá se jiným vizualizačním programům. Hlavním postupem je import dat a následné sestavení grafů. Nástroj má přednastavené konektory až k 476 různým zdrojům dat a Kaggle je jedním z nich. Proto by bylo možné vynechat krok stažení CSV z databáze Kaggle a namísto toho napojit zdroj dat s aplikací napřímo. Data Studio napodobuje prezentování, které je známo z programu Power Point, kde si dají jednotlivé grafy sestavit do takzvaných slidů.

Interpretace dat

Následná část se věnuje pouhé interpretaci dat, ke které pomohl Kaggle z hlediska zdroje dat a poté Google Data Studio pro vizualizaci dat.

Obrázek 10 Základní představení datasetu (zdroj: autor)
Obrázek 11 Elektrické automobily dle typu náhonu kol (zdroj: autor)
Obrázek 12 Elektrické automobily dle typu karosérie (zdroj: autor)
Obrázek 13 Velikost automobilů (zdroj: autor)
Obrázek 14 Zrychlení (zdroj: autor)
Obrázek 15 Cena elektroautomobilů (zdroj: autor)
Obrázek 16 Dojezd (zdroj: autor)

Zdroje

GEOFF839. EVs – One Electric Vehicle Dataset – Smaller [online]. Kaggle, 2020 [cit. 2021-12-02]. Dostupné z: https://www.kaggle.com/geoffnel/evs-one-electric-vehicle-dataset

GOOGLE DATASET SEARCH, [online]. 2021 [cit. 2021-12-02]. Dostupné z: https://datasetsearch.research.google.com/

GOOGLE DATA STUDIO, [online]. 2021 [cit. 2021-12-02]. Dostupné z: https://datastudio.google.com/

KAGGLE, [online]. 2021 [cit. 2021-12-02]. Dostupné z: https://www.kaggle.com/

TUNGUZ, Bojan. Unique Kaggle Users [online]. Kaggle, 2021 [cit. 2021-12-02]. Dostupné z: https://www.kaggle.com/tunguz/unique-kaggle-users

Použité obrázky

Obrázek 1 Vyhledávání na Kaggle (zdroj: autor)

Obrázek 2 Zadání dotazu přes stránku Datasets (zdroj: autor)

Obrázek 3 Filtrování dotazu (zdroj: autor)

Obrázek 4 Výsledek dotazu (zdroj: autor)

Obrázek 5 Možnost řazení (zdroj: autor)

Obrázek 6 Vybrání data setu (zdroj: autor)

Obrázek 7 Základní přehled data setu (zdroj: autor)

Obrázek 8 Popis data setu (zdroj: autor)

Obrázek 9 Výsledek přímého zadání do vyhledávače na hlavní stránce (zdroj: autor)

Obrázek 10 Základní představení datasetu (zdroj: autor)

Obrázek 11 Elektrické automobily dle typu náhonu kol (zdroj: autor)

Obrázek 12 Elektrické automobily dle typu karosérie (zdroj: autor)

Obrázek 13 Velikost automobilů (zdroj: autor)

Obrázek 14 Zrychlení (zdroj: autor)

Obrázek 15 Cena elektroautomobilů (zdroj: autor)

Obrázek 16 Dojezd (zdroj: autor)

Science Direct. Vyhľadávanie, výhody a príklady použití

Autor:
Samuel Mečiar
-
0
men's black and white suit

Informačný zdroj Science Direct

Science Direct je jednou z viacero platforiem, ktoré spoločnosť a vydavateľstvo Elsevier ponúka. SD je vyhľadávacia platforma pre veľkú bibliografickú databázu vedeckých a medických publikácii ako sú vedecké časopisy a knihy v digitálnej podobe. Obsahuje články z viac ako 2500 recenzovaných vedeckých časopisov a viac ako 42 000 kníh, ktoré spolu vytvárajú viac ako 18 miliónov článkov. Táto platforma bola spustená 12. marca 1997.[1]

Obsah je rozdelený do štyroch hlavných odvetví, ktorými sú prírodné vedy a technika, humanitné vedy, zdravotné vedy a spoločenské vedy. Pod nimi sa nachádza ďalších 24 podkategórii, ktoré zahŕňajú napríklad chémiu, matematiku, biochémiu, biznis, environmentálna veda, medicína, veterina, umenie, ekonómia a ďalšie.

Science Direct je využívaný širokým spektrom používateľov od akademických inštitúcii, cez vládne organizácie a ministerstvá, po výskumné a vývojové strediská. Študenti ho využívajú ako kvalitný zdroj informácii z vedeckých časopisov a kníh, vláda ním podporuje edukačné iniciatívy a zlepšuje vládne výskumy, výskumné centrá majú takto prístup nielen k starým a cenným zdrojom informácii, ale aj k aktuálnym novoobjaveným informáciám.[2]

Vyhľadávanie v Science Direct

Science Direct ponúka dva typy vyhľadávania – jednoduché a pokročilé vyhľadávanie. Jednoduché vyhľadávanie je možné niekoľkými možnými textovými poľami. Tými sú kľúčové slová, meno autora, názov časopisu alebo knihy, obsah, vydanie alebo číslo strán. Pokročilé vyhľadávanie ponúkajú naviac hľadanie abstraktov, špecifické kľúčové slová, príslušnosť autora, referencie alebo ISSN/ISBN.

Obrázok 3 Advanced search Zdroj: autor

Vyhľadávanie sa vykonáva pomocou základných logických operátorov ako sú AND, OR, NOT. Musia byť písané veľkými písmenami, aby boli rozpoznávané. Odporúča sa používať úvodzovky na vyhľadávanie fráz, interpunkcia sa v týchto frázach ignoruje, množné číslo a iné podoby slova sa taktiež automaticky vyhľadávajú v databáze. [3]

Po spustení vyhľadávania sa zobrazia výsledky usporiadané podľa relevantnosti. Možnosť usporiadať výsledky podľa dátumu vydania je umiestnená vpravo hore. Vyhľadávanie je možné ďalej rozšíriť o nové filtre, ktoré sú umiestnené naľavo od výsledkov.

Obrázok 4 Filtre Zdroj: autor

Poväčšine sú výsledky s plným textom dostupné len pre odoberateľov daných služieb alebo pre niektoré inštitúcie, ale nájde sa tam aj mnoho open access článkov, ktoré sú bez problémov čitateľné pre akéhokoľvek používateľa databázy. Články sú potom dostupné vo formáte PDF alebo v prípade modernejších článkov a publikácii vo forme HTML.

Po otvorení vyhľadávaného výsledku sa zobrazí niekoľko základných informácii. Samozrejme názov autor a prepojenie, ktorým sa otvára plný text. Abstrakt a kľúčové slová, pokiaľ sú dostupné, sú zobrazené pod prepojením.

Nachádzajú sa tam taktiež referencie na odporúčané články podobného typu a zamerania, citované články a taktiež metriky článku, ktorými sú napríklad citácie, sociálne médiá a ďalšie detaily dostupné pomocou PlumX. Ďalšie funkcie zahŕňajú prekliknutie sa na autora článku, ktorý je spojený s databázou Scopus alebo potom vyhľadávanie podľa témy článku.

Obrázok 5 Routing options Zdroj: autor

Výhody Science Direct

Najsilnejšou stránkou Science Direct je práve prepájanie rôznych článkov. Používateľ sa vďaka tomu môže preklikávať cez odporúčané články, autorské články alebo články s podobnou témou a tým sa dostať aj do iných sfér, ktoré SD ponúka.

Ponúka aj funkciu notifikácii, pomocou ktorej používateľ môže ostať stále v obraze o témach, ktoré vyhľadáva a o ktoré sa zaujíma.

Obrázok 6 Alert Zdroj: autor

Elsevier licencuje Science Direct poväčšine väčším inštitúciám a organizáciám ročnými poplatkami, kde sa ceny líšia na základe rôznych kúpnych balíkov. Používatelia si môžu priamo kupovať prístup k článkom alebo kapitolám kníh.

Príklad použitia


Skúsime si vyhľadať spojenie slov vodík a palivo. Využijeme pri tom logický operátor AND pre spojenie slov.

Obrázok 7 Advanced search Zdroj: autor

Po spustení vyhľadávania sa nám ukážu relevantné články a kapitoly kníh, ktoré sú usporiadané podľa relevantnosti.

Obrázok 8 Výsledky vyhľadávania Zdroj: autor


Naľavo si upravíme a vyfiltrujeme výsledky, ktoré hľadáme ako napríklad, či hľadáme encyklopedické informácie, informácie z kníh a podobne.

Obrázok 8 Typy výsledkov

Po otvorení článku sa zobrazí článok a možnosti, ktoré sme si opísali vo vyššie písaných paragrafoch.

Záver

Science Direct je veľmi užitočným a účinným nástrojom a platformou na vyhľadávanie informácii v obšírnych zdrojoch ako sú vedecké články z časopisov alebo kapitoly rôznych kníh. Naprieč štyrom rôznym oblastiam sa tam nachádzajú milióny článkov a kapitol. Slúži na pomoc vedeckým a výskumným inštitúciám, vládnym inštitúciám aj akademickým organizáciám.

Zdroje

1. Elsevier: About Science Direct [online]. Dostupné z:

https://www.elsevier.com/solutions/sciencedirect

2. Science Direct [online]. Dostupné z:

https://www.sciencedirect.com/

3. Lib Guides: Science Direct search guide [online]. Dostupné z:

https://tp.libguides.com/sciencedirect

4. Elsevier: Journals and books [online]. Dostupné z:

https://www.elsevier.com/solutions/sciencedirect/journals-books

5. Elsevier: Science Direct fact sheet [online]. Dostupné z:

https://www.elsevier.com/__data/assets/pdf_file/0004/1134931/ScienceDirectfact-sheet2021-REVWEB.pdf

Gartner. Soubor nástrojů pro competitive intelligence

Autor:
rebr00
-
0

1. Úvod

„Competitive intelligence (CI) is the analysis of an enterprise’s marketplace to understand what is happening, what will happen and what it means to the enterprise. CI business goals may be offensive — positioning the company in the marketplace, plotting a course for future positioning, and allocating short- and long-term resources. Goals may also be defensive — knowing what is happening, what may happen and how to react..“ (Gartner Inc., 2021).

Nástroje CI nám pomáhají získat aktuální informace o trendech na trhu, o společnostech a jejich aktivitách působících na konkrétním trhu, o nastupujících řešení, která mohou nabídnout výhodu oproti konkurenci. Všechna tyto data získána z CI nástrojů mohou podniku pomáhat vytvářet informovaná rozhodnutí, díky kterým mohou být o krok napřed oproti konkurenci.

V tomto reportu bude zkoumán nástroj Gartner a jeho možnosti využití pro CI. Bude zkoumán jen obsah volně dostupný.

2. Nástroj

Pomoci Gartneru můžeme získat informace o trhu, výzkumy na různé typy trhů, informace o aktuálních a nastupujících trendech, reporty o klíčových podnicích na trhu a mnoho dalších funkcí.

Gartner dále nabízí nástroje pro strategické plánování, benchmarking společnosti, sdílí know-how při nákupu enterprise řešení (dodavatelé, vhodná řešení, postup při jednání), poskytuje pohled na nové technologie s informovat o vyzrálosti a osvojení technologií na trhu. V neposlední řadě nabízí Gartner slovník odborných termínů s definicí daného termínu (příklad v úvodu reportu)

2.1 O Gartneru

Firma Gartner se zabývá výzkumem a poradenstvím. Firma byla založena v roce 1979
v Americkém Stamfordu. Gartner využívá své výzkumy pro více účelů, data výzkumů šíří
pomocí různých reportu, vytváří na nich různé nástroje, pro briefingy, interní know-how atd.
Dalšími hlavními činnostmi Gartneru jsou pořádání konferencí a poradenství. Firma se
zpočátku zaměřovala hlavně na IT, v současnosti se věnuje všem velkým průmyslům. Gartner
má kolem 16 000 zákazníku ve více než 100 zemí. Ekonomicky je velmi úspěšná a její
hodnota se pohybuje kolem 4 miliard dolarů, mimo jiné je i členem indexu S&P 500, tedy
indexu, který zahrnuje 500 nejvýznamnějších světových společností obchodujících na
amerických burzách NYSE a NASDAQ (MONETA Money Bank, a.s).

Obrázek 1 – Logo společnosti (Gartner, Inc., 2021)

2.2 Zpoplatnění nástroje

Gartner poskytuje část obsahu zdarma a je dostupný všem po poskytnutí emailu a informací o společnosti ve které pracuje. Jsou to zejména různé články, blogy, slovník termínů, webináře, aj. Pro zpřístupnění placeného obsahu lze zažádat o navázání spolupráce s Gartnerem, které je podle dostupných informací určené spíš pro střední a větší podniky. Ceny za spolupráci se mohou pohybovat od 30 000 $ po 100 000 $ ročně. Vše se liší podle typu obsahu, který bude zpřístupněn a podle toho, zdali má firma zájem o analytika od společnosti Gartner a konzultace.

Pokud chce uživatel zpřístupnit jen jeden konkrétní dokument (report, nástroj), lze si jej zakoupit individuálně. Některé dokumenty jsou zamčené a jsou dostupné jen pro klienty Gartnera, tedy nelze je ani zakoupit individuálně. Například report na Continuity Management řešení vyjde na 2 000 $ (Gartner Inc., 2019).

2.3 Práce s webem

Gartner nabízí informace na své webové stránce, která je dostupná na adrese http://www.gartner.com. Na hlavní straně jsou zobrazeny aktuální informace. Menu webu je pak rozděleno na jednotlivé části: „Insights“ část zaměřena na reporty výzkumů, „Expert Guidance“ konzultace, „Tools“ nástroje pro podporu podnikání, „Connect with Peers“ informace o konferencích.

Obrázek 2 – Menu webu Gartner (zdroj autor)

Pokud chceme získat nějaké informace lze je získat vícero způsoby. Jedním je možnost klasického vyhledávání klíčových slov přes tlačítko s ikonou lupy. To ovšem nenabízí nějaké rozšířené možnosti vyhledávání a ani filtrování výsledků.

Další možností je rozkliknout si konkrétní kategorii a v té vyhledávat. Na webu je dobré si vždy zvolit nejdříve oblast, ve které chceme vyhledávat (funkce podnikání nebo průmysl). Autor si pro účely práce zvolil oblast informačních technologií viz. Obrázek 2. Uživatel je dále přesměrován na stránku, kde má dostupný všechen obsah v této kategorii.

3. Dostupné nástroje

Web nabízí spousty nástrojů a typů zpráv. Na webu si lze například požádat o analýzu podnikové informatiky a následné návrhy na zlepšení a optimalizování. Gartner dále nabízí konzultaci strategického plánování firmy aj. Dle autora nástroje relevantní pro CI jsou Magic Quadrant a reporty vycházející z výzkumu Gartnera.

3.1 Magic Quadrant

Nástroj Magic Quadrant určuje pozici firem na konkrétním trhu. Rozděluje je do 4 kvadrantů na „Challengers“, „Leaders“, „Niche Players“, „Visionaries“. Jak je zmíněno v kapitole 2.2 tyto reporty neposkytuje Gartner zdarma, ovšem partneři a subjekty zahrnuté v těchto reportech je mohou poskytnout na svém webu. Autor tedy popíše dokument zaměřený na trh CRM, ovšem Magic Quadrant zprávy na jiné trhy jsou velmi podobné.

Zpráva je poměrně obsáhla, jedná se zhruba o 50 stran textu včetně obrázků. Zprvu je popsána aktuální situace na daném trhu. Hlavní částí je Magic Quadrant společně s detailním popisem všech subjektů z grafu. Popis subjektů na trhu obsahuje SWOT analýzu, v čem jsou dobří či čím se odlišují od sebe.

Obrázek 3 – Magic Quadrant CRM systémů (Zendesk, 2021)

Dále jsou popsány důvody a kritéria zařazení subjektů do jednotlivých kvadrantů. Jsou i popsány i bariéry vstupu na konkrétní trh. Na závěr zprávy je shrnutí reportu a předpokládány vývoj do budoucna jednotlivých subjektů a trhu.

3.2 Reporty

Garter uveřejňuje výsledky svých výzkumů v různých podobách, typicky jsou to články a dokumenty na webu, mohou to ale být i knihy, podcasty a blogy vycházející z těchto výzkumů. To vše opět tříděno podle oblasti podniku (finance, marketing, IT) nebo podle průmyslu.

Pro firmu nejzajímavější mohou být reporty věnující se nastupujícím trendům v dané oblasti, informace, jak tyto trendy využít ve svůj prospěch. Dále Gartner uveřejňuje reporty týkající se konkrétních problému vyskytujících se u firem podnikající v jedné oblasti a jak se řeší ty nejlepší firmy.

Pro získání reportu je, jak je již zmíněno, vyplnit formulář s emailem a informacemi a společnosti, ve které pracujeme. Pak již lze požadovaný report stáhnout. Reporty jsou mimo jiné kvalitně graficky zpracované. Jednotlivé reporty mají délku obvykle 20-30 slidů.

Obrázek 4 – Ukázka reportu Design, data & Analytics Strategy (White, 2019)

Závěr

Autorem představil firmu Gartner, nástroje, které Gartner poskytuje klientům nejen pro oblast Competetive Intelligence. Dále bylo popsáno, jak pracovat s webem a získat relevantní informace. Byly zhodnoceny nástroje vhodné pro Competetive Intelligence, tedy Magic Quadrant zprávy a reporty vycházející z výzkumu Gartnera.

Autor považuje Gartner jako velmi pomocný nástroj pro CI, jelikož Gartner patří mezi špičku v oblasti výzkumu a poradenství velkým firmám. Výzkum provádí sám, a tak může svým klientům nabídnout informace, které z jiných zdrojů nezískají. Hlavní nevýhodu autor spatřuje v ceně jednotlivých reportů a spolupráce, kdy v nynější podobě jsou dostupné spíše pro velké společnosti.

Citovaná literatura

Gartner Inc IT. Reuters. [Online] 2021. [Citace: 7. 12 2021.] https://www.reuters.com/companies/IT/key-developments.

Gartner Inc. About. Gartner. [Online] 2021. [Citace: 7. 12 2021.] https://www.gartner.com/en/about.

—. 2021. Competitive Intelligence (CI). Gartner. [Online] 2021. [Citace: 7. 12 2021.] https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/ci-competitive-intelligence.

—. 2021. Gartner Magic Quadrant. Gartner. [Online] 2021. [Citace: 7. 12 2021.] https://www.gartner.com/en/research/methodologies/magic-quadrants-research.

—. 2019. Gartner Magic Quadrant for Business Continuity Management Program Solutions, Worldwide. Gartner. [Online] 12. září 2019. [Citace: 7. 12 2021.] https://www.gartner.com/en/documents/3957353.

Gartner, Inc. 2021. Gartner. [Online] 2021. [Citace: 6. 12 2021.] https://www.gartner.com/en.

MONETA Money Bank, a.s. Co je index S&P 500? Moneta. [Online] 2021. [Citace: 7. 12 2021.] https://www.moneta.cz/slovnik-pojmu/detail/index-sp-500.

White, Andrew. 2019. Design a Data and. Gartner. [Online] 2019. [Citace: 7. 12 2021.] https://emtemp.gcom.cloud/ngw/globalassets/en/publications/documents/data-analytics-strategy-ebook.pdf.

Zendesk. 2021. 2021 Gartner Magic Quadrant for the CRM Customer Engagement Center. Zendesk. [Online] 2021. [Citace: 7. 12 2021.] https://www.zendesk.com/blog/gartner-magic-quadrant-crm/.

ACM Digital Library: Knihovna pro každého informatika

Autor:
Michaela Křivánková
-
0
ACM Digital Library

Když dnes provádíme rešerši, potřebujeme k tomu vyhledat poměrně obsáhlé množství zdrojů. Ne všechny zdroje jsou ale zcela relevantní a dobře podložené. Za tímto účelem vznikají různé databáze, které obsahují odkazy na dobře vypracované výzkumy a zajímavé práce. Některé z nich jsou známější, jako Google Scholar či Research Gate, některé jsou více zaměřeny na určitou oblast. Jednou z takových databází je i ACM Digital Library.

O ACM Digital Library

ACM Digital Library je digitální knihovna založená organizací ACM (Association for Computing Machinery). Jedná se o komunitu pro vyučující, výzkumníky a profesionály zaměřující se na výpočetní technologie. [1]

ACM se snaží podporovat výzkum související s počítači, z toho důvodu vydávají vědecky na toto téma zaměřené časopisy a pořádají různé konference.

Mimo jiné taky založilo ACM Digital Library (někdy také zkráceně ACM DL), což je databáze literatury související s výpočetní technikou. Knihovna obsahuje přes 600 000 full-textových článků od předních profesionálů. [1, 2]

Můžeme zde najít články už z doby, kdy ještě vůbec nebyly na světě počítače – nejstarší dostupné články se datují k roku 1908. V databázi jsou uloženy téměř 3 miliony publikací, ke stažení jich je dostupných něco nad 600 000. [2]

Struktura stránky

Po otevření webové stránky acm.dl.org se nám naskytne následující pohled. Vlevo nahoře je logo digitální knihovny, přes které se můžeme z kterékoli stránky vrátit na domovskou. Hned vedle je logo samotného ACM, přes jež se dostaneme na webové stránky asociace. 

Na pravé straně máme možnost procházet buď digitální knihovnu – o tom dále, či kolekce připravené ACM. Při procházení knihovny, po rozkliknutí “Browse” zde máme dvě možnosti – procházet podle názvu, či procházet podle autora. Podle toho, co si vybereme, tak máme možnosti zvolit, co chceme procházet: v případě názvu se jedná o knihy, periodika či třeba technické reporty, analogicky pak u autorů volíme autory knih, autory periodik či autory technických reportů.

Pod logy se můžeme odkázat na různé typy publikací. Kategorie, které můžeme zvolit, jsou: periodika, časopisy, zprávy z konferencí, knihy, zájmové skupiny, konference a lidé – zde můžeme najít všechny práce konkrétního autora, případně se podívat i na zajímavé grafy.

Za kategoriemi následuje již klasický vyhledávací řádek, případně možnost rozkliknout obrazovku s rozšířenými možnostmi vyhledávání.

Obrázek 1: Úvodní stránka ACM Digital Library [zdroj obrázku: autor]

Rozšířené vyhledávání

Obrázek 2: Obrazovka rozšířeného vyhledávání [zdroj obrázku: autor]

V rámci rozšířeného vyhledávání máme spoustu možností, jak můžeme vyhledávané výsledky omezit. V první řadě si můžeme vybrat, jestli budeme vyhledávat v ACM full-textové kolekci, nebo jestli budeme vyhledávat v rámci ACM průvodce literaturou výpočetní techniky. 

Čím se mezi sebou liší? ACM full-textová kolekce se skládá primárně z textů, které byly zveřejněny nebo sponzorovány ACM, nebo jsou od určitých vybraných autorů, a všechny články jsou přístupné přímo přes ACM Digital Library. Narozdíl od toho, v průvodci literaturou jsou dostupné všechny články související s výpočetní technikou a odkazy na ně. Jsou zde zahrnuté i články z kolekce. Jedná se o největší databázi literatury na téma výpočetní techniky.

Obrázek 3: Možnosti oblasti vyhledávání [zdroj obrázku: autor]

Následuje sekce ‘Search within’, kde si můžeme vybrat, v jaké části titulu chceme hledat nějaký konkrétní termín. Možnosti jsou vyobrazeny na obrázku 3. Co by možná bylo dobré osvětlit, je rozdíl mezi Title a Publication Title. Title sleduje konkrétní název, zatímco Publication Title se zaměřuje na název publikace. Jestliže tedy chceme vyhledat konkrétní článek, využiji Title. Jestliže chci vyhledat časopis, využiji Publication Title.

V rámci této sekce můžu pro zúžení výsledků využívat operátory, jako jsou NOT, OR a AND. Jestliže dohledáváme nějakou konkrétní frázi či slovní spojení, použijeme uvozovky, do kterých hledané spojení zapíšeme.

Můžeme také nahradit písmena operátory, které nám je doplní. Jedná se o běžně používané operátory, jako je hvězdička a otazník. Hvězdičku můžeme použít pro doplnění neomezeného množství písmen. Když tedy zadáme do vyhledávání comput*, vyhledávání nám nalezne výsledky, které obsahují computer, ale i computation. Otazník pak funguje pro doplnění jednoho písmena, když tedy napíšeme compute?, vyhledávání nám nalezne výsledky computed a computer. Tyto operátory nelze použít na začátku hledaného výrazu, ale ani v rámci uvozovek (bude na ně pohlíženo jako na normální znaky).

Poslední, na co si musíme dát pozor, je používání speciálních znaků, konkrétně se jedná o následující znaky: + – && || ! ( ) { } [ ] ^ “ ~ * ? : /. Jestliže před nimi nenapíšeme zpětné lomítko, bude na ně pohlíženo jako na operátory.

Pokud potřebujeme přidat více podmínek k vyhledávání, můžeme plusem na konci řádku přidat další vyhledávaný termín. Jestliže sami neupravíme dotaz, knihovna automaticky předpokládá, že mezi jednotlivými vyhledávanými termíny je operátor AND, v konkrétním vyhledávaném termínu pak mezi slovy operátor OR.

Obrázek 4: Možnosti filtrů [zdroj obrázku: autor]

Další sekcí pro rozšířené vyhledávání je možnost zvolení filtrů. Pomocí těchto filtrů můžeme dále omezit vyhledávané výsledky. V případě, že zvolíme Published in, zobrazí se nám pouze výsledky z periodik. Máme zde možnost zvolit, jak moc mají výsledky odpovídat vyhledávaným termínům, díky možnostem “Match All”, “Match Any” a “Match None”.

V neposlední řadě můžeme omezit výsledky pomocí data jejich publikace. Vybírat můžeme mezi možnostmi “Všechna data”, “Poslední…”, kde je na výběr mezi měsícem, půlrokem a rokem, či můžeme uvést vlastní rozpětí dat, ve kterém chceme publikace vyhledávat.

Obrázek 5: Vyhledávaný výsledek [zdroj obrázku: autor]

Po odeslání vyhledávaného výrazu se nám sám upraví do query, kterou knihovna využívá k vyhledávání. Zde můžeme vidět, že parametry, které jsem vyhledávala, byly: kdekoli v článku termín “Artificial Intelligence”, název má obsahovat “innovation” a publikace má být vydaná v posledním roce.

Obrázek 6: Syntaxe dotazu [zdroj obrázku: autor]

Jestliže klikneme na “Edit search”, dostaneme se zpět na stránku s rozšířeným vyhledáváním, ale s tou změnou, že na jejím úplném konci je možnost “View Query Syntax”. Zde si můžeme zobrazit jak vypadá zadané query, případně ho i upravit. Dotaz, který můžeme upravovat, se skládá pouze z vyhledávaných výrazů – filtry se v něm nezobrazují. Zde můžeme změnit operátor mezi jednotlivými vyhledávanými výrazy.

Filtry lze upravovat pouze ručně pomocí kolonek, které byly popsány již výše. Jakmile je upravíme, spodní dotaz, ve kterém jsou zapsány, se hned aktualizuje. Tento výraz si mimo jiné můžeme vyexportovat do CSV souboru. Mimo jiné se do něj zapíše datum a čas stažení a počet výsledků. [3]

Nicméně pokud bychom si něčím při vyplňování vyhledávání nebyli jistí, každé políčko je doplněno o malou nápovědu a po pravé straně obrazovky jsou uvedeny základní informace.

Typologie dat

Při vyhledání dotazu, na levé straně mám k dispozici možné filtry, podle kterých si mohu výsledky ještě více zúžit. Tyto filtry jsou rozděleny do 4 hlavních kategorií: People, Publications, Conferences, Publication Date.

Co může být pro někoho zajímavé, je v sekci People filtr podle instituce, pro kterou byly články zpracovávány. Nicméně pokud hledáme publikaci od konkrétního autora, pravděpodobně je snazší ji rovnou napsat do vyhledávacího výrazu.

Co ale spousta lidí určitě využije, je filtr “All Publications” v kategorii Publications. Zde si totiž můžeme vyfiltrovat, o jakou formu máme zájem – jestli tedy hledáme knihy či zápis z konference. Dále v této sekci můžeme filtrovat také podle typu obsahu či formátu publikace.

Obrázek 7: Ukázka výpisu konkrétního výsledku vyhledávání [zdroj obrázku: autor]

Při rozkliknutí konkrétního výsledku vyhledávání, v tomto případě se jedná o zápis z konference, si nahoře můžeme všimnout, že je zde cesta, přes kterou se můžeme dostat na všechny články z této konference – dokonce jsou velmi přehledně rozděleny podle tématických bloků.

Informace, které se dozvíme ke každé publikaci, jsou: název publikace, autor či autoři publikace, datum publikace, kolikrát byla citována (modrá uvozovka), kolikrát byla stažena (rostoucí fialová šipka), abstrakt, zdroje a přiřazené indexové termíny.

Co se lehce liší, ale je u většiny publikací velmi podobné, je šedý text, který je mezi autorem a datem publikace. Zde se dozvídáme, odkud publikace pochází – název konference, či název časopisu, pokud se jedná o článek. V případě časopisu pak máme napsané konkrétní číslo, u konference je zde uvedeno datum, kdy se pořádala. Máme zde konkrétní číslo stran, kde můžeme ve sborníku konkrétní publikaci najít a nakonec i identifikátor DOI. U knih zase nalezneme ISBN a informace o autorovi, které se váží opět spíš k číselným údajům, jako je počet publikací, počet citací a roky, kdy aktivně přispíval.

Můžeme si také všimnout, že po levé straně máme malou navigaci, kterou se můžeme odkázat na abstrakt či na zdroje. Je zde také možnost “Previous” a “Next” – ty však nepřepínají mezi výsledky vyhledávání, ale ve sborníku, tzn. “Next” mě posune na strany 8-9, které jsou zaznamenány z té samé konference, jako mnou popisovaný článek.

Obrázek 8: Grafické znázornění indexových termínů [zdroj obrázku: autor]

Indexové termíny, které jsem výše zmiňovala, naznačují určitou kategorizaci, k čemu se článek vztahuje. U článku jsou vždy takto hezky znázorněny jako strom, a můžeme si jakýkoli z těchto termínů rozkliknout. Při tomto rozkliknutí se dostaneme na výsledky vyhledávání, kde se zobrazují publikace, které mají stejný index, ale váží se opět k danému sborníku. V tomto případě, pokud rozklikneme “Artificial intelligence”, dostaneme na toto téma 3 přepisy, které jsou ze stejné konference.

Licence

Bohužel zdroj není přístupný zdarma. Bez přihlášení a zaplacené licence je možné prohledávat dostupné informace na dané téma, je ale možné si zobrazit pouze název a abstrakt článku. Můžeme objevit i některé publikace zdarma, ale těch je naprosté minimum. Pro získání publikace jsou dva možné způsoby: jednorázové zakoupení článku (které je za 15 amerických dolarů), či si zaplatit členství v komunitě ACM s přístupem do DL. 

Členství v komunitě je možné zvolit dvojího druhu – studentské či profesionální. Studentské členství vyjde na 42 amerických dolarů za rok, profesionální členství je za 198 amerických dolarů za rok. Některé instituce, jako třeba školy, však mohou poskytovat přístup ke zdroji pod svou doménou. [4, 5]

Příklady použití

Vzhledem k tomu, že se jedná o největší digitální knihovnu zaměřenou na výpočetní technologie, troufnu si říci, že se jedná snad téměř o povinný zdroj pro studenty tohoto oboru. Velice snadno se zde s vyhledáváním pracuje, protože vše je návodné a popsané, proto je určitě vhodný pro využití při provádění rešerše do bakalářských a diplomových prací.

Mimo jiné zde ale můžeme objevit velice zajímavé informace, takže je vhodná i pro kohokoli, kdo se nějakým způsobem pohybuje v oboru výpočetních technologií. Nedoporučila bych ji však úplně laikům, vzhledem k velkému množství vědeckých článků. Velmi často zde totiž nejsou definovány některé termíny, které se častěji používají v informatickém oboru, ale lidem “zvenčí” nemusí být tolik známy.

Závěr

ACM Digital Library je databáze, se kterou je snad obeznámen – či by měl být obeznámen – každý, kdo se vyskytuje v informatické oblasti. Asi jediné dvě nevýhody, které mě napadají a chtěla bych uvést, jsou již zmíněná potřeba licence, bez které máme přístup k minimu textů publikací, a že knihovna je v angličtině, je tedy potřeba tento jazyk relativně dobře ovládat.

Nicméně vyhledávání v ní je velmi jednoduché, především díky tomu, že není potřeba znát žádnou syntaxi – tu si knihovna doplní sama. Také vzhledem k její obsáhlosti je možné nalézt publikaci týkající se takřka jakékoli oblasti informatiky. Tak na co ještě čekáme? Směle do studia informatiky!

Zdroje

[1] About the ACM Organization [online]. [vid. 2021-12-08]. Dostupné z: https://www.acm.org/about-acm/about-the-acm-organization

[2] About ACM DL [online]. [vid. 2021-12-08]. Dostupné z: https://dl.acm.org/about

[3] Put a finer point on your ACM Digital Library searches with custom search queries [online]. [vid. 2021-12-08]. Dostupné z: https://libraries.acm.org/training-resources/new-dl-features/advanced-search-custom-queries

[4] Access: Using the Digital Library [online]. [vid. 2021-12-08]. Dostupné z: https://dl.acm.org/about/access

[5] Join ACM – Shape the Future of Computing! [online]. [vid. 2021-12-08]. Dostupné z: https://www.acm.org/membership/join

[6] ACM Digital Library [online]. [vid. 2021-12-08]. Dostupné z: https://dl.acm.org/

Seznam obrázků

Obrázek 1: Úvodní stránka ACM Digital Library [zdroj obrázku: autor]

Obrázek 2: Obrazovka rozšířeného vyhledávání [zdroj obrázku: autor]

Obrázek 3: Možnosti oblasti vyhledávání [zdroj obrázku: autor]

Obrázek 4: Možnosti filtrů [zdroj obrázku: autor]

Obrázek 5: Vyhledávaný výsledek [zdroj obrázku: autor]

Obrázek 6: Syntaxe dotazu [zdroj obrázku: autor]

Obrázek 7: Ukázka výpisu konkrétního výsledku vyhledávání [zdroj obrázku: autor]

Obrázek 8: Grafické znázornění indexových termínů [zdroj obrázku: autor]

Crunchbase – snadný přístup k obchodním informacím

Autor:
saup00
-
0

Crunchbase je databáze v níž lze vyhledávat obchodní informace o veřejných a soukromých společnostech. Kromě samotných společností umožňuje hledat další související informace jakou jsou vlastníci, zaměstnanci, investoři, informace o fúzích a akvizicích, kolech financování či novinkách v daném odvětví.

Společnost vznikla v roce 2007 jako odnož mateřské společnosti TechCrunch. Ta se zabývala vydáváním článků o startupech a Crunchbase tak vlastně zpočátku sloužil jako databáze společností, kterým se články věnují. V roce 2015 se Crunchbase oddělil od TechCrunch a stal se samostatným subjektem. V současnosti nabízí kromě samotné databáze i několik dalších doprovodných produktů, zaměřených především na startupové společnosti a investiční fondy.

Značnou výhodou Crunchbase je způsob, jakým získává a ověřuje publikovaná data. Data získává 4 různými způsoby – interní datový tým, strojové učení, příspěvky od komunity a také tzv. venture program (společnosti spolupracují přímo s Crunchbase a poskytují požadované informace výměnou za různé výhody).

Crunchbase je v základní verzi zdarma. Ta umožňuje vyhledávat, filtrovat a zobrazovat záznamy a základní informace. Počet zobrazených záznamů je však omezený a některé informace a funkcionality lze odemknout až po zaplacení za některou z licencí. Placené licence pak umožňují například ukládání vyhledávacích dotazů, export dat v CSV, napojení na API či napojení na CRM modul Salesforce.

Vyhledávání v Crunchbase

Základní možností, jak vyhledávat na Crunchbase je zadat vyhledávané slovo přímo do vyhledávacího pole na úvodní stránce. Následně se nám zobrazí výsledky v daných kategoriích (Obrázek 1)

Obrázek 1 – úvodní vyhledávací obrazovka [Zdroj obrázku: autor]

Když klikneme na tlačítko Advanced můžeme si vybrat buď rozšířené hledání pro jednu z kategorií nebo tzv. Query Builder (Obrázek 2).

Obrázek 2 – možné kategorie, které lze prohledávat, dole lze přepnout na Query Builder [Zdroj obrázku: autor]

Rozšířené hledání umožňuje vyhledávání v celkem 9 kategoriích: Společnosti, Kontakty, Investoři, Investiční Kola, Akvizice, Lidé, Události, Školy a Huby.

V rozšířeném hledání si můžeme prohlížet jednotlivé záznamy (Obrázek 3)

Obrázek 3 – seznam vyhledaných záznamů [Zdroj obrázku: autor]

Zobrazené záznamy lze omezit pomocí filtrů. Můžeme tedy vyhledávání omezit např. na společnosti z Prahy, které mají více než 100 zaměstnanců a byly založeny v posledních 5 letech (Obrázek 4)

Obrázek 4 – některé možnosti filtrování [Zdroj obrázku: autor]

Ačkoliv je filtrování účinným nástrojem, nejzajímavější funkcionalitou Crunchbase je bezesporu Query Builder. Ten umožňuje tvořit filtry podobným způsobem, jakým se dotazujeme do databáze. Lze v podstatě filtrovat podle jakéhokoliv pole v dané kategorii. (Obrázek 5).

Obrázek 5 – příklad možných filtrů uplatitelných filtrů v Query Builder [Zdroj obrázku: autor]

Můžeme tedy např vyhledat všechny investory, kteří mají sidlo v Japonsku, Číně či Jižní Korei, provedli alespoň 10 investic a nejedná se o investiční banky (Obrázek 6).

Obrázek 6 – zobrazené záznamy s aplikovanými filtry v Query Builderu [Zdroj obrázku: autor]

Prohlížení záznamů

Při kliknutí na nějaký záznam se nám zobrazí detailní informace o daném záznamu. Z hlediska obsahu jsou nejzajímavější společnosti. Pojďme si nyní na příkladu společnosti Tencent ukázat, co vše lze z detailních informací záznamu zjistit (Obrázek 7).

Obrázek 7 – detail záznamu [Zdroj obrázku: autor]

Základní obrazovka je rozdělená na 5 segmentů – Shrnutí (Summary), Finance (Financials), Lidé (People), Technologie (Technology) a Novinky (Signals & News).

V prvním segmentu Shrnutí lze nalézt základní informace o společnosti jako je datum založení, počet zaměstnanců, webová stránka, sídlo, počet investic, a nebo také jaké dílčí organizace jsou součástí společnosti (Obrázek 8).

Obrázek 8 – příklad informací zobrazených ve Shrnutí [Zdroj obrázku: autor]

V druhém segmentu Finance jsou informace o investicích, investorech, akvizicích, akciích či výstupech z investic (Obrázek 9).

Obrázek 9 – Příklad informací zobrazených v sekci finance [Zdroj obrázku: autor]

Segment Lidé se věnuje zaměstnancům dané společnosti, uvádí také informace o členech představenstva (Obrázek 10).

Obrázek 10 – příklad informací zobrazených v segmentu Lidé [Zdroj obrázku: autor]

V segmentu Technologie lze zjistit, jaké technologie daná společnost poskytuje, kolik lidí si v poslední době technologie společnosti stáhlo, a nebo třeba kolik lidí navštívilo web společnosti (Obrázek 11).

Obrázek 11 – příklad informací zobrazených v segmentu Technologie [Zdroj obrázku: autor]

Segment Novinky informuje o nedávných zprávách ve spojení s danou společností, také poskytuje informace o nedávných událostech, jako je např. změna CEO (Obrázek 12).

Obrázek 12 – příklad informací zobrazených v segmentu Novinky [Zdroj obrázku: autor]

Závěr

Crunchbase je unikátním nástrojem. Umožňuje sledovat obchodní informace o různých společnostech. Je to spolehlivý nástroj, jež najde využití především u investičních společností. Jeho využití je však širší a s jeho pomocí lze vyhledávat nové obchodní příležitosti.

Zdroje

[1] crunchbase.com – Discover innovative companies and the people behind them [online]. [cit. 8.12.2021]. Dostupné z: https://www.crunchbase.com/

Seznam obrázků

Obrázek 1 – úvodní vyhledávací obrazovka [Zdroj obrázku: autor]

Obrázek 2 – možné kategorie, které lze prohledávat, dole lze přepnout na Query Builder [Zdroj obrázku: autor]

Obrázek 3 – seznam vyhledaných záznamů [Zdroj obrázku: autor]

Obrázek 4 – některé možnosti filtrování [Zdroj obrázku: autor]

Obrázek 5 – příklad možných filtrů uplatitelných filtrů v Query Builder [Zdroj obrázku: autor]

Obrázek 6 – zobrazené záznamy s aplikovanými filtry v Query Builderu [Zdroj obrázku: autor]

Obrázek 7 – detail záznamu [Zdroj obrázku: autor]

Obrázek 8 – příklad informací zobrazených ve Shrnutí [Zdroj obrázku: autor]

Obrázek 9 – Příklad informací zobrazených v sekci finance [Zdroj obrázku: autor]

Obrázek 10 – příklad informací zobrazených v segmentu Lidé [Zdroj obrázku: autor]

Obrázek 11 – příklad informací zobrazených v segmentu Technologie [Zdroj obrázku: autor]

Obrázek 12 – příklad informací zobrazených v segmentu Novinky [Zdroj obrázku: autor]

Medline informační zdroj pro lékaře

Autor:
Tomáš Adámek
-
0
Obrázek 1. Medline U.S. National Library of Medicine

Úvod

V dnešní době dezinformací a hektičnosti je velice důležité si najít ty správné a ověřené informace. Informace, které jsou podávány médii se dají snadno ověřit na nejrůznějších informačních zdrojích a díky nim lze pak snadněji dospět tak k vlastnímu názoru a postoji. Velké množství informací pochází ze sociálních sítí. Většina těchto informací jsou právě již zmíněné dezinformační zprávy, které mohou některé jedince vést ke špatným úsudkům. Proto je velice důležité si informace, které nám ze všech stran poskytují nejrůznější média, umět ověřit a rozhodnout se na základě vlastního úsudku čemu chceme a budeme věřit. I z tohoto důvodu jsou ověřené informace z informačních zdrojů typu Medline velice důležitým nástrojem v rozhodování.

Informační zdroj Medline

Informační zdroj Medline je jedním z nejdůležitějších informačních zdrojů v oblasti lékařství a ostatních souvisejících vědách o životě (Medline 2020). Bibliografická databáze Medline je provozována United States National Library of Medicine (NLM) a poskytuje přístup k více než 5600 předním časopisům z biomedicíny a zdravotní péče. Je zásadním informačním zdrojem pro lékaře, zdravotní sestry, ošetřovatele a vědce, jež se věnují výzkumu. Pokrytí databáze sahá do roku 1946 a celkový počet bibliografických záznamů přesahuje 24 milionů. Pokrývá široké spektrum oblastí a témat. Poskytuje lékařské informace z oborů medicíny, lékařství, ošetřovatelství, systémů zdravotní péče a mnoha dalších včetně sportovní tématiky. Databáze využívá indexování MeSH (Medical Subject Heading), čímž je databáze charakteristická. Toto indexování poskytuje stupňovitou hierarchii s možností rozbalení podpoložek k vyhledání citací z více než 5600 odborných časopisů. Většina obsahu v Medline jsou odborné časopisy, dále také noviny a informační bulletiny. Databáze Medline je poskytována díky volně přístupnému rozhraní PubMed®. Výsledkem hledání v databázi Medline je seznam citací článků v časopisech a označení plnotextového zobrazení. Zobrazení Medlinu není zpoplatněno ani není vyžadována registrace (Adámek 2020).

Rozhraní PubMed

PubMed je volně přístupné rozhraní především k databázi Medline. Od roku 1971 do roku 1997 byl umožněn přístup k databázi Medline především prostřednictvím institucionálních zařízení jako jsou univerzitní knihovny. Od roku 1996 je PubMed dostupný veřejnosti. Kromě databáze Medline PubMed také umožňuje přístup k starším odkazům z tištěné verze Index Medicus, který obsahuje vědecké články od roku 1951 a dříve. Dále obsahuje odkazy na některé časopisy předtím, než byly indexovány v Index Medicus a Medline, například časopis Science a BMJ (British Medical Journal) (PubMed 2021). Mnoho záznamů PubMed obsahuje odkazy na články v plném znění, z nichž jsou některé volně dostupné, často v PubMed Central a oblastních odnoží jako je Europe PubMed Central. Informace o časopisech indexovaných v Medline a dostupných prostřednictvím PubMed lze najít v katalogu NLM (Roberts 2001).

Index MeSH

Bibliografická databáze Medline využívá indexování MeSH. MeSH (Medical Subject Headings) je největší řízený slovník vytvořený a používaný pro indexování, katalogizaci a vyhledávání biomedicínských a zdravotních informací. Index MeSH zahrnuje předmětové deskriptory objevující se v Medline a PubMed a dalších databázích NLM (National Library of Medicine). MeSH poskytuje konzistentní způsob, jak najít obsah s různou terminologií, ale stejnými pojmy. Organizuje své deskriptory do hierarchické struktury, takže široké vyhledávání daného dotazu najde články, které jsou úzce zaměřené. Tato struktura také poskytuje uživatelům efektivní způsob procházení MeSH za účelem nalezení vhodných deskriptorů (MeSH 2021b). Slovní zásoba indexu je neustále aktualizována specialisty z různých oblastí. Každý rok jsou aktualizovány a přidány stovky nových konceptů a úprav. Jako vstupní termín je zahrnuto mnoho synonym a úzce souvisejících termínů, které pomohou uživateli nalézt nejrelevantnější výsledky pro své bádání.


Obrázek 2. Aplikace indexu MeSH (Mao a Lu 2017).

Historie MeSH

První oficiální seznam oborových hesel publikovaný Národní lékařskou knihovnou (NLM) se objevil v roce 1954 pod názvem Seznam oborových hesel. Vycházelo se ze seznamu interních autorit, který byl použit pro publikování Aktuálního seznamu lékařské literatury, který zase obsahoval nadpisy z indexového katalogu knihovny a ze čtvrtletního souhrnného indexu Medicus z roku 1940. Se vznikem indexu Medicus se v roce 1960 objevily nové a důkladně revidované názvy lékařských předmětů (MeSH 2021b).

Kategorizované seznamy pojmů byly poprvé vytištěny v heslech Medical Subject Headings z roku 1963 a obsahovaly třináct hlavních kategorií a celkem padesát osm samostatných skupin v podkategoriích a hlavních kategoriích. Tyto kategorizované seznamy umožnily uživateli najít mnohem více souvisejících termínů, než bylo v dřívější struktuře křížových odkazů. V roce 1963 obsahovalo druhé vydání Medical Subject Headings 5 ​​700 deskriptorů, ve srovnání se 4 400 ve vydání z roku 1960. Z nadpisů použitých v seznamu z roku 1960 bylo 113 staženo ve prospěch novějších výrazů. Naproti tomu v roce 2021 MeSH obsahuje 29 917 deskriptorů a 270 373 doplňkových koncepčních záznamů (MeSH 2021b).

Vyhledávání v prohlížeči

Prohlížeč nabízí dvě metody vyhledávání: FullWord Search a SubString Search. FullWord Search hledá pouze úplné vstupní termíny, nikoli řetězce, které jsou součástí termínu, slova nebo věty. SubString Search najde záznamy, které mají řetězec znaků jako úplný termín nebo jsou vložené do termínu, slova nebo věty. Každou metodu lze dále upravit na vyhledávání podle přesné shody, všech fragmentů nebo libovolného jednoho fragmentu. Vyhledávání podle přesné shody najde výrazy, které přesně odpovídají hledanému výrazu, bez ohledu na to, zda výraz obsahuje velká a malá písmena. Vyhledávání dle všech fragmentů vyhledá výrazy, které zahrnují všechny fragmenty hledaného řetězce v libovolném pořadí. Vyhledávání dle libovolných fragmentů najde výrazy, které obsahují alespoň jeden fragment hledaného řetězce.

Vyhledávání může být dále omezeno či vymezeno různými způsoby (MeSH 2021a):

  • Termínem hlavního nadpisu včetně preferovaných termínů, vstupních podmínek a termínů nalezených v záznamech deskriptoru.
  • Podmínkami kvalifikace včetně preferovaných podmínek, vstupních podmínek a zkratek nalezených v záznamech kvalifikátoru.
  • Doplňkovými podmínkami záznamu konceptu včetně preferovaných podmínek, podmínek vstupu a podmínek nalezených v doplňkových záznamech konceptu.
  • Poslední možností je využití všech výše zmíněných způsobů.

Prohlížení záznamů

Když je vybrán deskriptor, podrobnosti o záznamu se zobrazí na čtyřech kartách: Podrobnosti, Kvalifikátory, Stromové struktury MeSH a Koncepty. Když je vybrán záznam kvalifikátoru nebo doplňkového konceptu, podrobnosti o záznamu se zobrazí na dvou kartách: Podrobnosti a Koncepty. Pole nebo prvky v záznamu jsou propojeny s dalšími zdroji, jako jsou související záznamy, termíny MeSH v poznámkách k rozsahu, umístění hierarchie a další podobné informace.

Použití v Medline

Každý bibliografický odkaz je spojen se sadou termínů MeSH přiřazených k popisu obsahu článku. V Medline je každý článek v časopise indexován přibližně 10–15 předmětovými hesly, podnadpisy a doplňkovými koncepčními záznamy, které označují hlavní témata článku, přičemž ty vyznačené jako hlavní jsou označeny hvězdičkou. Při provádění vyhledávání MEDLINE prostřednictvím PubMed se vstupní termíny automaticky překládají do odpovídajících deskriptorů s patřičným stupněm spolehlivosti. Při předkladu termínů je žádoucí zkontrolovat kartu „podrobnosti“, aby se zamezilo nežádoucím překladům. Ve výchozím nastavení bude hledání deskriptoru zahrnovat všechny deskriptory, které jsou pod daným deskriptorem (MeSH 2021a).

Uživatelé mohou procházet seznam hesel v Medline třemi různými způsoby:

  • Termín začíná (Term begins with) – Při zadávání termínu se vybere tato možnost a objeví se abecední seznam, ze kterého vybereme příslušný začátek hledaného termínu.
  • Termín obsahuje (Term Contains) – Při zadávání termínu se vybere možnost „Termín obsahuje“
  • Relevance pořadí (Relevancy ranked) – Při zadávání termínu se vybere možnost „Relevancy ranked“. Přesná shoda se objeví na prvním místě, poté následuje seznam seřazený podle relevance.



  • Obrázek 3. Příklad užití MeSH indexu pro vyhledání konkrétního termínu (Information et al. 2021).

Využití Medline

Medline je skvělým zdrojem pro lékařský výzkum, protože je autoritativní, recenzovaný a úplný v maximální možné míře. Medline je autoritativní, protože umožňuje vidět, kdo přesně provedl výzkum, kdo napsal výsledky, a dokonce i to, kde byl výzkum proveden. Časopisy zahrnuté v Medline se musí zaměřovat na zdravotníky a výzkumníky jako na své publikum a publikovat původní výzkum. Veškerý výzkum v Medline podléhá recenznímu řízení. Recenzenti se snaží zajistit, aby byl výzkum dobře navržen, statistiky byly přesně reprezentovány a aby byl výzkum hodný sdílení (GWU Health Science 2020).

Informace zadané pro každou citaci článku v časopise v Medline zahrnují:

  • Název článku
  • Autora
  • Název časopisu/deníku
  • Rok
  • Počet stránek
  • Abstrakt (většinou)
  • Vydání

Indexy dále poskytují další informace o obsahu článku tím, že ke každému záznamu v databázi přidávají kontrolní značky, typy publikací a názvy lékařských předmětů z tezauru MeSH.

Kontrolní značky pomáhají identifikovat předměty a jazyk výzkumných prací jako jsou:

  • Věkové skupiny
  • Člověk nebo zvíře
  • Muž nebo žena
  • Jazyk
  • Druh článku
  • Druh databáze
Obrázek 4. Kontrolní značky (Information et al. 2021)

Závěr

Medline je bibliografická databáze a jedním z nejdůležitějších informačních zdrojů pro oblast lékařství, medicíny, ošetřovatelství, systému zdravotní péče a medicíny se zaměřením na sportovní tématiku. Medline je provozován Národní lékařskou knihovnou Spojených států amerických, která spravuje několik digitálních informačních zdrojů včetně rozhraní PubMed, přes které je možné do databáze Medline nahlížet. Rozhraní PubMed je volně dostupné a ani není vyžadována žádná registrace. Pokrytí databáze Medline je velice široké, poskytuje přístup k více než 5600 předních časopisů z biomedicíny a zdravotní péče. Databáze Medline využívá indexování MeSH, jenž poskytuje stupňovitou hierarchii a široké spektrum možností vyhledávání. Databáze Medline je využitelná zejména pro lékařský výzkum, kde veškeré články podléhají recenznímu řízení, aby dodaly zveřejněným článkům větší důvěryhodnost a použitelnost pro rešeršéry a lékaře.

Zdroje

ADÁMEK, Tomáš, 2020. Analýza informačních zdrojů odborných informací se zaměřením na sport a pohybovou aktivitu. Praha. Bakalářská práce. Vysoká škola ekonomická v Praze.

GWU HEALTH SCIENCE, 2020. Using MEDLINE to find health science journal articles [online] [vid. 2021-12-08]. Dostupné z: https://himmelfarb.gwu.edu/tutorials/excellent_tutorial/medline.html

INFORMATION, National Center for Biotechnology, U. S. National Library of Medicine 8600 Rockville PIKE, Bethesda MD a 20894 USA, 2021. National Center for Biotechnology Information [online] [vid. 2021-12-08]. Dostupné z: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/

MAO, Yuqing a Zhiyong LU, 2017. MeSH Now: automatic MeSH indexing at PubMed scale via learning to rank. undefined [online]. [vid. 2021-12-07]. Dostupné z: https://www.semanticscholar.org/paper/MeSH-Now%3A-automatic-MeSH-indexing-at-PubMed-scale-Mao-Lu/72ea60016fec5d7115c2c111f2d3113a117a4e91

MEDLINE, 2020. Portál EIZ – MEDLINE (OVID) [online] [vid. 2021-12-03]. Dostupné z: https://ezdroje.muni.cz/prehled/zdroj.php?lang=cs&id=45

MESH, 2021a. MeSH Browser [online]. B.m.: U.S. National Library of Medicine [vid. 2021-12-07]. Dostupné z: https://www.nlm.nih.gov/mesh/mbinfo.html

MESH, 2021b. Preface [online]. B.m.: U.S. National Library of Medicine [vid. 2021-12-07]. Dostupné z: https://www.nlm.nih.gov/mesh/intro_preface.html#pref_hist

PUBMED, 2021. About. PubMed [online] [vid. 2021-12-07]. Dostupné z: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/about/

ROBERTS, Richard J., 2001. PubMed Central: The GenBank of the published literature. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 98(2), 381–382. ISSN 0027-8424.

Seznam obrázků

Obrázek 1. Medline U.S. National Library of Medicine

Obrázek 2. Aplikace indexu MeSH

Obrázek 3. Příklady užití MeSH indexu pro vyhledání konkrétního termínu

Obrázek 4. Kontrolní značky

ALEPH. Mocný knihovní systém z Izraele

Autor:
Jan Pěrůžek
-
0

Úvod

Není pochyby, že dnes žijeme v informační společnosti. Společnosti, ve které se na nás každý den valí záplava informací, ve kterých se musíme orientovat, vybrat si ty relevantní, a ještě je dokázat zpracovat. Převážná většina z nich pochází z digitálního prostředí, zejména pak z internetu. Bohužel tento trend významně zatlačil do pozadí zdroj, který byl po staletí hlavním zdrojem informací – knihy.

Je pravda, že informace na internetu jsou snadno dostupné, téměř pořád se aktualizují a jejich konzumace neklade na uživatele příliš vysoké nároky. Domnívám se, že tím spíš tradiční knihy mají své nezastupitelné místo v životě každého z nás. V knihách se ukrývá neuvěřitelná moudrost, poznatky, informace, ale i prosté potěšení. Potěšení a radost, kterou čtenáři může zprostředkovat například beletrie. Čtení knih rozšiřuje slovní zásobu, zlepšuje kreativitu, poskytuje čtenáři obrovské množství nových informací a celkově pozitivně rozvíjí. Knihy ale neslouží jen pro zábavu. Studenti všech možných typů škol pracují s knihami prakticky na denní bázi. Může se jednat o učebnice, skripta a mnoho dalších zdrojů, které slouží jako zdroj informací pro přípravu na zkoušky, semestrální práce nebo pro diplomovou práci. U diplomových prací je pro většinu studentů dovednost práce s literaturou přímo kritická. Každá diplomová práce začíná rešerší literatury. A aby byla rešerše úspěšná, musí člověk nejen vědět, co má hledat, ale i jak má hledat.

Na rozdíl od informací na internetu knihy nejsou tak snadno dostupné a mnohým lidem se nejspíš ani nechce za knihy platit. Naštěstí ale existují knihovny, jak ty městské, tak i vědecké, jejichž nabídka s trochou nadsázky nezná hranic. Pro účely této práce byla vybrána Vědecká knihovna v Olomouci, která umožňuje svým čtenářům procházet a objednávat nabízené tituly prostřednictvím knihovního systému Aleph. Tento systém kromě základního vyhledávání nabízí i pokročilé možností včetně psaní složitějších dotazů s využitím operátorů výrokové logiky.

Představení systému ALEPH

Aleph je elektronický systém od společnosti ExLibris, který je určený zejména pro knihovny a slouží ke správě knih a dalších zdrojů, které knihovna nabízí. Skládá se s z různých modulů, přičemž jedním z nich je katalog, jehož prostřednictvím si veřejnost může procházet nabídku knihovny a vybrané tituly si objednávat. Mezi další funkce patří například služba pro meziknihovní výpůjčky, správa účtů čtenářů knihovny.

Aleph byl vyvinut Hebrejskou univerzitou v Jeruzalémě počátkem 80. let minulého století, kde byl také poprvé použit. Následně došlo k jeho rozšíření i na další Izraelské školy s pomocí vládních grantů. Protože tento systém zaznamenal úspěch, domluvila se Hebrejská univerzita na obchodní spolupráci s firmou Ex Libris, která tento systém začala prodávat i v dalších zemích, zejména v Evropě.

Obrázek 1: úvodní obrazovka v prostředí systému Aleph Vědecké knihovny Olomouc

Systém Aleph může na první pohled vypadat co do grafického rozhraní poněkud zastarale, nicméně funguje velmi svižně a svůj účelně plní dobře, což mohu potvrdit z vlastních zkušeností.

V horní části se nachází menu rozdělené do dvou řádků, kde uživatel najde všechny klíčové části webu a funkce. Kromě toho je k dispozici na úvodní stránce základní vyhledávání, přes které se lze dostat i v případě nepřihlášeného uživatele do databáze knih.

Menu obsahuje v prvním řádku tyto položky:

  • Přihlášení
  • Odhlášení
  • Čtenář
  • Nastavení
  • Databáze
  • Připomínky
  • MVS / MMVS
  • Nápověda
  • Často kladené dotazy

V druhém řádku menu obsahuje následující položky:

  • Rejstříky
  • Vyhledávání
  • Výsledky dotazu
  • Předchozí dotazy
  • Má schránka
  • Chybí Vám kniha?

Čtenář

Tato sekce je pro uživatele dostupná pouze po přihlášení. Obsahuje informace o minulých i současných výpůjčkách uživatele, dále lze spravovat rezervace, prodlužovat výpůjčky nebo spravovat požadavky na meziknihovní výpůjčky. Také se zde zobrazují poplatky, které uživatel nezaplatil.

Obrázek 2: Čtenářská sekce po přihlášení v prostředí systému Aleph Vědecké knihovny Olomouc

Databáze

Tato sekce obsahuje přehled o všech databázích, které má uživatel j dispozici pro prohlížení.

Obrázek 3: Databáze Vědecké knihovny Olomouc v systému Aleph

MVS / MMVS

Tato sekce slouží pro meziknihovní výpůjčky. Uživatel zde může vytvořit požadavek na meziknihovní výpůjčku po vyplnění a odeslání formuláře.

Obrázek 4: Prostředí pro meziknihovní výpůjční službu v prostředí systému Aleph Vědecké knihovny Olomouc

Rejstříky

Slouží k vyhledávání v rejstřících pomocí zadaného slova nebo slovního spojení. Uživatel si také může vybrat, v jakých rejstřících se má vyhledávat.

Obrázek 5: Vyhledávání v rejstřících v prostředí systému Aleph Vědecké knihovny Olomouc

Vyhledávání

Tato sekce slouží k vyhledávání titulů v nabídce knihovny zadáním slova nebo slovních spojení. Uživatel si zde dále může vybrat, v jakých polích se má vyhledávat nebo jaké mají být báze pro vyhledávání. Tato sekce dále obsahuje submenu, ve kterém jsou k dispozici další režimy vyhledávání. Mezi ně patří vyhledávání z více polí, vyhledávání z více bází, pokročilé vyhledávání a vyhledávání pomocí CCL. O vyhledávání v systému Aleph dále pojednává následující kapitola Vyhledávání v systému Aleph.

Obrázek 6: Rozhraní pro základní vyhledávání v prostředí systému Aleph Vědecké knihovny Olomouc

Výsledky dotazu

Zde se po zadání dotazu zobrazují všechny nalezené výsledky. Ty je možné řadit podle názvu, autora, roku vydání, signatury a oblíbenosti. Také je možné zde upravit či změnit dotaz nebo změnit bázi, ze které se vyhledávalo.

Obrázek 7: Výsledky vyhledávání pro dotaz „competitive intelligence“ v prostředí systému Aleph Vědecké knihovny Olomouc

Vyhledané tituly jsou automaticky řazené podle roku vydání sestupně. Pro každý titul je uveden název titulu, jméno autora nebo autorů, počet výpůjček v minulosti, rok narození autora, rok vydání titulu, formát titulu (například kniha), signatura, odkaz na signaturu, kolika jednotkami titulu knihovna disponuje a kolik z nich je v současné chvíli vypůjčených.

Každý titul je možné rozkliknout, čímž se uživatel dostane na kompletní výčet informací k danému titulu.

Obrázek 8: Úplné zobrazení vybraného titulu v prostředí systému Aleph Vědecké knihovny Olomouc

Kromě informací o daném titulu je zde k dispozici i anotace nebo možnost si daný titul objednat k výpůjčce. Po kliknutí na tlačítko objednat je uživatel přesměrován do procesu, ve kterém si vybere z nabízených exemplářů a po potvrzení objednávky je rezervace titulu vytvořená.

Předchozí dotazy

V sekci předchozí dotazy se nachází výčet všech dotazů do databáze, které uživatel provedl během pobytu v systému Aleph. Nezobrazují se zde vyhledávání z historických seancí (z anglického slova session, které se používá pro označení časově ohraničeného pobytu na webových stránkách).

Obrázek 9: Výčet předchozích dotazů do databáze v prostředí systému Aleph Vědecké knihovny Olomouc

Je zde vždy uvedeno do jaké databáze bylo vyhledávání provedeno, podoba rešeršního dotazu a počet nalezených titulů.

Vyhledávání v systému ALEPH

Jak již bylo zmíněno, systém Aleph nabízí pokročilé možnosti vyhledávání. A to jak díky různým režimům vyhledávání, mezi které například vyhledávání z více polí, z více bází, tak i díky podpoře vytváření rešeršních dotazů včetně operátorů výrokové logiky nebo vyhledávání pomocí jazyka CCL.

Obrázek 10: Vyhledávání z více polí v prostředí systému Aleph Vědecké knihovny Olomouc
Obrázek 11: Vyhledávání z více bází v prostředí systému Aleph Vědecké knihovny Olomouc
Obrázek 12: Pokročilé vyhledávání v prostředí systému Aleph Vědecké knihovny Olomouc
Obrázek 13: Vyhledávání pomocí jazyka CCL v prostředí systému Aleph Vědecké knihovny Olomouc

Vytváření rešeršního dotazu

Jak již bylo zmíněno, Aleph podporuje používání logických operátorů. Pokud není operátor uveden, systém automaticky používá operátor AND. Operátory je možné zapisovat jako anglická slova nebo korespondující znaky

Operace AND

Logický operátor, který říká, že musí být splněny všechny podmínky. Lze zapsat jako AND nebo jako znaménko & nebo jako znaménko +

Operace OR

Logický operátor, který říká, že musí být splněny alespoň jedna z uvedených podmínek. Lze zapsat jako OR nebo jako znaménko |

Operace NOT

Logický operátor pro negaci, který říká, že nesmí platit zadaná podmínka. Lze zapsat jako NOT nebo jako znaménko ~

Další znaky

Kromě logických operátorů podporuje vyhledávání i další znaky. Mezi ně například patří:

  • Znaky ? nebo * – nahrazují části slova v rešeršním dotazu, nesmí ovšem být použity vícekrát v jednom rešeršním dotazu
  •  Znak # – slouží pro vyhledávání slov, které mají různé pravopisné varianty. Například zadáním favo#rite dojde k vyhledání jak slova favorite, tak favourite
  • Znak ! – slouží pro zadání slov, ve kterých se může lišit jediný znak. Jako příklad může být slova filozofie, které se používá i ve variantě filosofie
  • Znak % následovaný číslem umožní takové vyhledávání, ve kterém se zadaná slova vyskytují v zadané vzdálenosti od sebe

Vyhledávání pomocí jazyka CCL

Jazyk CCL, celým názvem Common Command Language slouží mimo jiné pro vyhledávání v několika různých indexech zároveň.

Obrázek 14: Výčet některých zkratek jazyka CCL podporovaných systémem Aleph
Obrázek 15: Příklad vyhledávacího dotazu v jazyce CCL uvedený na stránkách systému Aleph vědecké knihovny Olomouc

Závěr

Systém Aleph je poměrně mocný nástroj, kterým lze vyhledávat v databázích knihoven, které si jej vybrali. Systém podporuje širokou paletu způsobů, jak v knihovních databázích vyhledávat, což dává uživateli možnost vyhledat prakticky cokoli a jakkoli i v případě, že nemá přesnou představu o titulu, který vyhledává. I přes starší design je systém dobře funkční a lze se v něm poměrně snadno orientovat. Snadnou orientaci podporuje i dobře zpracovaná nápověda, kde uživatel nalezne i praktickou ukázku dotazu napsaného v dotazu CCL, čímž i úplný začátečník dostane poměrně pěknou představu, jak tento jazyk použít při vyhledávání.

Použitá literatura

Wikipedia. Aleph (software knihovny) [online] [cit. 5.12.2021]. Dostupné z: https://de.wikipedia.org/wiki/Aleph_(Bibliothekssoftware)

ExLibris. Aleph Integrated Library System [online] [cit. 5.12.2021]. Dostupné z: https://exlibrisgroup.com/products/aleph-integrated-library-system/

VKOL. HLAVNÍ KATALOG – základní vyhledávání [online] [cit. 5. 12. 2021] Dostupné z: https://aleph.vkol.cz/F

VKOL. HLAVNÍ KATALOG – Nápověda k systému ALEPH [online] [cit 6.12.2021]. Dostupné z: https://aleph.vkol.cz/F/DDYRGNRMPM4C2AY78A3PGGBG5DMAJX9EI8F73SC8BPGUXXS6AA-73655?func=file&file_name=help-1

1...111213...27Stránka 12 z 27

VÝBĚR REDAKCE

OBLÍBENÉ PŘÍSPĚVKY

OBLÍBENÉ KATEGORIE

© Vydavatel on-line odborného časopisu Informační gramotnost a provozovatelem webu je Information Factor s.r.o., Husovo nám. 14, Hostivice, Praha-západ. IČ: 07861664, DIČ:CZ07861664