Az adatok története és az adatok hasznosítása körülbelül a kereskedelem beindulásával egyidőben kezdődött. A kereskedők évezredek óta vezetnek valamilyen módon rendszerezett, adatokat tartalmazó nyilvántartást a bevételeikről és kiadásokról. Feljegyezték legalább a partnereik és vásárlóik nevét, a tartozásokat, az előlegeket és a raktárkészletüket. Az uralkodók folyamatosan jegyezték fel a beszedett adók mennyiségét és a befizetők adatait. A korhoz képest megfelelően becsült nyilvántartásokkal rendelkeztek az alattvalókról és a kornak megfelelő, fontosabb gazdasági mutatókról. Napjainkban, a számítógépek térnyerésével és a szélessávú internet elterjedésével eddig soha nem látott mennyiségű adat keletkezik minden egyes másodpercben. Az IBM szerint 2016-ban az adatok 90%-a az elmúlt 12 hónapban keletkezett és ez a tendencia a szélessávú internetnek és a mind kisebb számítógépeknek, okostelefonoknak köszönhetően egyre csak növekszik. Az IoT eszközök terjedésével a keletkező adatok rohamosan növekednek. Egy átlagember egyszerű okosórája folyamatosan rögzíti a lépésszámot, a pulzust, a megtett távolságot és az ebből számított különböző származtatott mutatókat, mint az átlagok, minimumok, maximumok és ezek lebontása különböző időintervallumokra. Több mint 3.7 milliárd ember használja az internetet. A szélessávú elérés lehetővé teszi, hogy élő adásban töltsük fel a Youtubera telefonunkról életünk bármelyik pillanatát. Valós időben videochatelhetünk a barátainkkal a világ másik feléről. Képeket tehetünk közé a kirándulásunkról és személyre szabott virágcsokrot küldhetünk szeretteinknek, amelyet a világ másik feléről rendelünk meg olyan emberektől, akikkel soha nem fogunk találkozni. A globális e-kereskedelmi szektor folyamatosan bővül és egyre nagyobb szeletet hasít ki a teljes kereskedelemből. A Statista internetes portál szerint (Statista.com, 2018) 2021-re a globális e-kereskedelmi forgalom 2.14 milliárd USD lesz. Ez 2017-ben mindössze 1.66 milliárd USD volt. Ez nem pusztán rengeteg pénz, hanem egyben rengeteg adat. Minden egyes regisztrált felhasználó, minden egyes kattintás, vásárlás és kosárba helyezés újabb adatot jelent. Míg korábban a kereskedelmi adatokat papíron tároltuk, ma már főként elektronikus úton tároljuk adatainkat, ezzel csökkentve a fizikai tárolás költségeit és növelve az adatok elérésének sebességét. Miért tárolnak a kereskedelemmel foglalkozó vállalkozások adatokat? Az adatokat hívjuk segítségül, amikor a jövőre vonatkozó döntéseket akarunk meghozni. Az adatok megfelelő értelmezésének segítségével, az információ kinyerésével tényekre tudunk támaszkodni a jövőbeli döntéseink meghozatalakor. Dolgozatomban arra keresem a választ, hogy hogyan lesz az adatból információ. Szeretném megismerni és bemutatni, hogyan juthatunk el az adatok hatékony tárolásától az adatok feldolgozásán keresztül a vizualizált döntéstámogatásig egy e-kereskedelemben működő kisvállalkozáson keresztül. A dolgozatomat három fő tartalmi fejezetre bontottam. Minden fejezetet a hozzá tartozó témakör elméleti összefoglalójával kezdek. A fejezetek második felében gyakorlati példákon keresztül mutatom be a megvalósítást. A dolgozatom első tartalmi, azaz a második fejezetében a „Hogyan tároljuk az adatokat?” kérdésre válaszolok. A fejezet elméleti része a relációs adatbázis modellről szól, a gyakorlati részében pedig egy online rendelési rendszer relációs adatbázisának felépítését mutatom be. A következő fejezet az OLAP rendszerek elméleti összefoglalásáról szól. A fejezetben bemutatom az OLTP és az OLAP rendszerek közötti különbségeket és arra keresem a választ, hogy miért érdemes az adatainkat OLAP rendszerben tárolni. A gyakorlati részben a korábban létrehozott relációs adatmodellből dimenzionális adatmodell készítését kísérelem meg. A negyedik és egyben utolsó tartalmi fejezetben bemutatom az adatvizualizáció történelmét, a legismertebb adatvizualizációs megoldásokat és azok általános felhasználási módjait.. Bemutatom, hogy mikor, milyen adatot és hogyan érdemes megjeleníteni. A fejezet gyakorlati részében a korábban létrehozott dimenzionális adatmodell segítségével különböző adatvizualizációkat készítek és ezekből megkísérlem a megfelelő üzleti következtetéseket levonni.