Scheda insegnamento
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Docente Stefano Rizzi
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Moduli Stefano Rizzi (Modulo 1)
Alessandra Lumini (Modulo 2)
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Crediti formativi 6
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SSD ING-INF/05
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Modalità didattica Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1)
Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
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Lingua di insegnamento Italiano
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Campus di Cesena
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Corso Laurea Magistrale in Ingegneria e scienze informatiche (cod. 8614)
Anno Accademico 2020/2021
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente conosce in modo approfondito i sistemi di data warehouse, con particolare riferimento alle architetture e alle tecniche di analisi dei dati, e le principali tecnologie alla base dei sistemi di business intelligence. E altresì in grado di condurre un progetto di data warehouse attraverso le sue fasi di analisi delle sorgenti dati e dei requisiti, e di progettazione concettuale, logica, fisica e dell'alimentazione.
Contenuti
Prerequisiti
L’allievo che accede a questo insegnamento conosce i sistemi database, il modello relazionale e il linguaggio SQL. Tali conoscenze sono acquisite, di norma, superando l’esame di Basi di Dati.
Tutte le lezioni saranno tenute in Italiano. È quindi necessaria la comprensione della lingua italiana per seguire con profitto il corso e per poter utilizzare il materiale didattico fornito.
Programma
- Business intelligence:
- il ruolo della BI nel sistema informativo aziendale;
- la piramide della BI.
- Data Warehousing:
- architetture;
- tecniche di analisi dei dati;
- il ciclo di sviluppo:
- analisi delle sorgenti dati;
- analisi dei requisiti;
- progettazione concettuale;
- carico di lavoro e volume dati;
- progettazione logica;
- progettazione dell'alimentazione;
- progettazione fisica.
Testi/Bibliografia
- Lucidi del corso.
- M. Golfarelli, Stefano Rizzi. Data Warehouse: teoria e pratica della progettazione. McGraw-Hill, seconda edizione, 2006.
- M. Berry, G. Linoff. Data mining techniques for marketing, sales, and customer support. John Wiley & Sons, 1997.
- B. Devlin. Data warehouse: from architecture to implementation. Addison-Wesley Longman, 1997.
- W.H. Inmon. Building the data warehouse. John Wiley & Sons, 1996.
- M. Jarke, M. Lenzerini, Y. Vassiliou, P. Vassiliadis. Fundamentals of data warehouse. Springer, 2000.
- R. Kimball, L. Reeves, M. Ross, W. Thornthwaite. The data warehouse lifecycle toolkit. John Wiley & Sons, 1998.
- I. Witten, E. Frank. Data mining. Morgan Kaufmann Publishers, 2000.
Metodi didattici
- Lezioni ed esercitazioni in aula
- Esercitazioni di gruppo su lavagne collaborative virtuali
- Esercitazioni pratiche in laboratorio su strumenti di data warehousing diffusi in ambito aziendale
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Gli esami verranno effettuati online, utilizzando gli strumenti Zoom e EOL. La prova consisterà in uno scritto della durata di 90 minuti, durante la quale sarà espressamente vietato consultare libri e appunti. Il testo dell'esame si compone di una parte progettuale, che richiede di risolvere due esercizi di progettazione concettuale e logica di data warehouse, e di una parte teorica che include alcune domande in forma aperta sui contenuti dell'intero corso. Ulteriori dettagli verranno comunicati a lezione e nelle "note" abbinate agli appelli pubblicati su AlmaEsami. Il punteggio viene assegnato in trentesimi.
Per sostenere la prova d'esame è necessaria l'iscrizione tramite AlmaEsami, nel rispetto delle scadenze previste. Coloro che non riuscissero a iscriversi entro la data prevista, sono tenuti a comunicare tempestivamente (e comunque prima della chiusura ufficiale delle liste di iscrizione) il problema alla segreteria didattica. Sarà facoltà del docente ammetterli a sostenere la prova. Una volta pubblicato il risultato della prova, ciascuno studente ha una settimana di tempo per comunicare via email al docente se intende rifiutare il voto conseguito.
Strumenti a supporto della didattica
Materiale didattico scaricabile da Internet.
Piattaforma Teams per la didattica a distanza.
Piattaforma Miro per le esercitazioni.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Stefano Rizzi
Consulta il sito web di Alessandra Lumini