30376 - BUSINESS INTELLIGENCE

Scheda insegnamento

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

  1. Business intelligence:
    • il ruolo della BI nel sistema informativo aziendale;
    • la piramide della BI.
  2. 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.
Letture consigliate:
  • 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 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