30376 - BUSINESS INTELLIGENCE

Anno Accademico 2021/2022

  • Docente: Stefano Rizzi
  • Crediti formativi: 6
  • SSD: ING-INF/05
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Moduli: Stefano Rizzi (Modulo 1) Enrico Gallinucci (Modulo 2)
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
  • Campus: Cesena
  • Corso: Laurea Magistrale in Ingegneria e scienze informatiche (cod. 8614)

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: reportistica e OLAP;
    • 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

In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio, in modalità e-learning.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Gli esami verranno effettuati in presenza o online, a seconda della situazione sanitaria e delle disposizioni dell'Ateneo. Nel caso online, si utilizzeranno gli strumenti Zoom e EOL. L'esame consiste in una prova scritta della durata di 90 minuti seguita da una prova pratica di 30 minuti; durante entrambe le prove è espressamente vietato consultare libri e appunti. Il testo della prova scritta 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 sui contenuti dell'intero corso. La prova pratica utilizzerà le tecnologie viste durante le esercitazioni di laboratorio. 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 Enrico Gallinucci

SDGs

Imprese innovazione e infrastrutture

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.