- 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)
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Orario delle lezioni (Modulo 1)
dal 19/09/2023 al 29/11/2023
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Orario delle lezioni (Modulo 2)
dal 07/11/2023 al 05/12/2023
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: 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.
- 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
L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.