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Oggetto:
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Sistemi informativi

Oggetto:

Information systems

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Anno accademico 2015/2016

Codice dell'attività didattica
MFN0618
Docente
Dott. Roberto Micalizio (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea magistrale in Scienze Statistiche, Economiche e Manageriali - a Torino [009504]
Anno
2° anno
Tipologia
Affine o integrativo
Crediti/Valenza
9
SSD dell'attività didattica
INF/01 - informatica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa/Discretionary
Tipologia d'esame
Orale
Prerequisiti
conoscenza dei principi della statistica; conoscenze di base di informatica con particolare attenzione alle basi di dati.
Mutuato da
MFN0618 Sistemi informativi Laurea in Informatica (L31)
Oggetto:

Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Il corso di Sistemi Informativi ha lo scopo di dare una panoramica delle maggiori e più diffuse applicazioni delle basi di dati nel mondo del lavoro e dell'impresa in cui tutti i processi aziendali sono ormai divenuti digitali: i sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (Enterprise Resource Planning o ERP), i sistemi integrati di gestione e profilazione del cliente (CRM), i sistemi informativi sanitari, le piattaforme di gestione per la Pubblica Ammnistrazione (e-government). 
In particolare si vuole dare una panoramica dei concetti di base che stanno dietro i sistemi di supporto alla decisione (DSS) e alle piattaforme di Business Intelligence: le Data Warehouse e le primitive per l'analisi on-line dei dati (OLAP).

Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

Conoscenza dei principali ambiti di applicazione dei sistemi informativi. Progettazione dei dati e comprensione degli algoritmi per i sistemi di supporto alla decisione e l'analisi dei dati.
Conoscenza di una suite di Business Intelligence (analisi dei dati per grossi volumi).

Oggetto:

Modalità di insegnamento

Oggetto:

Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell'apprendimento avviene in itinere (durante le lezioni a seguito di domande e discussioni sui contenuti del corso, sui casi di studio reali trattati e durante le esercitazioni pratiche all'elaboratore per lo svolgimento di analisi dei dati con data-set reali).

L'esame finale è orale in cui si verificano l'apprendimento dei concetti visti a lezione, l'autonomia e la capacità di ragionamento acquisite dallo studente. Durante l'orale lo studente potrà esporre i risultati ottenuti durante la propria sperimentazione in laboratorio e nei lavori di gruppo.

L'esame è orale e consiste di domande sulle tre parti sostanziali del corso: la prima parte relativa ai processi aziendali e alla loro rappresentazione tramite il linguaggio UML; i sistemi informativi aziendali (ERP, CRM, Data Warehouses, OLAP) (dal libro di Motta e al. sui sistemi informativi aziendali). La seconda parte relativa alla rappresentazione dei dati in una Data Warehouse con il Dimensional Fact Model e in particolare alla scelta di uno dei casi di studio presi dal libro del Kimball sul Dimensional Modeling e alla rappresentazione del caso di studio con il Dimensional Fact Model. Infine la terza parte è relativa alla comprensione degli aspetti essenziali della Business Intelligence e del Data Mining (in particolare le funzionalità della classificazione e del clustering). Riguardo alla dimostrazione della padronanza di questi concetti si richiede di saper utilizzare uno strumento di elaborazione dei dati e di estrazione della conoscenza come KNIME e applicarlo in alcuni data-set reali per rispondere a domande sui dati e sui processi aziendali che li hanno generati.

Oggetto:

Attività di supporto

Le attività di supporto consistono in esercitazioni in classe in cui gli studenti lavorano in gruppo e preparano alcune slides da presentare ai colleghi riguardo a un caso di studio scelto tra quelli proposti dal docente.

Inoltre si svolgeranno alcune esercitazioni in laboratorio tramite una suite di strumenti software open source di analisi dati (come PentahoRapidMinerKNIME o SpagoBI).

Infine si svolgeranno alcuni seminari di professionisti che raccontano la propria esperienza reale con i sistemi informativi.

Oggetto:

Programma

1. Introduzione ai sistemi informativi aziendali e all'uso di UML per la progettazione  (Modello organizzativo, modello funzionale, modello informatico)

2. Sistemi ERP  (Le suite ERP; Paradigma ERP; Piattaforme software; Offerta ERP; Trasformazione dell’impresa)

3. Integrazione con il cliente: i sistemi CRM (Ruolo dei sistemi CRM nelle aziende; Schema architetturale; Il paradigma; Esempi; Suite di package software; Evoluzione dei CRM)

4. Rappresentazione e gestione della conoscenza con il Dimensional Fact Model.

5. Piattaforme di Business Intelligence e DSS (Livello delle fonti; Data warehouse; ETL; Progettazione del sistema di warehousing; Livello di elaborazione: reporting e DSS; Motori di analisi e data mining; Suite software per i sistemi direzionali; Sistemi CRM analitici)

7. Soluzioni di sviluppo e gestione del software (14 ore) (Open source e i Sistemi informativi; Adozione di software OS per implementare un Sistema informativo; Modello di sviluppo OS; piccola sperimentazione con una suite software open source).

Introduzione ai sistemi informativi aziendali, alla comprenbsione dei processi aziendali e all'uso di UML per la loro rappresentazione e progettazione.  

I sistemi ERP, CRM, Data Warehouse, Business Intelligence.

Progettazione e rappresentazione dei dati per una Data Warehouse (per analisi statistiche su grossi volumi di dati).

Apprendimento di alcuni concetti di Data Mining (in particolare la classificazione e il clustering) e sperimentazione con un sistema software open source (come KNIME).

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

Sistemi informativi d'impresa 

Autore: G. Bracchi, C. Francalanci, G. Motta, Edizione: 2010
Casa editrice: McGraw-Hill, Milano
ISBN: 978-88-386-6328-4
Url: http://www.catalogo.mcgraw-hill.it/catLibro.asp?item_id=2517

Libro di consultazione per la parte di Data Warehouse:

The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling
Autore: Ralph Kimball, Margy RossEdizione: 3 Edizione, 2013
Casa editrice: John Wiley & Sons
ISBN: 978-1-118-53080-1
Url: http://it-ebooks.info/book/2637/

Libro di consultazione per la parte di Data Mining:

Introduzione al Data Mining
Autore: Richard J. Roiger e Michael W. GeatzEdizione: 2003
Casa editrice: McGraw-Hill
ISBN: 8838661677
Url: http://www.ibs.it/code/9788838661679/roiger-richard-j-/introduzione-data-mining.html



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Note

Orari delle lezioni presso il Dipartimento di Informatica:

LUN 16:00 - 18:00 Aula A/Laboratorio Dijkstra

MER 9:00 - 11:00 Aula F/Laboratorio Turing

GIO 9:00 - 11:00 Aula F

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Altre informazioni

http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html
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Ultimo aggiornamento: 16/10/2015 09:23
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