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Oggetto:
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Sistemi informativi (non attivo nell'a.a. 2020/2021)

Oggetto:

Information systems

Oggetto:

Anno accademico 2021/2022

Codice dell'attività didattica
MFN0618
Corso di studi
Laurea magistrale in Scienze Statistiche, Economiche e Manageriali - a Torino [009504]
Anno
2° anno
Periodo didattico
Da definire
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
Scritto
Prerequisiti
conoscenza dei principi della statistica; conoscenze di base di informatica con particolare attenzione alle basi di dati.
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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.

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Modalità di insegnamento


Lezioni frontali con il supporto di slides pubblicate sulla pagina moodle del corso.

Esercitazioni guidate.
 


Frontal lesson supported by slides that will be made available on moodle page of the course.

Guided exercises.

 


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Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame scritto con orale facoltativo. Non si esclude la possibilità che venga richiesto
lo sviluppo di un piccolo progetto di laboratorio.

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Attività di supporto

Le attività di supporto consistono in esercitazioni in classe in cui gli studenti lavorano in gruppo.

Inoltre si svolgeranno alcune esercitazioni in laboratorio con BonitaBPMN e PostGreSQL.

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

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Programma

Gli argomenti e le relative tempistiche sono indicativi e verranno calibrati in base
alle conoscenze dell'uditorio.
1. Introduzione ai sistemi informativi aziendali (8 ore)
(Ciclo di vita dei SI;
Modello organizzativo;
Modello funzionale;
Modello informatico;
UML class diagrams; UML use cases; RACI)
2. Processi Aziendali e gestione dell'azienda orientata ai processi (6)
(Famiglie dei processi aziendali;
Paradigma CRASO;
UML activity diagrams o BPMN)
3. Sistemi ERP (4 ore)
(Le suite ERP;
Paradigma ERP;
Piattaforme software;
Offerta ERP;
Trasformazione dell'impresa)
4. Integrazione con il cliente: i sistemi CRM (2 ore)
(Ruolo dei sistemi CRM nelle aziende;
Schema architetturale;
Il paradigma;
Esempi;
Suite di package software;
Evoluzione dei CRM)
5. Data Warehouse (24 ore)
(Livello delle fonti;
Data warehouse;
ETL;
Progettazione del sistema di warehousing;)
6. Introduzione al Data Mining e alla Business Intelligence e DSS (6 ore)

(Regole associative;

Classificazione;

Clustering;
Livello di elaborazione: reporting e DSS;)

Testi consigliati e bibliografia

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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

Golfarelli, Rizzi, Data Warehouse: Teoria e pratica della progettazione, McGraw-Hill

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

Mutuato da: Sistemi informativi (MFN0618) Laurea in Informatica (L31)

Orari delle lezioni presso il Dipartimento di Informatica:

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

MAR 9:00 - 11:00 Aula F (Una volta ogni due settimane)

GIO 9:00 - 11:00 Aula F/D 

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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: 02/11/2021 12:16
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