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Sistemi informatici di supporto alle decisioni
| Codice: | 001IA | Crediti: | 12 | Semestre: | 1-2 | Sigla: | SSD | |
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| Settori disciplinari: | INF/01 - Informatica,
ING-INF/05 - Sistemi di elaborazione delle informazioni |
Ultima versione disponibile: programma da confermare per l’a.a. 2011/2012
Moduli:
Basi di dati di supporto alle decisioni (I modulo)
Docente
Antonio Albano
Tel. 0502212700Ultima versione disponibile: programma da confermare per l’a.a. 2011/2012
Business intelligence (II modulo)
Docente
Salvatore Ruggieri
Tel. 0502212782Prerequisiti
Aver seguito il primo modulo del corso SSD (“Basi di dati di supporto alle decisioni”).
Obiettivi di apprendimento
Il modulo presenta processi, metodologie e sistemi per l’accesso ai dati, per la costruzione ed analisi di datawarehouse secondo il modello multidimensionale, per la reportistica e per l’estrazione di conoscenza da basi di dati. L’accento è sull’analisi di problemi applicativi usando esempi e casi di studio.
Conoscenze. Lo studente acquisirà conoscenze sulle principali metodologie e tecnologie di Business Intelligence, con particolare riferimento ai sistemi software ed alla loro applicazione al supporto delle decisioni.
Capacità. Lo studente saprà utilizzare, in modo basilare, strumenti software per l’analisi (statistica) della qualità dei dati e per la loro trasformazione, per la definizione di cubi multidimensionali, per la progettazione di reportistica avanzata. Saprà anche utilizzare strumenti di data mining per l’estrazione di modelli predittivi e descrittivi.
Comportamenti. Lo studente saprà essere indipendente nella valutazione delle metodologie, delle tecnologie e degli strumenti maggiormente adeguati alle caratteristiche e delle necessità delle aziende in cui saranno utilizzati.
Programma
Introduzione
Introduzione: problemi, processi, metodologie, strumenti.
Accesso ai dati e qualità dei dati
Accesso ai dati su file: localizzazione e rappresentazione. Formati CSV, FLV, ARFF, XML, binari e compressi. API Java. Panoramica su standard di accesso ai dati su RDBMS (ODBC, JDBC, OLE DB, ADO) e API JDBC. Metodi statistici per l’analisi della qualità dei dati. Raccolta, selezione, pulizia, trasformazione, normalizzazione dei dati. Strumenti: Java, SQL Server 2008, R. Esercitazioni in gruppo.
OLAP ed analisi multidimensionale dei dati
Struttura (tabella dei fatti, dimensioni, gerarchie) di un datawarehouse, modello multidimensionale OLAP, pubblicazione su web e navigazione da client 2D e 3D, linguaggio di interrogazione, API software. Strumenti: SQL Server 2008 Analysis Services, Excel Power Pivot. Esercitazioni in gruppo.
Sistemi per la produzione di rapporti di sintesi
Progettazione reportistica avanzata. Strumenti: SQL Server 2008 Reporting Services. Esercitazioni in gruppo.
Estrazione di conoscenza e data mining
Il processo CRISP per il data mining, metafore visuali e programmative, modelli di data mining, casi di studio (retail, insurance, web mining). Strumenti: SQL Server 2008 Analysis Services, Weka. Esercitazioni in gruppo.
| Ore lezione: | 22 | Ore esercitazione: | 20 | | | |
Bibliografia
Manuali e fotocopie distribuite dal docente. Il software citato ottenuto mediante licenza open source od accademica
