Non sono richiesti corsi propedeutici. Si richiede la conoscenza base dell’uso del computer

Questa corso riguarda la modellazione dei dati nei sistemi informativi aziendali e il nuovo paradigma dei Big Data, con specifico riferimento ai sistemi di gestione delle relazioni con la clientela . Gli studenti acquisiranno comprensione sulle strutture dati per la gestione di sistemi transazionali e analitici , come progettare, preparare e usare i dati al fine di supportare le decisioni di business. Questi elementi sono fondamentali per la comprensione dei sistemi di gestione della relazione con i clienti e la relativa analisi

Knowledge and understanding. Gli studenti dovranno

• avere un solido background sulle caratteristiche principali dei sistemi informativi e per la gestione dei dati:
• avere le basi per pensare in modo analitico, creativo e criticamente ed essere in grado di creare astrazioni e competenze di problemi solving per trattare i sistemi complessi
• avere le competenze basi per disegnare e implementare i sistemi di gestione dei dati
• avere gli strumenti per disegnare i database transazionali e analitici applicati ai diversi contesti
• avere le competenze per distinguere i dati nei diversi scenari, gli strumenti per gestirli e valutare l'impatto

Applying knowledge and understanding. Alla fine del corso gli studenti saranno in grado di:

• descrivere e modellare i dati di sistemi informativi aziendali con particolare di riferimento ai sistemi di CRM
• illustrare i principali componenti e le attività relative alla gestione dei dati aziendali
• illustrare il paradigma dei Big data e le tecniche di gestione relative
• essere capaci di utilizzare strumenti di gestione dei dati per effettuare interrogazioni e analisi
• applicare i concetti dei gestione dei dati e dei sistemi di CRM

Making judgements. Gli studenti sono guidati a trattare criticamente i temi trattati in classe, per confrontare le diverse soluzioni al problema, identificare e proporre la soluzione più efficace ed efficiente in modo autonomo.

Communication. Gli studenti devono imparare a comunicare con audience eterogenei, difendendo la loro posizione in modo coerente, efficace e logico. Durante il corso sarà presentato il vocabolario specifico del dominio e i metodi e la conoscenza per esporre ed argomentare in modo preciso e formale i principali temi legati alla gestione dei dati e ai sistemi informativi

Learning skills. Gli studenti devono acquisire le abilità critiche per relazionarsi autonomamente con i problemi tipici della gestione dei dati, anche in vista di successivi studi dottorali o per approfondire la cultura personale e professionale. Perciò gli studenti dovrebbero essere in grado di passare autonomamente da un approccio di apprendimento a un altro in base alle diverse sorgenti a disposizione, gli obiettivi e il target da raggiungere.

Lezioni frontali e laboratoriali

L’esame è scritto e orale:

• La parte scritta mira a valutare l’abilità di disegnare modelli dati in base alle metodologie presentate e a discutere le scelte e le implicazioni.
• La parte orale segue la parte scritta se lo studente ha ottenuto un risultato almeno sufficiente Essa mira a verificare le conoscenze acquisite e l’abilità a comunicarle in un contesto formale.

• Fondamenti sui sistemi di elaborazione distribuiti
• Introduzione ai MIS e ai sistemi di supporto alle decisioni: I processi di business e all'analisi delle performance dei processi di business, Ebusiness: il valore del business elettronico, enterprise applications, business intelligence, mobile business, Etica e sicurezza dell'informazione, , Infrastrutture tecnologiche sostenibili, 
• Modellazione dei dati: Modellazione concettuale, logica e fisica dei dati transazionali e analitici, interrogazione di database con SQL, introduzione ai DBMS e utilizzo di MySQL
• La visualizzazione dei dati attraverso tecniche di storytelling e introduzione a QlickSense
• Excel come strumento a supporto delle decisioni di business e per la gestione dei dati: 
  • Fogli di calcolo per la valutazione di indicatori e l'elaborazione dati in ambito economico.
  • Celle, range di celle, tipi di dati, operazioni e funzioni predefinite, schemi di calcolo e verifiche di correttezza degli schemi (auditing).
  • Rassegna delle principali funzioni: ricerca orizzontale e verticale su matrici di dati, funzioni di testo, date ed intervalli temporali, funzioni statistiche e finanziarie.
  • Riferimenti circolari, soluzioni iterative, approssimazioni ed analisi di sensitività.
  • Inversione di funzioni mediante "ricerca obiettivo".
  • Formattazione condizionale, tabelle di dati e tecniche di ordinamento.
  • Analisi multidimensionale, tabelle pivot, connessione ed interrogazione di database e data warehouse mediante fogli di calcolo.
• I processi di gestione della relazione con il cliente e gli strumenti digitali a supporto

• “Information Systems” Paige Baltzan, 4th edition, Mc Graw Hill Education 
• “Fundamentals of Database Systems", 6th Edition, Elmasri, Navathe, Addison-Wesley
• “Datawarehouse Design - Modern Principles and Methodologies”, Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi, McGrawHill
• Dispense fornite dalla docente