25 resultados para Business intelligence functionality


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L’elaborazione di questa tesi è stata svolta con l’ausilio di strumenti di Business Intelligence. In particolare, si è dapprima alimentato un data warehouse territoriale, in cui sono stati inseriti, dopo averli elaborati, i dati messi a disposizione dagli osservatori territoriali nazionali e dall’azienda Geofor spa. A partire da questi, sono stati prodotti degli indicatori statistici e dei report, utili per evidenziare andamenti e trend di crescita di alcuni particolari indici. Il principale strumento utilizzato è StatPortal, un portale Web di Business Intelligence OLAP per la realizzazione di Data warehouse territoriali. L’argomento sarà approfondito nel capitolo sette, dedicato agli strumenti utilizzati, ma in breve, questo sistema consente di raccogliere, catalogare e condividere informazione statistica e geostatistica, nonché di produrre indicatori e reportistica. Il lavoro è organizzato come segue: inizialmente c’è una prima parte di definizione e classificazione dei rifiuti che ha l’obiettivo di permettere al lettore di inquadrare il tema e prendere coscienza del problema. Successivamente, è stata sviluppata una parte più storica, con una rapida analisi temporale per comprendere il “tipping point”, cioè il momento in cui i rifiuti hanno iniziato a essere percepiti come un problema per la comunità, concludendo con un accenno agli scenari attuali e futuri. In seguito, si è indirizzata l’attenzione sul panorama italiano, europeo e mondiale citando alcuni interessanti e originali esempi di efficienza nella gestione dei rifiuti, che potrebbero servire da spunto per qualche stakeholder nazionale. Si è poi introdotta quella che è la normativa vigente, sottolineando quali sono gli obiettivi che impone ed entro quali tempi dovranno essere raggiunti, elencando quindi i principi fondamentali del D.lgs.152/2006 e del D.lgs 36/2003. Continuando su questo filo logico, si è voluto introdurre al lettore, la questione dei Rifiuti Solidi Urbani (RSU) nel Comune di Pisa. Sono stati definiti: lo stato dell’arte dell’igiene urbana pisana, i sistemi implementati nella città con i vari pregi e difetti e quali sono state le azioni pratiche messe in atto dall’Amministrazione per far fronte al tema. Il capitolo sei rappresenta uno dei due punti focali dell’intero lavoro: il Rapporto sullo Stato dell’Ambiente della città di Pisa in tema di rifiuti urbani. Qui saranno analizzati i vari indici e report prodotti ad hoc con lo strumento Statportal appena menzionato, con lo scopo di segnalare evidenze e obiettivi dell’Amministrazione. Nel settimo capitolo si analizza la fase di progettazione del Data Warehouse. Sono elencati i passi fondamentali nella costruzione di un DW dimensionale, esponendone in primo luogo la specifica dei requisiti del progetto ed elencando per ognuno di essi le dimensioni, le misure e le aggregazioni relative. In seguito saranno descritti nel dettaglio la fase di progettazione concettuale e lo schema logico. In ultimo, sarà presentato l’altro punto focale di questa tesi, nonché la parte più interattiva: un portale web creato appositamente per il Comune con l’obiettivo di coinvolgere ed aiutare i cittadini nel conferimento dei rifiuti da loro prodotti. Si tratta di una sorta di manuale interattivo per individuare come eseguire una corretta differenziazione dei rifiuti. Lo scopo primario è quello di fare chiarezza alle utenze nella differenziazione, il che, in maniera complementare, dovrebbe incrementare la qualità del rifiuto raccolto, minimizzando i conferimenti errati. L’obiettivo principale di questo lavoro resta quindi il monitoraggio e l’analisi delle tecniche e dei processi di gestione dei rifiuti nel Comune di Pisa. Analogamente si vuole coinvolgere e suscitare l’interesse del maggior numero di persone possibile al tema della sostenibilità ambientale, rendendo consapevole il lettore che il primo passo verso un mondo più sostenibile spetta in primis a Noi che quotidianamente acquistiamo, consumiamo ed infine gettiamo via i residui senza troppo preoccuparci. Il fatto che anche in Italia, si stia sviluppando un senso civico e una forte responsabilizzazione verso l’ambiente da parte dei cittadini, fa ben sperare. Questo perché si è riusciti a imprimere il concetto che le soluzioni si ottengano impegnandosi in prima persona. E’ alla nostra comunità che si affida il dovere di non compromettere l’esistenza delle generazioni future, incaricandola del compito di ristabilire un equilibrio, ormai precario, tra umanità e ambiente, se non altro perché, come recita un vecchio proverbio Navajo: “il mondo non lo abbiamo in eredità dai nostri padri ma lo abbiamo in prestito dai nostri figli”.

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Il presente lavoro di tesi tende a un duplice scopo: il primo è quello di fornire una accurata analisi tecnica, applicativa e culturale riguardante il vasto mondo dei big data e il secondo quello di trovare connessioni con l’analisi strategica verificando se e in quale modo i big data possano risultare una risorsa distintiva in campo aziendale. Nello specifico il primo capitolo presenta i big data nelle sue caratteristiche più importanti cercando di approfondire gli aspetti tecnici del fenomeno, le fonti di produzione dei dati, le metodologie principali di analisi e l’impatto sulla società. Il secondo capitolo descrive svariate applicazioni dei big data in campo aziendale concentrandosi sul rapporto tra questi e l’analisi strategica, non trascurando temi come il vantaggio competitivo e la business intelligence. Infine il terzo capitolo analizza la condizione attuale, il punto di vista italiano ed eventuali sviluppi futuri del fenomeno.

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L’obiettivo di questa tesi è quello di mettere a confronto due mondi: quello dei DBMS relazionali e quello dei DBMS a grafo, con lo scopo di comprendere meglio quest'ultimo. Perciò, sono state scelte le due tecnologie che meglio rappresentano i loro mondi: Oracle per gli RDBMS e Neo4j per i Graph DBMS. I due DBMS sono stati sottoposti ad una serie di interrogazioni atte a testare le performance al variare di determinati fattori, come la selettività, il numero di join che Oracle effettua, etc. I test svolti si collocano nell'ambito business intelligence e in particolare in quello dell’analisi OLAP.

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L’obiettivo della tesi, sviluppata presso l’azienda Onit Group s.r.l., è stato quello di realizzare un sistema d’analisi what-if che consenta di effettuare valutazioni economiche in maniera rapida, precisa, ed in totale autonomia. L’applicativo sviluppato, richiesto dalla direzione commerciale dall’azienda Orogel, ha il compito di assegnare percentuali di premio agli acquisti effettuati dai clienti su determinate famiglie di vendita. Il programma è il primo progetto di tipo data entry sviluppato nel reparto di Business Unit Data Warehouse e Business Intelligence di Onit e offre una duplice utilità. Da un lato semplifica la gestione dell’assegnamento dei premi annuali che ogni anno sono rinegoziati, su cui l’utente della direzione commerciale può fare delle stime sulla base dei premi definiti l’anno precedente. D’altra parte rendere la direzione commerciale di Orogel più autonoma offrendo all’utenza un unico ambiente su cui muoversi.

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Obiettivo della tesi è la progettazione e lo sviluppo di un sistema di BI e di relativa reportistica per un'azienda di servizi. Il tutto realizzato mediante la suite Microsoft Business Intelligence.

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Nel lavoro di tesi è stato studiato il problema del tuning di un data warehouse, in particolare la tecnica maggiormente utilizzata in ambito aziendale, ovvero la creazione degli aggregati. Inoltre, è stato progettato e implementato uno strumento che generi automaticamente l'insieme di viste che meglio risolve il carico di lavoro basato sulle analisi di business più frequenti su quella specifica base di dati.

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Il presente elaborato ha come oggetto la progettazione e lo sviluppo di una soluzione Hadoop per il Calcolo di Big Data Analytics. Nell'ambito del progetto di monitoraggio dei bottle cooler, le necessità emerse dall'elaborazione di dati in continua crescita, ha richiesto lo sviluppo di una soluzione in grado di sostituire le tradizionali tecniche di ETL, non pi�ù su�fficienti per l'elaborazione di Big Data. L'obiettivo del presente elaborato consiste nel valutare e confrontare le perfomance di elaborazione ottenute, da un lato, dal flusso di ETL tradizionale, e dall'altro dalla soluzione Hadoop implementata sulla base del framework MapReduce.

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Il lavoro presentato in questo elaborato tratterà lo sviluppo di un sistema di alerting che consenta di monitorare proattivamente una o più sorgenti dati aziendali, segnalando le eventuali condizioni di irregolarità rilevate; questo verrà incluso all'interno di sistemi già esistenti dedicati all'analisi dei dati e alla pianificazione, ovvero i cosiddetti Decision Support Systems. Un sistema di supporto alle decisioni è in grado di fornire chiare informazioni per tutta la gestione dell'impresa, misurandone le performance e fornendo proiezioni sugli andamenti futuri. Questi sistemi vengono catalogati all'interno del più ampio ambito della Business Intelligence, che sottintende l'insieme di metodologie in grado di trasformare i dati di business in informazioni utili al processo decisionale. L'intero lavoro di tesi è stato svolto durante un periodo di tirocinio svolto presso Iconsulting S.p.A., IT System Integrator bolognese specializzato principalmente nello sviluppo di progetti di Business Intelligence, Enterprise Data Warehouse e Corporate Performance Management. Il software che verrà illustrato in questo elaborato è stato realizzato per essere collocato all'interno di un contesto più ampio, per rispondere ai requisiti di un cliente multinazionale leader nel settore della telefonia mobile e fissa.

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L'obiettivo di ciascuna azienda privata, piccola o grande che sia, è quello di ottenere utili attraverso la commercializzazione di beni o servizi. Per raggiungere ciò, la base da cui si parte è sempre una corretta organizzazione della struttura e dei processi aziendali. Questi ultimi, per poter raggiungere i risultati attesi, hanno bisogno costantemente di informazioni. All'interno di un'impresa la parte che si occupa della gestione di informazioni e processi viene chiamata Sistema Informativo (SI). Questo progetto di tesi nasce dall'esigenza di un'azienda privata in ambito utility di analizzare il proprio Sistema Informativo con il duplice scopo di effettuare una diagnosi dell'attuale e progettare una possibile soluzione ottimale. Andando nello specifico, il progetto è stato suddiviso in due parti: la prima comprende tutta la fase di analisi del SI con la relativa diagnosi, mentre la seconda, ben più verticale, tratta la progettazione e prototipazione di un Data Mart per la gestione delle informazioni all'interno dell'azienda.