Reingegnerizzazione di unSistema Informativo: analisi,diagnosi e prototipazione

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.

Data warehouse e cruscotto direzionale per l'analisi del personale in un'azienda di servizi

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.

Ottimizzazione di un Data Warehouse con Google Cloud Platform

I dati sono una risorsa di valore inestimabile per tutte le organizzazioni. Queste informazioni vanno da una parte gestite tramite i classici sistemi operazionali, dall’altra parte analizzate per ottenere approfondimenti che possano guidare le scelte di business. Uno degli strumenti fondamentali a supporto delle scelte di business è il data warehouse. Questo elaborato è il frutto di un percorso di tirocinio svolto con l'azienda Injenia S.r.l. Il focus del percorso era rivolto all'ottimizzazione di un data warehouse che l'azienda vende come modulo aggiuntivo di un software di nome Interacta. Questo data warehouse, Interacta Analytics, ha espresso nel tempo notevoli criticità architetturali e di performance. L’architettura attualmente usata per la creazione e la gestione dei dati all'interno di Interacta Analytics utilizza un approccio batch, pertanto, l’obiettivo cardine dello studio è quello di trovare soluzioni alternative batch che garantiscano un risparmio sia in termini economici che di tempo, esplorando anche la possibilità di una transizione ad un’architettura streaming. Gli strumenti da utilizzare in questa ricerca dovevano inoltre mantenersi in linea con le tecnologie utilizzate per Interacta, ossia i servizi della Google Cloud Platform. Dopo una breve dissertazione sul background teorico di questa area tematica, l'elaborato si concentra sul funzionamento del software principale e sulla struttura logica del modulo di analisi. Infine, si espone il lavoro sperimentale, innanzitutto proponendo un'analisi delle criticità principali del sistema as-is, dopodiché ipotizzando e valutando quattro ipotesi migliorative batch e due streaming. Queste, come viene espresso nelle conclusioni della ricerca, migliorano di molto le performance del sistema di analisi in termini di tempistiche di elaborazione, di costo totale e di semplicità dell'architettura, in particolare grazie all'utilizzo dei servizi serverless con container e FaaS della piattaforma cloud di Google.

La Business Intelligence per il monitoraggio delle vendite: il caso Ducati Motor Holding

“La Business Intelligence per il monitoraggio delle vendite: il caso Ducati Motor Holding”. L’obiettivo di questa tesi è quello di illustrare cos’è la Business Intelligence e di mostrare i cambiamenti verificatisi in Ducati Motor Holding, in seguito alla sua adozione, in termini di realizzazione di report e dashboard per il monitoraggio delle vendite. L’elaborato inizia con una panoramica generale sulla storia e gli utilizzi della Business Intelligence nella quale vengono toccati i principali fondamenti teorici: Data Warehouse, data mining, analisi what-if, rappresentazione multidimensionale dei dati, costruzione del team di BI eccetera. Si proseguirà mediante un focus sui Big Data convogliando l’attenzione sul loro utilizzo e utilità nel settore dell’automotive (inteso nella sua accezione più generica e cioè non solo come mercato delle auto, ma anche delle moto), portando in questo modo ad un naturale collegamento con la realtà Ducati. Si apre così una breve overview sull’azienda descrivendone la storia, la struttura commerciale attraverso la quale vengono gestite le vendite e la gamma dei prodotti. Dal quarto capitolo si entra nel vivo dell’argomento: la Business Intelligence in Ducati. Si inizia descrivendo le fasi che hanno fino ad ora caratterizzato il progetto di Business Analytics (il cui obiettivo è per l'appunto introdurre la BI i azienda) per poi concentrarsi, a livello prima teorico e poi pratico, sul reporting sales e cioè sulla reportistica basata sul monitoraggio delle vendite.

Progettazione di un sistema di business intelligence per offerwall incentivati

Lo scopo del presente elaborato è ottenere dati grezzi dai maggiori offerwalls affinché si renda possibile elaborarli ed analizzarli per metterli a disposizione delle figure che si occupano di account management di un potenziale Ad Network quale è MyAppFree. Il primo Ad Network competitor a venire integrato nel presente tool di Business Intelligence è OfferToro, seguito da AdGem, il quale è attualmente in fase di integrazione. Prima di presentare i risultati del tool, a cui è stato dedicato l’ultimo capitolo dell’elaborato, sono stati approfonditi ed analizzati ampiamente i concetti fondamentali per la comprensione del progetto insieme agli strumenti utilizzati per la costituzione dell’architettura software. Successivamente, viene presentata l'architettura dei singoli microservizi oltre a quella sistemistica generale, la quale tratta come le parti che compongono iBiT, interagiscono tra loro. Infine, l’ultima parte della trattazione è dedicata al funzionamento del Front End Side per la figura account manager, che rappresenta l’utente finale del progetto. Unita alle analisi dei risultati ottenuti tramite una fase di benchmark testing, metrica che misura un insieme ripetibile di risultati quantificabili che serve come punto di riferimento perché prodotti e servizi possano essere confrontati. Lo scopo dei risultati dei test di benchmark è quello di confrontare le versioni presenti e future del software tramite i rispettivi benchmark.

Creazione di reportistica Self-service Business Intelligence tramite Power BI

Un ambiente sempre più interconnesso per facilitare la condivisione di dati, lo sviluppo di strumenti sempre più ricettivi, l’utilizzo di algoritmi sempre più mirati ed efficaci nel selezionare le giuste informazioni sono alcuni dei fattori chiave che hanno consentito e tuttora consentono la crescita, la gestione, il riutilizzo e la diffusione del patrimonio conoscitivo a disposizione delle organizzazioni. Il continuo aumento di risorse informatiche ha indotto le organizzazioni a rivedere il ruolo svolto dalla Business Intelligence, arricchendolo di strumenti e procedure nuove e creando ulteriori figure professionali. L’obiettivo di questo elaborato è fornire una panoramica della business intelligence, della sua origine e della rilevanza e utilità in ambito aziendale. Nel primo capitolo si tratta della disciplina della Business Intelligence, in particolare definizione, cenni storici e differenza con la Business Analytics. Si descrivono successivamente i sistemi informativi e i loro componenti per finire con l’architettura di una soluzione di BI. Nel secondo capitolo, si effettua una panoramica sui software di Business Intelligence sul mercato, dopo di che si presenta Microsoft Power BI di Microsoft, in particolare funzionalità e caratteristiche. Il terzo capitolo è relativo al progetto effettuato durante il periodo di tirocinio: l’implementazione di nuove funzionalità e analisi su un software BI sviluppato dall’azienda ospitante.

MongoDB: analisi e prototipazione su applicazioni di social business intelligence

L’ultimo decennio ha visto un radicale cambiamento del mercato informatico, con la nascita di un numero sempre maggiore di applicazioni rivolte all’interazione tra utenti. In particolar modo, l’avvento dei social network ha incrementato notevolmente le possibilità di creare e condividere contenuti sul web, generando volumi di dati sempre maggiori, nell’ordine di petabyte e superiori. La gestione di tali quantità di dati ha portato alla nascita di soluzioni non relazionali appositamente progettate, dette NoSQL. Lo scopo di questo documento è quello di illustrare come i sistemi NoSQL, nello specifico caso di MongoDB, cerchino di sopperire alle difficoltà d’utilizzo dei database relazionali in un contesto largamente distribuito. Effettuata l'analisi delle principali funzionalità messe a disposizione da MongoDB, si illustreranno le caratteristiche di un prototipo di applicazione appositamente progettato che sfrutti una capacità peculiare di MongoDB quale la ricerca full-text. In ultima analisi si fornirà uno studio delle prestazioni di tale soluzione in un ambiente basato su cluster, evidenziandone il guadagno prestazionale.

Progettazione e prototipazione di un sistema di Social Business Intelligence con Hadoop Impala

Il presente elaborato ha come oggetto l’analisi delle prestazioni e il porting di un sistema di SBI sulla distribuzione Hadoop di Cloudera. Nello specifico è stato fatto un porting dei dati del progetto WebPolEU. Successivamente si sono confrontate le prestazioni del query engine Impala con quelle di ElasticSearch che, diversamente da Oracle, sfrutta la stessa componente hardware (cluster).

Progettazione di Data Warehouse di dati genomici su piattaforma Hadoop

Negli ultimi anni la biologia ha fatto ricorso in misura sempre maggiore all’informatica per affrontare analisi complesse che prevedono l’utilizzo di grandi quantità di dati. Fra le scienze biologiche che prevedono l’elaborazione di una mole di dati notevole c’è la genomica, una branca della biologia molecolare che si occupa dello studio di struttura, contenuto, funzione ed evoluzione del genoma degli organismi viventi. I sistemi di data warehouse sono una tecnologia informatica che ben si adatta a supportare determinati tipi di analisi in ambito genomico perché consentono di effettuare analisi esplorative e dinamiche, analisi che si rivelano utili quando si vogliono ricavare informazioni di sintesi a partire da una grande quantità di dati e quando si vogliono esplorare prospettive e livelli di dettaglio diversi. Il lavoro di tesi si colloca all’interno di un progetto più ampio riguardante la progettazione di un data warehouse in ambito genomico. Le analisi effettuate hanno portato alla scoperta di dipendenze funzionali e di conseguenza alla definizione di una gerarchia nei dati. Attraverso l’inserimento di tale gerarchia in un modello multidimensionale relativo ai dati genomici sarà possibile ampliare il raggio delle analisi da poter eseguire sul data warehouse introducendo un contenuto informativo ulteriore riguardante le caratteristiche dei pazienti. I passi effettuati in questo lavoro di tesi sono stati prima di tutto il caricamento e filtraggio dei dati. Il fulcro del lavoro di tesi è stata l’implementazione di un algoritmo per la scoperta di dipendenze funzionali con lo scopo di ricavare dai dati una gerarchia. Nell’ultima fase del lavoro di tesi si è inserita la gerarchia ricavata all’interno di un modello multidimensionale preesistente. L’intero lavoro di tesi è stato svolto attraverso l’utilizzo di Apache Spark e Apache Hadoop.

Il passaggio dalla Business Intelligence all'Advanced Analytics: individuazione e analisi di un modello in merito all'influenza del lobbying nel sistema economico

I Big Data stanno guidando una rivoluzione globale. In tutti i settori, pubblici o privati, e le industrie quali Vendita al dettaglio, Sanità, Media e Trasporti, i Big Data stanno influenzando la vita di miliardi di persone. L’impatto dei Big Data è sostanziale, ma così discreto da passare inosservato alla maggior parte delle persone. Le applicazioni di Business Intelligence e Advanced Analytics vogliono studiare e trarre informazioni dai Big Data. Si studia il passaggio dalla prima alla seconda, mettendo in evidenza aspetti simili e differenze.