Analisi e sperimentazione del DBMS noSQL MongoDB: il caso di studio della Social Business Intelligence

Il primo capitolo prevede un’introduzione sul modello relazionale e sulle difficoltà che possono nascere nel tentativo di conformare le esigenze attuali di applicazioni ed utenti ai vincoli da esso imposti per lasciare poi spazio ad un’ampia descrizione del movimento NoSQL e delle tecnologie che ne fanno parte; il secondo capitolo sarà invece dedicato a MongoDB, alla presentazione delle sue caratteristiche e peculiarità, cercando di fornirne un quadro apprezzabile ed approfondito seppure non completo e del tutto esaustivo; infine nel terzo ed ultimo capitolo verrà approfondito il tema della ricerca di testo in MongoDB e verranno presentati e discussi i risultati ottenuti dai nostri test.

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 ElasticSearch

Il presente elaborato ha come oggetto la progettazione e lo sviluppo di una soluzione Elasticsearch come piattaforma di analisi in un contesto di Social Business Intelligence. L’elaborato si inserisce all’interno di un progetto del Business Intelligence Group dell’Università di Bologna, incentrato sul monitoraggio delle discussioni online sul tema politico nel periodo delle elezioni europee del 2014.

Realizzazione di un sistema di Social Business Intelligence basato sul motore SPSS

Realizzazione di un sistema di Social Business Intelligence basato sul motore SPSS.

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).

Metodi e strumenti di business intelligence per i processi di ciclo attivo: un caso di studio in un?azienda di servizi

Relazione tecnica e funzionale, con rimandi teorici disciplinari, riguardo la realizzazione di un sistema informatico su piattaforma Microsoft per l'organizzazione e la fruizione delle informazioni di Ciclo attivo in un'azienda di servizi di grandi dimensioni.

Studio e implementazione di una soluzione di business intelligence a supporto dell'analisi economico finanziaria

Progetto di tesi svolto in azienda. Studio dei principali concetti di Business Intelligence (BI) e degli strumenti per la BI. Confronto tra i principali vendor nel mercato dell'analisi dei dati e della Business Intelligence. Studio e reigegnerizzazione di un modello per l'analisi economico finanziaria dei fornitori/clienti di un'azienda. Realizzazione di un prototipo del modello utilizzando un nuovo strumento per la reportistica: Tableau. Il prototipo si basa su dati economici finanziari estratti da banche dati online e forniti dall'azienda cliente. Implementazione finale del database e di un flusso automatico per la riclassificazione dei dati di bilancio.

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.

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.

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.

Dbms basati sui grafi: Analisi e prototipazione di neo4j.

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.