958 resultados para business intelligence


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The northern portion of the Rio Grande do Norte State is characterized by intense coastal dynamics affecting areas with ecosystems of moderate to high environmental sensitivity. In this region are installed the main socioeconomic activities of RN State: salt industry, shrimp farm, fruit industry and oil industry. The oil industry suffers the effects of coastal dynamic action promoting problems such as erosion and exposure of wells and pipelines along the shore. Thus came the improvement of such modifications, in search of understanding of the changes which causes environmental impacts with the purpose of detecting and assessing areas with greater vulnerability to variations. Coastal areas under influence oil industry are highly vulnerable and sensitive in case of accidents involving oil spill in the vicinity. Therefore, it was established the geoenvironmental monitoring of the region with the aim of evaluating the entire coastal area evolution and check the sensitivity of the site on the presence of oil. The goal of this work was the implementation of a computer system that combines the needs of insertion and visualization of thematic maps for the generation of Environmental Vulnerability maps, using techniques of Business Intelligence (BI), from vector information previously stored in the database. The fundamental design interest was to implement a more scalable system that meets the diverse fields of study and make the appropriate system for generating online vulnerability maps, automating the methodology so as to facilitate data manipulation and fast results in cases of real time operational decision-making. In database development a geographic area was established the conceptual model of the selected data and Web system was done using the template database PostgreSQL, PostGis spatial extension, Glassfish Web server and the viewer maps Web environment, the GeoServer. To develop a geographic database it was necessary to generate the conceptual model of the selected data and the Web system development was done using the PostgreSQL database system, its spatial extension PostGIS, the web server Glassfish and GeoServer to display maps in Web

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

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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.