925 resultados para enterprise business intelligence


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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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Electronic business surely represents the new development perspective for world-wide trade. Together with the idea of ebusiness, and the exigency to exchange business messages between trading partners, the concept of business-to-business (B2B) integration arouse. B2B integration is becoming necessary to allow partners to communicate and exchange business documents, like catalogues, purchase orders, reports and invoices, overcoming architectural, applicative, and semantic differences, according to the business processes implemented by each enterprise. Business relationships can be very heterogeneous, and consequently there are variousways to integrate enterprises with each other. Moreover nowadays not only large enterprises, but also the small- and medium- enterprises are moving towards ebusiness: more than two-thirds of Small and Medium Enterprises (SMEs) use the Internet as a business tool. One of the business areas which is actively facing the interoperability problem is that related with the supply chain management. In order to really allow the SMEs to improve their business and to fully exploit ICT technologies in their business transactions, there are three main players that must be considered and joined: the new emerging ICT technologies, the scenario and the requirements of the enterprises and the world of standards and standardisation bodies. This thesis presents the definition and the development of an interoperability framework (and the bounded standardisation intiatives) to provide the Textile/Clothing sectorwith a shared set of business documents and protocols for electronic transactions. Considering also some limitations, the thesis proposes a ontology-based approach to improve the functionalities of the developed framework and, exploiting the technologies of the semantic web, to improve the standardisation life-cycle, intended as the development, dissemination and adoption of B2B protocols for specific business domain. The use of ontologies allows the semantic modellisation of knowledge domains, upon which it is possible to develop a set of components for a better management of B2B protocols, and to ease their comprehension and adoption for the target users.

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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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Tras los distintos análisis diseñados por Jorge Beltrán Luna en el proyecto "Aplicación de Inteligencia de Negocio a la Gestión Educativa" [Beltrán2014] sobre el comportamiento de los alumnos de la Universidad Politécnica de Madrid en las asignaturas cursadas por estos durante el curso 2013-2014, se llegó a la conclusión que se debía desarrollar una aplicación web mediante la cual pudiesen configurarse estos análisis con distintos parámetros para adecuarlos a los requerimientos del usuario. Este proyecto ha cumplido con el objetivo anteriormente mencionado. Se ha desarrollado una aplicación web capaz de mostrar por medio de un navegador web, las gráficas y tablas generadas por el programa de minería de datos. Mediante esta aplicación el usuario puede realizar diversas funciones. Una de ellas es la de solicitar mediante el formulario recibido en la interfaz principal de la aplicación, la visualización de los resultados generados por el sistema de acuerdo con los parámetros seleccionados por el diseñador de los análisis. El usuario conseguirá observar los resultados que obtendría si ejecutase directamente los análisis desarrollados en el proyecto de Jorge Beltrán Luna [Beltrán2014] en la herramienta Rapidminer. Otra de las funciones que podría realizar el usuario sería la de realizar estos mismos análisis pero modificando sus parámetros de configuración para adecuar dichos análisis a los resultados que se quiere obtener. El resultado será el que se habría conseguido en la aplicación Rapidminer si se cambiasen los mismos parámetros que los modificados en la página web de este prototipo. Por último, se ha diseñado un botón con el cual el usuario podrá recuperar el último análisis realizado, con el fin de que no sea necesario esperar el tiempo que tarde en realizarse el análisis para visualizar los resultados. También se ha realizado una explicación detallada de la aplicación de la inteligencia de negocio en el ámbito educacional. ABSTRACT. After different analysis designed by Jorge Beltran Luna in the "Aplicación de Inteligencia de Negocio a la Gestión Educativa" [Beltrán2014] project on the behaviour of the students at the Universidad Politécnica de Madrid during the course 2013-14, the tutor of this project concluded that it should be interesting to develop a web application through which teachers could view and configure these analysis with different parameters. This project has fulfilled the aforementioned objective. A web application has been develop to show through a web browser, the graphs and charts generated by the data mining tool. Using this application, the user can perform various features. One of this features is to request, employing the formulary received in the main interface, to display an analysis according to the chosen parameters. The user will see the results that would be observed in case that the analysis had been directly executed using the project designed by Jorge Beltrán Luna [Beltrán2014] in the RapidMiner tool. Another feature that the user could perform would be to make these analysis modifying its settings Similar result would be obtained in the RapidMiner tool in the case that identical modifications were carried out in the configuration parameters. Finally, a button to allow with recall the last analysis has been implemented. It is not necessary to wait for the execution of this analysis to see newly the results. A detailed explanation on the usage of business intelligence in the educational field has also been performed.

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El avance tecnológico de los últimos años ha aumentado la necesidad de guardar enormes cantidades de datos de forma masiva, llegando a una situación de desorden en el proceso de almacenamiento de datos, a su desactualización y a complicar su análisis. Esta situación causó un gran interés para las organizaciones en la búsqueda de un enfoque para obtener información relevante de estos grandes almacenes de datos. Surge así lo que se define como inteligencia de negocio, un conjunto de herramientas, procedimientos y estrategias para llevar a cabo la “extracción de conocimiento”, término con el que se refiere comúnmente a la extracción de información útil para la propia organización. Concretamente en este proyecto, se ha utilizado el enfoque Knowledge Discovery in Databases (KDD), que permite lograr la identificación de patrones y un manejo eficiente de las anomalías que puedan aparecer en una red de comunicaciones. Este enfoque comprende desde la selección de los datos primarios hasta su análisis final para la determinación de patrones. El núcleo de todo el enfoque KDD es la minería de datos, que contiene la tecnología necesaria para la identificación de los patrones mencionados y la extracción de conocimiento. Para ello, se utilizará la herramienta RapidMiner en su versión libre y gratuita, debido a que es más completa y de manejo más sencillo que otras herramientas como KNIME o WEKA. La gestión de una red engloba todo el proceso de despliegue y mantenimiento. Es en este procedimiento donde se recogen y monitorizan todas las anomalías ocasionadas en la red, las cuales pueden almacenarse en un repositorio. El objetivo de este proyecto es realizar un planteamiento teórico y varios experimentos que permitan identificar patrones en registros de anomalías de red. Se ha estudiado el repositorio de MAWI Lab, en el que se han almacenado anomalías diarias. Se trata de buscar indicios característicos anuales detectando patrones. Los diferentes experimentos y procedimientos de este estudio pretenden demostrar la utilidad de la inteligencia de negocio a la hora de extraer información a partir de un almacén de datos masivo, para su posterior análisis o futuros estudios. ABSTRACT. The technological progresses in the recent years required to store a big amount of information in repositories. This information is often in disorder, outdated and needs a complex analysis. This situation has caused a relevant interest in investigating methodologies to obtain important information from these huge data stores. Business intelligence was born as a set of tools, procedures and strategies to implement the "knowledge extraction". Specifically in this project, Knowledge Discovery in Databases (KDD) approach has been used. KDD is one of the most important processes of business intelligence to achieve the identification of patterns and the efficient management of the anomalies in a communications network. This approach includes all necessary stages from the selection of the raw data until the analysis to determine the patterns. The core process of the whole KDD approach is the Data Mining process, which analyzes the information needed to identify the patterns and to extract the knowledge. In this project we use the RapidMiner tool to carry out the Data Mining process, because this tool has more features and is easier to use than other tools like WEKA or KNIME. Network management includes the deployment, supervision and maintenance tasks. Network management process is where all anomalies are collected, monitored, and can be stored in a repository. The goal of this project is to construct a theoretical approach, to implement a prototype and to carry out several experiments that allow identifying patterns in some anomalies records. MAWI Lab repository has been selected to be studied, which contains daily anomalies. The different experiments show the utility of the business intelligence to extract information from big data warehouse.