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.

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.

Modelling spatial decisión support systems focused on the development of a data warehouse: applying software engineering

Nowadays, organizations have plenty of data stored in DB databases, which contain invaluable information. Decision Support Systems DSS provide the support needed to manage this information and planning médium and long-term ?the modus operandi? of these organizations. Despite the growing importance of these systems, most proposals do not include its total evelopment, mostly limiting itself on the development of isolated parts, which often have serious integration problems. Hence, methodologies that include models and processes that consider every factor are necessary. This paper will try to fill this void as it proposes an approach for developing spatial DSS driven by the development of their associated Data Warehouse DW, without forgetting its other components. To the end of framing the proposal different Engineering Software focus (The Software Engineering Process and Model Driven Architecture) are used, and coupling with the DB development methodology, (and both of them adapted to DW peculiarities). Finally, an example illustrates the proposal.

Systemological Bases of Business Intelligence

Sustainable development support, balanced scorecard development and business process modeling are viewed from the position of systemology. Extensional, intentional and potential properties of a system are considered as necessary to satisfy functional requirements of a meta-system. The correspondence between extensional, intentional and potential properties of a system and sustainable, unsustainable, crisis and catastrophic states of a system is determined. The inaccessibility cause of the system mission is uncovered. The correspondence between extensional, intentional and potential properties of a system and balanced scorecard perspectives is showed. The IDEF0 function modeling method is checked against balanced scorecard perspectives. The correspondence between balanced scorecard perspectives and IDEF0 notations is considered.

ONTOLOGIAS DE DOMÍNIO PARA CONVERSÃO DE CONHECIMENTO TÁCITO EM EXPLÍCITO NA MODELAGEM DE REQUISITOS DE SOFTWARE: APLICAÇÃO EM UM PROJETO DE DATA WAREHOUSE PARA A INDÚSTRIA MÉDICA FARMACÊUTICA

A pesquisa tem o objetivo de contribuir para os estudos relacionados ao desenvolvimento de software, mais especificamente à fase de levantamento de requisitos da Engenharia de Software, ao esclarecer como um método não muito popular, a construção de Ontologias de Domínio, pode ajudar na definição de requisitos de qualidade, que consequentemente contribuem para o sucesso de projetos de implementação de sistemas de informação.

Data warehouse para el Centro de Documentación Regional "Juan Bautista Vázquez"

El proceso de toma de decisiones en las bibliotecas universitarias es de suma importancia, sin embargo, se encuentra complicaciones como la gran cantidad de fuentes de datos y los grandes volúmenes de datos a analizar. Las bibliotecas universitarias están acostumbradas a producir y recopilar una gran cantidad de información sobre sus datos y servicios. Las fuentes de datos comunes son el resultado de sistemas internos, portales y catálogos en línea, evaluaciones de calidad y encuestas. Desafortunadamente estas fuentes de datos sólo se utilizan parcialmente para la toma de decisiones debido a la amplia variedad de formatos y estándares, así como la falta de métodos eficientes y herramientas de integración. Este proyecto de tesis presenta el análisis, diseño e implementación del Data Warehouse, que es un sistema integrado de toma de decisiones para el Centro de Documentación Juan Bautista Vázquez. En primer lugar se presenta los requerimientos y el análisis de los datos en base a una metodología, esta metodología incorpora elementos claves incluyendo el análisis de procesos, la calidad estimada, la información relevante y la interacción con el usuario que influyen en una decisión bibliotecaria. A continuación, se propone la arquitectura y el diseño del Data Warehouse y su respectiva implementación la misma que soporta la integración, procesamiento y el almacenamiento de datos. Finalmente los datos almacenados se analizan a través de herramientas de procesamiento analítico y la aplicación de técnicas de Bibliomining ayudando a los administradores del centro de documentación a tomar decisiones óptimas sobre sus recursos y servicios.

Business Intelligence como soporte de las decisiones estratégicas, tácticas y operacionales de las organizaciones.

La importancia del proceso de toma de decisiones en la determinación del éxito de las compañías; genera la necesidad de contar con una fuente de información confiable que permita la generación de conocimiento oportuno y a disposición de quien lo necesita. El propósito de esta investigación es establecer un marco de referencia de la utilización de Business Intelligence como soporte de las decisiones tácticas, estratégicas y operacionales en las empresas. Iniciando con la descripción de la evolución de los sistemas de información utilizados en el proceso de toma de decisiones, impulsada por los diferentes cambios tecnológicos que han marcado el camino del establecimiento de Business Intelligence como una solución integral para los desafíos que se presentan a diario relacionados con la búsqueda de generación de valor mediante la implementación de decisiones óptimas. Luego se describe la arquitectura de un sistema de inteligencia de negocios en la cual se define elementos básicos para el correcto funcionamiento, como lo son: almacenamiento de datos, funciones empresariales, sistemas de gestión y las interfaces de usuario. Además de describir el proceso y alcance de su correcta implementación, y poder así obtener los beneficios que estos sistemas ofrecen. La metodología desarrollada en la investigación fue descriptiva, y se fundamentó en identificar el grado de utilización de Business Intelligence por los tomadores de decisiones, representados por egresados y graduados de la Maestría en Administración Financiera de la Universidad de El Salvador en el período 2006-2015.

Desenvolvimento de um sistema de Data Warehousing para a consolidação da informação num grupo empresarial

Pretende-se desenvolver um Data Warehouse para um grupo empresarial constituído por quatro empresas, tendo como objectivo primordial a consolidação de informação. A consolidação da informação é de extrema utilidade, uma vez que as empresas podem ter dados comuns, tais como, produtos ou clientes. O principal objectivo dos sistemas analíticos é permitir analisar os dados dos sistemas transacionais da organização, fazendo com que os utilizadores que nada percebem destes sistemas consigam ter apoio nas tomadas decisão de uma forma simples e eficaz. A utilização do Data Warehouse é útil no apoio a decisões, uma vez que torna os utilizadores autónomos na realização de análises. Os utilizadores deixam de estar dependentes de especialistas em informática para efectuar as suas consultas e passam a ser eles próprios a realizá-las. Por conseguinte, o tempo de execução de uma consulta através do Data Warehouse é de poucos segundos, ao contrário das consultas criadas anteriormente pelos especialistas que por vezes demoravam horas a ser executadas. __ ABSTRACT: lt is intended to develop a Data Warehouse for a business related group of four companies, having by main goal the information consolidation. This information consolidation is of extreme usefulness since the companies can have common data, such as products or customers. The main goal of the analytical systems is to allow analyze data from the organization transactional systems, making that the users that do not understand anything of these systems may have support in a simple and effective way in every process of taking decisions. Using the Data Warehouse is useful to support decisions, once it will allow users to become autonomous in carrying out analysis. Users will no longer depend on computer experts to make their own queries and they can do it themselves. Therefore, the time of a query through the Data Warehouse takes only a few seconds, unlike the earlier queries created previously by experts that sometimes took hours to run.

A spatial data warehouse to predict lithic sources of tombs from South of Portugal: mixing geochemistry, petrology, cartography and archaeology in spatial analysis

MEGAGEO - Moving megaliths in the Neolithic is a project that intends to find the provenience of lithic materials in the construction of tombs. A multidisciplinary approach is carried out, with researchers from several of the knowledge fields involved. This work presents a spatial data warehouse specially developed for this project that comprises information from national archaeological databases, geographic and geological information and new geochemical and petrographic data obtained during the project. The use of the spatial data warehouse proved to be essential in the data analysis phase of the project. The Redondo Area is presented as a case study for the application of the spatial data warehouse to analyze the relations between geochemistry, geology and the tombs in this area.

Clinical data warehousing : a business analytics approach for managing health data

Heterogeneous health data is a critical issue when managing health information for quality decision making processes. In this paper we examine the efficient aggregation of lifestyle information through a data warehousing architecture lens. We present a proof of concept for a clinical data warehouse architecture that enables evidence based decision making processes by integrating and organising disparate data silos in support of healthcare services improvement paradigms.

Progettazione e Sviluppo di un Sistema di Proactive Alerting all'interno di una piattaforma di Big Data Analytics

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.

Advanced Business Simulations-Incorporating business and process execution data

Key Performance Indicators (KPIs) and their predictions are widely used by the enterprises for informed decision making. Nevertheless , a very important factor, which is generally overlooked, is that the top level strategic KPIs are actually driven by the operational level business processes. These two domains are, however, mostly segregated and analysed in silos with different Business Intelligence solutions. In this paper, we are proposing an approach for advanced Business Simulations, which converges the two domains by utilising process execution & business data, and concepts from Business Dynamics (BD) and Business Ontologies, to promote better system understanding and detailed KPI predictions. Our approach incorporates the automated creation of Causal Loop Diagrams, thus empowering the analyst to critically examine the complex dependencies hidden in the massive amounts of available enterprise data. We have further evaluated our proposed approach in the context of a retail use-case that involved verification of the automatically generated causal models by a domain expert.