BIG DATA E SISTEMI DI CRM A SUPPORTO ALLE DECISIONI AZIENDALI

Insegnamento
BIG DATA E SISTEMI DI CRM A SUPPORTO ALLE DECISIONI AZIENDALI
Insegnamento in inglese
BIG DATA AND SYSTEMS CRM
Settore disciplinare
ING-INF/05
Corso di studi di riferimento
MANAGEMENT AZIENDALE
Tipo corso di studio
Laurea Magistrale
Crediti
8.0
Ripartizione oraria
Ore Attività Frontale: 64.0
Anno accademico
2021/2022
Anno di erogazione
2022/2023
Anno di corso
2
Lingua
ITALIANO
Percorso
DIGITAL MANAGEMENT

Descrizione dell'insegnamento

Il programma dell'insegnamento è provvisorio e potrebbe subire delle modifiche

Non sono richiesti corsi propedeutici. Si richiede la conoscenza base dell’uso del computer.

Il corso comprende gli argomenti legati ai principali aspetti legati ai sistemi informativi aziendali. In particolare, vengono affrontati i temi legati alla modellazione dei dati aziendali e all'impatto che l'emergente tecnologia dei Big Data sta avendo sui sistemi informativi aziendali. Il corso prevede anche la conoscenza delle principali tipologie di sistemi informativi in adozione presso le aziende, quali MIS- Management Information System, DSS-Decision Information System e CRM-Customer Information System. Inoltre, il corso prevede approfondimenti relativi alle strutture dati di riferimento per i sistemi di tipo transazionale e informazionale. Tali strutture risultano fondamentali ai fini dell'analisi e della interrogazione dei dati aziendali, anche al fine di supportare le decisioni di business. Lo strumento di riferimento per effettuare l'analisi dei dati è il foglio di calcolo. Per tale ragione, il corso prevede anche una serie di lezioni, e di relative esercitazioni, sull'utilizzo delle funzionalità di base ed avanzate dei fogli di calcolo.

Knowledge and understanding. Gli studenti dovranno

  • avere un solido background sulle principali caratteristiche dei sistemi informativi e sulla gestione dei dati:
  • avere le basi necessarie ai fini dello sviluppo de pensiero analitico, creativo e criticamente ed essere in grado di creare astrazioni e competenze di problemi solving per trattare i sistemi complessi
  • avere le competenze basi per disegnare e implementare i sistemi di gestione dei dati
  • avere gli strumenti per disegnare i database transazionali e analitici applicati ai diversi contesti
  • avere le competenze per distinguere i dati nei diversi scenari, gli strumenti per gestirli e valutare l'impatto

Applying knowledge and understanding. Alla fine del corso gli studenti saranno in grado di:

  • descrivere e modellare i dati di sistemi informativi aziendali con particolare di riferimento ai sistemi di CRM
  • illustrare i principali componenti e le attività relative alla gestione dei dati aziendali
  • illustrare il paradigma dei Big data e le tecniche di gestione relative
  • essere capaci di utilizzare strumenti di gestione dei dati per effettuare interrogazioni e analisi
  • applicare i concetti dei gestione dei dati e dei sistemi di CRM

Making judgements. Gli studenti sono guidati a trattare criticamente i temi trattati in classe, per confrontare le diverse soluzioni al problema, identificare e proporre la soluzione più efficace ed efficiente in modo autonomo.

Communication. Gli studenti devono imparare a comunicare con audience eterogenei, difendendo la loro posizione in modo coerente, efficace e logico. Durante il corso sarà presentato il vocabolario specifico del dominio e i metodi e la conoscenza per esporre ed argomentare in modo preciso e formale i principali temi legati alla gestione dei dati e ai sistemi informativi

Learning skills. Gli studenti devono acquisire le abilità critiche per relazionarsi autonomamente con i problemi tipici della gestione dei dati, anche in vista di successivi studi dottorali o per approfondire la cultura personale e professionale. Perciò gli studenti dovrebbero essere in grado di passare autonomamente da un approccio di apprendimento a un altro in base alle diverse sorgenti a disposizione, gli obiettivi e il target da raggiungere.

Lezioni in presenza e a distanza su Teams.

- L’esame è orale mira a valutare l’abilità dello studente a progettare modelli dati e a commentare le scelte effettuate.e a verificare le conoscenze acquisite e la capacità di comunicarle in un contesto formale.

Si rimanda al web del Settore didattico di Economia

  • Fondamenti sui sistemi di elaborazione distribuiti
  • Introduzione ai MIS e ai sistemi di supporto alle decisioni: I processi di business e all'analisi delle performance dei processi di business, Ebusiness: il valore del business elettronico, enterprise applications, business intelligence, mobile business, Etica e sicurezza dell'informazione, , Infrastrutture tecnologiche sostenibili, 
  • Modellazione dei dati: Modellazione concettuale, logica e fisica dei dati transazionali e analitici, interrogazione di database con SQL, introduzione ai DBMS e utilizzo di MySQL
  • La visualizzazione dei dati attraverso tecniche di storytelling e introduzione a QlickSense
  • Excel come strumento a supporto delle decisioni di business e per la gestione dei dati: 
    • Fogli di calcolo per la valutazione di indicatori e l'elaborazione dati in ambito economico.
    • Celle, range di celle, tipi di dati, operazioni e funzioni predefinite, schemi di calcolo e verifiche di correttezza degli schemi (auditing).
    • Rassegna delle principali funzioni: ricerca orizzontale e verticale su matrici di dati, funzioni di testo, date ed intervalli temporali, funzioni statistiche e finanziarie.
    • Riferimenti circolari, soluzioni iterative, approssimazioni ed analisi di sensitività.
    • Inversione di funzioni mediante "ricerca obiettivo".
    • Formattazione condizionale, tabelle di dati e tecniche di ordinamento.
    • Analisi multidimensionale, tabelle pivot, connessione ed interrogazione di database e data warehouse mediante fogli di calcolo.
  • I processi di gestione della relazione con il cliente e gli strumenti digitali a supporto
  • “Sistemi informative aziendali- Erp e sistemi di data analysis”, terza edizione. Autori: Maurizio Pighin, Anna Marzona: Cap: 1-2-3 (paragrafi: 3.4. e 3.5), 4, 7,10 (paragrafo: 10.3), 11, 12,13,14
  • Microsoft Excel 2016 – Data Analysis and Business Modeling, Autore: Wayne L. Winston, ed. Microsoft
  • Dispense fornite dai docenti

Semestre

Tipo esame
Obbligatorio

Valutazione
Orale - Voto Finale

Orario dell'insegnamento
https://easyroom.unisalento.it/Orario

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