Antonella LONGO

Antonella LONGO

Ricercatore Universitario

Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05: SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI.

Dipartimento di Ingegneria dell'Innovazione

Centro Ecotekne Pal. O - S.P. 6, Lecce - Monteroni - LECCE (LE)

Ufficio, Piano terra

Telefono +39 0832 29 9074

Area di competenza:

Basi di dati relazionali e analitiche, governo  dei servizi, sistemi per la gestione dei livelli di servizio, Technology Enhanced Learning, data management in smarticities

Orario di ricevimento

Previo contatto via email.

Visualizza QR Code Scarica la Visit Card

Curriculum Vitae

Laureatasi in Ingegneria Informatica nel 1998, la prof.ssa Antonella Longo ha conseguito il dottorato di ricerca in Ingegneria dell’Informazione presso l’Università del Salento nel 2004 ed è ricercatrice a tempo indeterminato presso l’Università del Salento (SSD: ING-INF/05) dal 2008, dove è responsabile operativa del DIDALab (laboratorio di Dipartimento di Ingegneria dell’Innovazione sull’Enhanced Tecnology Learning) e del WPO (laboratorio interdisciplinare sulla gestione dei servizi).

E’ autrice di più di 80 articoli scientifici sulla modellazione dei processi e delle prestazioni di servizi, in diversi contesti, sulla gestione dei contratti per il cloud, sulla realizzazione di servizi innovativi nell’e-learning e il digital government. I suoi contributi sono apparsi negli atti delle principali conferenze internazionali del settore (tra cui IEEE SERVICES - SCC, ICWS, CLOUD – IEEE EDUCON, ACM SAC), nelle riviste del settore, incluso ACM TOIT.

E’ coautrice del libro “Sistemi informativi d'impresa” a cura di G. Motta, G. Bracchi, C. Francalanci, edito da Mc Graw Hill, 2010.

E’ stata inoltre autrice del “Primo Rapporto annuale sui siti istituzionali delle Regioni” in collaborazione con Inforav e ha redatto il Modello di Carta Unica dei Servizi di Trasporto Pubblico Locale (TPL) per conto della Regione Puglia, divenuto legge regionale nel 2015 (DGR n. 795 del 17/04/2015).

E’ membro di diversi Technical Commitee di conferenze internazionali  ed ha avuto diversi ruoli nell’organizzazione di conferenze nazionali e internazionali sul service computing, l’engineering education e le smartcities. Nel 2017 è stata general chair della conferenza internazionale sulle smartcities organizzata da EAI.

Svolge la sua attività didattica presso:

  • Università del Salento: è titolare del corso di Data Management nella laurea in Management Engineering (a.a. 2015-2016, 2016-2017, 2017-2018) e del corso di Big Data e sistemi di CRM a supporto delle decisioni aziendali nella laurea magistrale in Management aziendale, e precedentemente dei corsi di Basi di Dati I e II e di Enterprise Information Systems nel corso di Laurea in Computer Engineering (a.a. 2008-2009, 2009-2010, 2010-2011, 2011-2012, 2012-2013, 2013-2014, 2014-2015), e delle attività laboratoriali nei sistemi informativi nei corsi di laurea della Facoltà di Economia (a.a. 2008-2009, 2009-2010, 2010-2011, 2011-2012, 2012-2013, 2013-2014, 2014-2015)
  • Università Statale di Milano: è incaricata del laboratorio su “Il digitale come fonte di business e sviluppo di nuove idee” (aa. 2016-2017, 2017-2018) nell’ambito della laurea magistrale Management dell’Innovazione e dell’Imprenditorialità;
  • Università di Pavia: incarico di insegnamento sulle tecnologie per i Service Systems (a.a. 2017-2018) nel corso di laurea magistrale in Computer Engineering;

Nella sua esperienza professionale ha lavorato dal 1998 al 2003 in Accenture (ex. Andersen Consulting), dove e’ stata coinvolta in numerosi progetti complessi con enti pubblici e privati in diversi ambiti (servizi ICT, connettività e reti, gestione dei livelli di servizio in outsourcing, etc.), ricoprendo ruoli di project e program manager per la progettazione e realizzazione di piattaforme di commercio elettronico e servizi online per la pubblica amministrazione. E’ stata successivamente responsabile di attività di ricerca finanziata da aziende private, da incubatori europei e dalla regione Puglia.

Nel 2003 Antonella Longo ha fondato una società, Alba Project, con cui ha collaborato come responsabile scientifica in progetti di ricerca e innovazione con grandi realtà nazionali (es. Poste Italiane, aziende telefoniche Italiane, Ferrovie dello Stato, Cap Gemini, Engineering Ingegneria Informatica, etc). Nel 2017 ha fondato X-Scape, una start up innovativa per lo sviluppo e la commercializzazione di servizi di gestione dati basati sul mobile crowd sensing e IoT nell’ambito delle smart cities e della smart education. X-Scape è nata da un progetto finanziato ad Alba Project  in un acceleratore europeo Frontiercities, dell’ecosistema di FI-Ware, di cui Antonella Longo è stata la responsabile scientifica per conto di Alba Project.

E’ stata membro di commissioni per l’aggiudicazione di gare pubbliche per conto dell’Università del Salento.

Didattica

A.A. 2018/2019

BIG DATA E SISTEMI DI CRM A SUPPORTO ALLE DECISIONI AZIENDALI

Corso di laurea MANAGEMENT AZIENDALE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso DIGITAL MANAGEMENT

Sede Lecce

DATA MANAGEMENT

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua INGLESE

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 81.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso Percorso comune

Sede Lecce

A.A. 2017/2018

DATA MANAGEMENT

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua INGLESE

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 81.0

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

A.A. 2016/2017

DATA MANAGEMENT

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 81.0 Ore Studio individuale: 144.0

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

A.A. 2015/2016

DATA MANAGEMENT

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 81.0 Ore Studio individuale: 144.0

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 81.0 Ore Studio individuale: 144.0

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

A.A. 2014/2015

DATABASE

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 78.0 Ore Studio individuale: 147.0

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

Torna all'elenco
BIG DATA E SISTEMI DI CRM A SUPPORTO ALLE DECISIONI AZIENDALI

Corso di laurea MANAGEMENT AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 16/09/2019 al 31/12/2019)

Lingua ITALIANO

Percorso DIGITAL MANAGEMENT (A90)

Sede Lecce

BIG DATA E SISTEMI DI CRM A SUPPORTO ALLE DECISIONI AZIENDALI (ING-INF/05)
BIG DATA E SISTEMI DI CRM A SUPPORTO ALLE DECISIONI AZIENDALI

Corso di laurea MANAGEMENT AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2018 al 31/12/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso DIGITAL MANAGEMENT (A90)

Sede Lecce

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

Questa corso riguarda la modellazione dei dati nei sistemi informativi aziendali e il nuovo paradigma dei Big Data, con specifico riferimento ai sistemi di gestione delle relazioni con la clientela . Gli studenti acquisiranno comprensione sulle strutture dati per la gestione di sistemi transazionali e analitici , come progettazione, preparare e usare i dati al fine di supportare le decisioni di business. Questi elementi sono fondamentali per la comprensione dei sistemi di gestione della relazione con i clienti e la relativa analisi

Knowledge and understanding. Gli studenti dovranno

  • avere un solido background sulle caratteristiche principali dei sistemi informativi e per la gestione dei dati:
  • avere le basi per pensare in modo 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 descrivere i componenti di un sistema di CRM
  • 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 frontali

L’esame è scritto e orale:

  • La parte scritta mira a valutare l’abilità di disegnare modelli dati in base alle metodologie presentate e a discutere le scelte e le implicazioni.
  • La parte orale segue la parte scritta se lo studente ha ottenuto un risultato almeno sufficiente Essa mira a verificare le conoscenze acquisite e l’abilità a comunicarle in un contesto formale.
  • I dati e le informazioni e alla loro gestione
  • Sistemi di gestione dati transazionali e analitici
  • Il paradigma dei Big Data, le sorgenti dati in base alla tipologia del dato
  • Introduzione ai sistemi informativi aziendali
  • I sistemi di CRM e la gestione dei dati nella relazione con la clientela
  • “Information Systems” Paige Baltzan, 4th edition, Mc Graw Hill Education 
  • “Fundamentals of Database Systems", 6th Edition, Elmasri, Navathe, Addison-Wesley
  • “Datawarehouse Design - Modern Principles and Methodologies”, Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi, McGrawHill
  • Dispense fornite dalla docente
BIG DATA E SISTEMI DI CRM A SUPPORTO ALLE DECISIONI AZIENDALI (ING-INF/05)
DATA MANAGEMENT

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 81.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 24/09/2018 al 21/12/2018)

Lingua INGLESE

Percorso Percorso comune (999)

Sede Lecce

No previous skills are required. The use of computer and the tools of office automation are welcome

This is a course in information systems and data modelling; it is aimed at providing principles and tools to model data in information systems. It is a necessary prerequisite for more advanced courses in the management of digital technologies in enterprises and in the study of business intelligence. Students acquire a better understanding of relational and analytical database system structures and learn structured query language. These skills prepare them to, design and develop relational and multidimensional databases, fundamental elements of Enterprise Information Systems.

 

Knowledge and understanding. Students must have a solid background related to the basics of data management and information systems:

  • They must have the basis to think analytically, creativelly and critically and being able to create abstraction and problem solving skills to cope with complex systems
  • They must have a basic knowledge of design and implementation of data management systems
  • They must have the tools to design transactional and analytical databases applied to different contexts
  • They must have the skills to argument data in different scenario, the tools for managing them, together with its impact.

Applying knowledge and understanding. After the course the student should be able to:

  • Describe the model and frameworks of an Information System; illustrate the main components of an information system from the technical and application perspective and the impact of information systems on business.
  • Distinguish conceptual, logical and physical models in data management.
  • Model Online Transaction processing systems from a data perspective, distinguishing among ER models, relational models and physical models
  • Model Online Analytical processing systems form a data perspective, distinguishing among DFM, Snowflakes and physical models, being able to describe the relationships among them and the processes

Making judgements. Students are guided to critically approach the topics treated during the class, to compare different solutions to a problem, to identify and propose the most effective or efficient solution in an automous way.

Communication. Students must learn to communicate wiith heterougenoeus audiences, explaining their position, in logical, coherent and effecitve way. During the course students will be provided with domain specific vocabulary and the proper scientific knowledge and methods to expose and argument in precise and formal way the main topics related to data management and information system

Learning skills. Students must acquire the critical ability to autonomously relate to the typical problems of  data and information management and, in general, cultural issues related to information systems and their management. They should be able to develop an approach to independently structure knowledge and methods learnt with a view to possible continuation of studies at higher (doctoral) level or in the broader perspective of cultural and professional self-improvement of lifelong learning. Therefore, students should be able to switch their learning approach according to different learning sources and the objectives they must achieve in terms of results and audience

The course aims to provide students with tools and knowledge for data management in business organizations. The course consists of frontal lessons and classroom hands on exercises. The frontal lessons are aimed at improving students' knowledge and understanding through the presentation of theories, models and methods; students are invited to participate in the lesson with autonomy of judgement, by asking questions and presenting examples. The exercises are aimed at using tools which supports the models and approaches presented

Written and Oral

The exam is made up of both written and oral part. 

The written part aims at evaluating to what extent the student has: 1) the ability to design data models according to methodologies presented during the call, 2) reasoning about his/her choices and the capacity to integrate different concepts and tools.

The oral part follows the written part if the student has been scored with sufficient at least. It is aimed to verify to what extent the student has gained knowledge and understanding of selected topics and he is able to communicate them.

Introduction to Computer and Information Systems (21 hours)

  • Computer, digital media, automatic information processing. Computer networks. Enterprise information systems and information architectues. 

Online Transaction Processing (30 Hours)

  • The aim of this module is to teach students to design database models and to  implement tables, queries, forms, reports and web pages. The focus will be on why and how to use databases in some significant business scenarios. SQL and other programming languages will be presented to understand the basics of modern Web Applications and Service Oriented Architectures.

Online Analytical Processing (30 Hours)

  • The aim of this module is to present models, methodologies and tools to understand Business Intelligence. Specific attention will be put on multidimensional analysis and on how to design and implement datawarehouses.
  1. “Fundamentals of Database Systems", 6th Edition, Elmasri, Navathe, Addison-Wesley
  2. “Datawarehouse Design - Modern Principles and Methodologies”, Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi, McGrawHill
  3. “Information Systems” Paige Baltzan, 4th edition, Mc Graw Hill Education

  4. Teaching materials provided at the course

DATA MANAGEMENT (ING-INF/05)
DATA MANAGEMENT

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 81.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 25/09/2017 al 22/12/2017)

Lingua INGLESE

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

No previous skills are required. The use of computer and the tools of office automation are welcome

This is a course in information systems and data modelling; it is aimed at providing principles and tools to model data in information systems. It is a necessary prerequisite for more advanced courses in the management of digital technologies in enterprises and in the study of business intelligence. Students acquire a better understanding of relational and analytical database system structures and learn structured query language. These skills prepare them to, design and develop relational and multidimensional databases, fundamental elements of Enterprise Information Systems.

Learning Outcomes; after the course the student should be able to

  • Describe the model and frameworks of an Information System; illustrate the main components of an information system from the technical and application perspective and the impact of information systems on business.
  • Distinguish conceptual, logical and physical models in data management.
  • Model Online Transaction processing systems from a data perspective, distinguishing among ER models, relational models and physical models
  • Model Online Analytical processing systems form a data perspective, distinguishing among DFM, Snowflakes and physical models, being able to describe the relationships among them and the processes

Written and Oral

The exam is made up of both written and oral part. 

The written part aims at evaluating to what extent the student has: 1) the ability to design data models according to methodologies presented during the call, 2) reasoning about his/her choices and the capacity to integrate different concepts and tools.

The oral part follows the written part if the student has been scored with sufficient at least. It is aimed to verify to what extent the student has gained knowledge and understanding of selected topics and he is able to communicate them.

Introduction to Computer and Information Systems (21 hours)

  • Computer, digital media, automatic information processing. Computer networks. Enterprise information systems and information architectues. 

Online Transaction Processing (30 Hours)

  • The aim of this module is to teach students to design database models and to  implement tables, queries, forms, reports and web pages. The focus will be on why and how to use databases in some significant business scenarios. SQL and other programming languages will be presented to understand the basics of modern Web Applications and Service Oriented Architectures.

Online Analytical Processing (30 Hours)

  • The aim of this module is to present models, methodologies and tools to understand Business Intelligence. Specific attention will be put on multidimensional analysis and on how to design and implement datawarehouses.
  1. “Fundamentals of Database Systems", 6th Edition, Elmasri, Navathe, Addison-Wesley
  2. “Datawarehouse Design - Modern Principles and Methodologies”, Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi, McGrawHill
  3. “Management Information Systems” Kenneth Laudon, Jane Laudon, 13th edition, Global Edition, Pearson International Edition  
  4. Teaching materials provided at the course
DATA MANAGEMENT (ING-INF/05)
DATA MANAGEMENT

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 81.0 Ore Studio individuale: 144.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 26/09/2016 al 22/12/2016)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

DATA MANAGEMENT (ING-INF/05)
DATA MANAGEMENT

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 81.0 Ore Studio individuale: 144.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 21/09/2015 al 18/12/2015)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

DATA MANAGEMENT (ING-INF/05)
ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 81.0 Ore Studio individuale: 144.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 29/02/2016 al 03/06/2016)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS (ING-INF/05)
DATABASE

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Settore Scientifico Disciplinare ING-INF/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 78.0 Ore Studio individuale: 147.0

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 29/09/2014 al 13/01/2015)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

DATABASE (ING-INF/05)

Pubblicazioni

Per l'elenco scientifico aggiornato delle pubblicazioni consultare i link correlati