Gestione d'impresa e tecnologie digitali (Anno Accademico 2022/2023) - Gestione d'impresa e tecnologie digitali

Big Data e basi di dati aziendali

CFU: 9

Lingua contenuti:Italiano

Descrizione dell'insegnamento

Il corso si propone di approfondire la costruzione di “web-intelligence” basate sui big data aziendali e sulle tecnologie digitali. Negli ultimi anni si è infatti assistito al successo delle applicazioni e delle tecniche di intelligenza artificiale e di analisi statistiche su quelle che sono comunemente denominate piattaforme di big data aziendali. L'analisi su questi dati sono infatti ormai necessari per raggiungere e mantenere un vantaggio competitivo nel tempo e per supportare, più in generale, il processo decisionale aziendale.

Le applicazioni interessano in particolare le grandi imprese nei settori commerciali, marketing e nelle catene di produzione e fornitura. Nel corso saranno quindi esplorate le applicazioni delle tecniche statistiche e dei big data aziendali e delle relative piattaforme web-intelligence.

Prerequisiti

Nozioni di statistica descrittiva e probabilità

Scopi

Il percorso fornisce una visione completa dei metodi e degli strumenti indispensabili in azienda per la gestione e l’analisi dei dati. Al completamento del corso, gli studenti saranno in grado di interfacciarsi con le diverse funzioni aziendali per avere uno sguardo trasversale alle attività, senza perdere di vista la lettura corretta del dato a supporto delle decisioni.

Contenuti

Peculiarità e caratteristiche dei Big Data, Caratteristiche delle infrastrutture IT per la raccolta e la gestione dei Big Data, Modelli e tecniche statistiche applicate ai Big Data.

Testi

Libri di testo

Per il corso "Big data e basi di dati aziendali" in italiano:

Biggeri, L., Bini, M., Coli, A., Grassini, L., & Maltagliati, M. (2012). Statistica per le decisioni aziendali. Pearson-Prentice Hall, ISBN, 641458670, 1-416.

Per il corso in Lingua inglese:

Ramesh Sharda, Dursun Delen, Efraim Turban (2014): Business Intelligence and Analytics – Systems for Decision Support. Pearson, 10^th edition.

Esercitazioni

Casi di studio relativi all'applicazione delle tecniche statistiche presentate durante il corso

Docente

Valentina Mini

Docenti video

Prof. Giovanni Alfredo Barbieri - ISTAT (Roma - Italia)

Elenco delle lezioni

• Lezione n. 1: Che cosa sono i Big Data		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 2: La statistica a sostegno delle decisioni		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 3: I sistemi informativi aziendali e le principali fonti statistiche		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 4: Interpretazione e comparazione dei dati statistici		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 5: Rapporti statistici e loro interpretazione		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 6: Numeri indici		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 7: Analisi e interpretazione degli indici		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 8: Le relazioni tra variabili		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 9: La regressione semplice		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 10: Stima e impiego della regressione		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 11: Produzione di dati ad hoc		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 12: Controllo statistico della qualità		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 13: Produttività ed efficienza		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 14: Le serie storiche		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 15: Indici di bilancio e performance		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 16: Analisi multivariate		Giovanni Alfredo Barbieri
• Lezione n. 17: Analisi dei gruppi		Giovanni Alfredo Barbieri

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