Insegnamento facoltativo per la Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e Ingegneria Matematica, collocato al II pd del II anno. Con il termine business intelligence per big data si descrivono tutte le attività di analisi di elevati volumi di dati per il supporto delle decisioni aziendali. Il corso descrive le modalità di storicizzazione, gestione e interrogazione delle basi di dati destinate all’analisi dei dati. Queste basi di dati sono normalmente denominate data warehouse e sono tipicamente caratterizzate dalla necessità di gestire grandi volumi di dati. Nel corso sono descritte sia i sistemi di data warehouse relazionali sia quelli non relazionali, sia le tecniche più tradizionali di analisi OLAP (On Line Analytical Processing) dei dati, sia le analisi complesse basate su tecniche di data mining. Le attività di laboratorio permettono di sperimentare vari strumenti per l’analisi dei dati.

• Conoscenza dell’architettura dei sistemi per l’analisi dei dati (data warehouse) e delle metodologie di progettazione concettuale, logica e fisica di un data warehouse. • Capacità di progettare un data warehouse. • Conoscenza dei costrutti del linguaggio SQL per la formulaz ione di interrogazioni OLAP per data warehouse. • Capacità di scrivere interrogazioni OLAP nel linguaggio SQL. • Conoscenza dei sistemi no relazionali • Conoscenza dei principali algoritmi di data mining per la classificazione, il clustering e l’estrazione di regole di associazione • Conoscenza delle tecniche di analisi dei dati per il CRM (Customer Relationship Management). • Capacità di svolgere analisi dei dati mediante tecniche di data mining.

Conoscenza del modello relazionale e del linguaggio SQL e competenze di base di programmazione.

Argomenti trattati nelle lezioni e relativo peso in crediti: • Data warehouse: architettura, metodologie di progettazione concettuale, logica e fisica, istruzioni in linguaggio SQL per la formulazione di interrogazioni OLAP (1.5 cfu) • Basi di dati non relazionali (0.3 cfu) • Algoritmi di data mining: classificazione, clustering ed estrazione di regole di associazione (2.0 cfu) • Studio di casi applicativi di progettazione di data warehouse e analisi dei dati (0.6 cfu).

L'insegnamento comprende esercitazioni in aula inerenti gli argomenti trattati nelle lezioni, e in particolare sul linguaggio SQL e sulla progettazione concettuale, logica e fisica di data warehouse (1.6 cfu). Gli studenti svolgeranno inoltre esercitazioni individuali durante il corso, per cui dovranno predisporre una relazione che contribuirà a determinare il voto finale. L'insegnamento comprende esercitazioni in laboratorio sull’utilizzo del linguaggio SQL, sulla progettazione di data warehouse e sulle tecniche di data mining. L’attività di laboratorio prevede lo sviluppo di un progetto completo basato su casi di studio (2.0 cfu). L'attività di laboratorio permette di sperimentare l'uso sia di prodotti commerciali sia alcune librerie open-source.

Testi di riferimento: - Golfarelli, Rizzi, "Data warehouse: teoria e pratica della progettazione", 2 ed., McGraw Hill, 2006. - Tan, Steinbach, Kumar, "An introduction to data mining", Addison Wesley, 2005. Sono disponibili copie dei lucidi utilizzati nelle lezioni, esempi di scritti di esame ed esercizi, e i manuali per le esercitazioni di laboratorio. Tutto il materiale didattico è scaricabile da un sito web o attraverso il portale.

Slides; Esercizi; Esercizi risolti; Esercitazioni di laboratorio; Esercitazioni di laboratorio risolte; Video lezioni dell’anno corrente; Strumenti di auto-valutazione;

Modalità di esame: Elaborato scritto individuale; Elaborato progettuale in gruppo; Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;

Exam: Individual essay; Group project; Computer-based written test in class using POLITO platform;

... L'esame è costituito da una prova scritta della durata di 90 minuti, dalla valutazione delle relazioni sulle esercitazioni individuali assegnate durante l'erogazione dell'insegnamento e dalla valutazione del progetto di analisi di dati da svolgersi in gruppo (da 5 studenti/studentesse). Le esercitazioni individuali sono facoltative. A discrezione del docente, potrà essere richiesta una prova integrativa a conferma della valutazione ottenuta. Il voto finale è definito in base alla valutazione della prova scritta ed eventualmente dalle relazioni delle esercitazioni e della valutazione della relazione sul progetto di analisi di dati su un dataset reale. Le relazioni delle esercitazioni individuali sono considerate solo se la valutazione della prova scritta è pari o superiore a 18. Il voto finale è una media (approssimata) del voto della prova scritta, del voto delle relazioni individuali e del voto dell'elaborato progettuale. La lode si conferisce se il voto finale è maggiore o uguale a 31. Valutazione degli obiettivi di apprendimento L’esame scritto valuterà: - le conoscenze operative per progettare un data warehouse e gli aspetti principali dei diversi modelli di data warehouse (modello concettuale, logico e fisico) - la capacità di progettare un data warehouse per la storicizzazione di elevati volumi di dati in contesti applicativi eterogenei. - la capacità di scrivere query OLAP in linguaggio SQL per accedere a un grande volume di dati L'elaborato progettuale in gruppo su un progetto di analisi di dati da svolgere in gruppo (da 5 studenti/studentesse) valuterà: - la conoscenza delle tecniche di preparazione dei dati e dei principali algoritmi di data mining per la classificazione, la regressione, il clustering e il mining delle regole di associazione su un caso di studio reale. I progetti individuali valuteranno: - le conoscenze operative per interrogare un data warehouse e gli aspetti principali dei diversi modelli di data warehouse. Lo sviluppo di dashboard informative basate su KPIs – Key Performance Indicators - la capacità di progettare e interrogare un database non relazionale. Struttura dell'esame e criteri di valutazione La prova scritta comprende domande a risposta aperta e a risposta chiusa. Le risposte errate alle domande a risposta chiusa possono comportare una penalizzazione. Le risposte mancanti valgono zero. Il valore di ogni esercizio sarà indicato prima del testo dell’esercizio. Durante la prova scritta gli studenti non possono consultare libri o appunti e non possono utilizzare dispositivi elettronici di nessun tipo, a parte quello utilizzato per l’esame stesso. La prova scritta comprende: • 1-3 domande teoria/esercizi su data analytics e principali argomenti trattati durante il corso (data warehouse, basi di dati non relazionali, algoritmi di data mining, tecniche di analisi dei dati) (max. 5 punti) • 1-3 esercizi su progettazione concettuale di data warehouse (max. 10 punti). • 1-2 esercizi su progettazione logica di data warehouse (max. 2 punti). • 2-3 esercizi di SQL esteso (max. 13 punti). • 1-2 esercizi sulle viste materializzate (max. 4 punti). La valutazione degli esercizi della prova scritta si basa sulla correttezza del risultato e sull'appropriatezza delle metodologie di risoluzione applicate. L'elaborato progettuale in gruppo verte su progetto di analisi di dati su un dataset reale da svolgersi in gruppo (max 30 Lode che equivale a 32 nel calcolo del voto finale). Le relazioni individuali assegnate durante l'erogazione dell'insegnamento vertono sui principali argomenti trattati durante l'insegnamento e sono opzionali (max 2 punti).

Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.