Guida degli insegnamenti

Syllabus

Partially translatedTradotto parzialmente
[51249] - TECNOLOGIE PER SISTEMI INFORMATIVITECHNOLOGIES FOR INFORMATION SYSTEMS
EMANUELE STORTI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [IM07] INGEGNERIA GESTIONALE Master Degree (2 years) - [IM07] MANAGEMENT ENGINEERING
Dipartimento: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze MatematicheDepartment: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2019-2020
Anno regolamentoAnno regolamento: 2019-2020
Obbligatorio
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: C - Affine/Integrativa
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

Italiano

Italian


PREREQUISITI PREREQUISITES

Conoscenza dei meccanismi di funzionamento di un calcolatore acquisiti in corsi di fondamenti di informatica.

Knowledge of the functioning principles of computers acquired in courses of fundamentals of computer science.


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

- Lezioni di Teoria, 55 ore
- Esercizi, 10 ore
- Laboratorio, 7 ore

- Theory, 55 hours
- Exercises, 10 ore hours
- Lab, 7 hours


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES
Conoscenze e comprensione.

L’insegnamento permette agli studenti di acquisire conoscenze avanzate sulle architetture e tecnologie dei moderni sistemi informativi e sulla relazione fra tecnologie dell'informazione e struttura organizzativa.
Esso fornisce inoltre conoscenze di base relativamente alla gestione di dati a livello operativo e ai principi e modelli alla base della Business Intelligence e analisi dei dati.


Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze per individuare la tecnologia informatica corretta rispetto alle esigenze del particolare contesto applicativo e organizzativo, saper gestire, interrogare ed analizzare dati aziendali.


Competenze trasversali.

L’insegnamento fornisce allo studente l’opportunità di affinare le proprie capacità di giudizio ed apprendimento in autonomia oltre alle abilità comunicative, anche grazie alla possibilità di sviluppare e discutere lavori di approfondimento e sintesi di argomenti a partire da sorgenti informative diverse o alla possibilità di partecipare ad attività progettuali.


Knowledge and Understanding.

The course enables students to acquire advanced knowledge of architectures and technologies of modern information systems and of the relationship between information technology and organizational structure. It also provides basic knowledge of the management of information at the operational level and of the principles and models behind Business Intelligence and Data Analysis


Capacity to apply Knowledge and Understanding.

The student will be able to apply the knowledge to adopt the correct computer technology according to the needs of the particular application and
organizational context, to manage, query and analyze corporate data.


Transversal Skills.

The course provides students with the opportunity to improve their autonomous judgment and learning skills, in addition to communication skills, also thanks to the opportunity to develop and discuss in-depth work and synthesis of topics from different information sources or the possibility to participate in project activities.



PROGRAMMA PROGRAM

Lezioni di Teoria:
- Introduzione ai sistemi informativi aziendali: definizioni di base, la prospettiva informativa della teoria dell’organizzazione. Segmentazione dei sistemi informativi aziendali.
- Sistemi informativi per il supporto operativo: i sistemi ERP, basi di dati e sistemi di gestione di basi di dati, modello relazionale, interrogazione di basi di dati, linguaggio SQL, progettazione di basi di dati e modello ER.
- Sistemi informativi per il supporto decisionale: data warehouse, olap, cenni alle tecniche di data mining.
Esercizi:
- modellazione con modelli relazionale e ER
- query SQL
Laboratorio:
- creazione ed interrogazione di database con MySQL

Theory:
- Introduction to enterprise information systems: basic definitions, the information perspective of organization theory, classes of enterprise information systems.
- Operational information systems, ERP systems, Databases and database management systems, relational model, database querying, SQL language, database design and ER model.
- Decision support information systems: data warehouse, olap, elements of data mining techniques.
Exercises:
- Modeling with relational and ER models
- query SQL
Lab:
- database creation and querying with MySQL


MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'ESAME DEVELOPMENT OF THE EXAMINATION
Modalità di valutazione dell'apprendimento.

La valutazione dell’apprendimento avviene tramite due prove:
- una prova scritta al computer consistente in domande a risposta aperta e chiusa sugli argomenti relativi alle basi di dati. La prova scritta può essere sostituita dal progetto di una base di dati o lo sviluppo di una tesina di approfondimento. Progetto o tesina possono essere svolti in gruppi di massimo tre studenti.
- una prova orale, consistente nella discussione sui temi dei sistemi informativi in generale e le caratteristiche delle diverse informazioni e tecnologie informatiche di supporto, sui sistemi di supporto alle decisioni, nonché su eventuali lacune evidenziate nella prova precedente.
Per accedere alla prova orale lo studente deve avere ottenuto un voto sufficiente nella prova scritta. L'esito positivo del progetto permette di accedere alla prova orale nello stesso appello o in appelli successivi. Viceversa, la prova scritta deve essere sostenuta nello stesso appello della prova orale.


Criteri di valutazione dell'apprendimento.

Per superare con esito positivo l'esame scritto, lo studente deve rispondere correttamente a un numero sufficiente di domande proposte. Risposte sbagliate o non date valgono 0. La valutazione dell’eventuale progetto avviene considerando completezza, rigore e correttezza del progetto, nonché chiarezza espositiva e completezza della relazione.
Nella prova orale lo studente deve dimostrare di aver ben compreso i concetti esposti nel corso, espressi con linguaggio tecnico corretto. La valutazione massima è attribuita agli studenti che dimostrano una conoscenza completa e approfondita dei contenuti dell’insegnamento, rigore metodologico e perfetta appropriatezza del linguaggio tecnico.


Criteri di misurazione dell'apprendimento.

Viene attribuito un voto in trentesimi, con eventuale lode. Il voto minimo per il superamento dell'esame è 18/30.


Criteri di attribuzione del voto finale.

Il voto complessivo, in trentesimi, è dato dalla valutazione globale delle due prove. Perché l'esito complessivo della valutazione sia positivo, lo studente deve dimostrare una conoscenza e comprensione di base su tutti i quesiti proposti e la capacità di risolvere in autonomia problemi semplici, o di media complessità con il supporto parziale del docente.


Learning Evaluation Methods.

The evaluation of learning takes place through two tests:
- a computer-based test, consisting of open-ended and closed-ended questions on topics relating to databases. The written test can be replaced by the design of a database or the development of a detailed essay. Project or dissertation can be held in groups of up to three students.
- an oral exam, consisting of the discussion on the topics of information systems in general and the characteristics of the various kinds of information and related computer technologies, on decision support systems, as well as on any gaps highlighted in the previous test.
To access the oral exam the student must have obtained a sufficient mark in the written test. The positive outcome of the project allows access to the oral test in the same session or in subsequent sessions. Conversely, the written test must be taken in the same exam session as the oral exam.


Learning Evaluation Criteria.

To successfully pass the written exam, the student must correctly answer a sufficient number of proposed questions. Wrong answers or not given answers are worth 0. Assessment of the optional project is done considering completeness, rigor, and correctness, as well as clearness and completeness of the report and due evidence of the implementation.
In the oral test the student must demonstrate that he has understood the concepts presented in the course, expressed with correct technical language. The maximum score is given to students who demonstrate a complete and in-depth knowledge of the contents of the course, methodological rigor and perfect technical language.


Learning Measurement Criteria.

A score between 0 and 30, possibly with laude. The minimum score to pass the exam is 18/30.


Final Mark Allocation Criteria.

The overall grade is between zero and 30, calculated from the marks obtained in the two tests. In order for the overall outcome grade to be positive, the student must show a basic knowledge and understanding on all the questions proposed, and the ability to autonomously solve simple problems, or problems of medium complexity with the help of the teacher.



TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

- P. Atzeni, S. Ceri, P. Fraternali, S. Paraboschi, R. Torlone, Basi di dati, quinta edizione, McGraw-Hill Italia

In alternativa:

- Tecnologie per i SI di supporto operativo
P. Atzeni, Stefano Ceri, Piero Fraternali. Basi di dati: modelli e linguaggi di interrogazione, McGraw-Hill Italia

- Tecnologie per i SI di supporto decisionale
Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi. Data Warehouse, McGraw-Hill Italia

- Lucidi delle lezioni e altro materiale integrativo sul sito

- P. Atzeni, S. Ceri, P. Fraternali, S. Paraboschi, R. Torlone, Basi di dati, quinta edizione, McGraw-Hill Italia

Alternative books:

- Technologies per operational Information Systems
P. Atzeni, Stefano Ceri, Piero Fraternali. Basi di dati: modelli e linguaggi di interrogazione, McGraw-Hill Italia

- Technologies for decisional Information Systems
Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi. Data Warehouse, McGraw-Hill Italia

- Slides and further material available at the course website


E-LEARNING E-LEARNING

No

No


Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2019-2020
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento.
Academic year 2019-2020

 


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