DATA INTEGRATION

Internazionalizzazione della Didattica DATA INTEGRATION

0222700006
DIPARTIMENTO DI SCIENZE AZIENDALI - MANAGEMENT & INNOVATION SYSTEMS
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
DATA SCIENCE E GESTIONE DELL'INNOVAZIONE
2021/2022

OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 1
ANNO ORDINAMENTO 2020
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
642LEZIONE
Obiettivi
NEL MONDO DELL’ELABORAZIONE DI DATI MASSIVI EMERGE CON PREPOTENZA LA NECESSITÀ DI INTEGRARE DATI COMPLESSI ED ETEROGENEI CHE DIFFERISCONO PER NATURA, FONTE, SEMANTICA, VELOCITÀ, DURATA E MOLTI ALTRI FATTORI DI CUI TENER CONTO NELLA DEFINIZIONE DELLA DATA STRATEGY AZIENDALE E DELLE ARCHITETTURE DATI PER LA LORO GESTIONE, ELABORAZIONE E ANALISI.

IN QUESTO CORSO, GLI STUDENTI APPRENDERANNO I PRINCIPI, LE TECNICHE E LE SOLUZIONI ALLA BASE DEI MODERNI MODELLI DI DATA INTEGRATION, ACQUISENDO ELEMENTI AVANZATI DI PROGETTAZIONE, SVILUPPO E IMPLEMENTAZIONE DI SOLUZIONI PER IL MONDO ENTERPRISE.

CONFORMEMENTE A QUANTO PREVISTO DAI DESCRITTORI DI DUBLINO (I-V), ALLA FINE DEL CORSO STUDENTESSE E STUDENTI AVRANNO ACQUISITO LE SEGUENTI CONOSCENZE E ABILITA’:

I. CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: STUDENTESSE E STUDENTI ACQUISIRANNO CONOSCENZA E COMPRENSIONE DELLE PROBLEMATICHE DI DATA STRATEGY, DATA GOVERNANCE E DATA MANAGEMENT RELATIVE ALLA DATA INTEGRATION; ACQUISIRANNO LA CONOSCENZA DELLE PRINCIPALI SOLUZIONI ARCHITETTURALI QUALI DATA WAREHOUSE, DATA LAKE E DATA HUB; ACQUISIRANNO COMPRENSIONE DEL CICLO DI VITA DEI DATI E DEI MODELLI DI MATURITÀ NELLA LORO GESTIONE.

II. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: STUDENTESSE E STUDENTI SARANNO IN GRADO DI APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE PER PARTECIPARE ALLA DEFINIZIONE, PIANIFICAZIONE, PROGETTAZIONE, IMPLEMENTAZIONE ED OPERATIVITÀ DI SOLUZIONI PER LA DATA INTEGRATION.

III. AUTONOMIA DI GIUDIZIO: STUDENTESSE E STUDENTI SARANNO IN GRADO DI FORMARSI UN GIUDIZIO CRITICO INDIPENDENTE SULLE PROBLEMATICHE E SOLUZIONI DISPONIBILI PER LA DATA INTEGRATION; DI CONFRONTARSI CON TEMI COMPLESSI AVENDO CONSAPEVOLEZZA DELLE DIVERSE POSSIBILITÀ TECNOLOGICHE.

IV. ABILITÀ NELLA COMUNICAZIONE: STUDENTESSE E STUDENTI SAPRANNO COMUNICARE LE COMPETENZE ACQUISITE CON LINGUAGGIO APPROPRIATO, ESPRIMERE ED ARGOMENTARE LE PROPRIE OPINIONI SULLE QUESTIONI DI MAGGIORE INTERESSE AFFRONTATE NEL CORSO.

V. CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: STUDENTESSE E STUDENTI ACQUISIRANNO LA CAPACITÀ DI APPRENDERE E AGGIORNARE LE CONOSCENZE SUI TEMI OGGETTO DEL CORSO.
Prerequisiti
ORGANIZZAZIONE E GESTIONE AZIENDALE
ARCHITETTURE HARDWARE E SOFTWARE
LOGICA, GEOMETRIA E ALGEBRA LINEARE
MACHINE LEARNING
Contenuti
UN UNICO MODULO DI 42 ORE

VALUE PROPOSITION - MOTIVAZIONE, OBIETTIVI, IMPATTI E OSTACOLI

DATA STRATEGY - GOVERNANCE, CATENA DEL VALORE, LOGISTICA E ANALISI

CARATTERISTICHE DEI DATI - NATURA, SEMANTICA, CICLO DI VITA, MULTIDIMENSIONALITA', VELOCITA', VALIDITA', QUALITA' E ALTRE PROPRIETA' RILEVANTI

INTEGRAZIONE - PROBLEMATICHE, LIVELLI DI INTEGRAZIONE, 

IL LIVELLO VALORIALE - DATA CLEANSING, SCRAPING, WRANGLING, FUSION E CURATION

IL LIVELLO OPERATIVO - DATA MAPPING, DATA SPACES, DATA VIRTUALIZATION, DATA VAULT, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE E DATA HUB

IL LIVELLO SEMANTICO - SPAZI LOGICI E SPAZI METRICI, ONTOLOGIE, HASHING, EMBEDDING

DATA INTEGRATION AD ELEVATE PRESTAZIONI - VINCOLI REAL-TIME, ARCHITETTURE, ORGANIZZAZIONE DEI DATI, IN-MEMORY PROCESSING, GPU COMPUTING, CLOUD VS. EDGE COMPUTING, RISPOSTE APPROSSIMATE

ECONOMICS & REGULATIONS - VALUTAZIONE DI COSTI, TEMPI, RISCHI, IMPATTI E RITORNO D’INVESTIMENTO, PRIVACY E GDPR
Metodi Didattici
LEZIONI FRONTALI ED ESERCITAZIONI IN AULA

LEZIONI FRONTALI: 32 ORE

ESERCITAZIONI: 10 ORE
Verifica dell'apprendimento
PROGETTO FINALE E TEST SCRITTO. GLI STUDENTI SARANNO VALUTATI IN TRENTESIMI.
Testi
DISPENSE FORNITE DAL DOCENTE
Altre Informazioni
E' RICHIESTA LA FREQUENZA REGOLARE AL CORSO SECONDO I CRITERI DEFINITI DALL’AREA DIDATTICA.
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3
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