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Big Data: dalla Business Intelligence alla Predictive Analytics

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17 La Business intelligence è da intendere come un’evoluzione dei Sistemi di Supporto alle Decisioni (DSS). La storia dei DSS inizia negli anni sessanta con lo sviluppo di minicomputer, dei sistemi operativi di multiproprietà e dei sistemi di calcolo distribuiti. In quegli anni i ricercatori iniziarono a studiare sistematicamente l’utilizzo di modelli quantitativi computerizzati per assitere il processo decisionale fino ad arrivare a pietre angolari quali i data warehouse, i sistemi OLAP e alla BI che, nel 1989, Dresder del gruppo Gartner definì come un termine ampio per descrivere “concepts and methods to improve business decision making by using fact-based support systems”. Verso la fine degli anni novanta il termine business intelligence divenne largamente utilizzato. [23] L’architettura generale di un sistema di business intelligence è articolata sui seguenti tre livelli : [21] 1. livello dei sistemi alimentanti 2. livello di archiviazione dei dati integrati e semilavorati; in questa fase si collocano i data warehouse (DW) che sono magazzini informatici in grado di integrare dati provenienti da sorgenti eterogenee allo scopo di effettuare vari tipi di interrogazioni a carattere generalmente statistico o analitico tipiche dei DSS. 3. livello di analisi Il primo livello è una raccolta di dati di formato differente (fogli di calcolo, documenti XML, email,..) da sorgenti eterogenee (database relazionali, database transazionali, internet, flat file,..). A questo livello si collocano gli strumenti ETL (Extract, Transform, Load) che estraggono, puliscono, trasformano e caricano i dati per alimentare il DW. La fase di trasformazione, quella più rilevante fra le tre contenute in questo livello, applica regole di integrazione, trasformazione e cleaning ai dati estratti dai sistemi alimentanti. Nella maggior parte dei casi i dati estratti dai sistemi transazionali sono inadatti a prendere decisioni poichè non sono coerenti con le analisi da effettuare, per esempio possono esistere dati duplicati, incompleti, valori inconsistenti per differenti convenzioni,... Le operazioni di trasformazione convertono i dati dal formato operazionale sorgente a quello del DW.
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Big Data: dalla Business Intelligence alla Predictive Analytics

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Informazioni tesi

  Autore: Laura Strano
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2017-18
  Università: Università degli Studi di Parma
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Informatica
  Relatore: Agostino Poggi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 50

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