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| (creazione di un datamart) quali sono le procedure definite dall'alimentazione? | Procedura di passaggio di dati dalle sorgenti operazionali al livello riconciliato procedura di passaggio dal livello riconciliato al data mart (schemi a stella) |
| Funzioni principali previste dalle ETL | Estrazione (acquisizione di dati dalle sorgenti) trasformazione (conformazione dei dati sorgente allo schema riconciliato) caricamento (inserimento dei file nel database riconciliato) pulizia (eliminazione di eventuali incongruenze |
| Quali sono esempi di operazioni di trasformazione sui dati? (delle ETL) | Standardizzazione dei formati paramentrizzazione discreta -> suddivisione dei dati arricchimento -> dati che magari sono presenti in diversi campi vengono usati per estrapolarne degli altri concatenamento -> ovvero l'unione di diversi campi (nome cognome) |
| I due diversi tipi di caricamento di dati in un database | In base al tipo di estrazione utilizzata Estrazione statica -> i dati del livello sono completamente sostituiti Estrazione dinamica -> vengono solo inseriti i nuovi record o quelli che hanno subito modifiche |
| Dove vengono messi i dati estratti ? I due tipi di estrazione | I dati estratti vengono messi in una staging area per i successivi trattamenti estrazione statica -> scansione di tutte le sorgenti da capo a fondo estrazione dinamica -> scansione dei soli dati aggiunti o modificati |
| Cosa è una suite ERP e i suoi paradigmi | Piattaforma usata dalle aziende per regolare i processi essenziali per la gestione(organizzativi produttivi e commerciali). - La modularità Ovvero l'azienda può decidere quali moduli implementare e realizzare - Unicità dell'informazione Ovvero quando tutte le elaborazioni del sistema condividono un solo valore per una data informazione - Prescrittività la capacità di un ERP di trovare soluzioni a problemi |
| Che cosa è un CRM | Customer relationship management è la parte di ERP che si occupa della relazione con il cliente lo scopo è quello di costruire relazioni a lungo termine con il cliente - semplificazione dellaccesso a prodotti o servizi - creazione di offerte personalizzate -offerta di un servizio completo - raccolta di reclami o osservazioni |
| Quali sono i tre paradigmi di un ERP | - La modularità Ovvero l'azienda può decidere quali moduli implementare e realizzare - Unicità dell'informazione Ovvero quando tutte le elaborazioni del sistema condividono un solo valore per una data informazione - Prescrittività Il software ERP norma il comportamento dell'azienda |
| Le suddivisioni dei CRM | CRM operativo -> informatizzazione dei canali per la comunicazione con il cliente(chiamate, incontri, tracciamenti di ordini, proposte di vendita, reclami) CRM analitico -> analisi dei clienti e dei potenziali clienti (prende i dati dall'operativo da i dati al direzionale) CRM direzionale -> controllo delle performance dell'azienda verso il cliente con l'utilizzo di particolari indici |
| Le principali caratteristiche di un CRM | - Multicanalità : I customer relationship managment spesso sono presenti in diverse forme in un singolo rapporto (es. telefono email) - Completezza: Le informazioni scambiate sono disponibili nell'immediato e su tutti i canali - Catena di servizio: Gli ERP in generale puntano a servire un servizio completo come: Comunicazione con front end Fornitura dei servizi richiesti Manutenzione dei servizi erogati |
| Spiega le V dei big data | Volume Varietà: strutturato, semi strutturato, non strutturato Velocità: priodico, in real time, non real time Veracità: qualità dei dati Valore: desiderio e utilità di questi dati per un vantaggio |
| Che cosa sono i big data? | Sono dati per la maggior parte non strutturati : - Operational data Da sensori o streaming - Dark data Con un proprietario ma non utilizzato ( email ) - Commercial data Dati di organizzazioni e aziende - Social data Dati provenienti da social media - Public data Tutti i tipi di dati che non hanno necessariamente un proprietario |
| Che cosa sono i NoSQL database? Quali sono i diversi tipi? | Servono per immagazzinare dati non strutturati - key value : mappati nel database con una chiave hash - document based - column family - graphic oriented |
| Dove vengono immagazzinati i dati dei big Data? | Solitamente vengono usati NoSQL database (non relazionali) o in data lake |
| Quali sono gli approcci che si usano con i big data? | Approccio data Warehouse/business intelligence Si fa una repository strutturata contenente dati strutturati o meno approccio Data Lake tutti i file sono contenuti in una repository non strutturata nella loro forma originaria con la procedura ELT subiscono una immagazzinazione veloce |
| Che cosa prevede la struttura best practice dei data lake? | - transit zone ( per l'anonimizzazione dei dati ) - raw zone (raccolta dei dati nel loro formato originale) - process zone (modifica dei dati in base alla richiesta del cliente) - access zone (dove i dati possono essere usufruiti) - govern zone (trasversale garantisce la sicurezza e la qualità dei dati) |
| Che strutture vengono usate per gestire i big data? | Si usa il cluster computing (architettura distribuita) con delle tecnologie apposite: - big data storage/maintenance tools - big data programming models - big data storage (distributed file system) - big data computing frameworks i dati sono memorizzati nella modalità write-once-read-many |
| Quali sono le tecniche di pulizia di dati più utilizzate? | - tecniche basate sui dizionari vengono utilizzati dei dizionari o delle lookup table - tecniche di pulizia ad hoc vengono integrate delle regole specifiche per verificare la correttezza dei dati |
| Che cosa può fare un ETL nel caso di dati mancanti? | - può essere inserito un dato standard - il dato mancante può essere presunto da altri dati già presenti - viene segnalato un errore e viene fatta una richiesta specifica di inserimento |
| Quali problemi possono insorgere nella unione di database? | - join approssimato : quando si vuole fare un join fra due basi che non hanno chiavi in comune quindi vengono usati campi alternativi - pure merge problem : quando vengono usati database che hanno dati simili e allora i dati duplicati devono essere cancellati(c'è bisogno di un criterio per capire quando due dati rappresentano la stessa cosa) |
| In quale ordine viene popolato un datamart da una ETL? | Considerando un datamart con schema a stella, vengono prima popolate le DIMENSION TABLE dopodichè le FACT TABLE si connetteranno alle chiavi delle prime |
| Quali sono le casistiche per implementare la dinamicità negli schemi? | - oggi per ieri - ieri per oggi - oggi o ieri - oggi e ieri |
| Quali sono i diversi tipi di dati per le aggregazioni per la creazione delle viste? | - Distributive: Non danno problemi come la somma - Algebrici: Hanno bisogno di funzioni aggiuntive come le medie pesate - Olistici: non possono essere aggregati (esempi di tipo o descrittivi) |
| ETL, per quanto riguarda la pulizia, quali sono i diversi tipi di incongruenze che si possono presentare? | Ø Dati errati Ø Differenza di formato Ø Inconsistenza dei campi Ø Inconsistenza tra valori Ø Valori mancanti Ø Informazioni duplicate |
| Quali sono i diversi tipi di data di cui è composto un big data? | - Operational data Da sensori o streaming - Dark data Con un proprietario ma non utilizzato ( email ) - Commercial data Dati di organizzazioni e aziende - Social data Dati provenienti da social media - Public data Tutti i tipi di dati che non hanno necessariamente un proprietario |
| Come sono suddivisi i moduli di un ERP? | Suite settoriali: ovvero moduli che sono specifici di un settore dell'azienda (contabilità, produzione) suite intersettoriali: ovvero applicazioni che si trovano in modo identico in tutta l'azienda(gestione della catena di fornitura) internamente invece: - Livello suite Insieme di software che supportano i processi gestionali e utilizzano basi di dati - Livello modulo Singola applicazione/software che supporta un singolo processo gestionale - Livello funzione Supporta attività elementari, normalmente usata da utenti che operano sul web |
| Che cosa è la SBI e su che cosa si basa? | La SBI si basa interamente sul UGC La social business intelligence ha lo scopo di immagazzinare i dati che vengono prodotti direttamente dagli utenti e combinarli con dati aziendali con lo scopo di supportare le decisioni aziendali e l'analisi dei dati |
| Scopo e tecniche del sentiment analysis | Tecniche: - text analysis - information retrieval - natural language processing - machine learning scopo: estrarre e identificare le opinioni contenute in un testo in base a soggettività(se è una descrizione oggettiva o una opinione soggettiva), orientamento e forza (determinare quanto sia positiva o negativa) |
| Come avviene la fornitura di dati in una SBI e dove confluiscono | La fornitura avviene per mezzo di strumenti di web crawling e semantic enrichment, questi confluiscono in un ODS (operational data store) che dopo aver suddiviso per topic e creato uno schema passa i dati su un Datamart dove possono essere eseguite query ROLAP |