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Selezione di Software di Business Intelligence per il Project Portfolio Management: un caso studio di Owner's Project Management = Software Selection for Business Intelligence in Project Portfolio Management: a case study in Owner's Project Management

Irene Corica

Selezione di Software di Business Intelligence per il Project Portfolio Management: un caso studio di Owner's Project Management = Software Selection for Business Intelligence in Project Portfolio Management: a case study in Owner's Project Management.

Rel. Alberto De Marco, Massimo Rebuglio. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2024

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Abstract:

Questo studio esamina l’utilizzo della Business Intelligence per il Project Portfolio Management (PPM). In particolare, vengono utilizzati due approcci; il primo, per lo più deduttivo, in cui, dal PMBOK, in particolare dalle edizioni 6 e 7, sono estrapolati gli elementi necessari a svolgere PPM e sono dedotti i parametri di analisi da utilizzare nella seconda fase di lavoro. Successivamente viene utilizzato un approccio induttivo, in quanto incentrato sull’analisi di 3 software commerciali di business intelligence che presentano caratteristiche e funzionalità diverse. I tre sistemi scelti per essere analizzati sono: Oracle Analytics, TeamSystem BI e Microsoft Power BI. Lo studio ha come risultato una tabella riassuntiva, in cui sono evidenziati i parametri presenti nei software analizzati, come le schermate di reportistica vengono implementate, ma sono anche sottolineati gli elementi mancanti e quindi le aree di miglioramento. I risultati mostrano che i software di Business Intelligence sono potenzialmente un ottimo strumento per intraprendere la gestione dei progetti, ma richiedono oggetti e funzionalità dedicate per svolgere al meglio l’analisi e la reportistica. È quindi importante, che le aziende maggiormente presenti nel settore dei software gestionali, implementino moduli destinati al PPM per facilitare e ottimizzare il lavoro dei project manager.

Relatori: Alberto De Marco, Massimo Rebuglio
Anno accademico: 2024/25
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 56
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE
Aziende collaboratrici: NON SPECIFICATO
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/33566
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