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Integrazione e armonizzazione dei dati in un datawarehouse aziendale. Un progetto di business intelligence applicato. = Integration and harmonization of data in an enterprise data warehouse. An applied business intelligence project.

Luca Perilli

Integrazione e armonizzazione dei dati in un datawarehouse aziendale. Un progetto di business intelligence applicato. = Integration and harmonization of data in an enterprise data warehouse. An applied business intelligence project.

Rel. Tania Cerquitelli. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2024

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Abstract:

L'elaborato di tesi si propone di illustrare un progetto di integrazione di un nuovo flusso dati in un datawarehouse esistente, con un focus particolare sull'implementazione e gli impatti sul backend e sulle dashboard di reportistica di Qlik Sense. L'implementazione dei nuovi dati ha l’obiettivo di supportare il business di un importante istituto di credito, specializzato nei servizi finanziari per l'acquisto di veicoli. Nello specifico, lo scopo è stato quello di armonizzare e sistematizzare l'analisi dei dati provenienti da vari fornitori IT del cliente, migliorando così l'efficacia e l'efficienza delle analisi di business dell'azienda cliente. Il percorso di sviluppo del progetto ha richiesto un'analisi approfondita delle fasi tecniche, delle strategie di implementazione e delle funzionalità finali del sistema, ponendo particolare attenzione alle esigenze e alle aspettative dell'azienda cliente. Al di là dello sviluppo tecnico, l'analisi ha incluso anche una valutazione degli aspetti organizzativi e strategici legati al progetto, considerando il contesto operativo e le motivazioni che hanno guidato le scelte di progettazione. Inoltre, si fornisce una panoramica degli strumenti software utilizzati, con particolare attenzione a Qlik Sense e all’architettura Greenplum, e si discutono le implicazioni dell'integrazione del nuovo flusso dati per il business del cliente.

Relatori: Tania Cerquitelli
Anno accademico: 2023/24
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 71
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE
Aziende collaboratrici: KPMG Advisory SpA
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/30639
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