Business Intelligence

Gli attestati rilasciati permettono di acquisire competenze secondo quanto indicato dal Framework DigComp 2.1 e, quindi, sono in grado di attestare in maniera oggettiva le competenze digitali necessarie per operare correttamente a livello professionalizzante nel lavoro in Europa. 

L'obiettivo del corso è quello di fornire informazioni sul funzionamento e utilizzo di risorse aziendali estremamente sottoutilizzate, composte da archivi di dati della propria organizzazione; aggregando, analizzando e utilizzando i dati, è possibile fornire all’azienda un alto livello di intelligenza operativa e far scoprire molte più opportunità di successo. In questo contesto interviene la Business Intelligence (Big Data, Scienza dei Dati e Analisi Predittiva).

Il corso è rivolto a persone che devono interagire in maniera costante con macchine, processi e prodotti, operatori con compiti nella filiera produttiva, chiunque svolga mansioni per cui sia necessario acquisire o consolidare le conoscenze delle tecnologie previste dal Piano Transizione 4.0.

Courseware multimediale.

• La storia della Business Intelligence
• Le principali sfide della Business Intelligence
• Il sistema informativo e il sistema informatico
• I vantaggi della Business Intelligence
• Architettura BI
• Il ruolo del data warehouse nell’architettura di Business Intelligence
• Requisiti di un’efficace architettura di BI di livello enterprise
• La metodologia per progettare una Business Intelligence
• Le figure professionali coinvolte
• Fasi del progetto: analisi preliminare e giustificazione del progetto
• Fasi del progetto: pianificazione delle attività
• La pianificazione delle attività: raccolta dei requisiti
• La pianificazione delle attività: creazione del prototipo
• La pianificazione delle attività: analisi delle fonti dati
• La pianificazione delle attività: definizione delle regole di data quality
• La pianificazione delle attività: progettazione e sviluppo di report e dashboard
• La pianificazione delle attività: progettazione e sviluppo del data mining
• La pianificazione delle attività: misurazione del successo
• Regole di successo ed errori da evitare
• Strumenti di estrazione, analisi e reportistica
• L’ascesa dell’intelligenza artificiale (IA) nella Business Intelligence
• Il linguaggio naturale che umanizza i dati
• L’analisi utilizzabile che inserisce i dati nel contesto
• Le collaborazioni con i dati che amplificano il buon impatto sociale
• I codici etici nella gestione dei dati
• La gestione dei dati e la convergenza con le moderne piattaforme BI
• Lo storytelling dei dati come nuovo linguaggio delle corporazioni
• Le aziende diventano più intelligenti con l’adozione dell’analitica
• La democrazia dei dati che eleva i data scientist
• La migrazione accelerata dei dati cloud che alimenta l’adozione moderna della BI
• Campi di applicazione della Business Intelligence nel settore bancario e finanziario
• Campi di applicazione della Business Intelligence nelle investigazioni aziendali
• Campi di applicazione della Business Intelligence nelle imprese commerciali
• Campi di applicazione della Business Intelligence nella logistica
• Campi di applicazione della Business Intelligence nelle vendite
• HelloFresh: rapporti di marketing digitale centralizzati per aumentare le conversioni
• REI: aumento dei tassi di abbonamento per il rivenditore cooperativo
• Società di imbottigliamento Coca-Cola: massimizzazione dell’efficienza operativa
• Chipotle: visione unificata delle operazioni di ristorazione
• Scuole pubbliche Des Moines: identificare e aiutare gli studenti a rischio
• Tutti i vantaggi della real-time Business Intelligence
• Esempi del potere della real-time BI