Tesi etd-02092025-172028 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
PIERI, LORENZO
URN
etd-02092025-172028
Titolo
Development of a data-driven business intelligence system for strategic decision-making
Dipartimento
INFORMATICA
Corso di studi
DATA SCIENCE AND BUSINESS INFORMATICS
Relatori
relatore Chiarello, Filippo
tutor Dott. Evert, Michael
tutor Dott. Evert, Michael
Parole chiave
- api
- business intelligence
- data warehouse
- etl
- reporting
Data inizio appello
28/02/2025
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
28/02/2095
Riassunto
Il presente elaborato illustra l’intero processo di progettazione di un sistema di Business Intelligence per un’azienda di fornitura di energia. Il progetto è iniziato con la definizione della struttura dei dati, modellata in base alle esigenze aziendali. Successivamente, sono stati estratti i dati da fonti eterogenee, incluse API. Per aggiornare e popolare il data warehouse, è stato sviluppato un processo di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati (ETL), accompagnato dalla definizione di specifici indici di monitoraggio per un’analisi approfondita delle performance. Infine, è stato realizzato un report interattivo in Power BI, progettato per facilitare la visualizzazione dei dati e supportare le decisioni strategiche aziendali.
This thesis illustrates the entire design process of a Business Intelligence system for an energy supply company. The project started with the definition of the data structure, modelled according to the company's needs. Data was then extracted from heterogeneous sources, including APIs. An extraction, transformation and loading (ETL) process was developed to update and populate the data warehouse, accompanied by the definition of specific monitoring indices for in-depth performance analysis. Finally, an interactive report was created in Power BI to facilitate data visualisation and support strategic business decisions.
This thesis illustrates the entire design process of a Business Intelligence system for an energy supply company. The project started with the definition of the data structure, modelled according to the company's needs. Data was then extracted from heterogeneous sources, including APIs. An extraction, transformation and loading (ETL) process was developed to update and populate the data warehouse, accompanied by the definition of specific monitoring indices for in-depth performance analysis. Finally, an interactive report was created in Power BI to facilitate data visualisation and support strategic business decisions.
File
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