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ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-09202022-131816


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
FALLENI, FRANCESCO
URN
etd-09202022-131816
Titolo
Progettazione e Prototipazione di una Piattaforma per la Business Intelligence nel Settore Automotive
Dipartimento
INFORMATICA
Corso di studi
DATA SCIENCE AND BUSINESS INFORMATICS
Relatori
relatore Prof. Ferragina, Paolo
relatore Prof.ssa Monreale, Anna
tutor Ing. Crupi, Riccardo
Parole chiave
  • automotive
  • sql
  • python
  • power bi
  • business intelligence
  • customer segmentation
  • data warehouse
Data inizio appello
07/10/2022
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
07/10/2092
Riassunto
Vengono affrontate le tematiche relative alla progettazione di una piattaforma di Data Analytics per un'azienda che opera nel settore automotive. La prima fase ha previsto la realizzazione di un data warehouse per integrare i dati operazionali in un unico database. La seconda fase ha previsto la realizzazione di nuove funzionalità a supporto dello svolgimento delle principali attività nel settore automotive. Ciò ha comportato la realizzazione di opportune dashboard a supporto delle attività di gestione e monitoraggio dei clienti, lo sviluppo prototipale di vari modelli per la customer segmentation specifica per il settore, e di uno strumento per stimare i costi associati all’acquisto e al mantenimento di auto nuove a partire dalle abitudini di guida del cliente al fine di supportare al meglio il processo di vendita. Questo strumento è pensato anche per sensibilizzare i clienti verso la scelta di auto green, che nel lungo periodo portano ad un risparmio economico e ad un minor impatto ambientale.

The design of a Data Analytics platform for a company operating in the automotive sector is addressed. The first phase involved the realisation of a data warehouse to integrate operational data into a single database. The second phase involved the realisation of new functionalities to support the performance of the main activities in the automotive sector. This involved the realisation of appropriate dashboards to support customer management and monitoring activities, the prototype development of various models for sector-specific customer segmentation, and a tool to estimate the costs associated with the purchase and maintenance of new cars from the customer's driving habits in order to better support the sales process. This tool is also designed to sensitise customers towards the choice of green cars, which in the long run lead to cost savings and a lower environmental impact.
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