Course Syllabus
Obiettivi
NOTA: Questo corso è in realtà mutuato da quello di codice "2223-1-F1801Q103". Si prega di fare riferimento a quell'insegnamento, per evitare informazioni erronee dovute a problemi di allineamento e sincronizzazione.
Lo studente sarà in grado di comprendere le relazioni tra gli aspetti organizzativi, sociali, economici, di business, tecnologici, coinvolti nel progetto e nella valutazione di un Sistema Informativo (Information System, SI), e saprà utilizzare tecniche e modelli standard per la progettazione dei processi aziendali e la valutazione del ciclo di vita dei sistemi informativi.
Contenuti sintetici
****- Definizione di Information System e del contesto organizzativo
- Elementi Tecnologici
- Linguaggi di modellazione
- tecniche di valutazione
Programma esteso
1. Introduzione ai Sistemi Informativi.
a. Definizione di lavoro e requisiti per strumenti a supporto del lavoro (organizzativo)
b. Definizione di Information System (Activity System e Data System)
c. Approccio semiotico (forma, informa, performa)
d. L’aspetto tecnologico.
* Tecnologie a livello applicativo:
- Enterprise Resource Planning (ERP)
- Custormer Relationship Management (CRM)
- Data Warehouse
- Tecniche di Data Mining
- Strategie di selezione del software
* Tecnologie a livello di architettura fisica:
- Architetture centralizzate e distribuite (1,2,3,n-tiered)
- Tecnologie per i tier fisici (server farm, virtualizzazione, cloud computing, modello a servizi)
- Tecnologie e servizi di rete (local area networks, wide area networks)
- Opzioni di gestione dell'infrastruttura
2. Linguaggi per la modellazione dei processi
a. Business Process Model and Notation (BPMN)
b. Case Management Model and Notation (CMMN)
c. Decision Model and Notation (DMN)
d. Interaction Flow Modeling Language (IFML)
3. Valutazione dei Sistemi Informativi
a. concetto di successo e fallimento
b. concetto di errore
c. tecniche e metodi per la valutazione
Prerequisiti
Nessuno, ma possono essere utili concetti di basi di dati e di tecnologie ICT
Modalità didattica
L’insegnamento e’ erogato in Italiano per i corsi di laurea magistrale di Data Science, Informatica, Teoria e Tecnologie della Comunicazione (TTC)
Problem posing and solving, lezioni basate su studi di caso e successivo sviluppo modellistico o metodologico, esercitazioni su altri studi di caso, progetti singoli e di gruppo, con o senza incentivazioni.
L'attività didattica sarà erogata in presenza, salvo indicazioni diverse, nazionali e/o di Ateneo, dovute al protrarsi dell'emergenza COVID-19. In quel caso, le lezioni frontali e di laboratorio saranno principalmente sincrone (con partecipazione fortemente promossa) tramite WebEx o piattaforma equivalente come indicato nel sito web del corso.
Materiale didattico
- dispense in formato PDF o streaming
- lezioni registrate audio/video
- libri di testo:
Carlo Batini (2020) Come si progetta un Sistema Informativo - How to design an Information System
(condiviso dal docente)
Pernici (2020) Fondamenti di Sistemi informativi per il Settore dell’Informazione ESERCIZIARIO (per BPMN)
(condiviso dal docente)
Periodo di erogazione dell'insegnamento
secondo semestre del primo anno della laurea magistrale
Modalità di verifica del profitto e valutazione
L'esame consiste in un breve scritto individuale da volgere al PC o smartphone con domande chiuse ed aperte, nella consegna di una relazione di progetto di gruppo e nella discussione all'orale del contenuto della relazione.
In particolare la relazione potrà essere prodotta da gruppi di 2-4 persone e potrà essere di diversi tipi, previo accordo con il docente.
1) tesina o approfondimento scritto su una serie di articoli scientifici (esposizione di argomenti non trattati a lezione)
2) analisi di caso (descrizione di situazione o esempio reale di cui si analizzano le interconnessioni fra i diversi elementi/variabili alla luce di una o più paradigmi teorici) con modellazione BPMN, CMMN, DMN e IFML.
3) project work (sviluppo di un progetto originale a partire da una semplice idea o dall’analisi di un caso esistente)
Orario di ricevimento
tramite appuntamento e alla fine delle lezioni
Sustainable Development Goals
Aims
NOTE: This course is actually a copy of the course "2223-1-F1801Q103". Please refer to that course to avoid erroneous information due to alignment and synchronization problems.
The student will be able to understand the relationships between the organizational, social, economic, business, and technological aspects involved in the design and evaluation of an Information System (SI), and will be able to use standard techniques and models for business process design and information system life cycle assessment.
Contents
- Definition of Information System and organizational context
- Technological Aspects
- Modeling languages
- Evaluation techniques
Detailed program
1. Introduction to Information Systems.
a. Definition of Work and requirements for tools that support (organizational, business) work
b. Definition of Information System (wrt Activity System and Data System).
c. Semiotic approach (forma, informa, performa)
d. Technology aspect.
* Application level technologies:
- Enterprise Resource Planning (ERP)
- Custormer Relationship Management (CRM)
- Data Warehouse
- Techniques of Data Mining
- Software selection strategies
* Technologies at the physical architecture level:
- Centralized and distributed architectures (1,2,3,n-tiered)
- Physical tier technologies (server farms, virtualization, cloud computing, service model)
- Network technologies and services (local area networks, wide area networks)
- Infrastructure management options
2. Process modeling languages
a. Business Process Model and Notation (BPMN)
b. Case Management Model and Notation (CMMN)
c. Decision Model and Notation (DMN)
d. Interaction Flow Modeling Language (IFML)
3. Evaluation of Information Systems
a. concept of success and failure
b. Concept of failure
c. techniques and methods for evaluation
Prerequisites
No one, but previous knowledge on ICT technologies and Data Bases could be useful.
Teaching form
Teaching is provided in Italian for the Master of Science degree courses in Data Science, Computer Science, and Communication Theory and Technology (TTC).
Problem posing and solving, lessons based on case studies and subsequent modeling or methodological development, exercises on other case studies, individual and group projects, with or without incentives.
The teaching activity will be delivered in presence, unless otherwise indicated, due to national and/or University indications due to the protracted COVID-19 emergency. In that case, face-to-face classes and lab lectures will be primarily synchronous (with strongly promoted participation) via WebEx or equivalent platform as indicated on the course website.
Textbook and teaching resource
- slideware handouts
- recorded audio/video lessons
textbooks:
Carlo Batini (2020) Come si progetta un Sistema Informativo - How to design an Information System
(shared by the teacher)
Pernici (2020) Fondamenti di Sistemi informativi per il Settore dell’Informazione ESERCIZIARIO (per BPMN)
(condiviso dal docente)
Semester
second semester of the first year.
Assessment method
The examination consists of a written online exam, a project report and oral discussion of the content of the report.
In particular, the report may also be produced by groups of two-four people and may be of different types, subject to agreement with the teacher.
- thesis or in-depth written discussion of a series of scientific articles (presentation of topics not covered in the lecture).
- case analysis (description of a real situation or example in which the interconnections between different elements/variables are analyzed in the light of one or more theoretical paradigms) with BPMN, CMMN, DMN and IFML modeling.
- project work (development of an original project from a simple idea or analysis of an existing case)
Office hours
by appointment and at the end of the lessons.
