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e-Learning - UNIMIB
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  1. Area di Scienze
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  4. Insegnamenti
  5. A.A. 2024-2025
  6. 1° anno
  1. Sistemi Informativi
  2. Introduzione
Insegnamento Titolo del corso
Sistemi Informativi
Codice identificativo del corso
2425-1-F1801Q103
Descrizione del corso SYLLABUS

Syllabus del corso

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Obiettivi

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.

Il docente fa lezione in cui inizia con una prima parte in cui vengono esposti dei concetti (modalità erogativa) e poi si apre un’interazione con gli studenti che definisce la parte successiva della lezione (modalità interattiva).

L'attività didattica sarà erogata in presenza, salvo indicazioni diverse, nazionali e/o di Ateneo, dovute ad eventuali emergenze pandemiche. 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 (opzionali - capitoli selezionati)

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

LAVORO DIGNITOSO E CRESCITA ECONOMICA | IMPRESE, INNOVAZIONE E INFRASTRUTTURE | CONSUMO E PRODUZIONE RESPONSABILI
Esporta

Aims

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 lecturer gives lectures in which he starts with an initial part in which concepts are laid out (erogative mode) and then opens up an interaction with students that defines the next part of the lecture (interactive mode).

The teaching activity will be delivered in presence, unless otherwise indicated, due to national and/or University indications due to the pandemic or other emergencies. 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 (not mandatory - selected chapters):

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.

  1. thesis or in-depth written discussion of a series of scientific articles (presentation of topics not covered in the lecture).
  2. 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.
  3. 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.

Sustainable Development Goals

DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH | INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE | RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
Entra

Scheda del corso

Settore disciplinare
ING-INF/05
CFU
6
Periodo
Secondo Semestre
Tipo di attività
Obbligatorio a scelta
Ore
48
Tipologia CdS
Laurea Magistrale
Lingua
Italiano

Staff

    Docente

  • Federico Antonio Niccolò Amedeo Cabitza
    Federico Antonio Niccolò Amedeo Cabitza
  • Luca Marconi
    Luca Marconi
  • Oliviero Riganelli
    Oliviero Riganelli

Opinione studenti

Vedi valutazione del precedente anno accademico

Bibliografia

Trova i libri per questo corso nella Biblioteca di Ateneo

Metodi di iscrizione

Iscrizione manuale
Iscrizione spontanea (Studente)

Obiettivi di sviluppo sostenibile

LAVORO DIGNITOSO E CRESCITA ECONOMICA - Incentivare una crescita economica duratura, inclusiva e sostenibile, un'occupazione piena e produttiva ed un lavoro dignitoso per tutti
LAVORO DIGNITOSO E CRESCITA ECONOMICA
IMPRESE, INNOVAZIONE E INFRASTRUTTURE - Costruire una infrastruttura resiliente e promuovere l'innovazione ed una industrializzazione equa, responsabile e sostenibile
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CONSUMO E PRODUZIONE RESPONSABILI - Garantire modelli sostenibili di produzione e di consumo
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