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Alma Mater Studiorum Università di Bologna Facoltà di Economia – Bologna Corsi di Laurea CLEA, CLED, CLEF, CLEM Prof. Jacopo Di Cocco

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Alma Mater Studiorum Universit di Bologna Facolt di Economia Bologna Corsi di Laurea CLEA, CLED, CLEF, CLEM Prof. J - PowerPoint PPT Presentation


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Alma Mater Studiorum Università di Bologna Facoltà di Economia – Bologna Corsi di Laurea CLEA, CLED, CLEF, CLEM Prof. Jacopo Di Cocco. Idoneità in informatica Sistemi informatici Produrre, raccogliere e fornire le informazioni della propria sede di lavoro

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Alma Mater Studiorum Università di BolognaFacoltà di Economia – BolognaCorsi di Laurea CLEA, CLED, CLEF, CLEM Prof. Jacopo Di Cocco

Idoneità in informatica

Sistemi informatici

Produrre, raccogliere e fornire le informazioni della propria sede di lavoro

(I sistemi informativi e le basi dei dati)

generare trovare e conservare i dati
Generare, trovare e conservare i dati

I DBMSsono strumenti essenziali per:

    • La definizione e gestione degli archivi informativi automatizzati e formalizzati (data base)
    • la raccolta controllata dei dati (data entry)
    • La reperibilità delle informazioni (query)
    • La generazione di informazioni derivate (elaborazioni)
    • La tutela dei dati (regole d’accesso, modifica ed archiviazione
  • I data base sono al centro dei sistemi di automazione delle aziende e degli enti anche quando il committente vede solo applicativi specifici e personalizzati, acquistati pronti o commissionati ad hoc a software-house

Data base

gli argomenti che saranno trattati
Gli argomenti che saranno trattati
  • L’evoluzione dei DB: gerarchici, reticolari, relazionali, ad oggetti, information retrieval
  • Lo schema teorico dei DB relazionali
  • Il modello entità – relazioni
  • Disegno concettuale e lo sviluppo del DB
  • Realizzazione di un DB con MS-Access

Data base

funzioni dei data base management system dbms
Funzioni dei Data Base Management System (DBMS)
  • Condivisione: rendere utilizzabili i dati da più applicazioni ed utenti
  • Assicurare, con un sistema ad hoc affidabile, la migliore gestione e salvaguardia dei dati
  • Rendere più agevole la programmazione del DB
  • Permettere lo scambio delle informazioni strutturate con altri archivi

Data base

l evoluzione dei data base
L’evoluzione dei Data Base
  • Gerarchici o ad albero: stile directory

concettualmente semplici, veloci, ma rigidi

  • Reticolari (con percorsi trasversali)

più adatti a organizzazioni complesse, ma di disegno difficile, non generalizzabile (reti predefinite)

  • Relazionali: un modello concettuale generale

Lo schema oggi più utilizzato, integrabile con i successivi

  • Ad oggetti: informazioni + regole di comportamento

Uno schema che ha richiesto l’integrazione con il relazionale

  • Informationretrieval: per le ricerche nei testi

Prima separati ora sempre più integrati con i relazionali

Data base

alcune caratteristiche teoriche dei db relazionali
Alcune caratteristiche teoriche dei DB relazionali
  • Tutte le informazioni sono registrati in tabelle bidimensionali trattate come insiemi non ordinati (né per riga né per colonna)
  • Definizioni ed elaborazioni derivanti dalla matematica (in particolare l’insiemistica)
  • Chiari vincoli d’integrità e non duplicazione
  • Un linguaggio specifico standard di programmazione (SQL) integrabile negli altri linguaggi

Data base

gli attributi o colonne o campi segue in altri lucidi
Gli attributi o colonne o campi (segue in altri lucidi)
  • Attributi: identificatori e caratteri da rilevare o calcolare
  • Ruolo, natura o tipo degli attributi:
    • Nature: chiavi o identificatori, dati, metadati (dati sui dati)
    • Tipi: contatori, numeri, valute, testi, date, logici, note, password, ….
  • Domini o modalità ammesse nei campi
    • Teorici o potenziali (valori possibili= valido se)
    • Effettivi od osservati (valori assunti nel DB)
  • Testata: riga con gli attributi o colonne d’una tabella
  • Dizionario dei dati: schede degli attributi nel DB:
    • Codici, etichette, tipi e specifiche degli attributi
    • Vincoli di integrità e coerenza tra attributi
  • Campi: contengono in ogni riga i valori dei singoli attributi

Data base

le relazioni
Le relazioni
  • 1 a 1, 1 a molti, molti a molti
  • All’interno della stessa tabella per elaborare le informazioni in essa contenute
    • 1 a 1 nella stessa riga, record, occorrenza o entità
    • 1 a 1 tra due entità (es. moglie <> marito)
    • 1 a molti (es. madre <> figli)
    • Molti a molti (fratelli<>sorelle, professori<>studenti)
  • Tra tabelle per creare nuove informazioni
  • Mostrate con le viste relazionali o tabelle virtuali

Data base

le operazioni relazionali
Le operazioni relazionali
  • Il linguaggio SQL
  • Select: sceglie le righe coi valori dei campi
  • Project sceglie le colonne per attributo (effetti sulle righe residue)
  • Join crea nuove tabelle virtuali incrociando le tabelle esistenti
  • Le elaborazioni sui campi (contare, sommare, fare statistiche, ecc.)

Data base

strumenti interfaccia utente linguaggi import export dati
Strumenti: interfaccia utente, linguaggi, import-export dati
  • Le maschere d’immissione dati (form)
  • Le maschere di ricerca ed elaborazione (query)
  • Irendiconti periodici o a richiesta (report)
  • Macro e linguaggi di programmazione
  • Interfacce web (per operare da siti web)
  • Gli scambi di dati con altri applicativi

Data base

il modello entit relazioni
Il modello entità – relazioni
  • Le entità: soggetti e oggetti descritti e trattati in tramite le relazioni 1 a 1 tra i caratteri d’una riga
  • Le relazioni descrivono i legami tra entità tramite campi correlati
  • Entrambe sono rappresentabili da tabelle
  • Le entità sono descritte dalle righe di tabelle reali (registrate nel DB) o virtuali (create da query grazie alle relazioni)
  • Le tabelle implicite delle relazioni generate dai legami definiti, contengono due o più chiavi

Data base

la normalizzazione del db
La normalizzazione del DB
  • Decidere le informazioni da ottenere
  • Definire delle entità elementari in modo da:
    • Evitare la duplicazione di dati se non chiavi
    • Consentire una sola immissione degli stessi dati
    • Realizzare tabelle elenco dei valori ammissibili da modificarsi dinamicamente (domini non predefiniti)
  • Ricavare le entità complesse con relazioni e query
  • Normalizzare ragionevolmente ed operativamente

Data base

progettazione e sviluppo del sistema informativo aziendale
Progettazione e sviluppo del sistema informativo aziendale
  • Ciclo di vita del SIA: fasi, durata prevista, versioni
  • Le fasi della progettazione e dell’uso
    • Pianificazione
    • Analisi
    • Disegno logico
    • Disegno “fisico”
    • Sviluppo o programmazione del prototipo
    • Prove ed identificazione dei malfunzionamenti
    • Realizzazione della versione di produzione
    • Uso in produzione manutenzione ordinaria ed evolutiva

Data base

la pianificazione del sia
La pianificazione del SIA

Lo studio di fattibilità individuerà

  • Obiettivi e prodotti dell’azienda (business plan)
  • Il modello organizzativo e gestionale
  • Le esigenze informative (risultati attesi)
  • I diagrammi entità-relazioni
  • Le risorse disponibili

Data base

i requisiti e la macro analisi
I requisiti e la macro-analisi
  • Il SIA di partenza e quello desiderato
    • Interviste per conoscere e formalizzare i processi attuali
    • Rilevare e formalizzare i bisogni degli utenti:
      • Operativi (transazionali)
      • Di supervisione e controllo
      • Analitici e decisionali
  • Conoscere e formalizzare in diagrammi: organizzazione e processi aziendali
  • Individuare i vincoli e i punti di “rischio”
  • Disegnare i diagrammi di flusso dei dati

Data base

il disegno logico
Il disegno logico
  • Le interfacce utente:
    • Input utenti, dai documenti ai “valori” del SIA: le maschere
    • Le query, schermate di risultati, tabulati, stampe (rapporti)
  • I dati (entità, relazioni e dizionario dei dati):
    • Modello formale entità-relazione
    • Specifiche dei singoli dati
    • Vincoli di coerenza e d’integrità
  • Disegno dettagliato dei processi interessati
    • Attività che comportano l’immissione dei dati
    • Attività gestionali correnti che richiedono l’estrazione di dati
    • Attività di supervisione e controllo che richiedono aggregazione, ri-classificazione ed elaborazione dei dati
    • Attività direttive che richiedono il calcolo d’indicatori e simulazioni

Data base

il progetto dettagliato redatto dalla software house che sviluppa il prodotto sia
Il progetto dettagliato(redatto dalla software-house che sviluppa il prodotto SIA)
  • Prerequisiti necessari e opzionali accettabili dal cliente
  • Moduli del programma da realizzare: loro ruolo ed interconnessioni (flussi e vincoli tra i moduli)
  • Controlli e dispositivi di sicurezza da inserire
  • Produttività da ottenere (performance)
  • Tempi del progetto (diagramma di Gantt)
  • Installazione e collaudo
  • Costi di sviluppo, installazione, manutenzione (offerta base), eventuali offerte di un servizio di assistenza, dell’HW e SW inclusi nei prerequisiti
  • Approvazione da parte del cliente

Data base

il disegno fisico attivit tecniche della software house
Il disegno fisico(attività tecniche della software-house)
  • Specifiche dell’ambiente operativo e di rete
  • Specifiche del SW di base e di sviluppo
  • Scelta dei linguaggi di programmazione
  • Definizione e gestione dei livelli d’autorità
  • Strutture dei programmi ed attività dei moduli
  • Flussi nei e tra i moduli e messaggi d’errore
  • Specifiche delle interfacce tra i moduli e con i programmi esterni (API)
  • Elenco della documentazione e manuali utente

Data base

sviluppo scrivere e controllare il programma del prototipo
Sviluppo: scrivere e controllare il programma del prototipo
  • Gruppo di sviluppo
  • Quantità di codice da scrivere
  • Strumenti di sviluppo
  • Vincoli temporali
  • Programmazione
  • a test: la prova tecnica di funzionalità
  • Installazione del prototipo dai clienti

Data base

prove malfunzionamenti correzioni
Prove, malfunzionamenti, correzioni
  • b test: la prova in produzione da parte di un gruppo selezionato d’utenti esperti
  • Segnalazione, descrizione e classificazione dei malfunzionamenti:
    • Bloccanti
    • Non bloccanti
      • Di facile o difficile correzione
        • Da correggersi prima del collaudo
        • Da correggersi durante le manutenzioni e versioni successive
  • Predisposizione della versione 1.0 ingegnerizzata

Data base

uso manutenzioni nuove versioni
Uso, manutenzioni, nuove versioni
  • Installazione della versione 1.0 nell’ambiente di produzione
  • Collaudo
  • Uso generalizzato
  • Salvataggio regolare dei dati (back up)
  • Manutenzioni HW e SW
  • Progettazione e realizzazione delle nuove versioni

Data base

un esempio i bisogni degli utenti
Un esempio: i bisogni degli utenti
  • Un tutor vuole un semplice strumento per seguire le carriere degli studenti delle lauree triennali, affidatigli dal Polo di Rimini
  • Queste le condizioni
    • Sono della Facoltà di economia, sede di Rimini
    • Sono di più corsi di laurea triennali
    • Frequentano i tre anni di corso o fuori corso (4, 5, …)
    • I fuori corso non hanno nuove materie obbligatorie
  • Suo compito segnalare le difficoltà nel regolare superamento delle discipline obbligatorie

Data base

esempio le attivit del processo
Esempio: le attività del processo
  • Registrazione degli studenti affidatigli dalla facoltà
  • Registrazioni dei corsi di laurea seguiti dagli studenti
  • Registrazioni dei curricula base (discipline obbligatorie)
  • Registrazione degli esami sostenuti
  • Interrogazioni di una tabella per singolo attributo
  • Interrogazione di più tabelle sulla base di più attributi
  • Statistica delle discipline con debito di prova
  • Tempestività e medie negli esami
  • Rapporto sulla carriera di uno specifico studente

Data base

esempio le entit
Esempio: le entità
  • Facoltà
  • Corsi di laurea triennali
  • Materie attivate
  • Docenti delle singole discipline
  • Studenti seguiti
  • Esami sostenuti nelle materie obbligatorie

Data base

gli attributi dell entit facolt
Gli attributi dell’entità: Facoltà
  • Codice identificativo (chiave principale)
  • Logo
  • Denominazione
  • Preside (codice docente)
  • Telefono presidenza
  • E-mail presidenza
  • Data aggiornamento

Data base

gli attributi dell entit corso di laurea
Gli attributi dell’entità: Corso di laurea
  • Codice identificativo (chiave principale)
  • Logo
  • Denominazione
  • Presidente (codice)
  • Telefono presidenza
  • E-mail presidenza
  • Facoltà di appartenenza (codice)
  • Data di aggiornamento

Data base

gli attributi dell entit materie
Gli attributi dell’entità: Materie
  • Codice identificativo (chiave principale)
  • Denominazione
  • Corso di laurea (codice)
  • Anno di corso di frequenza (1- 3)
  • Obbligatoria o facoltativa (si/no)
  • Attivata (si/no)
  • Data di aggiornamento

Data base

gli attributi dell entit docenti
Gli attributi dell’entità: Docenti
  • Codice identificativo (chiave principale)
  • Nome
  • Cognome
  • Materia impartita 1 (codice)
  • Materia impartita 2 (codice)
  • Materia impartita 2 (codice)
  • Telefono
  • E-mail
  • Facoltà di incardinamento (codice)
  • Data di aggiornamento

Data base

gli attributi dell entit studenti
Gli attributi dell’entità: Studenti
  • Matricola (chiave principale)
  • Nome
  • Cognome
  • Sesso (M,F)
  • Corso di laurea (Codice)
  • Telefono
  • E-mail
  • Anno di corso (1-5)
  • Data di aggiornamento

Data base

gli attributi dell entit esami
Gli attributi dell’entità: Esami
  • Identificativo esame (contatore)
  • Materia (codice)
  • Matricola studente (codice)
  • Data
  • Voto (18-30)
  • Lode (si/no)
  • Giudizio (ID, NID, Ritirato, Respinto)
  • PIN docente (password)

Data base

esempio le relazioni base
Esempio: le relazioni base
  • Facoltà -< Corsi di laurea (1 a molti)
  • Facoltà - Docente preside (1 a 1)
  • Corso di laurea – Docente presidente (1 a 1)
  • Corso di laurea -< Materia (1 a molti)
  • Corso di laurea -< Studenti (1 a molti)
  • Materie >-< Docente (molti a molti + 1 a molti)
  • Docente -< Esami (1 a molti)
  • Esame -< Materia (1 a molti)
  • Studente -< Esami (1 a molti)

Data base

esempio le maschere d immissione
Esempio: le maschere d’immissione
  • Registrazione dell’Ateneo:
    • Facoltà
  • Registrazioni delle presidenze:
    • Corsi di laurea
    • Materie
    • Docenti
  • Registrazione delle segreterie e dei docenti
    • Studenti
    • Esami

Data base

esempio le maschere di ricerca
Esempio: le maschere di ricerca
  • Su una tabella:
    • un docente
    • uno studente
  • Su più tabelle
    • nome del preside o del presidente del CDL
    • docente di una materia

Data base

esempio le viste relazionali
Esempio: le viste relazionali
  • Carriera di uno studente
  • Esami sostenuti da uno studente
  • Carico didattico di un docente
  • Medie per disciplina e per docente
  • Esami in ritardo per disciplina e per docente

Data base

esempio l elaborazione dei dati
Esempio: l’elaborazione dei dati
  • N° iscritti ad un corso di laurea per anno
  • Media dei voti di uno studente
  • N°esami in ritardo / N°esami previsti
  • N° previsto di frequentanti per materia
  • Peso relativo dei diversi corsi di laurea (iscritti al CDL/totale iscritti lauree triennali)

Data base

esempio i rapporti testuali
Esempio: i rapporti testuali
  • Piano di studi di uno studente
  • Certificato degli esami sostenuti

Data base

ad