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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 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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Presentation Transcript


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

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

    • 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)

    • 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

    • 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

    • 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


    Schema di tabella (glossario)

    Data base


    Esempio di tabella(Studenti)

    Data base


    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

    • 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

    • 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

    • 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 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

    • 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

    • 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


    Fasi del ciclo di vita del SIA

    Data base


    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


    Rappresentazione schematica delle fasi di pianificazione

    Data base


    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


    Livelli dell’organizzazione, attività e bisogni informativi

    Data base


    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)

    • 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(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

    • 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

    • 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

    • 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 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 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 entità

    • Facoltà

    • Corsi di laurea triennali

    • Materie attivate

    • Docenti delle singole discipline

    • Studenti seguiti

    • Esami sostenuti nelle materie obbligatorie

    Data base


    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’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’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’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’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’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

    • 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

    • 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

    • 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

    • 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

    • 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

    • Piano di studi di uno studente

    • Certificato degli esami sostenuti

    Data base


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