Livello applicativo

Question 1

Cosa si intende per livello applicativo

Answer 1

Tutte le applicazioni software necessarie per le funzionalità aziendali

Question 2

Cosa si intende per Make or Buy

Answer 2

La scelta che un’organizzazione deve fare per decidere se creare un componente da se oppure comprarlo sul mercato

Question 3

Cos’è l’ERP

Answer 3

Modulo di supporto attività operazionali con più moduli

Question 4

Qual è la struttura dell’ERP

Answer 4

Si divide in ERP core, che comprende moduli orizzontali (direzionali e istituzionali) e moduli verticali (strategici); e ERP esteso, che comprende SCM, PLM e CRM

Question 5

Quali sono le proprietà dell’ERP

Answer 5

Unicità informazione, Modularità e prescrittività

Question 6

Quali sono le possibili architetture per l’ERP

Answer 6

Client-Server, web based, Saas

Question 7

Dopo aver comprato il software ERP cosa deve fare un’azienda prima di usarlo

Answer 7

Adattarlo alle esigenze aziendali tramite parametrizzazione e personalizzazione

Question 8

Quali sono i vantaggi dell’utilizzo di ERP

Answer 8

Sia di efficacia che di efficienza

Question 9

A cosa serve il software CRM

Answer 9

Si occupa dell’iterazione con i clienti

Question 10

Come è strutturato il CRM

Answer 10

È diviso in 3 parti: CRM operativo, analitico e collaborativo

Question 11

Di cosa si occupa il CRM operativo

Answer 11

Ha 3 componenti: marketing, che si occupa di fidelizzare i clienti esistenti; analisi vendite, gestisce la ricerca di nuovi possibili clienti; servizio clienti che, come dice il nome, si occupa del supporto clientela

Question 12

Di cosa si occupa il CRM analitico

Answer 12

È la parte back-end del CRM e si occupa dell’analisi dei dati forniti sugli utenti da parte del CRM operativo. Esegue le operazioni di: reporting, analisys, predicting

Question 13

Che collegamento c’è tra CRM e DW/DM

Answer 13

Il CRM analitico fa uso di Data Warehouse o Data Mining per i suoi processi di analisi dati

Question 14

Di cosa si occupa il CRM collaborativo

Answer 14

Calcolo profittabilità e soddisfazione della clientela

Question 15

Cos’è un Data Warehouse

Answer 15

Un database con supporto alle decisioni eseguito tramite analisi dei dati

Question 16

Qual è il modello adatto per un DW

Answer 16

Quello multidimensionale

Question 17

Quali sono i modelli applicativi per un DW

Answer 17

MOLAP, ROLAP, HOLAP

Question 18

Perchè il modello ROLAP è il più difficile da tradurre partendo dal modello logico DFM

Answer 18

Perchè il DFM è multidimensionale e si cerca di tradurlo in un modello relazionale come il ROLAP

Question 19

Come avviene la traduzione da modello multidimensionale a relazionale per un DW

Answer 19

2 metodi: a stella oppure fiocco di neve

Question 20

Com’è strutturato un DW

Answer 20

Ha tre livelli: sorgenti, staging area (opzionale), data mart

Question 21

A cosa serve l’ETL

Answer 21

Ad adattare i dati per il corretto funzionamento di un DW tramite 3 step: estrazione, trasformazione, caricamento

Question 22

Cosa si intende per modello multidimensionale

Answer 22

Un ipercubo di n dimensioni i cui elementi sono: fatto, dimensione e misura

Question 23

Quali operazioni si possono svolgere in un DW

Answer 23

Drill-down, roll-up, slice e dice

Question 24

Qual è la proprietà fondamentale di un DW

Answer 24

La persistenza

Question 25

A cosa serve il Data Mining

Answer 25

Ad estrarre informazioni da una base di dati

Question 26

Quali sono le tecniche più usate per il DM

Answer 26

Regole associative, classificazione, clustering

Question 27

In cosa consiste la tecnica delle “regole associative”

Answer 27

È una tecnica descrittiva, non supervisionata. Trovare delle caratteristiche comuni a più elementi di una base di dati per classificarli

Question 28

In cosa consiste la tecnica delle “classificazioni”

Answer 28

È una tecnica predittiva, supervisionata. Permette di assegnare gli elementi di una base di dati a vari gruppi in maniera autonoma tramite un “training set” e un “test set”

Question 29

In cosa consiste la tecnica del “clustering”

Answer 29

È una tecnica descrittiva, non supervisionata. Permette di raggruppare gli elementi di un DB in classi di appartenenza non conosciute a priori sulla base delle caratteristiche degli stessi

Question 30

Gli algoritmi di clustering come possono essere

Answer 30

Completi, parziali, sovrapposti, esclusivi

Question 31

Cos’è il “k-means”

Answer 31

Il più diffuso algoritmo di clustering

Question 32

A cosa serve il processo di “selezione software”

Answer 32

A trovare il software giusto per l’azienda prima di procedere al pagamento