Rosica, Angelopriya
(2023)
Data Quality Governance su Cloud Data Warehouse: Il Caso di Sara Assicurazioni.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Informatica [LM-DM270], Documento ad accesso riservato.
Documenti full-text disponibili:
![[img]](http://amslaurea.unibo.it/style/images/fileicons/application_pdf.png) |
Documento PDF (Thesis)
Full-text accessibile solo agli utenti istituzionali dell'Ateneo
Disponibile con Licenza: Salvo eventuali più ampie autorizzazioni dell'autore, la tesi può essere liberamente consultata e può essere effettuato il salvataggio e la stampa di una copia per fini strettamente personali di studio, di ricerca e di insegnamento, con espresso divieto di qualunque utilizzo direttamente o indirettamente commerciale. Ogni altro diritto sul materiale è riservato
Download (3MB)
| Contatta l'autore
|
Abstract
Con l'entrata in vigore del nuovo principio per la contabilizzazione dei contratti assicurativi, l'IFRS 17 Insurance Contracts, definito dagli operatori del settore un cambiamento "storico", la compagnia assicurativa Sara Assicurazioni S.p.A. ha potenziato le sue risorse caricando e trasformando i suoi dati attraverso un Modern Data Warehouse Cloud Native.
L'oggetto di questa tesi è lo studio dei processi e degli strumenti per la Data Quality Governance a supporto di questo Data Warehouse, nello specifico verrà trattato l'insieme delle attività e delle migliorie che ho implementato con il supporto di Injenia Srl. Il tool scelto per garantire e gestire la qualità del dato è Great Expectations.
Abstract
Con l'entrata in vigore del nuovo principio per la contabilizzazione dei contratti assicurativi, l'IFRS 17 Insurance Contracts, definito dagli operatori del settore un cambiamento "storico", la compagnia assicurativa Sara Assicurazioni S.p.A. ha potenziato le sue risorse caricando e trasformando i suoi dati attraverso un Modern Data Warehouse Cloud Native.
L'oggetto di questa tesi è lo studio dei processi e degli strumenti per la Data Quality Governance a supporto di questo Data Warehouse, nello specifico verrà trattato l'insieme delle attività e delle migliorie che ho implementato con il supporto di Injenia Srl. Il tool scelto per garantire e gestire la qualità del dato è Great Expectations.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Rosica, Angelopriya
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum B: Informatica per il management
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Data Quality,Data Governance,Data Warehouse,Cloud,Great Expectations,IFRS17,Modern Data Warehouse Cloud Native
Data di discussione della Tesi
16 Marzo 2023
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Rosica, Angelopriya
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum B: Informatica per il management
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Data Quality,Data Governance,Data Warehouse,Cloud,Great Expectations,IFRS17,Modern Data Warehouse Cloud Native
Data di discussione della Tesi
16 Marzo 2023
URI
Statistica sui download
Gestione del documento:
Login