Bramucci, Sofia
(2024)
Data-driven decision making: analisi delle vendite in Marposs Spa con PowerBI.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria gestionale [LM-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract
L'elaborato di tesi riguarda l'implementazione di un sistema di Business Intelligence (BI) per Marposs S.p.A., leader mondiale nelle misurazioni di precisione. L'obiettivo principale è migliorare il processo decisionale aziendale tramite la creazione di report e dashboard interattivi, che consentano una migliore comprensione dei dati di vendita globali. Attualmente, i dati aziendali sono disponibili solo in formato tabellare, limitando la capacità di analisi e sintesi dei trend. Il lavoro ha affrontato diverse sfide, tra cui l'integrazione di fonti di dati eterogenee, la scelta degli strumenti BI più idonei e la progettazione di visualizzazioni intuitive e multidimensionali per rendere il sistema di reportistica accessibile anche ai decisori aziendali non esperti in BI. Dopo un confronto tra diverse piattaforme, PowerBI si è rivelato la soluzione migliore, grazie alla sua flessibilità e capacità di adattamento alle specifiche esigenze aziendali.
Il progetto ha comportato la creazione di report statici e interattivi per i manager, oltre a uno use case per analizzare ed abbattare i costi di approvvigionamento di un prodotto. I risultati hanno dimostrato come le dashboard abbiano facilitato il processo decisionale, riducendo il tempo necessario per analizzare i dati e migliorando la capacità di identificare pattern e tendenze nascoste. Il sistema di reportistica creato è diventato il nuovo standard aziendale, contribuendo a uniformare la visualizzazione dei dati e migliorando la comunicazione e l'efficacia delle decisioni.
Sviluppi futuri potrebbero estendere l'uso di PowerBI ad altre aree aziendali, implementando anche funzioni di analisi predittiva e continuando a formare i manager nell'uso di questi strumenti. Il progetto ha introdotto un'innovazione significativa nel modo in cui Marposs gestisce e utilizza i dati, portando a benefici tangibili nel breve termine grazie alla sua adozione nel processo decisionale aziendale.
Abstract
L'elaborato di tesi riguarda l'implementazione di un sistema di Business Intelligence (BI) per Marposs S.p.A., leader mondiale nelle misurazioni di precisione. L'obiettivo principale è migliorare il processo decisionale aziendale tramite la creazione di report e dashboard interattivi, che consentano una migliore comprensione dei dati di vendita globali. Attualmente, i dati aziendali sono disponibili solo in formato tabellare, limitando la capacità di analisi e sintesi dei trend. Il lavoro ha affrontato diverse sfide, tra cui l'integrazione di fonti di dati eterogenee, la scelta degli strumenti BI più idonei e la progettazione di visualizzazioni intuitive e multidimensionali per rendere il sistema di reportistica accessibile anche ai decisori aziendali non esperti in BI. Dopo un confronto tra diverse piattaforme, PowerBI si è rivelato la soluzione migliore, grazie alla sua flessibilità e capacità di adattamento alle specifiche esigenze aziendali.
Il progetto ha comportato la creazione di report statici e interattivi per i manager, oltre a uno use case per analizzare ed abbattare i costi di approvvigionamento di un prodotto. I risultati hanno dimostrato come le dashboard abbiano facilitato il processo decisionale, riducendo il tempo necessario per analizzare i dati e migliorando la capacità di identificare pattern e tendenze nascoste. Il sistema di reportistica creato è diventato il nuovo standard aziendale, contribuendo a uniformare la visualizzazione dei dati e migliorando la comunicazione e l'efficacia delle decisioni.
Sviluppi futuri potrebbero estendere l'uso di PowerBI ad altre aree aziendali, implementando anche funzioni di analisi predittiva e continuando a formare i manager nell'uso di questi strumenti. Il progetto ha introdotto un'innovazione significativa nel modo in cui Marposs gestisce e utilizza i dati, portando a benefici tangibili nel breve termine grazie alla sua adozione nel processo decisionale aziendale.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Bramucci, Sofia
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Business Intelligence,Data Warehouse,Dashboard,PowerBI,Analisi dati,Fatturato,Marposs,Data Visualization,ETL
Data di discussione della Tesi
7 Ottobre 2024
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Bramucci, Sofia
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Business Intelligence,Data Warehouse,Dashboard,PowerBI,Analisi dati,Fatturato,Marposs,Data Visualization,ETL
Data di discussione della Tesi
7 Ottobre 2024
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