Stefano Rizzi dal 2005 è Professore Ordinario al DISI – Università di Bologna, dove dirige il Data Warehousing Lab e insegna Business Intelligence e Ingegneria del Software.
I suoi attuali interessi di ricerca includono la progettazione di data warehouse e la business intelligence, in particolare la personalizzazione OLAP, la social business intelligence e i servizi analitici per dati genomici.
Ha conseguito il PhD in Ingegneria Elettronica e Informatica presso l’Università di Bologna. Ha pubblicato più di 110 articoli su riviste e atti di congressi nei settori business intelligence e pattern recognition, e un libro sulla progettazione di data warehouse. Ha partecipato a diversi progetti di ricerca su tali aree e fa parte dello steering committee dell’ER (Int. Conf. on Conceptual Modeling).
Basi di dati e Database Management System. Il modello relazionale: relazioni e vincoli di integrità. I sistemi informativi aziendali e il portafoglio applicativo. Formalismi per l’analisi e la modellazione di processi. Pianificazione e Business Process Reengineering. La business intelligence. Data warehousing: architetture, tecniche di accesso ai dati, modelli concettuali. Cenni di data mining.
Business intelligence (BI), motivazioni, obiettivi, definizioni e soluzioni.
Data warehousing come tecnologia abilitante per la BI: architetture, tecniche e metodologie di On-Line Analytical Processing (OLAP) per l’analisi dei dati.
Modellazione multidimensionale con il Dimensional Fact Model (DFM).
Self-service BI su piattaforme Relational OLAP.
Analisi what-if.
Esercitazioni di laboratorio su OLAP, DFM e self-service BI.
Data Science and Business Analytics