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la figura del Data Analyst è un professionista che si occupa di raccogliere, elaborare e analizzare i dati per fornire informazioni utili a supportare le decisioni aziendali. Utilizza strumenti e tecniche statistiche per interpretare grandi quantità di dati, identificare tendenze, pattern e anomalie, e presentare i risultati in modo chiaro e comprensibile. Il suo lavoro aiuta le organizzazioni a ottimizzare i processi, migliorare le performance e prendere decisioni basate su evidenze quantitative.
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Materie
Intelligenza artificiale
Servizi
E-business
Programma
Modulo 1: Cloud Computing e al SaaS
Cos'è il Cloud Computing e la sua evoluzione.
Definizione di Software as a Service (SaaS) e differenze con IaaS e PaaS.
I principali vantaggi e sfide dell'adozione del SaaS nelle aziende.
Modulo 2: Architettura del SaaS
Componente di base di un'applicazione SaaS: front-end, back-end, database.
Architettura multi-tenant vs. architettura dedicata.
Modelli di distribuzione delle applicazioni SaaS (pubblico, privato e ibrido).
Modulo 3: Servizi Cloud e Modelli di Deployment
Differenza tra pubblici, privati e cloud ibridi.
Come i modelli IaaS, PaaS e SaaS interagiscono nell'ambiente cloud.
Principali piattaforme cloud che offrono soluzioni SaaS (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud).
Modulo 4: Gestione delle Applicazioni SaaS
Caratteristiche di gestione delle applicazioni SaaS: provisioning, monitoraggio e scalabilità.
Best practices per la gestione e il supporto continuo delle applicazioni SaaS.
Strumenti di gestione e monitoraggio delle performance SaaS.
Modulo 5: Sicurezza nel SaaS e Cloud Computing
Modelli di sicurezza nel cloud: responsabilità condivisa.
Tecniche di protezione dei dati in un'applicazione SaaS: crittografia, autenticazione a più fattori, accesso basato su ruoli.
Gestione delle vulnerabilità e rischi legati alle applicazioni SaaS.
Modulo 6: Implementazione e Integrazione delle Applicazioni SaaS
Come implementare soluzioni SaaS all'interno di un’organizzazione.
Integrazione di applicazioni SaaS con i sistemi aziendali esistenti.
API e strumenti per integrare SaaS con altre piattaforme aziendali.
Modulo 7: Personalizzazione delle Soluzioni SaaS
Come personalizzare le soluzioni SaaS per le esigenze aziendali.
Configurazione e gestione delle opzioni di personalizzazione nelle applicazioni SaaS.
Casi di studio: come aziende personalizzano SaaS per ottimizzare i processi aziendali.
Modulo 8: Gestione del Ciclo di Vita delle Applicazioni SaaS
Fasi del ciclo di vita delle applicazioni SaaS: sviluppo, distribuzione, manutenzione, aggiornamenti.
Come pianificare il rilascio di nuove versioni o funzionalità.
Tecniche per il backup, il recupero dei dati e la gestione delle versioni.
Modulo 9: Performance e Ottimizzazione delle Applicazioni SaaS
Metriche e KPI per misurare le performance delle applicazioni SaaS.
Strategie di ottimizzazione per garantire alte performance e disponibilità.
Utilizzo di strumenti per monitorare e migliorare l’esperienza utente.
Modulo 10: Gestione dei Contratti e del Licensing SaaS
Come gestire i contratti con i fornitori di soluzioni SaaS.
Termini e condizioni comuni nei contratti SaaS: SLA (Service Level Agreement), termini di pagamento, risoluzione.
Gestire il licensing SaaS: licenze a consumo, abbonamenti annuali, modelli pay-per-use.
Modulo 11: Scalabilità e Gestione della Capacità SaaS
Come garantire che le applicazioni SaaS scalino facilmente per rispondere alla domanda.
Strategie per gestire la capacità delle applicazioni SaaS.
Utilizzo di auto-scaling, bilanciamento del carico e altre tecniche di scalabilità.
Modulo 12: Disaster Recovery e Business Continuity nel SaaS
Come implementare piani di disaster recovery per le applicazioni SaaS.
Considerazioni sulla continuità operativa e sulla protezione dei dati in scenari di emergenza.
Best practices per garantire la resilienza del sistema SaaS.
Modulo 13: Costi e Budgeting delle Soluzioni SaaS
Modelli di pricing per le soluzioni SaaS: abbonamenti, licensing per utente, pagamenti a consumo.
Come gestire e ottimizzare i costi delle soluzioni SaaS.
Strumenti per analizzare il ROI delle applicazioni SaaS.
Modulo 14: Tendenze e Innovazioni nel SaaS
Le principali tendenze nel mercato SaaS: intelligenza artificiale, automazione, analytics.
Nuove tecnologie che stanno rivoluzionando il mondo SaaS (es. SaaS per la gestione dei dati, edge computing).
Come le aziende possono beneficiare delle innovazioni future del SaaS.
Modulo 15: Lezione Conclusiva e Best Practices nel SaaS
Sintesi dei concetti chiave appresi durante il corso.
Best practices per la gestione delle applicazioni SaaS.
Prospettive future per il cloud computing e il SaaS nelle aziende.
