Dbms basati sui grafi: Analisi e prototipazione di neo4j.

L’obiettivo di questa tesi è quello di mettere a confronto due mondi: quello dei DBMS relazionali e quello dei DBMS a grafo, con lo scopo di comprendere meglio quest'ultimo. Perciò, sono state scelte le due tecnologie che meglio rappresentano i loro mondi: Oracle per gli RDBMS e Neo4j per i Graph DBMS. I due DBMS sono stati sottoposti ad una serie di interrogazioni atte a testare le performance al variare di determinati fattori, come la selettività, il numero di join che Oracle effettua, etc. I test svolti si collocano nell'ambito business intelligence e in particolare in quello dell’analisi OLAP.

Middleware per Internet of Things: Java Embedded come caso di studio

Grazie al progresso dell'elettronica, ai giorni nostri, è possibile costruire dispositivi elettronici molto piccoli, che col passare del tempo lo sono sempre più. Questo ci permette di poter imboccare nuove strade nel mondo dell'informatica, sfruttando proprio questo fatto. Le dimensioni ridotte dei dispositivi in commercio, come sensori, attuatori, tag e tanto altro, sono particolarmente adatte a nuovi scenari applicativi. Internet of Things è una visione in cui Internet viene esteso alle cose. Facendo largo uso di dispositivi come sensori e tag è possibile realizzare sistemi intelligenti che possono avere riscontri positivi nella vita di tutti i giorni. Tracciare la posizione degli oggetti, monitorare pazienti da remoto, rilevare dati sull'ambiente per realizzare sistemi automatici (ad esempio regolare automaticamente la luce o la temperatura di una stanza) sono solo alcuni esempi. Internet of Things è la naturale evoluzione di Internet, ed è destinato a cambiare radicalmente la nostra vita futura, poichè la tecnologia sarà sempre più parte integrante della nostra vita, aumentando sempre più il nostro benessere e riducendo sempre più il numero delle azioni quotidiane da compiere. Sempre più sono middleware, le piattaforme e i sistemi operativi che nascono per cercare di eliminare o ridurre le problematiche relative allo sviluppo di sistemi di questo genere, e lo scopo di questa tesi è proprio sottolinearne l'importanza e di analizzare gli aspetti che questi middleware devono affrontare. La tesi è strutturata in questo modo: nel capitolo uno verrà fatta una introduzione a Internet of Things, analizzando alcuni degli innumerevoli scenari applicativi che ne derivano, insieme però alle inevitabili problematiche di tipo tecnologico e sociale. Nel secondo capitolo verranno illustrate le tecnologie abilitanti di Internet of Things, grazie alle quali è possibile realizzare sistemi intelligenti. Nel terzo capitolo verranno analizzati gli aspetti relativi ai middleware, sottolineandone l'importanza e prestando attenzione alle funzioni che devono svolgere, il tutto riportando anche degli esempi di middleware esistenti. Nel quarto capitolo verrà approfondito il middleware Java Embedded di Oracle.

Progettazione e prototipazione di un sistema di Social Business Intelligence con Hadoop Impala

Il presente elaborato ha come oggetto l’analisi delle prestazioni e il porting di un sistema di SBI sulla distribuzione Hadoop di Cloudera. Nello specifico è stato fatto un porting dei dati del progetto WebPolEU. Successivamente si sono confrontate le prestazioni del query engine Impala con quelle di ElasticSearch che, diversamente da Oracle, sfrutta la stessa componente hardware (cluster).

Progettazione del Sistema di Gestione dei Risultati Elettorali del Comune di Cesena

Nel Comune di Cesena è presente un sistema di gestione dei risultati elettorali che si avvale di una base di dati per memorizzare le informazioni sui seggi, sui partiti, sui candidati, e sui risultati da loro ottenuti, ma il software in uso manca di funzionalità avanzate che permettano di eseguire correttamente raffronti fra diverse elezioni, di tenere traccia di cambiamenti nelle parti più statiche dei dati, di identificare univocamente un soggetto anche se è presente più volte con nomi diversi. In questo contesto si inserisce la progettazione del nuovo Sistema di Gestione dei Risultati Elettorali; in primo luogo è stata necessaria una fase di analisi del sistema attuale per capirne le funzionalità e caratteristiche a livello di database, quali fossero le sue mancanze e quali dati venivano memorizzati da usare come base concettuale di partenza per il nuovo sistema. Si è poi passati alla fase di progettazione vera e propria del nuovo sistema perciò è stato prima necessario strutturare la nuova base di dati; con l’aiuto di diagrammi ER si è stabilito quali fossero le entità necessarie al funzionamento del database, siamo passati poi attraverso una normalizzazione dei diagrammi fino ad ottenere uno schema fisico che indicasse tutte le tabelle e abbiamo scelto di utilizzare la suite DBMS Oracle per la creazione del database. Si è poi scelto di utilizzare il linguaggio di scripting PHP per realizzare l’interfaccia per consentire l’accesso al sistema da parte di molteplici client, prestando particolare attenzione al procedimento di inserimento dei dati preliminari di un’elezione, cioè tutti quei dati che vengono inseriti prima del giorno della votazione che includono i seggi che verranno utilizzati, i partiti e i candidati che si contenderanno il voto degli elettori. Anche in questo caso, al termine dell’implementazione, si è eseguita un’ampia fase di test per assicurarsi che l’utente inserisca in maniera corretta solo ed esclusivamente i dati necessari.

Un webservice per collegare il cittadino con la propria situazione debitoria

La tesi tratta di un web service capace di estrapolare i dati da un database Oracle utilizzato da un gestionale già esistente, per darli come output ad un portale da cui il cittadino si potrà collegare, visionandoli. Il gestionale si occupa della fase coattiva, ovvero quando un contribuente non paga una multa o una qualsiasi tassa; fino ad oggi non era possibile far vedere in via telematica i dati della situazione coattiva di un contribuente. Grazie al web service da me creato un portale potrà fare vedere i dati al contribuente tramite esso. Inoltre grazie a questo web service in futuro si potranno collegare anche con altri portali o app smartphone per dare ulteriori servizi al cittadino.

Machine Learning in ambito assicurativo Un caso di studio

Il Machine Learning si sta rivelando una tecnologia dalle incredibili potenzialità nei settori più disparati. Le diverse tecniche e gli algoritmi che vi fanno capo abilitano analisi dei dati molto più efficaci rispetto al passato. Anche l’industria assicurativa sta sperimentando l’adozione di soluzioni di Machine Learning e diverse sono le direzioni di innovamento che ne stanno conseguendo, dall’efficientamento dei processi interni all’offerta di prodotti rispondenti in maniera adattiva alle esigenze del cliente. Questo lavoro di tesi è stato realizzato durante un tirocinio presso Unisalute S.p.A., la prima assicurazione in ambito sanitario in Italia. La criticità intercettata è stata la sovrastima del capitale da destinare a riserva a fronte dell’impegno nei confronti dell’assicurato: questo capitale immobilizzato va a sottrarre risorse ad investimenti più proficui nel medio e lungo termine, per cui è di valore stimarlo appropriatamente. All'interno del settore IT di Unisalute, ho lavorato alla progettazione e implementazione di un modello di Machine Learning che riesca a prevedere se un sinistro appena preso in gestione sarà liquidato o meno. Dotare gli uffici impegnati nella determinazione del riservato di questa stima aggiuntiva basata sui dati, sarebbe di notevole supporto. La progettazione del modello di Machine Learning si è articolata in una Data Pipeline contenente le metodologie più efficienti con riferimento al preprocessamento e alla modellazione dei dati. L’implementazione ha visto Python come linguaggio di programmazione; il dataset, ottenuto a seguito di estrazioni e integrazioni a partire da diversi database Oracle, presenta una cardinalità di oltre 4 milioni di istanze caratterizzate da 32 variabili. A valle del tuning degli iperparamentri e dei vari addestramenti, si è raggiunta un’accuratezza dell’86% che, nel dominio di specie, è ritenuta più che soddisfacente e sono emersi contributi non noti alla liquidabilità dei sinistri.

Data modelling su database non relazionali: confronto di prestazioni su operazioni CRUD

Gli obiettivi di questi tesi sono lo studio comparativo di alcuni DBMS non relazionali e il confronto di diverse soluzioni di modellazione logica e fisica per database non relazionali. Utilizzando come sistemi di gestione due DBMS Document-based non relazionali, MongoDB e CouchDB, ed un DBMS relazionale, Oracle, sarà effettuata un’analisi di diverse soluzione di modellazione logica dei dati in database documentali e uno studio mirato alla scelta degli attributi sui quali costruire indici. In primo luogo verrà definito un semplice caso di studio su cui effettuare i confronto, basato su due entità in relazione 1:N, sulle quali sarà costruito un opportuno carico di lavoro. Idatabase non relazionali sono schema-less, senza schema fisso, ed esiste una libertà maggiore di modellazione. In questo lavoro di tesi i dati verranno modellati secondo le tecniche del Referencing ed Embedding che consistono rispettivamente nell’inserimento di una chiave (riferimento) oppure di un intero sotto-documento (embedding) all’interno di un documento per poter esprimere il concetto di relazione tra diverse entità. Per studiare l’opportunità di indicizzare un attributo, ciascuna entità sarà poi composta da due triplette uguali di attributi definiti con differenti livelli di selettività, con la differenza che su ciascun attributo della seconda sarà costruito un indice. Il carico di lavoro sarà costituito da query definite in modo da poter testare le diverse modellazioni includendo anche predicati di join che non sono solitamente contemplati in modelli documentali. Per ogni tipo di database verranno eseguite le query e registrati i tempi, in modo da poter confrontare le performance dei diversi DBMS sulla base delle operazioni CRUD.

Progettazione e sviluppo di uno strumento per la scansione di progetti software alla ricerca di potenziali segni di plagio

Questa tesi nasce dalla necessità di sviluppare uno strumento capace d’individuare potenziali plagi in progetti software. Il plagiarismo nel software è pratica che, nel tempo, ha visto numerosi scontri legali (ad esempio, Oracle contro Google per Android), e per il quale sono pochi i progetti open source di facile utilizzo pratico. L’elaborato, quindi, si addentra nelle tecniche di analisi e d’individuazione di possibili plagi, presentando il processo di progettazione e sviluppo dello strumento.