Accuratezza di applicazioni mobili e device indossabili nell'analisi di grandi quantità di dati

Gli smartwatch e gli smart band, che indicheremo come orologi smart, sono la tecnologia che si sta affermando e sviluppando maggiormente. Dalla possibilità di monitorare l'attività fisica giornaliera a quella di effettuare acquisti. Sono state descritte tutte le componenti che permettono di compiere le suddette azioni. Viene approfondito inoltre il funzionamento dei sensori di movimento e di prossimità. In seguito, è stata posta particolare attenzione alla sensibilità e alla precisione di questi sensori, descrivendo studi e test, traendo conclusioni su quali dati possano essere ritenuti realmente affidabili. Questi dispositivi verranno utilizzati in futuro anche per monitorare malattie come il diabete e il cancro, per questo motivo sono stati approfonditi maggiormente studi che descrivono come internet e le wearable technology saranno utili in campo medico. In particolar modo, la tecnologia ha permesso una diffusione e condivisione di informazioni più rapida, rendendo i pazienti e i medici più vicini. L’ultima parte della tesi tratta la gestione della grande quantità di dati rilevati e i principali tool di analisi in ambito Big Data. Sono state esposte le differenze tra Apache Hadoop e Apache Spark, con i relativi vantaggi nei rispettivi utilizzi. È stato realizzato uno script R con lo scopo di applicare un algoritmo di regressione lineare per studiare la relazione tra i passi effettuati durante una sessione di allenamento e le calorie bruciate. L’applicazione si connette a Spark mediante apposita libreria e permette di importare i dataset da file esterni o direttamente dal database mongoDB. È stato mostrato il grado di correlazione tra le due variabili e come possono essere calcolate le calorie bruciate avendo a disposizione solo i passi effettuati. Concludendo, sono stati effettuati test per mostrare l’affidabilità dell’infrastruttura con database di diverse dimensioni ed è stato osservato come sono cambiati i tempi di esecuzione dello script nei molteplici test.