Database Systems

Cluster

  • Big Data Analytics and Information Systems

Group's website

Description

The main research themes of interest for the group operating in the context of databases and involving, besides the Department's personnel on a permanent contract, researchers of other Universities, doctoral researchers, research fellows and researchers operating within the industry, are the following:

  1. Temporal, Spatial, and Spatiotemporal Databases. Formalisms, methodologies, techniques and tools for the formalisation, the conceptual and logical designing, the implementation and the management of temporal, spatial and spatiotemporal databases, starting from data models and arriving at the indexing structures.
  2. Conceptual Design of Relational and XML Databases. Identification of recurring patterns in the conceptual design and their potential uses, for instance, in the automated synthesis of conceptual and logical schemas.
  3. Data Warehousing. Models and tools for integrating heterogeneous data sources in data warehouses. Extract, Transform and Load (ETL) processes. Schema matching algorithms (semantic correspondence between the elements of the source databases and the elements in the data warehouse) and schema mapping (how to transfer the contents of the source databases in the data warehouse, given the schemas of the ones and the other) for the population of a data warehouse, starting from the sources of available data. Methodologies and algorithms for data analysis, including data mining techniques and statistical analysis tools.

Research subjects

  • 1. Utilizzo di informazioni spaziali e temporali nell’ambito delle basi di dati per i sistemi di posizionamento/geo-localizzazione, con particolare riferimento ai sistemi basati sui fingerprint, che integrano dati GPS e dati relativi alle reti di telefonia mobile
  • Utilizzo di informazioni spazio-temporali per la stima delle posizioni, il riconoscimento di cambiamenti nelle configurazioni di rete, il miglioramento degli algoritmi di map matching e il ragionamento a diversi livelli di astrazione
  • Utilizzo di strumenti di machine learning (in particolare, degli alberi decisione) per la stima delle posizioni
  • Tecniche di progettazione di basi di dati XML a partire da schemi concettuali Entità-Relazioni
  • Definizione di possibili strategie per la sintesi automatica di schemi concettuali e logici a partire da strutture orientate agli oggetti (ad esempio, Object-Relational Mapping, ORM
  • Progettazione, sviluppo e implementazione di data warehouse, basate sul concetto generale di evento, per l’integrazione e l’analisi di dati acquisiti da active contact center multicanale e multiservizio
  • Utilizzo del data warehouse da parte di sistemi di supporto alle decisioni per la realizzazione di compiti avanzati di analisi (analisi del comportamento degli operatori, simulazione dei flussi di chiamata, mining dei dati)
  • Sviluppo di tecniche per l’esecuzione semi-automatica di algoritmi di schema matching e schema mapping nell’ambito di data warehouse

ERC panels

  • PE6_10 Web and information systems, data management systems, information retrieval and digital libraries, data fusion
  • PE6_6 Algorithms and complexity, distributed, parallel and network algorithms, algorithmic game theory
  • PE6_11 Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video)

Members

Angelo MONTANARI
Carla PIAZZA
Nicola VITACOLONNA