An approach for evaluating the reputation of data services

In the last years the volume of data has increased considerably, helping the development of applications who exploit this amount of data. One of the main causes is the rising of Internet of Things (IoT). The abundance of data however leads to the increasing difficulty of finding the data source suitable for own needs and the purposes of the applications. Within this context is defined DITAS, a project whose purpose is to help the developers of data-intensive application to define and execute their own applications. The following thesis work will be arranged within DITAS project, more specifically expanding the definition of Data Utility. This is defined as the relevance of data considering the context of use, that is the user’s purpose and system’s characteristics. It is the composition of three main components, Data Quality (DQ), Service Quality and reputation. This thesis will only elaborate on the last component, expanding his range of action from Data Quality to Service Quality and make it useful for all the user that will use this platform in the future. The innovative aspect consist of considering not only the various dimensions of Data Quality but to take into consideration all the aspects typical of the Service Quality, that is all the values that are normally external to the data source. All of this values will constitute the reputation value, as a variable which purpose is to help the choice of a data set by the users. Following the registration, choice and utilisation of a data set the reputation value will be updated, making it a variable for the choice of data set by an user.

Negli ultimi anni il volume di dati scambiati è aumentato in maniera considerevole, favorendo lo sviluppo di applicazioni atte a sfruttare questa improvvisa abbondanza di dati. Una delle principali cause si può attribuire al fenomeno dell’Internet of Things (IoT). Questo però comporta la difficoltà a trovare la fonte di dati adatta alle proprie esigenze e agli scopi delle applicazioni. In suddetto contesto si inserisce DITAS, un progetto il cui scopo è aiutare gli sviluppatori di applicazioni data-intensive nel definire ed eseguire le proprie applicazioni. Il seguente lavoro di tesi si inquadra all’interno di codesto progetto, più nello specifico ampliando la definizione di Data Utility. Questa è definita come la rilevanza dei dati considerando il contesto d’uso,cioè le finalità dell’utente e le caratteristiche del sistema. É composizione di tre elementi principali, nello specifico la Data Quality (Qualità dei Dati), la Service Quality (Qualità del Servizio) e la Reputation. Nel corso di questa tesi si andrà ad approfondire solo quest’ultima componente, ampliandone il raggio d’azione dalla qualità dei dati alla qualità del servizio, rendendola utile a tutti gli utenti che vorranno utilizzare la piattaforma in futuro. L’aspetto innovativo consta nel considerare non solo i vari parametri di Data Quality ma prendendo in esame gli aspetti tipici dell qualità del servizio, cioè di quei valori che normalmente sono esterni alla sorgente di dati. L’insieme di questi valori andrà a costituire il coefficiente della reputation come variabile atta ad aiutare un utente nella scelta di una sorgente di dati. A seguito della registrazione, scelta ed utilizzo di un data set il valore della reputazione verrà aggiornato, rendendolo un metro di giudizio impattante sulla scelta da un determinato set di dati da parte di un utente.