Progettazione e realizzazione di una piattaforma open-source di Location Intelligence in ambito Wastewater-Based Epidemiology

Il monitoraggio epidemiologico basato sull’analisi delle acque reflue (Wastewater-Based Epidemiology, WBE) si è affermato negli ultimi anni come strumento complementare alla sorveglianza sanitaria tradizionale, in grado di fornire segnali precoci sulla diffusione di patogeni e sostanze di interesse a livello di popolazione, a partire da campioni raccolti nei punti nevralgici della rete fognaria e degli impianti di depurazione. La piena efficacia di questo approccio dipende tuttavia dalla disponibilità di piattaforme capaci di integrare dati eterogenei (misure analitiche di laboratorio, letture continue da sensori, informazioni geografiche sulla rete idrica) in un sistema unico, accessibile e interrogabile da utenti con competenze tecniche differenti. Si tratta di dati che si distinguono per natura temporale (frequenze di acquisizione differenti), per provenienza (sistemi informativi scollegati tra loro) e per dimensione geospaziale. Allo stato dell’arte, gran parte delle soluzioni disponibili si appoggia a strumenti proprietari di costo elevato oppure a sistemi disconnessi tra loro, con evidenti limiti di sostenibilità economica e di adattabilità per gli enti pubblici. La presente tesi descrive la progettazione e la realizzazione di una piattaforma open-source di Data Analytics geospaziale e Location Intelligence in ambito WBE, sviluppata durante un periodo di tirocinio presso Iconsulting S.p.A. in collaborazione con la società di gestione del servizio idrico integrato della regione Puglia. Dopo un inquadramento teorico che attraversa i temi della Data Integration, della modellazione dimensionale, dei processi ETL e della Visual Analytics, la tesi presenta l’architettura complessiva del sistema target, organizzata su più layer funzionali, dall’acquisizione dei dati alla loro presentazione, e ne delimita il sottoinsieme effettivamente implementato nel progetto pilota, circoscritto al depuratore di Gallipoli (LE) e al relativo bacino di utenza. Il pilota è stato realizzato adottando uno stack tecnologico interamente open-source: Apache Airflow per l’orchestrazione delle pipeline di acquisizione e trasformazione, PostgreSQL con estensione PostGIS per la persistenza dei dati relazionali e geospaziali, GeoServer per la pubblicazione dei layer geografici secondo gli standard OGC, e Apache Superset per la realizzazione delle dashboard analitiche interattive. Il processo di sviluppo ha seguito un approccio top-down, muovendo dai mockup delle interfacce e dalle esigenze degli utenti finali per derivarne progressivamente il modello dei dati e le pipeline di elaborazione. I risultati ottenuti dimostrano la fattibilità di un'architettura interamente open-source per il monitoraggio WBE in un contesto istituzionale, fornendo al contempo una base metodologica e tecnica replicabile per l'estensione del monitoraggio ad altri impianti del territorio.