Uma proposta para OLAP ontológica
description
Transcript of Uma proposta para OLAP ontológica
![Page 1: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/1.jpg)
Uma proposta para OLAP ontológica
Adriana Ribeiro
![Page 2: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/2.jpg)
Roteiro
OLAP Problema Solução Uso de ontologia Resultados esperados Aplicação
![Page 3: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/3.jpg)
OLAP
On-Line Analytical Processing (OLAP) é uma categoria de software específica para realizar consultas multidimensionais sobre dados previamente agregados e materializados que são extraídos do DW [CCS93].
![Page 4: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/4.jpg)
Análise multidimensional
Representa os dados como dimensões em vez de tabelas.
A melhor maneira de visualizar essa estrutura é através de uma representação utilizando um cubo.
![Page 5: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/5.jpg)
Função do OLAP
Apoiar o usuário na análise dos dados.
![Page 6: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/6.jpg)
Componentes do Cubo OLAP
Fatos; Dimensões; Medidas; Membro; Hierarquia;
![Page 7: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/7.jpg)
Fatos
Representa uma coleção de dados relacionados, consistindo de medidas e dados de contexto. Cada fato tipicamente representa o registro de um item de negócio, de uma transação comercial ou de um evento que pode ser usado para se analisar o negócio [Ner06]Ex: produção, vendas, compras.
![Page 8: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/8.jpg)
Dimensões
Determina o contexto dos fatos e contém as informações descritivas sobre as quais se deseja realizar análises. Em uma base de dados contendo informações sobre as vendas de produtos
Ex: Tempo, Localização, Cliente, Vendedor.
![Page 9: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/9.jpg)
Dimensões no Cubo
adaptado de [Fid03]
![Page 10: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/10.jpg)
Medidas
Corresponde a um atributo numérico de um fato, representando o desempenho ou comportamento do fato em relação a um determinado conjunto de dimensões. Ex: vendas em termos monetários (faturamento), o volume de vendas, o custo de venda e o valor de uma transação.
![Page 11: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/11.jpg)
Membro
Corresponde a um elemento usado para determinar um dado de uma dimensão. Ex: o mês de janeiro, o 1º trimestre de 2007 e o ano de 2007 são exemplos de membros da dimensão tempo.
![Page 12: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/12.jpg)
Hierarquia
Organiza os membros de uma dimensão em vários níveis hierárquicos. Os níveis de uma hierarquia definem uma granularidade ao fato em análise.
Ex: País
Região
Estado
MunicípioNíveis
Brasil
Nordeste
Bahia
Ilhéus
Membros
![Page 13: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/13.jpg)
Exemplo
2005 2006
P.A P.B P.C P.A P.B P.C
PB 100 50 10 500 70 20
PE 20 50 5 30 20 50
BA 300 50 1 100 100 30
Eixos
Célula(onde existem medidas)
![Page 14: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/14.jpg)
Operadores OLAP
Roll-up; Drill-down; Slice & dice.
![Page 15: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/15.jpg)
Roll up
O usuário aumenta o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento.
![Page 16: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/16.jpg)
Trimestre 1
Janeiro Fevereiro Março
PE 30 26 22
PB 28 30 30
1999
Trim1 Trim2 Trim3 Trim4
PE 78 67 20 15
PB 90 67 10 30
Roll up na Dimensão Tempo
![Page 17: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/17.jpg)
Drill Down
O usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o nível de granularidade.
![Page 18: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/18.jpg)
Telefone Celular Computadores
2001 2002 2001 2002
PE 2000 5000 800 5000
PB 3000 1000 600 6000
Telefone Celular Computadores
2001 2002 2001 2002
Recife 2000 5000 800 5000
João Pessoa
3000 1000 600 6000
Drill Down na dimensão localização geográfica
![Page 19: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/19.jpg)
Slice and Dice
O foco do usuário é transferido para uma camada de dados particular ou subcubo de dados, respectivamente, pela secção do cubo em fatias ou pela extração de um subconjunto de dados agregados, fixando-se valores de dimensão.
![Page 20: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/20.jpg)
Slice and Dice
Telefone Celular
2001 2002 2003 2004
Recife 2000 5000 800 5000
João Pessoa
3000 1000 600 6000
![Page 21: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/21.jpg)
Definição do Problema
Uma ferramenta OLAP, possibilita a análise multidimensional de dados, para auxiliar a tomada de decisão, mas não extrai conhecimento.
![Page 22: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/22.jpg)
Solução
Extrair informação em ferramentas OLAP com o auxílio de ontologias.
![Page 23: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/23.jpg)
Onde aplicar ontologias?
[Fid03]
?
![Page 24: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/24.jpg)
Resultados Esperados
Integração de ontologia em OLAP para extração de informações relevantes para a tomada de decisão.
![Page 25: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/25.jpg)
Aplicação
Describing Data Sources Semantically for Facilitating Efficient Creation of OLAP Cubes.
![Page 26: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/26.jpg)
Describing Data Sources Semantically for Facilitating Efficient Creation of OLAP Cubes
Objetivo: Integrar várias bases de dados utilizando ontologia para que uma ferramenta OLAP possa acessá-las.
![Page 27: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/27.jpg)
Describing Data Sources Semantically for Facilitating Efficient Creation of OLAP Cubes
O usuário inicia a análise definindoquais dados serão necessários.
[TN04]
O sistema localiza as fontes de dados baseadas em descrições RDF conforme a área solicitada pelo usuário e constrói um esquema lógico para o Cubo OLAP, sugerindo o design para o usuário.
O usuário pode aceitar ou modificar o design sugerido
O sistema sugere como os dados devem ser manipulados antes de armazenagem para o cubo OLAP. Isto inclui, por exemplo, por causa das modificações medida diferente unidades ou moedas.
É então construído o cubo OLAP
![Page 28: Uma proposta para OLAP ontológica](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062304/56814013550346895dab5883/html5/thumbnails/28.jpg)
Referências
[CCS93] E.F. Codd, S.B. Codd, C.T. Salley, Providing OLAP (on-line analytical processing) to user-analysts: an IT mandate, Technical Report, In E. F. Codd & Associates,1993.
[Fid00]R. Fidalgo, JDCI: Uma API Java para Disponibilização e integração de serviços OLAP.
[CWM03] OMG: Common Warehouse Metamodel (CWM) Specification 1.1, 2003.
[Ner06] F. Nery, Tecnologia e Projeto de Data Warehouse, pag.79-95, 2006.
[TN04] S. Toivonen, T. Niemi, Describing Data Sources Semantically for Facilitating Efficient Creation of OLAP Cubes, 3rd International Semantic Web Conference (ISWC2004), 2004.