Uma proposta para OLAP ontológica Adriana Ribeiro

Roteiro OLAP Problema Solução Uso de ontologia Resultados esperados Aplicação

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].

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.

Função do OLAP Apoiar o usuário na análise dos dados.

Componentes do Cubo OLAP Fatos; Dimensões; Medidas; Membro; Hierarquia;

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.

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.

Dimensões no Cubo adaptado de [Fid03]

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.

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.

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 Município Níveis Brasil Nordeste Bahia Ilhéus Membros

Exemplo P.AP.BP.CP.AP.BP.C PB PE BA Eixos Célula(onde existem medidas)

Operadores OLAP Roll-up; Drill-down; Slice & dice.

Roll up O usuário aumenta o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento.

Trimestre 1 JaneiroFevereiroMarço PE PB Trim1Trim2Trim3Trim4 PE PB Roll up na Dimensão Tempo

Drill Down O usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o nível de granularidade.

Telefone CelularComputadores PE PB Telefone CelularComputadores Recife João Pessoa Drill Down na dimensão localização geográfica

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.

Slice and Dice Telefone Celular Recife João Pessoa

Definição do Problema Uma ferramenta OLAP, possibilita a análise multidimensional de dados, para auxiliar a tomada de decisão, mas não extrai conhecimento.

Solução Extrair informação em ferramentas OLAP com o auxílio de ontologias.

Onde aplicar ontologias? [Fid03] ?

Resultados Esperados Integração de ontologia em OLAP para extração de informações relevantes para a tomada de decisão.

Aplicação Describing Data Sources Semantically for Facilitating Efficient Creation of OLAP Cubes.

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.

Describing Data Sources Semantically for Facilitating Efficient Creation of OLAP Cubes O usuário inicia a análise definindo quais 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

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, [Ner06] F. Nery, Tecnologia e Projeto de Data Warehouse, pag.79-95, [TN04] S. Toivonen, T. Niemi, Describing Data Sources Semantically for Facilitating Efficient Creation of OLAP Cubes, 3rd International Semantic Web Conference (ISWC2004), 2004.