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.
Brasil
Membros
Ex: País
Nordeste
Região
Bahia
Estado
Níveis
Ilhéus
Município
Eixos
Exemplo
2005
P.A
P.B
2006
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
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.
1999
PE
PB
Trim1
Trim2
Trim3
Trim4
78
90
67
67
20
10
15
30
Roll up na Dimensão Tempo
PE
PB
Janeiro
30
28
Trimestre 1
Fevereiro Março
26
22
30
30
Drill Down

O usuário aumenta o nível de detalhe da
informação, diminuindo o nível de
granularidade.
PE
PB
Telefone Celular
2001
2002
2000
5000
3000
1000
Computadores
2001
2002
800
5000
600
6000
Drill Down na dimensão localização geográfica
Recife
João
Pessoa
Telefone Celular
Computadores
2001
2002
2001
2002
2000
5000
800
5000
3000
1000
600
6000
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, fixandose valores de dimensão.
Slice and Dice
Telefone Celular
2001
2002
2003
2004
Recife
2000
5000
800
5000
João
Pessoa
3000
1000
600
6000
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 sistema localiza as fontes de dados
O sistema sugere como
os O
dados
ser
manipulados
Ousuário
usuário
pode
baseadas
emdevem
descrições
RDFou
conforme
inicia
aaceitar
análise
definindo
É
então
construído
o
cubo
OLAP
antes de armazenagem
para
o cubo
OLAP.
Istonecessários.
inclui,
por
modificar
opelo
design
sugerido
a área
solicitada
usuário
e constrói
quais
dados
serão
exemplo, por causa das
medida
ummodificações
esquema lógico
para diferente
o Cubo OLAP,
unidades ou moedas.sugerindo o design para o usuário.
[TN04]
Referências





[CCS93] E.F. Codd, S.B. Codd, C.T. Salley, Providing OLAP (online 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.