Aplicação de Tecnologias Semânticas para Suporte de Aplicações Analíticas

No tocante à integração de regras de negócio ao ambiente OLAP, verifica-se uma dissertação de mestrado (ALENQUER, 2002) em que o autor procura estender o modelo de metadados de uma ferramenta OLAP para inserir regras de negócio. No entanto, essa extensão é apenas utilizada com caráter informativo, para descrever as regras de negócio que foram levadas em consideração pelo desenvolvedor no momento da criação de um determinado cubo. As regras, contudo, não são utilizadas para apoiar as operações analíticas na ferramenta desenvolvida naquela pesquisa.

Em relação a arquiteturas de BI em desenvolvimento pela academia, destacam-se três iniciativas: SEWASIE (BERGAMASCHI et al., 2005), BIKM (CODY et al., 2002) e a proposta de Priebe e Pernul (2003).

SEWASIE é uma arquitetura que se encontra em desenvolvimento para suportar buscas de informações em fontes de dados diversas e para suporte a negociações (BERGAMASCHI et al.; 2004, 2005; CATARCI et al., 2004). Conforme ilustra a Figura 9, as consultas são formuladas pelos usuários e distribuídas pelo Query Manager para serem processadas nos nodos de informação. Essas consultas são executadas por agentes que cuidam de cada nodo (i.e., repositórios de dados) através de um mecanismo que examina o mapeamento semântico entre as fontes de dados e uma ontologia de domínio. A definição dos cubos OLAP também é mapeada à ontologia de domínio, visando apoiar a recomendação de documentos relacionados à definição dos cubos e a personalização da apresentação dos dados. No entanto, não são utilizadas as definições da ontologia do domínio para suportar as funcionalidades exploratórias na ferramenta OLAP (i.e., suporte para

operações de drill utilizando regras ou relações). SEWASIE também não suporta a utilização de WSS para a extensão das capacidades exploratórias, mas introduz suporte para negociações integrado à ferramenta de análise.

Figura 9 - Arquitetura SEWASIE Fonte: BERGAMASCHI et al. (2005)

Da mesma forma que a arquitetura SEWASIE, o BIKM (CODY et al., 2002) busca suportar a localização e a recomendação de documentos ao tomador de decisão à medida que o usuário explora cubos de dados em ferramentas OLAP. O foco dessas iniciativas está no mapeamento e no suporte à integração de dados distribuídos, incluindo os dados não estruturados de interesse ao tomador de decisão. BIKM inclui algoritmos de mineração de textos para extrair a relação entre um corpus e as dimensões de um DW suportado pela arquitetura e para a geração de dimensões e fatos a partir de documentos. Esses algoritmos encontram-se em fase de desenvolvimento. Dessa forma, BIKM possibilitará a confecção de análises exploratórias sobre um cubo de dados e a localização de documentos relacionados a um cubo de dados ou utilização de características dos próprios documentos como fontes de colunas, linhas e medidas em cubos de dados.

Priebe e Pernul (2003) propõem uma abordagem para mapear cubos e documentos para possibilitar buscas integradas de recursos. Uma ontologia é

aplicada para identificar documentos mantidos por um gerenciador de documentos e para descrever os cubos gerados pelo usuário em uma ferramenta OLAP comercial. Usuários podem então realizar buscas integradas, utilizando a ontologia para localizar os documentos e os cubos anotados. A anotação dos cubos e dos documentos é feita através do mapeamento dos metadados das ferramentas comerciais à ontologia da arquitetura. O sistema utiliza informações como o título e os elementos relacionados nas dimensões de um cubo, além da descrição entrada manualmente no gerenciador de documentos. O sistema permite que usuários façam buscas utilizando algoritmos de análise de similaridade entre os termos da busca e a ontologia da arquitetura. Esse sistema, no entanto, não utiliza a ontologia para apoiar operações de drill e tampouco aborda a questão da flexibilidade de extensão das funcionalidades exploratórias utilizando WSS.

3.7 Considerações sobre o Capítulo

Neste capítulo, foram introduzidas as tecnologias que suportam a inserção da semântica do negócio na base da arquitetura proposta no presente trabalho. A pesquisa em ontologias no começo dos anos 90 era limitada a um pequeno grupo da comunidade acadêmica. Essa situação começou a mudar com o foco na disseminação do conhecimento, culminando com um grande salto no interesse da comunidade científica em geral com o surgimento da Web semântica.

O principal objetivo da Web semântica é o de tornar possível a descrição dos recursos disponibilizados na Web, de maneira a permitir que agentes localizem conteúdo e realizem inferências sobre esse conteúdo. Para tanto, ontologias vêm sendo utilizadas para agregar descrição semântica e lógica ao conteúdo da Web.

Busca-se nesta pesquisa contribuir para a resolução dos problemas das soluções correntes de BI, nominalmente a falta de flexibilidade para adaptação e personalização das funcionalidades analíticas, de acordo com as necessidades das organizações, e o distanciamento das aplicações analíticas dos conceitos e regras de negócio dessas organizações. Pesquisas relacionadas à aplicação de tecnologias semânticas no contexto de BI abordam apenas de forma periférica esses desafios, buscando basicamente possibilitar a combinação de dados estruturados e não estruturados para o apoio ao processo decisório.

Nesta pesquisa, as ontologias são aplicadas para a descrição semântica dos conceitos e regras do negócio, além dos dados e dos serviços de interesse dos tomadores de decisão. Essa representação semântica pode ser explorada por máquinas de inferência para apoiar o processo de tomada de decisão, visando guiar o usuário através da recomendação de dados, serviços e inferências, de acordo com o contexto de uma análise. Dessa forma, busca-se oferecer uma alternativa para a resolução das principais deficiências das arquiteturas atuais.

No próximo capítulo são apresentados os requisitos levados em consideração no projeto da arquitetura, além de uma visão geral da forma que

a arquitetura SBI foi organizada e das etapas para concepção de soluções de BI a partir da arquitetura.