CONSIDERAC ¸ ˜ OES FINAIS

Nesta tese, apresentamos algumas contribui¸c˜oes para a ´area SOLAP, incluindo a especifica¸c˜ao de um modelo formal para Data Warehouse Geogr´afico, a defini¸c˜ao de um conjunto de fun¸c˜oes de agrega¸c˜ao para medidas geogr´aficas, a especifica¸c˜ao de um modelo para cubo de dados, chamado GeoMDCube [81] e uma linguagem de consulta geogr´afica e multidimensional denom- inada GeoMDQL [84, 80].

O modelo formal de DWG [283], discutido no Cap´ıtulo 4, estende o arcabou¸co GeoDWFrame [115] para prover suporte ao uso de medidas espaciais. Dessa forma, um esquema de DWG pode ser especificado para conter tabelas de fatos com medidas num´ericas e geogr´aficas, e as tabelas dimens˜oes tamb´em armazenam dados geogr´aficos. Isto permite que um cubo de dados seja especificado para conter tanto fatos geogr´aficos quanto dimens˜oes geogr´aficas, o que incrementa as possibilidades de representa¸c˜ao e an´alise dos dados.

O conjunto de fun¸c˜oes de agrega¸c˜ao apresentado no Cap´ıtulo 4 e em [78], teve origem na combina¸c˜ao de fun¸c˜oes j´a definidas e consolidadas para as ´areas de SIG (i.e. Un´aria Booleana, Un´aria Escalar, Un´aria Espacial, Bin´aria Booleana, Bin´aria Escalar, Bin´aria Espacial e N- ´

aria Espacial [246]) e OLAP (i.e. Distributiva, Alg´ebrica e Hol´ıstica [135] ). Estas fun¸c˜oes foram classificadas em seis grupos, gerando uma nova taxonomia de fun¸c˜oes de agrega¸c˜ao de medidas geogr´aficas. Dessa forma, as novas fun¸c˜oes possibilitam uma grande variedade de tipos de agrega¸c˜ao e an´alise de dados. As fun¸c˜oes de agrega¸c˜ao s˜ao utilizadas durante o processo de especifica¸c˜ao dos cubos de dados multidimensionais e geogr´aficos, para a defini¸c˜ao dos fatos do cubo. Com este conjunto de fun¸c˜oes, acreditamos ter contribu´ıdo para a ´area de DWG e SOLAP, uma vez que o assunto relacionado `a agrega¸c˜ao de medidas geogr´aficas n˜ao ´e consenso na literatura. At´e ent˜ao, n˜ao t´ınhamos conhecimento sobre a existˆencia de um conjunto de fun¸c˜oes, com in´umeras possibilidades de agrega¸c˜ao, dispon´ıveis aos projetistas de DWG, como existe na ´area OLAP com as fun¸c˜oes distributivas, alg´ebricas e hol´ısticas [135].

Para guiar a defini¸c˜ao dos cubos de dados, no Cap´ıtulo 4 tamb´em apresentamos o modelo GeoMDCube [81], o qual estende o modelo de cubo multidimensional tradicional com a in- clus˜ao de geometrias associadas aos fatos e aos membros dos n´ıveis do cubo. As formaliza¸c˜oes matem´aticas dadas no Cap´ıtulo 4 explicitam, de forma consistente e n˜ao amb´ıgua, os relaciona- mentos existentes entre os elementos de um DWG e de um cubo de dados, incluindo o processo

7.1 CONSIDERAC¸ ˜OES FINAIS 122

de agrega¸c˜ao de medidas para gera¸c˜ao dos fatos de um cubo multidimensional e geogr´afico. No que se refere `a discuss˜ao sobre qual ´e a melhor abordagem para modelagem de DWG [179], incluindo a utiliza¸c˜ao de medidas geogr´aficas ou dimens˜oes geogr´aficas, conclu´ımos que o ideal ´e dispor de um modelo que contemple as duas abordagens. Deixar a cargo do projetista do DWG, a op¸c˜ao para definir, de acordo com suas necessidades de an´alise, qual estrat´egia ser´a adotada, ´e o ideal. Entretanto, acreditamos que quando um DWG ´e modelado com medidas geogr´aficas na tabela de fatos, ´e essencial que exista no m´ınimo, uma dimens˜ao geogr´afica para servir de contextualiza¸c˜ao para as medidas geogr´aficas.

A linguagem de consulta geogr´afica e multidimensional GeoMDQL (Geographic and Multidi- mensional Query Language) [84], proposta no Cap´ıtulo 5, est´a baseada em padr˜oes amplamente difundidos como MDX [297] OCG [45] e SQL Espacial [269] e, at´e o presente momento, ´e um das poucas linguagens de consulta para ambientes SOLAP que oferece uma sintaxe ´unica, que integra operadores espaciais e multidimensionais. A defini¸c˜ao dos operadores SOLAP para a linguagem GeoMDQL segue a mesma metodologia utilizada para a proposi¸c˜ao das fun¸c˜oes de agrega¸c˜ao de medidas geogr´aficas, ou seja, est˜ao baseados na extens˜ao e combina¸c˜ao de opera¸c˜oes j´a con- solidados nas ´areas de SIG [246] e OLAP [135]. Conforme pode ser observado no Cap´ıtulo 2, in´umeras s˜ao as propostas de linguagem de consulta e operadores multidimensionais e ge- ogr´aficos, entretanto, nenhuma das abordagens oferece o potencial de an´alise disponibilizado por GeoMDQL e seus operadores. Esta afirma¸c˜ao ´e refor¸cada com a compara¸c˜ao realizada, ao final do Cap´ıtulo 5, da sintaxe da nossa linguagem com alguns dos trabalhos discutidos no Cap´ıtulo 3.

O principal diferencial do nosso trabalho em rela¸c˜ao a outros trabalhos correlatos, al´em da caracter´ıstica inovadora, ´e o fato de nos basearmos em padr˜oes bem estabelecidos atualmente, sendo eles abertos e extens´ıveis, conforme indicado pelos detalhes de implementa¸c˜ao discuti- dos no Cap´ıtulo 6. Isto facilita a evolu¸c˜ao e reutiliza¸c˜ao das id´eias. Com a implementa¸c˜ao da arquitetura Golapware (ver Cap´ıtulo 6), que disp˜oe de um servidor SOLAP baseado na extens˜ao do servidor OLAP Mondrian [224], foi poss´ıvel desenvolver um estudo de caso com dados de aplica¸c˜oes reais, aplicando na pr´atica algumas das id´eias discutidas nesta tese, princi- palmente no que se refere `a especifica¸c˜ao de esquemas de DWG, cubos de dados e realiza¸c˜ao de consultas envolvendo os operadores geogr´aficos e multidimensionais definidos para a linguagem GeoDMQL.

Apesar do nosso trabalho ter sido desenvolvido no contexto da arquitetura GOLAPA, a qual foi discutida no Cap´ıtulo 3, parte das id´eias propostas s˜ao independentes desta arquitetura, podendo assim ser aplicadas a outros trabalhos que objetivam o desenvolvimento de ambientes SOLAP ( como por exemplo, os trabalhos discutidos no Cap´ıtulo 3).