Objetivo de investigação

Considerando que o modelo da organização é definido como uma arquitetura empresarial utilizando-se conceitos e relações entre conceitos, e a monitorização do desempenho é realizada com suporte a sistemas de business intelligence suportado em dimensões e métricas, a questão central enquanto objetivo da investigação é a seguinte:

Como utilizar metadados como ontologias para garantir a interoperabilidade entre sistema de arquitetura empresarial e sistema de business intelligence?

O foco da investigação é a interoperabilidade, utilizando a estrutura de metadados do sistema de arquitetura empresarial, enriquecida com o sistema de base de dados de business intelligence e glossário de termos da organização, para integrar numa ontologia. Como tal, com base na questão central, estruturaram-se três questões complementares que nos conduzem à questão central de investigação:

Como implementar um sistema de business intelligence a partir do modelo definido numa arquitetura empresarial?

Qual a relação entre conceitos definido numa arquitetura empresarial e dimensões e métricas em business intelligence?

Como reutilizar a ontologia criada para responder a questões de utilizadores via processamento de linguagem natural, no contexto de knowledge discovery?

8

1.3 Investigação realizada

Face ao objetivo de investigação, foram realizadas as seguintes atividades:

• Revisão da literatura ao nível de modelação das organizações, gestão de conhecimento (arquitetura empresarial, bases de dados, metadados, ontologias) e sistemas de informação (arquitetura de sistemas e business intelligence). As conclusões estão detalhadas no capítulo 3, servindo de base para a caracterização do problema no capítulo 4;

• Elaboração e análise de questionário para nove organizações, em sectores de atividade distintos (banca, seguros, telecomunicações e serviços móveis), para identificar a maturidade na utilização de sistemas de arquitetura empresarial e sistemas de business intelligence, além de se questionar a perceção sobre a relação entre os dois tipos de sistemas. Para suportar a comunicação com as organizações, foi elaborado um website eaintelligence1_{. As conclusões estão detalhadas no capítulo 5;}

• Criação de um modelo de arquitetura empresarial em ArchiMate, com os principais conceitos e relações, de acordo com um modelo proposto nesta tese, para ser testado em casos de estudo. O modelo é apresentado no capítulo 6;

• Elaboração de um modelo de business intelligence implementado com a ferramenta Microsoft BI (SQLServer, Integration Services e PowerBI Desktop) com uma estrutura de dados e forma de exploração de métricas e dimensões, a ser testado em casos de estudo. O modelo é apresentado no capítulo 6;

• Desenvolvimento de protótipo em ApacheJENA (OWL, inferência, SPARQL), OpenNLP e Java, para permitir criar uma ontologia a partir de glossários, DDL e ArchiMate, como base para experimentar analisar expressões de business intelligence no formato “ANALISAR <lista de métricas> DE <lista de domínios de informação> POR <lista de dimensões> PARA <lista de restrições>”, em idioma Português, a partir da qual se possa analisar a estrutura e semântica de cada palavra na linguagem organizacional criada como ontologia a partir do modelo da organização. O protótipo é apresentado no capítulo 6;

• Teste dos modelos de arquitetura empresarial, business intelligence e protótipo de analisador de expressões e ontologia, em duas organizações em sectores de atividade distintos, utilizadas como casos de estudo. No seguimento dessa experimentação, cada organização respondeu a um questionário sobre a aplicabilidade da relação entre arquitetura empresarial e business intelligence. O resultado é apresentado no capítulo 7, seguido da discussão final sobre a investigação realizada (sub-capítulo 8.2).

9

1.4 Contributos da investigação

De acordo com a pesquisa realizada, não existem investigações totalmente equivalentes, tal como apresentado nos trabalhos relacionados (sub-capítulo 8.4). O que existe são aproximações parcelares ao problema, que se podem agrupar da seguinte forma:

• As ferramentas de business intelligence, open source ou comerciais, permitem identificar as métricas e dimensões a partir da definição dos campos, pelo seu domínio de valores ou nomenclaturas, mas não utilizam ontologias para o efeito;

• As ontologias têm sido utilizadas para permitir explorar bases de dados relacionais a partir de SPARQL, utilizando um modelo de tradução, ou permitindo criar um modelo RDF/OWL a partir de um modelo relacional. Existem inclusive sistemas de gestão de bases de dados baseados em RDF/OWL, open source ou comerciais. Mas não estabelecem a relação entre modelo da organização e business intelligence;

• O processamento de língua natural tem sido utilizado para permitir criar interfaces com utilizadores para gerar queries em MDX/OLAP e SQL. Existem casos de linguagens estruturadas sobre ontologias, mas sem dependerem da definição inicial da ontologia a partir da arquitetura empresarial e sem integração de glossários e modelos de dados. Considerando o aspeto multidisciplinar da investigação e a ausência de investigações equivalentes, os contributos podem ser apresentados no domínio da aplicabilidade de ontologias nas organizações, detalhado no seguinte:

• Posicionamento de metadados como ontologias para interoperabilidade entre o sistema de business intelligence e o sistema de arquitetura empresarial, mantendo a arquitetura empresarial o papel de identificar, classificar e relacionar conceitos chave enquanto sistema central para definição de dos conceitos e relações principais de uma ontologia corporativa;

• Análise da exequibilidade e limitações de utilização de ontologias como forma de representar metadados corporativos, considerando integração por ontology learning e utilização de inferência como forma de data lineage;

• Definição de abordagem metodológica de implementação de sistemas de business intelligence face à identificação e classificação de dimensões e métricas a partir do sistema de arquitetura empresarial para garantir o alinhamento de conceitos e permitindo a exploração da arquitetura empresarial sob a forma de dashboard em business intelligence;

• Forma de utilização de processamento de língua natural sobre ontologias, para analisar expressões da organização que permitam criar formas de interação com sistemas de business intelligence e sistemas de arquitetura empresarial.

Por outro lado, esta investigação traz contributos de revisão de literatura em vários domínios, em particular no papel das ontologias e sua correlação com modelação das organizações e sistemas de informação. Por este motivo a revisão de literatura (capítulo 3) é apresentada em termos de definições e metodologias para cada domínio relacionado com a investigação, reservando-se no entanto os trabalhos relacionados para serem apresentados como parte da discussão (capítulo 8) após se detalhar a investigação realizada.

10

1.5 Motivação

A motivação para esta investigação tem várias origens:

• Na minha tese de mestrado (Guimaraes, 2006) abordei o problema para tentar encontrar uma solução delimitada à integração entre a arquitetura empresarial e sistemas de workflow utilizando como solução o domínio dos agentes inteligentes. Esta investigação é assim uma continuidade para poder detalhar o estudo destes modelos e sua problemática, agora acrescido da visão de ecologia de informação (Caldeira, 2009) enquanto metadados e explorando a utilização de ontologias no domínio específico de business intelligence (Saias et al., 2012);

• Pela importância do tema ao nível de tendências tendo por base a necessidade de integração entre arquitetura empresarial e business intelligence como parte do conceito de data governance e da exploração de dados em business intelligence via processamento de língua natural;

• Face ao meu interesse e experiência profissional de desenho e implementação de arquitetura empresarial, sistemas de informação operacionais e sistemas de business intelligence. A este nível, sempre senti a necessidade de integrar os dados definidores da organização num tipo de solução que permita acelerar a captura de requisitos para implementação de sistemas de business intelligence, que valorize o modelo de arquitetura empresarial, que facilite a gestão estratégica, que permita o suporte a auditorias de informação e possibilite a estruturação de soluções de data governance.