OUTRAS PROPOSTAS

Figura 3.15 Exemplo de Consulta de Integra¸c˜ao

3.9 OUTRAS PROPOSTAS

Al´em das propostas listadas anteriormente, podemos encontrar na literatura de banco de dados, outros trabalhos que visando a integra¸c˜ao entre processamento multidimensional e geogr´afico. O Map Cube [256] baseia-se no operador Cube [135] e assim como o ele, efetua todas as poss´ıveis combina¸c˜oes de agrega¸c˜oes por cada dado de cada dimens˜ao do DW. A principal diferen¸ca entre os operadores Cube e Map Cube ´e o formato de sa´ıda de seus dados, pois o Cube apenas os representa em tabelas, enquanto que o Map Cube, em tabelas e mapas.

GeoMiner [143] ´e um projeto para minera¸c˜ao de dados geogr´aficos que consiste em trˆes m´odulos b´asicos: i) m´odulo construtor de cubos de dados, ii) m´odulo para processamento OLAP e iii) m´odulo de minera¸c˜ao de dados. Destes, apenas os m´odulos i) e ii) caracterizam-se como pesquisas relacionadas a este trabalho.

GOAL (Geographical Information On-Line Analysis) [164] ´e um projeto que objetiva in- tegrar DW/OLAP com SIG. Para alcan¸car este fim, Kouba et al. [164] implementaram uma

3.9 OUTRAS PROPOSTAS 36

arquitetura de software cujo componente respons´avel por coordenar esta tarefa chama-se M´odulo de Integra¸c˜ao (MI). A proposta GOAL sugere a integra¸c˜ao de SIG com DW/OLAP via uma tax- onomia entre classes/objetos de SIG e uma dimens˜ao geogr´afica do DW/OLAP. Para isso, trˆes tipos de correspondˆencias dinˆamicas (classe, instˆancia e a¸c˜ao) s˜ao propostos. Al´em disso, faz-se uso de metadados para permitir a realiza¸c˜ao de todo o processo de cria¸c˜ao das correspondˆencias dinˆamicas.

SIGOLAP [109] objetiva integrar SIG e OLAP via uma arquitetura em trˆes camadas, a qual ´e baseada em mediadores e faz uso de um metamodelo de integra¸c˜ao, utilizando metadados para auxiliar no processo de integra¸c˜ao.

Em [213, 214], ´e apresentada uma abordagem para prover opera¸c˜oes do tipo OLAP em sistemas de data warehouses espaciais. Em [213], ´e proposta uma estrutura de dados chamada aR-Tree, a qual combina t´ecnicas de indexa¸c˜ao espacial e materializa¸c˜ao para promover um suporte para consultas de agrega¸c˜ao espacial.

Por sua vez, em [242], a consulta ao cubo de dados ´e estendida introduzindo predicados espaciais e fun¸c˜oes que expressam explicitamente os relacionamentos espaciais entre dados e uma tabela de fatos e de dimens˜oes. Essa abordagem utiliza um mecanismo de ´ındice espacial para derivar a hierarquia espacial por pr´e-agrega¸c˜ao e materializa¸c˜ao.

Em [223], ´e investigada a utiliza¸c˜ao de pr´e-agrega¸c˜ao em data warehouses espaciais, com o intuito de permitir que consultas de agrega¸c˜ao espacial sejam realizadas com um menor tempo de resposta poss´ıvel. Ainda no contexto de agrega¸c˜ao espacial, conforme [237], a agrega¸c˜ao espacial ´e um importante aspecto na gera¸c˜ao de cubos de dados espaciais para permitir o uso de opera¸c˜oes espec´ıficas de OLAP, como por exemplo drill-down/roll-up. Ent˜ao, uma nova metodologia ´e apresentada, a qual visa melhorar o desempenho em atividades de agrega¸c˜ao espacial.

Em [267], ´e proposto um modelo de data warehouse geogr´afico que consiste de medidas e dimens˜oes espaciais e n˜ao espaciais. Um m´etodo para constru¸c˜ao de cubos de dados espaciais ´e tamb´em apresentado, o qual ´e chamado de materializa¸c˜ao seletiva baseada em objetos.

Em [176], ´e apresentada uma extens˜ao dos modelos OLAP levando em considera¸c˜ao a ne- cessidade de manipular dimens˜oes, hierarquias e medidas geogr´aficas, bem como possibilitar a aplica¸c˜ao de opera¸c˜oes topol´ogicas sobre os dados armazenados de acordo com o modelo pro- posto. Entretanto, detalhes importantes sobre a implementa¸c˜ao e utiliza¸c˜ao pr´atica das id´eias propostas n˜ao s˜ao dados. Posteriormente, motivados pela falta de metodologias apropriadas para o desenvolvimento de DWG, os autores prop˜oem em [178], uma abordagem para an´alise de requisitos para DWG. O principal objetivo desse trabalho ´e acompanhar o desenvolvimento de esquemas para DWG.

Em [287], requisitos para ambientes SOLAP s˜ao definidos. Nesse trabalho, uma ferramenta j´a existente para processamento espacial, denominada CommonGIS [287], ´e integrada com um DW. A aplica¸c˜ao CommonGIS foi desenvolvida para ler dados geogr´aficos de arquivos

3.9 OUTRAS PROPOSTAS 37

ou de servi¸cos implementados de acordo com a tecnologia WFS [49]. A id´eia central ´e que essa ferramenta tamb´em passe a ler dados oriundos de um DW. Para implementar as id´eias propostas, s˜ao sugeridas duas abordagens. A primeira utiliza um componente para acesso aos dados geogr´aficos, outro para acesso ao DW e um componente que representa a aplica¸c˜ao cliente com a interface. Nessa abordagem, as camadas ou temas geogr´aficos s˜ao associados aos n´ıveis do DW atrav´es de um arquivo de metadados. Para a segunda abordagem, ´e sugerida a constru¸c˜ao de um servi¸co ´unico para processamento multidimensional e geogr´afico (i.e. um servidor SOLAP). Para intercˆambio dos dados entre o servidor SOLAP e a aplica¸c˜ao cliente ´e utilizado GMLA [114], que foi desenvolvido originalmente para a arquitetura GOLAPA.

Em [175, 177], os autores tamb´em compartilham a id´eia de que um DW, acrescido de funcionalidades para manipular dados espaciais agrega muitas vantagens ao processo decis´orio dentro do contexto de Inteligˆencia de Neg´ocios e Suporte `a Decis˜ao. Isso ´e alcan¸cado atrav´es da extens˜ao das hierarquias de um ambiente multidimensional para representar dados geogr´aficos. Ent˜ao, s˜ao definidas diferentes formas de hierarquias espaciais, juntamente com a representa¸c˜ao conceitual das mesmas. V´arios cen´arios de aplica¸c˜ao de um DWG, incluindo compara¸c˜oes entre a utiliza¸c˜ao de medidas espaciais e dimens˜oes espaciais, s˜ao tamb´em descritos.

Na pesquisa apresentada em [262], os autores descrevem um arquitetura que possibilita a disponibiliza¸c˜ao de dados multidimensionais e geogr´aficos na Web. A aplica¸c˜ao desenvolvida permite a execu¸c˜ao de consultas MDX [297], as quais s˜ao processadas pelo servidor OLAP Mi- crosoft Analisys Services, por interm´edio do XML for Analysis (XMLA). Um dos componentes da arquitetura processa o resultado da consulta XMLA para recuperar os dados geogr´aficos associados e exibir o mapa correspondente. A abordagem n˜ao utiliza um Data Warehouse Ge- ogr´afico, ou seja, os dados multidimensionais e geogr´aficos s˜ao mantidos em bases separadas. Pelo que foi apresentado, n˜ao fica claro se a abordagem permite a utiliza¸c˜ao de operadores geogr´aficos (e.g. topol´ogicos, direcionais), realizando somente consultas de mapeamento (i.e. a partir de dados multidimensionais s˜ao gerados mapas a partir das associa¸c˜oes exitentes entre os dados). Por sua vez, em [136] ´e apresentada uma arquitetura semelhante, com a vantagem de utilizar tecnologias abertas.

Finalmente, em [85], ´e apresentado o modelo MuSD (Multigranular Spatial Data Ware- house). Trata-se de um novo modelo para cria¸c˜ao de esquemas de DWG. Como os demais apresentados anteriormente, este modelo tamb´em estende os conceitos de dimens˜ao, hierarquia, n´ıveis e medidas para permitir o armazenamento e a manipula¸c˜ao de objetos geogr´aficos. Este trabalho concentra-se mais na defini¸c˜ao formal dos conceitos, relacionados ao esquema de DWG e aos operadores definidos sobre essa estrutura, mas nenhuma informa¸c˜ao sobre a implementa¸c˜ao das id´eias propostas ´e apresentada.

3.10 CONSIDERAC¸ ˜OES 38

3.10 CONSIDERAC¸ ˜OES

Este cap´ıtulo discorreu sobre as principais propostas para integra¸c˜ao entre processamento mul- tidimensional e geogr´afico, dispon´ıveis na literatura de banco de dados. Podemos perceber que um novo termo, denominado SOLAP [248] ´e utilizado para fazer referˆencia aos ambientes que visam integrar funcionalidades SIG e OLAP. Ap´os estudar cada um dos trabalhos discutidos neste cap´ıtulo, podemos concluir que nenhuma das abordagem estudadas provˆe uma total inte- gra¸c˜ao entre processamento multidimensional e geogr´afico. Os principais pontos analisados em cada abordagem s˜ao listados na Tabela 3.1.

Como um dos trabalhos pioneiros na ´area de integra¸c˜ao entre SIG e OLAP, o prot´otipo apresentado em [247] e [248] foi transformado em uma ferramenta desktop comercial chamada JMap. O diferencial do JMap em rela¸c˜ao `as outras abordagens est´a na interface gr´afica bem elaborada para consulta e an´alise dos dados. Entretanto, a abordagem n˜ao utiliza um DWG como base de dados integrados, utiliza tecnologias propriet´arias, n˜ao ´e multi-plataforma e n˜ao conta com uma linguagem de consulta com operadores SIG e OLAP integrados.

A proposta MapWarehouse [251], desenvolvida para Web, possui uma base de dados in- tegrada, implementada de acordo com o modelo de DWG definido pelos autores, e manipula medidas espaciais. A abordagem disponibiliza os operadores espaciais, definidos pelo OGC [45], e implementados no dialeto SQL espacial do SGBD Oracle [73]. Dessa forma, as consultas precisam ser especificadas em SQL e podem se tornar complexas dependendo da quantidade de tabelas e opera¸c˜oes envolvidas. A interface gr´afica do MapWarehouse apresenta poucas funcionalidades, ´e utilizada basicamente para exibi¸c˜ao dos resultados das consultas. Grande parte do processamento ´e realizado pelo Oracle Espacial [194], que oferece grande quantidade de opera¸c˜oes para defini¸c˜ao, manipula¸c˜ao e recupera¸c˜ao de dados espaciais. Entretanto, isso torna a solu¸c˜ao dependente de uma tecnologia propriet´aria.

Outro trabalho analisado neste cap´ıtulo, que visa integra¸c˜ao de processamento multidimen- sional e geogr´afico na Web ´e o GeWOlap [18]. Esta abordagem ´e muito semelhante `a apresentada em [83], entretanto, os componentes respons´aveis pelo armazenamento de dados e pelo proces- samento geogr´afico s˜ao propriet´arios. Essa proposta tamb´em n˜ao disp˜oe de uma linguagem de consulta geogr´afica e multidimensional. Como grande parte do processamento ´e realizado pelo servidor OLAP (i.e. Mondrian) e pela aplica¸c˜ao cliente OLAP (i.e. JPivot ), as funcionalidades de processamento multidimensional s˜ao predominantes.

SOVAT [252], outra abordagem analisada, n˜ao utiliza um DWG, n˜ao considera medidas espaciais e as opera¸c˜oes espaciais s˜ao minimizadas. Entretanto, um ponto forte da abordagem ´e a interface gr´afica, que permite a visualiza¸c˜ao dos dados em mapas e gr´aficos, de forma semelhante ao JMap [248]. SOVAT tamb´em fornece funcionalidades para navega¸c˜ao no cubo de dados, realiza¸c˜ao de opera¸c˜oes multidimensionais e de minera¸c˜ao de dados, disponibilizadas pelo servidor OLAP da Microsoft [70]. O trabalho ´e dependente de plataforma e baseado em

3.10 CONSIDERAC¸ ˜OES 39

tecnologias propriet´arias e tamb´em n˜ao disponibiliza uma linguagem de consulta que integre operadores multidimensionais e geogr´aficos.

Apesar de em [232], ser citada a existˆencia de uma linguagem de consulta geogr´afica envol- vendo operadores OLAP, nenhum prot´otipo ´e apresentado, e a linguagem discutida se resume a uma extens˜ao espacial da SQL. A abordagem baseia-se em um modelo de dados orientado a objetos, que permite a liga¸c˜ao entre dados geogr´aficos e estat´ısticos, armazenados em bases separadas, ou seja, n˜ao ´e utilizado um DWG.

Da mesma forma que GeWOlap [18], MapWarehouse [251] e a proposta apresentada em [83], Piet [104] ´e outro trabalho que se prop˜oe a integrar SIG e OLAP na Web. A linguagem proposta n˜ao apresenta uma sintaxe integrada para especifica¸c˜ao das consultas envolvendo operadores espaciais e multidimensionais e tamb´em n˜ao ´e usado um DWG. Na abordagem Web, discutida nesse trabalho, as funcionalidades OLAP para processamento e visualiza¸c˜ao dos dados s˜ao predominantes, pois as consultas s˜ao reescritas para a sintaxe MDX, processadas pelo servidor OLAP Mondrian e os resultados s˜ao visualizados pela aplica¸c˜ao OLAP cliente JPivot. Seu ponto forte ´e a otimiza¸c˜ao de consultas. A segunda interface disponibilizada pela proposta Piet [104], est´a baseada na utiliza¸c˜ao de uma extens˜ao espacial da SQL do PostGis e no software Jump, na qual as funcionalidades de processamento geogr´afico s˜ao predominantes e as consultas s˜ao todas processadas pelo PostGis.

A proposta GOLAPA [113, 115, 79, 82, 116, 83, 120], da mesma forma que as abordagens GeWOlap [18], MapWarehouse [251] e Piet [104], tamb´em prop˜oe integra¸c˜ao de processamento multidimensional e geogr´afico na Web. Apesar de contar com um modelo para DWG, ferra- menta CASE para defini¸c˜ao de esquemas de DWG, GOLAPA n˜ao provˆe suporte para medidas espaciais e tamb´em n˜ao possui uma linguagem de consulta que integre as opera¸c˜oes geogr´aficas e multidimensionais. GOLAPA baseia-se em padr˜oes abertos e extens´ıveis como o servidor OLAP Mondrian, a aplica¸c˜ao OLAP cliente JPivot e o SGBD PostgreSQL [228] com a extens˜ao espacial PostGis.

3.10 CONSIDERAC¸ ˜OES 40