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[en] CATALOGUE OF LINKED DATA CUBE DESCRIPTIONS / [pt] CATÁLOGO DE DESCRIÇÕES DE CUBOS DE DADOS INTERLIGADOSSOFIA RIBEIRO MANSO DE ABREU E SILVA 06 November 2014 (has links)
[pt] Dados estatísticos são considerados uma das principais fontes de informação e são essenciais em muitos campos, uma vez que podem funcionar como indicadores sociais e econômicos. Um conjunto de dados estatísticos compreende um conjunto de observações feitas em determinados pontos de um espaço lógico e é muitas vezes organizado como o que se chama de cubo de dados. A definição correta dos cubos de dados, especialmente das suas dimensões, ajuda a processar as observações e, mais importante, ajuda a combinar as observações de diferentes cubos de dados. Neste contexto, os princípios de Linked Data podem ser proveitosamente aplicados à definição de cubos de dados, no sentido de que os princípios oferecem uma estratégia para proporcionar a semântica ausentes das suas dimensões, incluindo os seus valores. Esta dissertação descreve inicialmente uma arquitetura de mediação para ajudar a descrever e consumir dados estatísticos, expostos como triplas RDF, mas armazenados em bancos de dados relacionais. Uma das características desta mediação é o Catálogo de Descrições de Cubos de Dados Interligados, que vai ser descrito em detalhes na dissertação. Este catálogo contém uma descrição padronizada em RDF para cada cubo de dados, que está realmente armazenado em cada banco de dados (relacional). Portanto, a principal discussão nesta dissertação é sobre a forma de representar em RDF cubos representando dados estatísticos e armazenados em bancos de dados relacionais, ou seja, como mapear os conceitos de banco de dados para RDF de uma forma em que seja fácil consultar, analisar e reutilizar dados estatísticos no formato RDF. / [en] Statistical Data are considered one of the major sources of information and are essential in many fields as they can work as social and economic indicators. A statistical data set comprises a colletion of observations made at some points of a logical space and is often organized as what is called a data cube. The proper definition of the data cubes, especially of theis dimensions, helps processing the observations and, more importantly, helps combining observations from different data cubes. In this contexto, the Linked Data principles can be profitably applied to the definition of data cubes, in the sense that the principles offer a strategy to provide the missing semantics of the dimensions, including their values.
This dissertion first describes a mediation architecture to help describing and consuming statistical data, exposed as RDFtriples, but stored in relational databases. One of the features of this architesture is the Catalogue of Linked Data Cube Descriptions, which is described in detail in the dissertation. This catalogue has a standardized description in RDF of each data cube actually stored in statistical (relational) databases. Therefore, the main discussion in this dissertation is how to represent the data cubes in RDF, i.e., how to map the database concepts to RDF in a way that makes it easy to query, analyze and reuse statistical data in the RDF format.
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[en] LDC MEDIATOR: A MEDIATOR FOR LINKED DATA CUBES / [pt] MEDIADOR LDC: UM MEDIADOR DE CUBOS DE DADOS INTERLIGADOSLIVIA COUTO RUBACK RODRIGUES 06 July 2015 (has links)
[pt] Um banco de dados estatístico consiste de um conjunto de observações
feitas em pontos de um espaço lógico, e, muitas vezes, são organizados como
cubos de dados. A definição adequada de cubos de dados, em especial de suas
dimensões, ajuda a processar as suas observações e, mais importante, ajuda a
combinar observações de cubos de dados diferentes. Neste contexto, os princípios
de dados interligados podem ser proveitosamente aplicados à definição de cubos
de dados, oferecendo uma estratégia para fornecer a semântica das dimensões,
incluindo seus valores. Este trabalho introduz uma arquitetura de mediação para
auxiliar no consumo de cubos de dados, expostos como triplas RDF e
armazenados em bancos de dados relacionais. Os cubos de dados são descritos em
um catálogo usando vocabulários padronizados e são acessados por métodos
HTTP usando os princípios de REST. Portanto, este trabalho busca tirar proveito
tanto dos princípios de dados interligados quanto dos princípios de REST para
descrever e consumir os cubos de dados interligados de forma simples e eficiente. / [en] A statistical data set comprises a collection of observations made at some
points across a logical space and is often organized as what is called a data cube.
The proper definition of the data cubes, especially of their dimensions, helps to
process the observations and, more importantly, helps to combine observations
from different data cubes. In this context, the Linked Data Principles can be
profitably applied to the definition of data cubes, in the sense that the principles
offer a strategy to provide the missing semantics of the dimensions, including
their values. This work introduces a mediation architecture to help consume
linked data cubes, exposed as RDF triples, but stored in relational databases. The
data cubes are described in a catalogue using standardized vocabularies and are
accessed by HTTP methods using REST principles. Therefore, this work aims at
taking advantage of both Linked Data and REST principles in order to describe
and consume linked data cubes in a simple but efficient way.
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[en] DCD TOOL: A TOOLKIT FOR THE DISCOVERY AND TRIPLIFICATION OF STATISTICAL DATA CUBES / [pt] DCD TOOL: UM CONJUNTO DE FERRAMENTAS PARA DESCOBERTA E TRIPLIFICAÇÃO DE CUBOS DE DADOS ESTATÍSTICOSSERGIO RICARDO BATULI MAYNOLDI ORTIGA 07 July 2015 (has links)
[pt] A produção de indicadores sociais e sua disponibilização na Web é uma importante iniciativa de democratização e transparência que os governos em todo mundo vêm realizando nas últimas duas décadas. No Brasil diversas instituições governamentais ou ligadas ao governo publicam indicadores relevantes para acompanhamento do desempenho do governo nas áreas de saúde, educação, meio ambiente entre outras. O acesso, a consulta e a correlação destes dados demanda grande esforço, principalmente, em um cenário que envolve diferentes organizações. Assim, o desenvolvimento de ferramentas com foco na integração e disponibilização das informações de tais bases, torna-se um esforço relevante. Outro aspecto que se destaca no caso particular do Brasil é a dificuldade em se identificar dados estatísticos dentre outros tipos de dados armazenados no mesmo banco de dados. Esta dissertação propõe um arcabouço de software que cobre a identificação das bases de dados estatísticas no banco de dados de origem e o enriquecimento de seus metadados utilizando ontologias padronizadas pelo W3C, como base para o processo de triplificação. / [en] The production of social indicators and their availability on the Web is an important initiative for the democratization and transparency that governments have been doing in the last two decades. In Brazil, several government or government-linked institutions publish relevant indicators to help assess the government performance in the areas of health, education, environment and others. The access, query and correlation of these data demand substantial effort, especially in a scenario involving different organizations. Thus, the development of tools, with a focus on the integration and availability of information stored in such bases, becomes a significant effort. Another aspect that requires attention, in the case of Brazil, is the difficulty in identifying statistical databases among others type of data that share the same database. This dissertation proposes a software framework which covers the identification of statistical data in the database of origin and the enrichment of their metadata using W3C standardized ontologies, as a basis for the triplification process.
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[en] OLAP2DATACUBE: AN ON-DEMAND TRANSFORMATION FRAMEWORK FROM OLAP TO RDF DATA CUBES / [pt] OLAP2DATACUBE: UM FRAMEWORK PARA TRANSFORMAÇÕES EM TEMPO DE EXECUÇÃO DE OLAP PARA CUBOS DE DADOS EM RDFPERCY ENRIQUE RIVERA SALAS 13 April 2016 (has links)
[pt] Dados estatísticos são uma das mais importantes fontes de informações,
relevantes para um grande número de partes interessadas nos domínios governamentais, científicos e de negócios. Um conjunto de dados estatísticos compreende uma coleção de observações feitas em alguns pontos através de um espaço lógico e muitas vezes é organizado como cubos de dados. A definição
adequada de cubos de dados, especialmente das suas dimensões, ajuda a processar
as observações e, mais importante, ajuda a combinar observações de
diferentes cubos de dados. Neste contexto, os princípios de Linked Data podem
ser proveitosamente aplicados na definição de cubos de dados, no sentido de
que os princípios oferecem uma estratégia para fornecer a semântica ausentes
nas dimensões, incluindo os seus valores. Nesta tese, descrevemos o processo e
a implementação de uma arquitetura de mediação, chamada OLAP2DataCube
On Demand Framework, que ajuda a descrever e consumir dados estatísticos,
expostos como triplas RDF, mas armazenados em bancos de dados relacionais.
O Framework possui um catálogo de descrições de Linked Data Cubes, criado
de acordo com os princípios de Linked Data. O catálogo tem uma descrição
padronizada para cada cubo de dados armazenado em bancos de dados (relacionais)
estatísticos conhecidos pelo Framework. O Framework oferece uma interface
para navegar pelas descrições dos Linked Data Cubes e para exportar os
cubos de dados como triplas RDF geradas por demanda a partir das fontes de
dados subjacentes. Também discutimos a implementação de operações sofisticadas
de busca de metadados, operações OLAP em cubo de dados, tais como
slice e dice, e operações de mashup sofisticadas de cubo de dados que criam
novos cubos através da combinação de outros cubos. / [en] Statistical data is one of the most important sources of information,
relevant to a large number of stakeholders in the governmental, scientific
and business domains alike. A statistical data set comprises a collection of
observations made at some points across a logical space and is often organized
as what is called a data cube. The proper definition of the data cubes,
especially of their dimensions, helps processing the observations and, more
importantly, helps combining observations from different data cubes. In this
context, the Linked Data principles can be profitably applied to the definition
of data cubes, in the sense that the principles offer a strategy to provide the
missing semantics of the dimensions, including their values. In this thesis we
describe the process and the implementation of a mediation architecture, called
OLAP2DataCube On Demand, which helps describe and consume statistical
data, exposed as RDF triples, but stored in relational databases. The tool
features a catalogue of Linked Data Cube descriptions, created according to the
Linked Data principles. The catalogue has a standardized description for each
data cube actually stored in each statistical (relational) database known to the
tool. The tool offers an interface to browse the linked data cube descriptions
and to export the data cubes as RDF triples, generated on demand from the
underlying data sources. We also discuss the implementation of sophisticated
metadata search operations, OLAP data cube operations, such as slice and
dice, and data cube mashup operations that create new cubes by combining
other cubes.
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