[pt] As organizações se deparam com uma necessidade cada vez maior de mudar e evoluir, mas para isso elas precisam tomar as decisões corretas. Para essa tomada de decisão, as empresas estão adotando os recursos disponibilizados pela Tecnologia da Informação (TI) como parte fundamental para apoiar suas decisões. Um componente de TI essencial para aprimorar o processo de tomada de decisão é o data warehouse. Para cumprir bem o seu papel, o data warehouse deve ser bem definido. Embora existam diversas abordagens que buscam melhorar a tarefa de identificação dos requisitos para data warehouses, poucas exploram as contribuições da Engenharia de Processos de Negócios (EPN) no processo de definição dos requisitos. Esta dissertação estuda um meio de aprimorar a tarefa de elicitação de requisitos para data warehouses, utilizando indicadores de desempenho aliados aos processos de negócio. Para isso é sugerido um conjunto de heurísticas que visam, a partir dos indicadores de desempenho, orientar a descoberta dos requisitos de data warehouse. A aplicação das heurísticas propostas é feita em um caso, facilitando a compreensão da abordagem sugerida nesse trabalho. / [en] Organizations need to change and evolve, but for that it is necessary to make the right decisions. For this decision, companies are using Information Technology (IT) as a fundamental part to support their decisions. An essential IT component to improve the process of decision making is the data warehouse. In order to fulfill its role well, the data warehouse must be well defined. There are various approaches that try to improve the task of identifying data warehouses requirements, but few explore the contributions of Business Processes Engineering (BPE) in the process of requirements gathering. This dissertation studies how to improve data warehouses requirements elicitation using performance indicators allied to business processes. For this it is suggested a set of heuristics designed to guide performance measures identification and data warehouse requirements discovery. The heuristics are applied in a case to facilitate understanding of suggested approach in this work.

[pt] Esta dissertação investiga a aplicação de Redes Neurais e Algoritmos Genéticos como ferramentas para retirar conhecimentos, em forma de regras, de um Banco de Dados. Essa nova área, KDD (knowledge Discovery in Database), surgiu com a necessidade de se desenvolver ferramentas que possam, de forma automática e inteligente, ajudar aos analistas de dados a transformar grandes volumes de dados em informações e organizar estas informações em conhecimentos úteis. A pesquisa aqui resumida é portanto, um desenvolvimento na área de sistemas de computação (desenvolvimento de sistemas) e na área de inteligência computacional (data mining, algoritmos genéticos, redes neurais, interfaces inteligentes, sistemas de apoio a decisão, criação de bases de conhecimentos) O trabalho de tese foi dividido em cinco partes principais: um estudo sobre o processo KDD; um estudo da estrutura dos sistemas de KDD encontrados na literatura; o desenvolvimento de sistemas de KDD, um utilizando algoritmos Genéticos e os outros utilizando Redes Neurais; o estudo de casos e a análise de desempenho dos sistemas desenvolvidos. O processo de KDD serve para que se possa retirar novos conhecimentos (padrões, tendências, fatos, probabilidade, associações) de um determinado banco de dados. Basicamente o KDD consiste em oito etapas, que são: Definição do problema, Seleção dos dados, Limpeza dos dados, enriquecimento dos dados, Pré-processamento dos dados, Codificação dos dados, Mineração dos dados (data mining) e o relatório contendo a interpretação dos resultados. A mineração dos dados é freqüentemente vista como elemento chave do processo de KDD. A extração do conhecimento, propriamente dita, se dá na Mineração dos dados, onde toda técnica que ajude a extrair mais informações dos dados é útil. Assim na Mineração de dados podemos lançar mão de um grupo heterogêneo de técnicas, como por exemplo, Técnicas de estatísticas, visualização dos dados, redes neurais e algoritmos genéticos. Portanto os estudos do processo inclui estudos sobre Data Mining, aprendizado de máquinas, data warehouse, o processo e o ambiente do KDD, aspectos formais dos algoritmos de aprendizado, inteligência artificial, e algumas aplicações na vida real. Dentre os vários sistemas de KDD encontrados na literatura que foram estudados e analisados, podemos citar sistemas que utilizaram, na etapa de mineração dos dados, uma ou mais das seguintes técnicas de computação para extrair padrões e associações nos dados, uma ou mais das seguintes técnicas de computação para extrair padrões e associações nos dados tais como: Visualização dos dados, ferramenta de consulta, técnicas de estatísticas, processamento analítico on-line (OLAP), Árvore de decisão, regras de associação, redes neurais e algoritmos genéticos. Neste trabalho foram desenvolvidos dois sistemas de KDD. Em cada um dos modelos desenvolvidos utilizou-se uma técnica de visualização dos dados para garantir a interação do sistema com o analista dos dados. Além disso utilizou-se, na etapa mineração dos dados, num dos modelos Algoritmos genéticos, e no outro Redes Neurais Backpropagation. Também para efeito de comparação e de apoio, se desenvolveu um sistema utilizando Técnicas de Estatísticas. Com o modelo utilizando Algoritmos Genéticos se encontra a melhor regra de produção relacionada a um banco de dados, que responde a uma pergunta específica. E com os modelos utilizando Redes Neurais se obtém resultados para serem comparados. A fase de aplicação consistiu em analisar dois diferentes bancos de dados, um contendo dados dos meninos e meninas de rua, e o outro contendo dados dos alunos que se matricularam no vestibular. Na análise dos bancos de dados se utilizou os sistemas de KDD aqui desenvolvidos, tendo como objetivo encontrar, com o auxílio de Algoritmos genéticos, ou de redes ne / [en] This dissertation investigates the genetic algorithms and neural networks as applications tools to find knowledge, in the form of rules, from a database. This new area, KDD (Knowledge Discovery in Database) appeared with the need of developing tools that can, in automatic and intelligent way, help the data analysis to transform great volumes of data in information and to organize these information in useful knowledge. The research here summarized is therefore, a development in the area of computational systems (development of systems) and in the area of intelligence computational (data mining, genetic algoriths, neural networks, intelligence interfaces, decision support systems and creation of knowledge bases). The thesis work was divided in five main parts: A study of the KDD process: a study of the structure of the KDD systems found in the literature; the development of KDD systems, one using genetic algorithms and the others using neural networks; the study of cases and the analysis of the performance of the developed systems. The KDD process is able to find new knowledge (patterns, tendencies, facts, probability and associations) from a certain database. Basically KDD involves eight steps, that are: problem definition, data selection, cleaning, enrichment, preprocessing, coding, data mining and the reporting containing the interpretation of the results. The Data Mining is frequently seen as the key element of the KDD process. The extraction of the knowledge, itself, happens in the Data mining, where any technique that helps extract more information out of your data is useful. In Data Mining we can make use of a heterogeneous group of techiques, for example, Statistical techniques, Visualization techniques, Neural Networks and Genetic algorithms. Therefore the studies of the KDD process included studies on data mining, machine learning, data warehouse, the KDD process and the KDD environment, formal aspects of the learning algoriths, artificial intelligence, and some applications in the real life. In several KDD systems found in the literature that were studied and analyzed, we can mention systems that uses, in the data mining step, one or more of following computation techniques to extract patterns and associations from data as: visualization techniques, query tools, statistical techniques, online analytical processing (OLAP), decision trees, association rules, neural networks and genetic algorithms. In this work two KDD systems wer developed. In each one of the developed models a visualization techniques was used, to guarantee the interaction of the system with the data analyst. And in the Data Mining step, genetic algorithms was used in one of the models, and Backpropagation Neural Networks in the other. For comparison and support effect, a system was developed using Statistical techniques. The genetic algorithm model is to find the best production rule related to a database, that answers to a specific question. And the results of the Neural Networks model is to be compared with the results of the genetic algorithm model. The application phase consisted of analyzing two different databases, one with the boys´data that lives in the street, and the other with the students´data that makes the university admission test. In the analysis of the databases it was used the KDD system here developed, with the objective to find, with genetic algorithms, or Neural Network, the best production rule, related to the databases, that answers a specific question. Two types of question. Two types of question were considered, the ones that look for characteristic of a group of data, for example, Which the boys characteristics that live in the streets? And Which the characteristics of a group of individuals that were classified but they didn´t enroll in the university? And that associates groups of data, for example, What differentiate the boys, with similar economic situation, tha

[pt] Desde meados da década de 90, muitas empresas implementaram Sistemas Integrados de Gestão Empresarial com o objetivo de integrar seus processos de negócio, obter uma gestão melhor de suas operações e da informação que é originada em cada uma das áreas da empresa. Na Petrobras, este projeto foi iniciado em 2000 e em outubro de 2004, após algumas implantações em outras empresas do grupo, foi implantado o SAP R/3 na holding. Em paralelo, foi implantado também um ambiente de informações gerenciais para suportar o processo de gestão da empresa, com o objetivo de disponibilizar informações corporativas e com qualidade para os usuários. O presente estudo tem por objetivo avaliar a situação da qualidade das informações disponibilizadas neste ambiente, e foi escolhida a área de Materiais e Serviços para esta análise. Foram identificados, de acordo com o referencial teórico, critérios que orientaram esta avaliação e a partir destes critérios foi elaborado um questionário, que foi aplicado para cerca de 130 usuários. As respostas foram consolidadas e avaliadas estatisticamente onde foram identificados os percentuais de satisfação dos usuários com relação a cada critério avaliado. Em seguida, a luz do referencial teórico, os critérios foram grupados e foi feita uma avaliação geral de cada um dos grupamentos, identificando possíveis razões para os números encontrados, apresentando exemplos obtidos na pesquisa documental, e sugerindo ações de ajuste ou melhoria. Finalizando foram listados em ordem decrescente, os maiores problemas encontrados, bem como suas ações de correção, que servirão na prática, para orientação dos ajustes que precisam ser feitos no ambiente analítico da Petrobras. / [en] Since the mid of 90´s, many companies had implemented Entreprise Informations Systems Management with the objective to integrate their business processes, obtaining a better control of the information generated in each of the company areas. In Petrobras, this project was initiated in the year 2000. In October, 2004, following the implementation in some units of the corporation, the system was implemented in the holding company. In parallel, it was also installed an environment (another system) to support the management processes of the company. Its purpose is to provide corporate information to help in the decision process. The objective of the present study is to evaluate the quality of the information available in the information environment. For this analysis it was choosen the area of Materials and Services. In compliance with the theoretical referential, some criteria were established as guidelines, to permit the elaboration of a questionnaire which was submitted to 130 users. The answers were consolidated and evaluated with a statistical support that produced the percentage on the levels of user´s satisfaction related to each criteria. After that, in the light of the theoretical reference, the criteria were grouped and a general evaluation of each one of the groups was proceeded. Then, for each group, possible reasons for numbers found were identified, some examples gotten in the documentary research were presented and actions of adjustment or improvement were suggested. Finally, the criterias were listed in descending order, and the major problems were found. A list of recommendations were suggested, and that will help, as an orientation for the adjustments that had to be made in Petrobras analytical environment.

[pt] Esta dissertação tem como objetivo estudar o currículo da Educação Infantil organizado em torno das datas comemorativas do calendário civil e religioso em duas escolas de Educação Infantil em um dos cinco municípios mais populosos em relação à faixa etária de 0 a 6 anos do estado do Rio de Janeiro. Compreendendo a infância como categoria social e da história, parte da cultura e produtora de cultura, a Educação Infantil como direito da criança e o currículo como experiência de cultura, tem como referência teórica Bakhtin, Vygotsky, Benjamin, Sarmento e autores que pesquisam a escola e o currículo. Procurando compreender por que as escolas de Educação Infantil organizam o currículo em torno de datas comemorativas, se é orientação da rede de ensino e a origem dessa prática; conhecer e compreender práticas e interações entre crianças e adultos, possíveis implicações na constituição de suas subjetividades, se essa prática se relaciona a outras práticas e concepções presentes na instituição e identificar aprendizagens que circulam nesse ambiente. O primeiro capítulo apresenta brevemente a história recente da Educação Infantil no Brasil e a concepção de infância assumida nessa pesquisa. O segundo capítulo procura demonstrar como o tema se encontra presente, apresenta o currículo, as políticas, o debate sobre a Educação Infantil e implicações na prática cotidiana. O terceiro expõe as referências teóricas, estratégias de pesquisa, informações sobre o município, sistema de ensino, escolas pesquisadas e processo de aproximação e inserção no campo. O quarto capítulo trata das observações, entrevistas e análise de documentos. O quinto capítulo intenta sintetizar os pontos mais relevantes dapara a percepção de outras possibilidades de trabalho que sejam efetivamente identificadas com as subjetividades que dialogam na escola. / [en] This thesis aims to study the curriculum of early childhood education organized around the holidays and the calendar in two religious schools Early Childhood Education at one of the five most populous cities in the age group 0 to 6 years in the state of Rio de Janeiro. Understanding childhood as a social category and history, part of the culture and culture producer, early childhood education as a right of the child and the curriculum as experience of culture, has the theoretical background Bakhtin, Vygotsky, Benjamin, Sarmento and authors who have researched the school and curriculum. Trying to understand why schools from kindergarten curriculum organized around the holidays, whether it is orientation of the school system and the origin of this practice, knowledge and understanding of practices and interactions between children and adults, possible implications for the constitution of their subjectivities, if this practice relates to other conceptions in practice and identify learning institution that circulate in this environment. The first chapter briefly presents the recent history of early childhood education in Brazil and the conception of children taken in this research. The second chapter explains how the theme is present, presents the curriculum, policies, the debate on early childhood education and implications for daily practice. The third presents the theoretical references, research strategies, Information about the council, education system, schools and studied the process of approximation and integration in the field. The fourth chapter deals with observations, interviews and document analysis. The fifth chapter attempts to summarize the most relevant aspects of research and dialogue with schools and professionals in their desire to contribute to the perception of other job opportunities that are actually identified with the subjectivities that dialogue at the school.

[pt] A segmentação semântica das estruturas anatômicas em imagens de mamografia desempenha um papel significativo no apoio da análise médica. Esta tarefa pode ser abordada com o uso de um modelo de aprendizado de máquina, que deve ser capaz de identificar e delinear corretamente as estruturas de interesse tais como papila, tecido fibroglandular, músculo peitoral e tecido gorduroso. No entanto, a segmentação de estruturas pequenas como papila e peitoral é frequentemente um desafio. Sendo o maior desafio o reconhecimento ou deteção do músculo peitoral na vista craniocaudal (CC), devido ao seu tamanho variável, possíveis ausências e sobreposição de tecido fibroglandular. Para enfrentar esse desafio, este trabalho propõe uma abordagem centrada em dados para melhorar o desempenho do modelo de segmentação na papila mamária e no músculo peitoral. Especificamente, aprimorando os dados de treinamento e as anotações em duas etapas. A primeira etapa é baseada em modificações nas anotações. Foram desenvolvidos algoritmos para buscar automaticamente anotações fora do comum dependendo da sua forma. Com estas anotações encontradas, foi feita uma revisão e correção manual. A segunda etapa envolve um downsampling do conjunto de dados, reduzindo as amostras de imagens do conjunto de treinamento. Foram analisados os casos de falsos positivos e falsos negativos, identificando as imagens que fornecem informações confusas, para posteriormente removê-las do conjunto. Em seguida, foram treinados modelos usando os dados de cada etapa e foram obtidas as métricas de classificação para o músculo peitoral em vista CC e o IoU para cada estrutura nas vistas CC e MLO (Mediolateral Oblíqua). Os resultados do treinamento mostram uma melhora progressiva na identificação e segmentação do músculo peitoral em vista CC e uma melhora na papila em vista MLO, mantendo as métricas para as demais estruturas. / [en] The semantic segmentation of anatomical structures in mammography images plays a significant role in supporting medical analysis. This task can be approached using a machine learning model, which must be capable of identifying and accurately delineating the structures. However, segmentation of small structures such as nipple and pectoral is often challenging. Especially in there cognition or detection of the pectoral muscle in the craniocaudal (CC) view,due to its variable size, possible absences and overlapping of fibroglandular tissue.To tackle this challenge, this work proposes a data-centric approach to improvethe segmentation model s performance on the mammary papilla and pectoral muscle. Specifically, enhancing the training data and annotations in two stages.The first stage is based on modifications to the annotations. Algorithms were developed to automatically search for uncommon annotations dependingon their shape. Once these annotations were found, a manual review and correction were performed.The second stage involves downsampling the dataset, reducing the image samples in the training set. Cases of false positives and false negatives were analyzed, identifying images that provide confusing information, which were subsequently removed from the set. Next, models were trained using the data from each stage, and classification metrics were obtained for the pectoral muscle in the CC view and IoU for each structure in CC and MLO (mediolateral oblique) views. The training results show a progressive improvement in the identification and segmentation of the pectoral muscle in the CC view and an enhancement in the mammary papilla in the MLO view, while maintaining segmentation metricsfor the other structures.

[pt] Dados estatísticos são uma das mais importantes fontes de informação para atividades humanas e organizações. No entanto, o acesso, consulta e correlação deste tipo de dados demanda grande esforço, principalmente em situações que envolvem diferentes organizações. Soluções que facilitem o acesso e a integração de grandes bases de dados analíticos, desta forma, agregam muito valor a este cenário. Neste trabalho propomos um arcabouço de software que permite com que dados estatísticos sejam eficientemente transformados e representados no formato de triplas RDF. Utilizando como base o DataCube Vocabulary, padrão W3C para o processo de triplificação de informações, a solução proposta facilita a consulta, análise, e reuso dos dados quando no formato RDF. O processo inverso, RDF para Excel, também é suportado, de modo a oferecer uma solução para a integração e consumo de dados RDF a partir de planilha. / [en] Statistical data represent one of the most important sources of information both for humans and organizations alike. However, accessing, querying and correlating statistical data demand a great deal of effort, especially in situations that involve different organizations. Therefore, solutions to facilitate the manipulation and integration of large statistical databases add value to this scenario. In this dissertation we propose a framework that allows statistical data to be efficiently processed and represented as RDF triples. Based on the DataCube Vocabulary, W3C s triplification standard, the proposed solution makes it easy to query, analyze, and reuse statistical data in RDF format. The reverse process, RDF for Excel, is also supported, so as to offer a solution for the integration and use of RDF data in spreadsheets.

[pt] Currículo da Educação Infantil e Datas Comemorativas: O que dizem profissionais e crianças, tem como objetivo conhecer e compreender o que falam sobre os currículos da Educação Infantil crianças e adultos que atuam em escolas exclusivas de Educação Infantil e escolas de Ensino Fundamental que têm turmas de Educação Infantil. As crianças foram ouvidas em atividades livres, em atividades dirigidas pelas professoras e em rodas de conversa específicas da pesquisa. Os profissionais foram ouvidos em conversas informais e em entrevista coletiva. Convivem concepções conservadoras e atualizadas de Infância e Educação Infantil que repercutem nas práticas. Coexistem concepções e práticas diferenciadas na rede pesquisada que podem vir a trazer novos caminhos para a Educação Infantil. O currículo centrado em datas está presente, mas não apenas como algo natural e intocável. A tese está organizada em quatro capítulos. O primeiro expõe a construção histórica e ideológica da qual deriva o currículo orientado por datas comemorativas. O segundo capítulo apresenta as entrevistas realizadas com quatro especialistas das áreas de Currículo e Educação Infantil para compreender as condições que levaram a inserção e permanência desse currículo. No terceiro capítulo são apresentados autores que sustentam as opções teórico-metodológicas da pesquisa; da perspectiva histórico-cultural, Mikhail Bakhtin e Walter Benjamin, da Sociologia da Infância Qvortrup, Sarmento, Corsaro e da Filosofia, Kohan; os caminhos percorridos, a rede de ensino pesquisada, as escolas e seus sujeitos. O quarto capítulo traz a palavra das crianças e adultos, a observação, as rodas de conversa com as crianças, a entrevista coletiva com os profissionais. As conclusões e apontamentos reafirmam a potência de cada sujeito e que se realiza no encontro com outro, no processo de alteridade que nos constitui à medida que nos abrimos a esse encontro infinitamente formativo e inconcluso. / [en] Curriculum of Early Childhood Education and Commemorative Dates: What they say professionals and children, aims to know and understand what they say about the curriculum from kindergarten children and adults working in exclusive schools for early childhood education and schools of elementary school who have Early Childhood Education classes. The children were heard in free activities, in activities directed by teachers and specific discussion of the research wheels. The professionals were heard in informal talks and a news conference. Live conservative and current conceptions of childhood and childhood education that impact in practice. Coexisting concepts and differentiated practices in the research network that may bring new ways for Early Childhood Education. The curriculum centered on dates is present, but not just as something natural and untouchable. The thesis is organized into four chapters. The first exposes the historical and ideological construction which derives the curriculum oriented holidays. The second chapter presents interviews with four specialists in the areas of curriculum and Early Childhood Education to understand the conditions that led to the inclusion and permanence of this curriculum. In the third chapter presents authors who support the theoretical and methodological choices of the research; cultural-historical perspective, Mikhail Bakhtin and Walter Benjamin, the sociology of childhood Qvortrup, Sarmento, Corsaro and philosophy, Kohan; the paths taken, the researched school system, schools and their subjects. The fourth chapter brings the word of children and adults, observation, conversation circles with children, the press conference with professionals. The conclusions and notes reaffirm the power of each subject, which takes place in the encounter with the other, the otherness process that constitutes us as we open this meeting infinitely training and inconclusive.

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第17878号 / 工博第3787号 / 新制||工||1579(附属図書館) / 30698 / 京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 / (主査)教授 中川 大, 教授 谷口 栄一, 准教授 松中 亮治 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Engineering) / Kyoto University / DFAM

[pt] Devido ao crescimento da produção e disponibilidade de dados, houve uma consequente necessidade de explorá-los em busca de entendê-los, comunicar as informações obtidas a partir deles e gerar novos conhecimentos. Diante deste cenário de produção de informação a partir do grande volume de dados surgiu o Jornalismo de Dados, campo que busca não apenas construir visualizações claras e eficientes, mas principalmente contar histórias baseadas em dados e fatos, de forma a facilitar a compreensão do público. Entretanto, há uma necessidade de desenvolver e melhorar as ferramentas de análise visual com suporte a narrativas. Neste documento, descrevemos a nossa proposta de pesquisa, que consiste na expansão da ferramenta de visualização de dados VisMaker, integrando a possibilidade de criação de data stories para as visualizações, em um novo módulo denominado StoryMaker. / [en] Due to the growth of data production and availability, there was a consequent need to explore them to understand them, communicate the information obtained from them, and generate novel knowledge. Faced with this scenario of production of information from the large volume of data, Data Journalism emerged as a field that seeks not only to include clear and efficient visualizations, but mainly to tell stories based on data and facts to facilitate the public’s understanding. However, there is a need to develop and improve visual analysis tools that support narratives. In this document, we describe our research proposal, which consists of expanding the data visualization tool VisMaker, integrating the possibility of creating data stories for visualizations, in a new module named StoryMaker.

[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.