[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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:26120 |
| Date | 13 April 2016 |
| Creators | PERCY ENRIQUE RIVERA SALAS |
| Contributors | MARCO ANTONIO CASANOVA, MARCO ANTONIO CASANOVA, MARCO ANTONIO CASANOVA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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