Reconciliação é o processo de prover uma visão consistente de dados provenientes de várias fontes de dados. Embora existam na literatura trabalhos voltados à proposta de soluções de reconciliação baseadas em colaboração assíncrona, o desafio de reconciliar dados quando vários usuários colaborativos trabalham de forma assíncrona sobre as mesmas cópias locais de dados, compartilhando somente eventualmente as suas decisões de integração particulares, tem recebido menos atenção. Nesta tese de doutorado investiga-se esse desafio, por meio da proposta do modelo AcCORD (Asynchronous COllaborative data ReconcIliation moDel). AcCORD é um modelo colaborativo assíncrono para reconciliação de dados no qual as atualizações dos usuários são mantidas em um repositório de operações na forma de dados de procedência. Cada usuário tem o seu próprio repositório para armazenar a procedência e a sua própria cópia das fontes. Ou seja, quando inconsistências entre fontes importadas são detectadas, o usuário pode tomar decisões de integração para resolvê-las de maneira autônoma, e as atualizações que são executadas localmente são registradas em seu próprio repositório. As atualizações são compartilhadas entre colaboradores quando um usuário importa as operações dos repositórios dos demais usuários. Desde que diferentes usuários podem ter diferentes pontos de vista para resolver o mesmo conflito, seus repositórios podem estar inconsistentes. Assim, o modelo AcCORD também inclui a proposta de diferentes políticas de reconciliação multiusuário para resolver conflitos entre repositórios. Políticas distintas podem ser aplicadas por diferentes usuários para reconciliar as suas atualizações. Dependendo da política aplicada, a visão final das fontes importadas pode ser a mesma para todos os usuários, ou seja, um única visão global integrada, ou resultar em distintas visões locais para cada um deles. Adicionalmente, o modelo AcCORD também incorpora um método de propagação de decisões de integração, o qual tem como objetivo evitar que um usuário tome decisões inconsistentes a respeito de um mesmo conflito de dado presente em diferentes fontes, garantindo um processo de reconciliação multiusuário mais efetivo. O modelo AcCORD foi validado por meio de testes de desempenho que avaliaram as políticas propostas, e por entrevistas a usuários que avaliaram não somente as políticas propostas mas também a qualidade da reconciliação multiusuário. Os resultados obtidos demonstraram a eficiência e a eficácia do modelo proposto, além de sua flexibilidade para gerar uma visão integrada ou distintas visões locais. As entrevistas realizadas demonstraram diferentes percepções dos usuários quanto à qualidade do resultado provido pelo modelo AcCORD, incluindo aspectos relacionados à consistência, aceitabilidade, corretude, economia de tempo e satisfação. / Reconciliation is the process of providing a consistent view of the data imported from different sources. Despite some efforts reported in the literature for providing data reconciliation solutions with asynchronous collaboration, the challenge of reconciling data when multiple users work asynchronously over local copies of the same imported data has received less attention. In this thesis we investigate this challenge. We propose AcCORD, an asynchronous collaborative data reconciliation model. It stores users integration decision in logs, called repositories. Repositories keep data provenance, that is, the operations applied to the data sources that led to the current state of the data. Each user has her own repository for storing the provenance. That is, whenever inconsistencies among imported sources are detected, the user may autonomously take decisions to solve them, and integration decisions that are locally executed are registered in her repository. Integration decisions are shared among collaborators by importing each others repositories. Since users may have different points of view, repositories may also be inconsistent. Therefore, AcCORD also introduces several policies that can be applied by different users in order to solve conflicts among repositories and reconcile their integration decisions. Depending on the applied policy, the final view of the imported sources may either be the same for all users, that is, a single integrated view, or result in distinct local views for each of them. Furthermore, AcCORD encompasses a decision integration propagation method, which is aimed to avoid that a user take inconsistent decisions over the same data conflict present in different sources, thus guaranteeing a more effective reconciliation process. AcCORD was validated through performance tests that investigated the proposed policies and through users interviews that investigated not only the proposed policies but also the quality of the multiuser reconciliation. The results demonstrated the efficiency and efficacy of AcCORD, and highlighted its flexibility to generate a single integrated view or different local views. The interviews demonstrated different perceptions of the users with regard to the quality of the result provided by AcCORD, including aspects related to consistency, acceptability, correctness, time-saving and satisfaction.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-17112016-144747 |
| Date | 28 April 2016 |
| Creators | Dayse Silveira de Almeida |
| Contributors | Cristina Dutra de Aguiar Ciferri, Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco, Bernadette Farias Lóscio, André Santanchè, Marilde Terezinha Prado Santos |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Ciências da Computação e Matemática Computacional, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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