Uma arquitetura para business intelligence baseada em tecnologias semânticas para suporte a aplicações analíticas

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Uma arquitetura para business intelligence baseada em tecnologias semânticas para suporte a aplicações analíticas

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Título: Uma arquitetura para business intelligence baseada em tecnologias semânticas para suporte a aplicações analíticas
Autor: Sell, Denilson
Resumo: Soluções de Business Intelligence visam prover informação estratégica a partir das fontes de dados da organização. Entretanto, verificam-se desafios que permanecem não resolvidos nestas soluções no contexto da sociedade do conhecimento. Entre as principais deficiências das soluções atuais verificam-se a falta de perspectiva de utilização da semântica do negócio (i.e. sua terminologia e regras) no apoio ao processamento analítico e a falta de flexibilidade para a extensão das funcionalidades exploratórias de acordo com as especificidades de cada organização. Propõe-se uma arquitetura para BI - a arquitetura SBI - baseada em um novo paradigma que prevê a utilização intensiva do conhecimento do negócio para guiar o processamento analítico. A semântica do negócio na abordagem utilizada é representada em uma ontologia e mapeada aos dados e serviços em outras duas ontologias. O suporte à inferência sobre essa semântica é agregado aos módulos de gerenciamento de serviços e de análises da arquitetura, permitindo: a) extensão e composição de funcionalidades exploratórias através de Web services semânticos; b) recomendação de informação, serviços e inferências de acordo com o contexto da análise em um processo analítico-interativo assistido pela arquitetura; e c) manipulação de dados e serviços utilizando a terminologia do negócio. A viabilidade da proposta é demonstrada através do protótipo de ferramenta analítica OntoDSS, o qual é integrado a arquitetura SBI e aplicado em um estudo de caso no domínio da gestão de Ciência & Tecnologia. O ineditismo da contribuição está na busca de insumos na engenharia de conhecimento para prover alternativas de solução para as limitações nas soluções de BI atuais.
Descrição: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
URI: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/89201
Data: 2006


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