Data mining languages for business intelligence

Tese de doutoramento in Information Systems and Technologies (area of Engineering and Management Information Systems)Desde que Lunh usou, pela primeira vez, em 1958, o termo Business Intelligence (BI), grandes transformações se operaram na área dos sistemas e tecnologias de informação e, em especial, na área dos sistemas de apoio à decisão. Atualmente, os sistemas de BI são amplamente utilizados nas organizações e a sua importância estratégica é largamente reconhecida. Estes sistemas apresentam-se como essenciais para um completo conhecimento do negócio e como uma ferramenta insubstituível no apoio à tomada de decisão. A divulgação das ferramentas de Data Mining (DM) tem vindo a aumentar na área do BI, assim como o reconhecimento da relevância da sua utilização nos sistemas de BI empresariais. As ferramentas de BI são ferramentas amigáveis, iterativas e interativas, permitindo aos utilizadores finais um acesso fácil. Desta forma, é possível ao utilizador final manipular diretamente os dados, tendo assim a possibilidade de extrair todo o valor para o negócio neles contido. Um dos problemas apontados na utilização do DM na área do BI prende-se com o facto de os modelos de DM serem, em geral, demasiado complexos para que os utilizadores de negócio os possam manipular diretamente, contrariamente ao que ocorre com as outras ferramentas de BI. Neste contexto, foi identificado como problema de investigação a não existência de ferramentas de BI que possibilitem ao utilizador de negócio a manipulação direta dos modelos de DM e, consequentemente, não possibilitando extrair todo o valor potencial neles contidos. Este aspeto reveste-se de particular importância num universo empresarial no qual a concorrência é cada vez mais forte e no qual o conhecimento do negócio, das variáveis envolvidas e dos potenciais cenários representam um papel fundamental para as organizações poderem concorrer num mercado extremamente exigente. Considerando que os sistemas de BI assentam, maioritariamente, sobre sistemas operacionais que utilizam sobretudo o modelo relacional de bases de dados, a investigação efetuada inspirouse nos conceitos ligados ao modelo relacional de bases de dados e nas linguagens a ele associadas em particular as linguagens Query-By-Example (QBE). Estas linguagens têm uma forte componente de interactividade, são amigáveis e permitem iteratividade e são amplamente utilizadas em ambiente de negócio pelos utilizadores finais. Têm vindo a ser desenvolvidos esforços no sentido do desenvolvimento de padrões e normas na área do DM, sendo dada grande relevância ao tema das bases de dados indutivas. No contexto das bases de dados indutivas é dada grande relevância às chamadas linguagens de DM. Estes conceitos serviram, igualmente, de inspiração a esta investigação. Apesar da importância destas linguagens de DM, elas não estão orientadas para os utilizadores finais em ambientes de negócio. Ligando os conceitos relacionados com as linguagens QBE e com as linguagens de DM, foi concebida e implementada uma linguagem de DM para BI, à qual foi dado o nome QMBE. Esta nova linguagem é por natureza amigável, iterativa e interativa, isto é, apresenta as mesmas características que as ferramentas de BI habituais permitindo aos utilizadores finais a manipulação direta dos modelos de DM e, deste modo, aceder a todo o valor potencial desses modelos com todos as vantagens que daí poderão advir. Utilizando um protótipo de um sistema de BI, a linguagem foi implementada, testada e avaliada conceptualmente. Verificou-se que a linguagem possui as propriedades desejadas, a saber, é amigável, iterativa, interativa. Finalmente, a linguagem foi avaliada por utilizadores finais que já tinham experiência anterior na utilização de DM em contexto de BI. Verificou-se que na ótica destes utilizadores a utilização da linguagem apresenta vantagens em relação à utilização tradicional de DM no âmbito do BI.Since Lunh first used the term Business Intelligence (BI) in 1958, major transformations happened in the field of information systems and technologies, especially in the area of decision support systems. Nowadays, BI systems are widely used in organizations and their strategic importance is clearly recognized. These systems present themselves as an essential part of a complete knowledge of business and an irreplaceable tool in the support to decision making. The dissemination of data mining (DM) tools is increasing in the BI field, as well as the acknowledgement of the relevance of its usage in enterprise BI systems. BI tools are friendly, iterative and interactive, allowing business users an easy access. This way, the user can directly manipulate data, thus having the possibility to extract all the value contained into that business data. One of the problems noted in the use of DM in the field of BI is related to the fact that DM models are, generally, too complex in order to be directly manipulated by business users, as opposite to other BI tools. Within this context, the nonexistence of BI tools allowing business users the direct manipulation of DM models was identified as the research problem, since that, as a consequence of business users not directly manipulating DM models, they can be not able of extracting all the potential value contained in DM models. This aspect has a particular relevance in an entrepreneurial universe where competition is stronger every day and the knowledge of the business, the variables involved and the possible scenarios play a fundamental role in allowing organizations to compete in an extremely demanding market. Considering that the majority of BI systems are built on top of operational systems, which use mainly the relational model for databases, the research was inspired on the concepts related to this model and associated languages in particular Query-By-Example (QBE) languages. These languages are widely used by business users in business environments, and have got a strong interactivity component, are user-friendly, and allow for iterativeness. Efforts are being developed in order to create standards and rules in the field of DM with great relevance being given to the subject of inductive databases. Within the context of inductive databases a great relevance is given to the so called DM languages. These concepts were also an inspiration for this research. Despite their importance, these languages are not oriented to business users in business environments. Linking concepts related with QBE languages and with DM languages, a new DM language for BI, named as Query-Models-By-Example (QMBE) was conceived and implemented. This new language is, by nature, user-friendly, iterative and interactive; it presents the same characteristics as the usual BI tools allowing business users the direct manipulation of DM models and, through this, the access to the potential value of these models with all the advantages that may arise. Using a BI system prototype, the language was implemented, tested, and conceptually evaluated. It has been verified that the language possesses the desired properties, namely, being userfriendly, iterative, and interactive. The language was evaluated later by business users who were already experienced in using DM within the context of BI. It has been verified that, according to these users, using the language presents advantages when comparing to the traditional use of DM within BI

Data mining languages for business intelligence

Doctoral Thesis in Information Systems and Technologies Area of Engineering and Manag ement Information SystemsDesde que Lunh usou, pela primeira vez, em 1958, o termo Business Intelligence (BI), grandes transformações se operaram na área dos sistemas e t ecnologias de informação e, em especial, na área dos sistemas de apoio à decisão. Atualmente , os sistemas de BI são amplamente utilizados nas organizações e a sua importância est ratégica é largamente reconhecida. Estes sistemas apresentam-se como essenciais para um comp leto conhecimento do negócio e como uma ferramenta insubstituível no apoio à tomada de decisão. A divulgação das ferramentas de Data Mining (DM) tem vindo a aumentar na área do BI, assim como o reconhecimento da relevância da sua utilização nos sistemas de BI emp resariais. As ferramentas de BI são ferramentas amigáveis, ite rativas e interativas, permitindo aos utilizadores finais um acesso fácil. Desta forma, é possível ao utilizador final manipular diretamente os dados, tendo assim a possibilidade d e extrair todo o valor para o negócio neles contido. Um dos problemas apontados na utilização d o DM na área do BI prende-se com o facto de os modelos de DM serem, em geral, demasiado comp lexos para que os utilizadores de negócio os possam manipular diretamente, contrariam ente ao que ocorre com as outras ferramentas de BI. Neste contexto, foi identificado como problema de i nvestigação a não existência de ferramentas de BI que possibilitem ao utilizador de negócio a m anipulação direta dos modelos de DM e, consequentemente, não possibilitando extrair todo o valor potencial neles contidos. Este aspeto reveste-se de particular importância num universo e mpresarial no qual a concorrência é cada vez mais forte e no qual o conhecimento do negócio, das variáveis envolvidas e dos potenciais cenários representam um papel fundamental para as o rganizações poderem concorrer num mercado extremamente exigente. Considerando que os sistemas de BI assentam, maiori tariamente, sobre sistemas operacionais que utilizam sobretudo o modelo relacional de bases de dados, a investigação efetuada inspirou- se nos conceitos ligados ao modelo relacional de ba ses de dados e nas linguagens a ele associadas em particular as linguagens Query-By-Exa mple (QBE). Estas linguagens têm uma forte componente de interactividade, são amigáveis e permitem iteratividade e são amplamente utilizadas em ambiente de negócio pelos utilizadore s finais. Têm vindo a ser desenvolvidos esforços no sentido d o desenvolvimento de padrões e normas na área do DM, sendo dada grande relevância ao tema da s bases de dados indutivas. No contexto Data mining languages for business intelligence iv das bases de dados indutivas é dada grande relevânc ia às chamadas linguagens de DM. Estes conceitos serviram, igualmente, de inspiração a est a investigação. Apesar da importância destas linguagens de DM, elas não estão orientadas para os utilizadores finais em ambientes de negócio. Ligando os conceitos relacionados com as linguagens QBE e com as linguagens de DM, foi concebida e implementada uma linguagem de DM para B I, à qual foi dado o nome QMBE. Esta nova linguagem é por natureza amigável, iterativa e interativa, isto é, apresenta as mesmas características que as ferramentas de BI habituais permitindo aos utilizadores finais a manipulação direta dos modelos de DM e, deste modo, aceder a todo o valor potencial desses modelos com todos as vantagens que daí poderão advi r. Utilizando um protótipo de um sistema de BI, a linguagem foi implementada, testada e aval iada conceptualmente. Verificou-se que a linguagem possui as propriedades desejadas, a saber , é amigável, iterativa, interativa. Finalmente, a linguagem foi avaliada por utilizador es finais que já tinham experiência anterior na utilização de DM em contexto de BI. Verificou-se qu e na ótica destes utilizadores a utilização da linguagem apresenta vantagens em relação à utilizaç ão tradicional de DM no âmbito do BI.Since Lunh first used the term Business Intelligenc e (BI) in 1958, major transformations happened in the field of information systems and te chnologies, especially in the area of decision support systems. Nowadays, BI systems are widely us ed in organizations and their strategic importance is clearly recognized. These systems pre sent themselves as an essential part of a complete knowledge of business and an irreplaceable tool in the support to decision making. The dissemination of data mining (DM) tools is increasi ng in the BI field, as well as the acknowledgement of the relevance of its usage in en terprise BI systems. BI tools are friendly, iterative and interactive, a llowing business users an easy access. This way, the user can directly manipulate data, thus having the possibility to extract all the value contained into that business data. One of the problems noted in the use of DM in the field of BI is related to the fact that DM models are, generally, too complex in order to be directly manipulated by business users, as opposite to other BI tools. Within this context, the nonexistence of BI tools a llowing business users the direct manipulation of DM models was identified as the research problem , since that, as a consequence of business users not directly manipulating DM models, they can be not able of extracting all the potential value contained in DM models. This aspect has a par ticular relevance in an entrepreneurial universe where competition is stronger every day an d the knowledge of the business, the variables involved and the possible scenarios play a fundamental role in allowing organizations to compete in an extremely demanding market. Considering that the majority of BI systems are bui lt on top of operational systems, which use mainly the relational model for databases, the rese arch was inspired on the concepts related to this model and associated languages in particular Q uery-By-Example (QBE) languages. These languages are widely used by business users in busi ness environments, and have got a strong interactivity component, are user-friendly, and all ow for iterativeness. Efforts are being developed in order to create stan dards and rules in the field of DM with great relevance being given to the subject of inductive d atabases. Within the context of inductive databases a great relevance is given to the so call ed DM languages. These concepts were also an inspiration for this research. Despite their import ance, these languages are not oriented to business users in business environments. 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It has been verified that, according to these users, using the language presents advantages when comparing to the traditional use of DM within BI

ETL for data science?: A case study

Big data has driven data science development and research over the last years. However, there is a problem - most of the data science projects don't make it to production. This can happen because many data scientists don’t use a reference data science methodology. Another aggravating element is data itself, its quality and processing. The problem can be mitigated through research, progress and case studies documentation about the topic, fostering knowledge dissemination and reuse. Namely, data mining can benefit from other mature fields’ knowledge that explores similar matters, like data warehousing. To address the problem, this dissertation performs a case study about the project “IA-SI - Artificial Intelligence in Incentives Management”, which aims to improve the management of European grant funds through data mining. The key contributions of this study, to the academia and to the project’s development and success are: (1) A combined process model of the most used data mining process models and their tasks, extended with the ETL’s subsystems and other selected data warehousing best practices. (2) Application of this combined process model to the project and all its documentation. (3) Contribution to the project’s prototype implementation, regarding the data understanding and data preparation tasks. This study concludes that CRISP-DM is still a reference, as it includes all the other data mining process models’ tasks and detailed descriptions, and that its combination with the data warehousing best practices is useful to the project IA-SI and potentially to other data mining projects.A big data tem impulsionado o desenvolvimento e a pesquisa da ciência de dados nos últimos anos. No entanto, há um problema - a maioria dos projetos de ciência de dados não chega à produção. Isto pode acontecer porque muitos deles não usam uma metodologia de ciência de dados de referência. Outro elemento agravador são os próprios dados, a sua qualidade e o seu processamento. O problema pode ser mitigado através da documentação de estudos de caso, pesquisas e desenvolvimento da área, nomeadamente o reaproveitamento de conhecimento de outros campos maduros que exploram questões semelhantes, como data warehousing. Para resolver o problema, esta dissertação realiza um estudo de caso sobre o projeto “IA-SI - Inteligência Artificial na Gestão de Incentivos”, que visa melhorar a gestão dos fundos europeus de investimento através de data mining. As principais contribuições deste estudo, para a academia e para o desenvolvimento e sucesso do projeto são: (1) Um modelo de processo combinado dos modelos de processo de data mining mais usados e as suas tarefas, ampliado com os subsistemas de ETL e outras recomendadas práticas de data warehousing selecionadas. (2) Aplicação deste modelo de processo combinado ao projeto e toda a sua documentação. (3) Contribuição para a implementação do protótipo do projeto, relativamente a tarefas de compreensão e preparação de dados. Este estudo conclui que CRISP-DM ainda é uma referência, pois inclui todas as tarefas dos outros modelos de processos de data mining e descrições detalhadas e que a sua combinação com as melhores práticas de data warehousing é útil para o projeto IA-SI e potencialmente para outros projetos de data mining