Benchmarking Summarizability Processing in XML Warehouses with Complex Hierarchies

Business Intelligence plays an important role in decision making. Based on data warehouses and Online Analytical Processing, a business intelligence tool can be used to analyze complex data. Still, summarizability issues in data warehouses cause ineffective analyses that may become critical problems to businesses. To settle this issue, many researchers have studied and proposed various solutions, both in relational and XML data warehouses. However, they find difficulty in evaluating the performance of their proposals since the available benchmarks lack complex hierarchies. In order to contribute to summarizability analysis, this paper proposes an extension to the XML warehouse benchmark (XWeB) with complex hierarchies. The benchmark enables us to generate XML data warehouses with scalable complex hierarchies as well as summarizability processing. We experimentally demonstrated that complex hierarchies can definitely be included into a benchmark dataset, and that our benchmark is able to compare two alternative approaches dealing with summarizability issues.Comment: 15th International Workshop on Data Warehousing and OLAP (DOLAP 2012), Maui : United States (2012

Using Ontologies for the Design of Data Warehouses

Obtaining an implementation of a data warehouse is a complex task that forces designers to acquire wide knowledge of the domain, thus requiring a high level of expertise and becoming it a prone-to-fail task. Based on our experience, we have detected a set of situations we have faced up with in real-world projects in which we believe that the use of ontologies will improve several aspects of the design of data warehouses. The aim of this article is to describe several shortcomings of current data warehouse design approaches and discuss the benefit of using ontologies to overcome them. This work is a starting point for discussing the convenience of using ontologies in data warehouse design.Comment: 15 pages, 2 figure

Document-oriented data warehouses : complex hierarchies and summarizability

There is an increasing interest in implementing data warehouses with NoSQL document-oriented systems. In the ideal case, data can be analysed on different dimensions. These dimensions follow strict hierarchies that we can use to roll-up and drill-down on analysis axes. In this paper, we deal with non-strict and non-covering hierarchies, common issues in data warehousing a.k.a. summarizability issues. We show how to model these hierarchies in document-oriented systems and we propose an algorithm that can deal with summarizability issues. The new approach is tested and compared to existing approaches

Graph-Based ETL Processes For Warehousing Statistical Open Data

ICEIS 2015 will be held in conjunction with ENASE 2015 and GISTAM 2015International audienceWarehousing is a promising mean to cross and analyse Statistical Open Data (SOD). But extracting structures, integrating and defining multidimensional schema from several scattered and heterogeneous tables in the SOD are major problems challenging the traditional ETL (Extract-Transform-Load) processes. In this paper, we present a three step ETL processes which rely on RDF graphs to meet all these problems. In the first step, we automatically extract tables structures and values using a table anatomy ontology. This phase converts structurally heterogeneous tables into a unified RDF graph representation. The second step performs a holistic integration of several semantically heterogeneous RDF graphs. The optimal integration is performed through an Integer Linear Program (ILP). In the third step, system interacts with users to incrementally transform the integrated RDF graph into a multidimensional schema

Towards Geo Decision Support Systems for Renewable Energy Outreach

La Tierra se encuentra afectada por numerosos fenómenos tales como los desastres naturales, sobre urbanización, contaminación, etc. Todas estas actividades afectan enormemente a los recursos naturales del planeta llevando a la escasez de los mismos. Un tema especialmente relevante es el uso exhaustivo de energía fósil y su impacto negativo sobre nuestro medio ambiente. Resulta de este modo fundamental la búsqueda de nuevos recursos energéticos limpios para satisfacer nuestras necesidades y reducir la dependencia de recursos energéticos fósiles. La transformación de una infraestructura de generación de energía basada en recursos fósiles a otra basada en recursos energéticos renovables tales como eólica, solar y energía hidroeléctrica llevará a un mejor mantenimiento del medio ambiente ya que supondrá poco o ningún efecto en el calentamiento global por las emisiones, y a una reducción de la dependencia de fuentes de energía fósil. Las energías renovables son una fuente natural de energía que tiene importantes beneficios ya que proporciona un sistema de producción de energía confiable, con precios de la energía estables, puestos de trabajo especializados, y beneficios económicos y el medio ambiente. La energía solar es una de las mejores energías renovables. El sol es la fuente natural y fundamental de la existencia humana sobre la tierra y afecta a todos los procesos químicos, físicos y biológicos. Una hora de la energía del sol en la tierra es suficiente para alimentar a todo el planeta durante un año. La energía del sol o la radiación solar y su presencia geográfica determinan posibles inversiones en energía solar y las estrategias de desarrollo de las mismas. De este modo es esencial para poder proporcionar respuestas relacionadas con el "qué, quién, cuando y donde". Por ejemplo: ¿Cuál es el perfil de trabajo que mejor adapta a una posición gerencial de las energías renovables? ¿Dónde está el mejor lugar para invertir en huertos solares y/o parques eólicos? ¿En qué fecha se registra la más alta productividad? ¿Por qué este lugar no es apto para proyectos hidráulicos? ¿Por qué hay un bajón en la radiación solar en el año 2000 frente a 2012? Etc. En general, la toma de decisiones es el proceso de seleccionar la mejor opción viable de un conjunto de posibles maneras de hacer las cosas. Los Sistemas de Soporte de Decisión (del inglés Decision Support System, DSS) constituyen un ecosistema cognitivo que facilita la interacción entre los seres humanos y los datos para facilitar de forma profunda, significativa y útil la creación de soluciones efectivas en tiempo y costes. Grandes almacenamientos de Datos (Data warehousing), procesos de Extracción, Transformación y Carga (del inglés Extract Transform and Load, ETL) y la Inteligencia de Negocios (del ingles Business Intelligence, BI) son aspectos tecnológicos clave vinculados a la toma de decisiones. Además, la toma de decisiones en el contexto de la energía solar depende de Sistemas de Información Geográfica. Aunque la energía del Sol está disponible en todo el mundo, es evidente que la energía solar es más abundante cerca de los trópicos. Por ejemplo, una inversión en plantas de energía fotovoltaica en lugares cerca de los trópicos y del ecuador requerirá menos tiempo para su amortización. Dependiendo de la ubicación geográfica y las condiciones climáticas, la intensidad solar varía. Por esta razón, es importante seleccionar la ubicación adecuada que optimice la inversión teniendo en cuenta factores como la intensidad de la radiación solar, clima, tierras aptas y economía. Hay modelos como Global atlas y SimuSOLAR que dan información de idoneidad sobre la radiación solar y las ubicaciones. Sin embargo, estos modelos están restringidos a expertos, cubren áreas geográficas limitadas, no son aptos para casos de uso diferentes de los inicialmente previstos, y adolecen de falta de informes detallados e intuitivos para el público en general. El desarrollo de una cartografía extensa sobre la relación de zonas de sol y de sombra es un trabajo muy complejo que involucra diversos conceptos y retos de ingeniería, necesitando de la integración de diferentes modelos de datos, de calidad y cantidad heterogéneas, con limitaciones presupuestarias, etc. El objetivo de los trabajos de investigación desarrollados ha sido establecer la arquitectura de software para el desarrollo de Sistemas de Soporte de Decisión en el ámbito de las energías renovables en general, y de la energía solar en particular. La característica clave de este enfoque de arquitectura de software es ser capaz de proporcionar Sistemas de Soporte de Decisión que ofrezcan servicios de bajo coste ("low cost") en este contexto. Hagamos una analogía. Imagínese que usted está buscando comprar o alquilar una casa en España. Quiere analizar las características del edificio (por ejemplo dimensiones, jardín, más de una edificación en la parcela) y su entorno (por ejemplo, conexiones, servicios). Para realizar esta tarea puede utilizar los datos gratuitos proporcionados por la Oficina Virtual del Catastro de España junto con imágenes libres de un proveedor de ortofotografías (por ejemplo PNOA, Google o Bing) y datos contextuales libres procedentes de otros organismos locales, regionales y/o nacionales (por ejemplo el Ayuntamiento de Zaragoza, el Gobierno de Aragón, el proyecto Cartociudad). Si alguien integra todos estos orígenes de datos en un sistema (por ejemplo el cliente del servicio de mapas de la Infraestructura de Datos Espaciales de España, IDEE), tiene un Sistema de Soporte de Decisión "low cost" para comprar o alquilar una casa. Este trabajo de investigación tiene como objetivo el desarrollo de un enfoque de arquitectura de software que podría proporcionar un Sistema de Soporte de Decisión "low cost" cuando los consumidores necesitan tomar decisiones relacionadas con las energías renovables, en particular sistemas de energía solar, como podría ser la selección de la mejor opción para instalar un sistema solar, o decidir una inversión en una granja solar comunitaria. Una parte importante de este proceso de investigación ha consistido en el análisis sobre la idoneidad de las tecnologías vinculadas a Grandes almacenamientos de Datos y procesos de Extracción, Transformación y Carga para almacenar y procesar gran cantidad de datos históricos referentes a la energía, e Inteligencia de Negocios para la estructuración y presentación de informes. Por otro lado, ha sido necesario centrar el trabajo en modelos de negocio abierto (infraestructura de servicios web, modelos de datos 3D, técnicas de representación de datos sobre zonas de sol y sombra, y fuentes de datos) para el desarrollo económico del producto. Además, este trabajo identifica casos de uso donde los Sistemas de Soporte de Decisión deben ser el instrumento de resolución de problemas de mercado y de problemas científicos. Por lo tanto, esta tesis tiene como objetivo enfatizar y adoptar las tecnologías citadas para proponer un Sistema de Soporte de Decisión completo para un mejor uso potencial de las energías renovables que denominamos REDSS (del inglés Renewable Energy Decision Support System). El trabajo de investigación ha sido desarrollado con el objeto de encontrar respuestas a las siguientes preguntas de investigación: Preguntas relacionadas a los datos: - ¿Cómo elegir el proceso de creación de datos más adecuado para crear modelos geográficos cuyo coste económico sea razonable? Preguntas relacionadas con la tecnología: - ¿Qué limitaciones tecnológicas actuales tienen las herramientas computacionales para el cálculo de la intensidad y sombra solar? - ¿Cómo se puede adaptar conceptos como Grandes almacenamientos de Datos y la Inteligencia de Negocios en el campo de las energías renovables? - ¿Cómo estructurar y organizar datos relacionados con la intensidad solar y la sombra? - ¿Cuáles son las diferencias significativas entre el método propuesto y otros servicios globales existentes? Preguntas relacionadas con casos de uso: - ¿Cuáles son los casos de uso de REDSS? - ¿Cuáles son los beneficios de REDSS para expertos y público en general? Para darle una forma concreta a la contribución y el enfoque propuesto, se ha desarrollado un prototipo denominado Energy2People basado en principios de Inteligencia de Negocio que no sólo proporciona datos de localización avanzada sino que es una base sobre la que para desarrollar futuros productos comerciales. En su conformación actual, esta herramienta ayuda a descubrir y representar las relaciones de datos clave en el sector de las energías renovables y, permite descubrir al público en general relaciones entre los datos en casos donde no era evidente. Esencialmente, el enfoque propuesto conduce a un aumento en el rendimiento de gestión y visualización de datos. Las principales aportaciones de esta tesis pueden resumirse como siguen: - En primer lugar, esta tesis hace una revisión de varios modelos de sol-sombra de código abierto y cerrado para identificar el alcance de la necesidad de modelos de decisión y de su soporte efectivo. Además, proporciona información detallada sobre fuentes de información gratuita relacionada con datos de radiación solar. - En segundo lugar, se plantea un armazón conceptual para el desarrollo de modelos geográficos de bajo coste. Como ejemplo de la aplicación de esta aproximación se ha desarrollado un modelo de bajo coste de ciudad virtual 3D utilizando datos catastrales públicamente disponibles vía servicios Web. - En tercer lugar, este trabajo propone el uso de REDSS al problema de la toma de decisiones en el campo de la energía solar. Este modelo también cuenta con otros puntos distinguibles como los enfoques de co-creación y Mix-and-match. - En cuarto lugar, esta tesis identifica varios escenarios de aplicaciones reales y varios tipos de actores que deberían salir beneficiados por la aplicación de esta estrategia. - Por último, esta tesis presenta el prototipo "Enery2People" desarrollado para explorar datos de localización de la radiación solar y eventos temporales que sirve como ejemplo práctico de la aproximación planteada en esta tesis. Para hacer más claro el potencial del enfoque propuesto, este prototipo es comparado con otros Atlas Internacionales de la energía renovable

A Business Intelligence Framework to support a sales department: The use of Business Intelligence to aid business decisions

Internship Report presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business AnalyticsAs the digital world continues to thrive, data is becoming one of the most valuable assets on the planet. Making Business Intelligence & Analytics, one of the most important tools used to transform the large amount of data generated into actionable insights, that support and improve management decisionmaking, across the different business activities inside organisations. Businesses must keep evolving to stay competitive in this technological environment. For this reason, business needs and requirements need to be continuously reviewed and updated. Inside EDP Comercial, where this internship occurred is no different. This project focuses on analysing and understanding the current problems for a set of sales reports delivered to the management teams inside a sales department. The proposed solution is to create a new Business Intelligence framework that will allow to transform and improve the sales data and at the same time improve the reporting system inside the department. For the development of this framework, an Extraction, Transformation, and Loading (ETL) system was created for the sales data, a new data model and new Microsoft Power BI reports. With this solution, it will be possible to have daily updated information on how the business is performing, guiding the organisation towards the right business decisions and data analysis sooner and with better quality. In the future, it will be possible to use this framework for other types of data that are delivered in the department

Transformer les Open Data brutes en graphes enrichis en vue d'une intégration dans les systèmes OLAP

National audienceThe Open Data integration in the decision systems is challenged by the absence of schema, the raw data and the semantic and structural heterogeneousness. In the literature, the most of authors studies the integration of RDF’Open Data in information systems besides the little percentage of available data in this format. On the other hand, few works are interested of Excel’Open Data despite they represent more than 90% of the available data.In this paper, we provide an automatic process that transforms raw Open Data in exploitable rich graphs. This process is validated by the users. This is part of our generic approach for integrating theOpen Data into multidimensional data warehouse.L’intégration des Open Data dans les systèmes OLAP est difficile en raison de l’absence de schémas sources, l’aspect brut des données et l’hétérogénéité sémantique et structurelle. La plupart des travaux existants s’intéressent aux Open Data de format RDF qui restent actuellement minoritairement disponibles. En revanche, peu de travaux s’intéressent aux Open Data de format brut, par exemple Excel qui représentent pourtant plus que 90% des données ouvertes disponibles. Dans cet article, nous proposons un processus automatique de transformation des Open Data brutes en graphes enrichis exploitables pour l’intégration. Ce processus est validé par l’utilisateur et s’inscrit dans notre démarche d’intégration des Open Data dans les entrepôts de données multidimensionnelles

Benefits and barriers of self-service business intelligence implementation in micro-enterprises: a case of ABC Travel & Consulting

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Information Systems and Technologies ManagementSmall medium enterprises (hereinafter: SME) represent 99.8 % of firms in the non-financial business sector of the European Union. SME’s cover three different types of companies, namely micro-, small- and medium-sized enterprises. Micro-enterprises are the most common type of SME in the European Economic Area, accounting for 93.2 % of the non-financial business sector (Muller, Julius, Herr & Peycheva, 2017). Due to their importance, the focus of this work will be on micro-enterprises. They are defined by two factors: firstly, the number of employees has to be lower than ten, and secondly, the turnover or the total assets must be lower than or equal to two million Euros (European Commission, 2014). Business intelligence systems (hereinafter: BIS) have become significantly important in the business world and academic community over the last two decades (Chen, Chiang & Storey, 2012). The global revenue reached a volume of $18.3 billion in 2017 and is forecasted to reach$22.8 billion by the end of 2020. Modern BIS continue to expand more rapidly than the overall market (Moore, 2017). The benefits of the integration of BIS can be seen longterm, users are typically decision makers at higher organizational levels (Puklavec, Oliveira & Popovic, 2014). With the usage of BIS, knowledge workers such as executives, managers, and analysts can make better and faster decisions (Chaudhuri, Dayal & Narasayya, 2011). The proper usage of BIS can be seen as a prerequisite for business success, but these tools are often complex and require a high level of expertise to work with (Davenport, 2017). It is a challenge for micro companies to implement BIS because they have often only a limited set of financial and human resources (Puklavec, Oliveira & Popovic, 2014)

A client focused business intelligence & analytics solution for the hospitality sector

Project Work presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business IntelligenceOne of the greatest needs of today's business is to know the customer or the type of customer it wants to reach, which makes a customer database a strategic weapon and one of the most important investments a company can make. The business world is becoming more competitive every day, we are constantly overwhelmed with advertisements of products we may like, product promotions we usually buy or discounts on the next purchase if we subscribe to the company’s newsletter. All of this creates a client customization, and any company that is not able to do this cannot keep up with its competition. This report details the project developed at Pestana Hotel Group, which consisted of a Business Intelligence solution, more specifically the development of a customer database with the creation of two tabular models using SQL Server tools, one specific for loyal customers and another, more general, with information about all Pestana customers, and two Power BI reports that allow the visualization of the information obtained in an effective and simplified way. This report contains a literature review that situates the reader on the subject addressed in this project, a chapter dedicated to the data modeling used to create the tabular models, and another on the creation of the reports.Uma das maiores necessidades dos negócios atuais é conhecer o seu cliente ou o tipo de cliente que quer atingir, o que torna uma base de dados de cliente uma arma estratégica e um dos mais importantes investimentos. O mundo empresarial está cada dia mais competitivo, somos constantemente assoberbados com anúncios de produtos que podemos gostar, promoções de produtos que costumamos comprar ou descontos na próxima compra caso subscrevamos a newsletter. Tudo isto cria uma personalização para o cliente, e qualquer empresa que não o consiga fazer não conseguirá acompanhar a concorrência. Este relatório detalha o projeto feito no Pestana Hotel Group, que consistiu numa solução de Business Intelligence, mais especificamente na construção de uma base de dados do cliente com a criação de dois modelos tabulares através de ferramentas do SQL Server, um específico para clientes fidelizados e outro mais geral com informação sobre todos os clientes Pestana, e dois relatórios em Power BI que permitem a visualização da informação obtida de uma forma eficaz e simplificada. O relatório contém uma revisão de literatura que situa o leitor sobre os assuntos abordados neste projeto, um capítulo dedicado à modelação dos dados de forma a criar os modelos tabulares e outro sobre a criação dos relatórios

Using Semantic Web technologies in the development of data warehouses: A systematic mapping

The exploration and use of Semantic Web technologies have attracted considerable attention from researchers examining data warehouse (DW) development. However, the impact of this research and the maturity level of its results are still unclear. The objective of this study is to examine recently published research articles that take into account the use of Semantic Web technologies in the DW arena with the intention of summarizing their results, classifying their contributions to the field according to publication type, evaluating the maturity level of the results, and identifying future research challenges. Three main conclusions were derived from this study: (a) there is a major technological gap that inhibits the wide adoption of Semantic Web technologies in the business domain;(b) there is limited evidence that the results of the analyzed studies are applicable and transferable to industrial use; and (c) interest in researching the relationship between DWs and Semantic Web has decreased because new paradigms, such as linked open data, have attracted the interest of researchers.This study was supported by the Universidad de La Frontera, Chile, PROY. DI15-0020. Universidad de la Frontera, Chile, Grant Numbers: DI15-0020 and DI17-0043