A novel multidimensional model for the OLAP on documents : modeling, generation and implementation

International audienceAs the amount of textual information grows explosively in various kinds of business systems, it becomes more and more essential to analyze both structured data and unstructured textual data simultaneously. However information contained in non structured data (documents and so on) is only partially used in business intelligence (BI). Indeed On-Line Analytical Processing (OLAP) cubes which are the main support of BI analysis in decision support systems have focused on structured data. This is the reason why OLAP is being extended to unstructured textual data. In this paper we introduce the innovative “Diamond” multidimensional model that will serve as a basis for semantic OLAP on XML documents and then we describe the meta modeling, generation and implementation of a the Diamond multidimensional model

Integration of decision support systems to improve decision support performance

Decision support system (DSS) is a well-established research and development area. Traditional isolated, stand-alone DSS has been recently facing new challenges. In order to improve the performance of DSS to meet the challenges, research has been actively carried out to develop integrated decision support systems (IDSS). This paper reviews the current research efforts with regard to the development of IDSS. The focus of the paper is on the integration aspect for IDSS through multiple perspectives, and the technologies that support this integration. More than 100 papers and software systems are discussed. Current research efforts and the development status of IDSS are explained, compared and classified. In addition, future trends and challenges in integration are outlined. The paper concludes that by addressing integration, better support will be provided to decision makers, with the expectation of both better decisions and improved decision making processes

An OLAP-enabled software environment for modelling patient flow

On-Line Analytical Processing (OLAP) tools use multidimensional views to provide quick access to information. They have become the de facto standard in the business world for analytical databases. In health care, care givers and managers could benefit from being able to perform interactive data exploration, ad-hoc analysis and possibly discover hidden trends and patterns in health data. However, health data have unique characteristics that distinguish them from common business examples, an aspect that makes the direct adaptation of the already established business oriented solutions difficult. In this paper we report the development of an OLAP system for analyzing hospital discharge data and for modeling hospital length of stay

Incorporation of ontologies in data warehouse/business intelligence systems - A systematic literature review

Semantic Web (SW) techniques, such as ontologies, are used in Information Systems (IS) to cope with the growing need for sharing and reusing data and knowledge in various research areas. Despite the increasing emphasis on unstructured data analysis in IS, structured data and its analysis remain critical for organizational performance management. This systematic literature review aims at analyzing the incorporation and impact of ontologies in Data Warehouse/Business Intelligence (DW/BI) systems, contributing to the current literature by providing a classification of works based on the field of each case study, SW techniques used, and the authors’ motivations for using them, with a focus on DW/BI design, development and exploration tasks. A search strategy was developed, including the definition of keywords, inclusion and exclusion criteria, and the selection of search engines. Ontologies are mainly defined using the Ontology Web Language standard to support multiple DW/BI tasks, such as Dimensional Modeling, Requirement Analysis, Extract-Transform-Load, and BI Application Design. Reviewed authors present a variety of motivations for ontology-driven solutions in DW/BI, such as eliminating or solving data heterogeneity/semantics problems, increasing interoperability, facilitating integration, or providing semantic content for requirements and data analysis. Further, implications for practice and research agenda are indicated.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

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

Conceptual design framework for information visualization to support multidimensional datasets in higher education institutions

Information Visualization (InfoVis) enjoys diverse adoption and applicability because of its strength in solving the problem of information overload inherent in institutional data. Policy and decision makers of higher education institutions (HEIs) are also experiencing information overload while interacting with students‟ data, because of its multidimensionality. This constraints decision making processes, and therefore requires a domain-specific InfoVis conceptual design framework which will birth the domain‟s InfoVis tool. This study therefore aims to design HEI Students‟ data-focused InfoVis (HSDI) conceptual design framework which addresses the content delivery techniques and the systematic processes in actualizing the domain specific InfoVis. The study involved four phases: 1) a users‟ study to investigate, elicit and prioritize the students‟ data-related explicit knowledge preferences of HEI domain policy. The corresponding students‟ data dimensions are then categorised, 2) exploratory study through content analysis of InfoVis design literatures, and subsequent mapping with findings from the users‟ study, to propose the appropriate visualization, interaction and distortion techniques for delivering the domain‟s explicit knowledge preferences, 3) conceptual development of the design framework which integrates the techniques‟ model with its design process–as identified from adaptation of software engineering and InfoVis design models, 4) evaluation of the proposed framework through expert review, prototyping, heuristics evaluation, and users‟ experience evaluation. For an InfoVis that will appropriately present and represent the domain explicit knowledge preferences, support the students‟ data multidimensionality and the decision making processes, the study found that: 1) mouse-on, mouse-on-click, mouse on-drag, drop down menu, push button, check boxes, and dynamics cursor hinting are the appropriate interaction techniques, 2) zooming, overview with details, scrolling, and exploration are the appropriate distortion techniques, and 3) line chart, scatter plot, map view, bar chart and pie chart are the appropriate visualization techniques. The theoretical support to the proposed framework suggests that dictates of preattentive processing theory, cognitive-fit theory, and normative and descriptive theories must be followed for InfoVis to aid perception, cognition and decision making respectively. This study contributes to the area of InfoVis, data-driven decision making process, and HEI students‟ data usage process

Towards an Understanding of Business Intelligence

Given the wide recognition of business intelligence (BI) over the last 20 years, we performed a literature review on the concept from a managerial perspective. We analysed 103 articles related to BI in the period 1990 to 2010. We found that BI is defined as a process, a product, and as a set of technologies, or a combination of these, which involves data, information, knowledge, decision making, related processes and technologies that support them. Our findings show that the literature focuses mostly on data and information, and less on knowledge and decision making. Moreover, in relation to the processes there is a substantial amount of literature about gathering and storing data and information, but less about analysing and using information and knowledge, and almost nothing about acting (making decisions) based on intelligence. The research literature has mainly focused on technologies and neglecting the role of the decision maker. We conclude by synthesizing a unified definition of BI and identifying possible future research streams