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

Integration of heterogeneous multidimensional data marts

 Data analysts often require access to integrated multidimensional data from local and external data warehouses. The integration process is often undertaken by expert database practitioners who will need to analyze the structure of the data, and match schemas and data before creating an integrated view of the data for visualization and analysis. Such a manual process may be acceptable for databases used in transaction processing applications but does not help decision makers who need access to the information quickly and cost effective in a constantly changing environment. This thesis addresses several challenges towards automating the integration of data warehouses based on a dimensional model known as Star schema. We recognize that the structure of multidimensional data, namely dimension hierarchies, is critical to the accuracy of the integration but is not always available or accessible. To address this problem, we infer dimension hierarchies from their instances, and demonstrate that they are sufficient to ensure the accuracy of the integration even though they may vary from the intended hierarchies. To improve the accuracy of matching Star schemas, we propose a more precise representation of Star schemas and demonstrate its effectiveness by comparing it against the existing approaches that treat Star schemas as relational models. To match instances of dimensions, we demonstrate that a graph matching algorithm is effective and performs with a high level of accuracy. We propose algorithms which enforce the tree structure of integrated data which is necessary for correct aggregation, and reduce false positive cases occurring during the instance matching. The effectiveness of our algorithms is shown through experiments with real life data. Despite perfectly matching schemas and hierarchies, there are often dimensions with mismatching data which restrict the scope of the integration. We propose to relax the requirement for dimension compatibility, and introduce measures that quantify the loss of data resulting from the less strict requirement. These measures enable data analysts to identify lossless fragments of data, and thereby, extend the scope of the integrated data. To provide a more comprehensive view of data for analysis, we link the integrated data with the data exclusive to each source by extending the navigation operation for multidimensional data. These contributions help towards shifting the integration problem away from expert database practitioners to empowered data analysts in combining multidimensional data from multiple sources in real time, and in a cost effective manner

An MDA approach for developing Secure OLAP applications: metamodels and transformations

Decision makers query enterprise information stored in Data Warehouses (DW) by using tools (such as On-Line Analytical Processing (OLAP) tools) which employ specific views or cubes from the corporate DW or Data Marts, based on multidimensional modelling. Since the information managed is critical, security constraints have to be correctly established in order to avoid unauthorized access. In previous work we defined a Model-Driven based approach for developing a secure DW repository by following a relational approach. Nevertheless, it is also important to define security constraints in the metadata layer that connects the DW repository with the OLAP tools; that is, over the same multidimensional structures that end users manage. This paper incorporates a proposal for developing secure OLAP applications within our previous approach: it improves a UML profile for conceptual modelling; it defines a logical metamodel for OLAP applications; and it defines and implements transformations from conceptual to logical models, as well as from logical models to secure implementation in a specific OLAP tool (SQL Server Analysis Services).This research is part of the following projects: SIGMA-CC (TIN2012-36904), GEODAS-BC (TIN2012-37493-C01) and GEODAS-BI (TIN2012-37493-C03) funded by the Ministerio de Economía y Competitividad and Fondo Europeo de Desarrollo Regional FEDER. SERENIDAD (PEII11-037-7035) and MOTERO (PEII11- 0399-9449) funded by the Consejería de Educación, Ciencia y Cultura de la Junta de Comunidades de Castilla La Mancha, and Fondo Europeo de Desarrollo Regional FEDER

An MDA approach for developing secure OLAP applications: Metamodels and transformations

Decision makers query enterprise information stored in DataWarehouses (DW) by using tools (such as On-Line Analytical Processing (OLAP) tools) which employ specific views or cubes from the corporate DW or Data Marts, based on multidimensional modelling. Since the information managed is critical, security constraints have to be correctly established in order to avoid unauthorized access. In previous work we defined a Model-Driven based approach for developing a secure DW repository by following a relational approach. Nevertheless, it is also important to define security constraints in the metadata layer that connects the DW repository with the OLAP tools; that is, over the same multidimensional structures that end users manage. This paper incorporates a proposal for developing secure OLAP applications within our previous approach: it improves a UML profile for conceptual modelling; it defines a logical metamodel for OLAP applications; and it defines and implements transformations from conceptual to logical models, as well as from logical models to secure implementation in a specific OLAP tool (SQL Server Analysis Services). © 2015 ComSIS Consortium. All rights reserved.This research is part of the following projects: SIGMA-CC (TIN2012-36904), GEODAS-BC (TIN2012-37493-C01) and GEODAS-BI (TIN2012-37493-C03) funded by the Ministerio de Economía y Competitividad and Fondo Europeo de Desarrollo Regional FEDER

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

Automating the multidimensional design of data warehouses

Les experiències prèvies en l'àmbit dels magatzems de dades (o data warehouse), mostren que l'esquema multidimensional del data warehouse ha de ser fruit d'un enfocament híbrid; això és, una proposta que consideri tant els requeriments d'usuari com les fonts de dades durant el procés de disseny.Com a qualsevol altre sistema, els requeriments són necessaris per garantir que el sistema desenvolupat satisfà les necessitats de l'usuari. A més, essent aquest un procés de reenginyeria, les fonts de dades s'han de tenir en compte per: (i) garantir que el magatzem de dades resultant pot ésser poblat amb dades de l'organització, i, a més, (ii) descobrir capacitats d'anàlisis no evidents o no conegudes per l'usuari.Actualment, a la literatura s'han presentat diversos mètodes per donar suport al procés de modelatge del magatzem de dades. No obstant això, les propostes basades en un anàlisi dels requeriments assumeixen que aquestos són exhaustius, i no consideren que pot haver-hi informació rellevant amagada a les fonts de dades. Contràriament, les propostes basades en un anàlisi exhaustiu de les fonts de dades maximitzen aquest enfocament, i proposen tot el coneixement multidimensional que es pot derivar des de les fonts de dades i, conseqüentment, generen massa resultats. En aquest escenari, l'automatització del disseny del magatzem de dades és essencial per evitar que tot el pes de la tasca recaigui en el dissenyador (d'aquesta forma, no hem de confiar únicament en la seva habilitat i coneixement per aplicar el mètode de disseny elegit). A més, l'automatització de la tasca allibera al dissenyador del sempre complex i costós anàlisi de les fonts de dades (que pot arribar a ser inviable per grans fonts de dades).Avui dia, els mètodes automatitzables analitzen en detall les fonts de dades i passen per alt els requeriments. En canvi, els mètodes basats en l'anàlisi dels requeriments no consideren l'automatització del procés, ja que treballen amb requeriments expressats en llenguatges d'alt nivell que un ordenador no pot manegar. Aquesta mateixa situació es dona en els mètodes híbrids actual, que proposen un enfocament seqüencial, on l'anàlisi de les dades es complementa amb l'anàlisi dels requeriments, ja que totes dues tasques pateixen els mateixos problemes que els enfocament purs.En aquesta tesi proposem dos mètodes per donar suport a la tasca de modelatge del magatzem de dades: MDBE (Multidimensional Design Based on Examples) and AMDO (Automating the Multidimensional Design from Ontologies). Totes dues consideren els requeriments i les fonts de dades per portar a terme la tasca de modelatge i a més, van ser pensades per superar les limitacions dels enfocaments actuals.1. MDBE segueix un enfocament clàssic, en el que els requeriments d'usuari són coneguts d'avantmà. Aquest mètode es beneficia del coneixement capturat a les fonts de dades, però guia el procés des dels requeriments i, conseqüentment, és capaç de treballar sobre fonts de dades semànticament pobres. És a dir, explotant el fet que amb uns requeriments de qualitat, podem superar els inconvenients de disposar de fonts de dades que no capturen apropiadament el nostre domini de treball.2. A diferència d'MDBE, AMDO assumeix un escenari on es disposa de fonts de dades semànticament riques. Per aquest motiu, dirigeix el procés de modelatge des de les fonts de dades, i empra els requeriments per donar forma i adaptar els resultats generats a les necessitats de l'usuari. En aquest context, a diferència de l'anterior, unes fonts de dades semànticament riques esmorteeixen el fet de no tenir clars els requeriments d'usuari d'avantmà.Cal notar que els nostres mètodes estableixen un marc de treball combinat que es pot emprar per decidir, donat un escenari concret, quin enfocament és més adient. Per exemple, no es pot seguir el mateix enfocament en un escenari on els requeriments són ben coneguts d'avantmà i en un escenari on aquestos encara no estan clars (un cas recorrent d'aquesta situació és quan l'usuari no té clares les capacitats d'anàlisi del seu propi sistema). De fet, disposar d'uns bons requeriments d'avantmà esmorteeix la necessitat de disposar de fonts de dades semànticament riques, mentre que a l'inversa, si disposem de fonts de dades que capturen adequadament el nostre domini de treball, els requeriments no són necessaris d'avantmà. Per aquests motius, en aquesta tesi aportem un marc de treball combinat que cobreix tots els possibles escenaris que podem trobar durant la tasca de modelatge del magatzem de dades.Previous experiences in the data warehouse field have shown that the data warehouse multidimensional conceptual schema must be derived from a hybrid approach: i.e., by considering both the end-user requirements and the data sources, as first-class citizens. Like in any other system, requirements guarantee that the system devised meets the end-user necessities. In addition, since the data warehouse design task is a reengineering process, it must consider the underlying data sources of the organization: (i) to guarantee that the data warehouse must be populated from data available within the organization, and (ii) to allow the end-user discover unknown additional analysis capabilities.Currently, several methods for supporting the data warehouse modeling task have been provided. However, they suffer from some significant drawbacks. In short, requirement-driven approaches assume that requirements are exhaustive (and therefore, do not consider the data sources to contain alternative interesting evidences of analysis), whereas data-driven approaches (i.e., those leading the design task from a thorough analysis of the data sources) rely on discovering as much multidimensional knowledge as possible from the data sources. As a consequence, data-driven approaches generate too many results, which mislead the user. Furthermore, the design task automation is essential in this scenario, as it removes the dependency on an expert's ability to properly apply the method chosen, and the need to analyze the data sources, which is a tedious and timeconsuming task (which can be unfeasible when working with large databases). In this sense, current automatable methods follow a data-driven approach, whereas current requirement-driven approaches overlook the process automation, since they tend to work with requirements at a high level of abstraction. Indeed, this scenario is repeated regarding data-driven and requirement-driven stages within current hybrid approaches, which suffer from the same drawbacks than pure data-driven or requirement-driven approaches.In this thesis we introduce two different approaches for automating the multidimensional design of the data warehouse: MDBE (Multidimensional Design Based on Examples) and AMDO (Automating the Multidimensional Design from Ontologies). Both approaches were devised to overcome the limitations from which current approaches suffer. Importantly, our approaches consider opposite initial assumptions, but both consider the end-user requirements and the data sources as first-class citizens.1. MDBE follows a classical approach, in which the end-user requirements are well-known beforehand. This approach benefits from the knowledge captured in the data sources, but guides the design task according to requirements and consequently, it is able to work and handle semantically poorer data sources. In other words, providing high-quality end-user requirements, we can guide the process from the knowledge they contain, and overcome the fact of disposing of bad quality (from a semantical point of view) data sources.2. AMDO, as counterpart, assumes a scenario in which the data sources available are semantically richer. Thus, the approach proposed is guided by a thorough analysis of the data sources, which is properly adapted to shape the output result according to the end-user requirements. In this context, disposing of high-quality data sources, we can overcome the fact of lacking of expressive end-user requirements.Importantly, our methods establish a combined and comprehensive framework that can be used to decide, according to the inputs provided in each scenario, which is the best approach to follow. For example, we cannot follow the same approach in a scenario where the end-user requirements are clear and well-known, and in a scenario in which the end-user requirements are not evident or cannot be easily elicited (e.g., this may happen when the users are not aware of the analysis capabilities of their own sources). Interestingly, the need to dispose of requirements beforehand is smoothed by the fact of having semantically rich data sources. In lack of that, requirements gain relevance to extract the multidimensional knowledge from the sources.So that, we claim to provide two approaches whose combination turns up to be exhaustive with regard to the scenarios discussed in the literaturePostprint (published version

Open archival information systems for database preservation

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 201

Constructing data marts from web sources using a graph common model

At a time when humans and devices are generating more information than ever, activities such as data mining and machine learning become crucial. These activities enable us to understand and interpret the information we have and predict, or better prepare ourselves for, future events. However, activities such as data mining cannot be performed without a layer of data management to clean, integrate, process and make available the necessary datasets. To that extent, large and costly data flow processes such as Extract-Transform-Load are necessary to extract from disparate information sources to generate ready-for-analyses datasets. These datasets are generally in the form of multi-dimensional cubes from which different data views can be extracted for the purpose of different analyses. The process of creating a multi-dimensional cube from integrated data sources is significant. In this research, we present a methodology to generate these cubes automatically or in some cases, close to automatic, requiring very little user interaction. A construct called a StarGraph acts as a canonical model for our system, to which imported data sources are transformed. An ontology-driven process controls the integration of StarGraph schemas and simple OLAP style functions generate the cubes or datasets. An extensive evaluation is carried out using a large number of agri data sources with user-defined case studies to identify sources for integration and the types of analyses required for the final data cubes

Ontology based data warehousing for mining of heterogeneous and multidimensional data sources

Heterogeneous and multidimensional big-data sources are virtually prevalent in all business environments. System and data analysts are unable to fast-track and access big-data sources. A robust and versatile data warehousing system is developed, integrating domain ontologies from multidimensional data sources. For example, petroleum digital ecosystems and digital oil field solutions, derived from big-data petroleum (information) systems, are in increasing demand in multibillion dollar resource businesses worldwide. This work is recognized by Industrial Electronic Society of IEEE and appeared in more than 50 international conference proceedings and journals

Hybrid intelligent decision support system for distributed detection based on ad hoc integrated WSN & RFID

This thesis was submitted for the award of Doctor of Philosophy and was awarded by Brunel University LondonThe real time monitoring of environment context aware activities, based on distributed detection, is becoming a standard in public safety and service delivery in a wide range of domains (child and elderly care and supervision, logistics, circulation, and other). The safety of people, goods and premises depends on the prompt immediate reaction to potential hazards identified in real time, at an early stage to engage appropriate control actions. Effective emergency response can be supported only by available and acquired expertise or elaborate collaborative knowledge in the domain of distributed detection that include indoor sensing, tracking and localizing. This research proposes a hybrid conceptual multi-agent framework for the acquisition of collaborative knowledge in dynamic complex context aware environments for distributed detection. This framework has been applied for the design and development of a hybrid intelligent multi-agent decision system (HIDSS) that supports a decentralized active sensing, tracking and localizing strategy, and the deployment and configuration of smart detection devices associated to active sensor nodes wirelessly connected in a network topology to configure, deploy and control ad hoc wireless sensor networks (WSNs). This system, which is based on the interactive use of data, models and knowledge base, has been implemented to support fire detection and control access fusion functions aimed at elaborating: An integrated data model, grouping the building information data and WSN-RFID database, composed of the network configuration and captured data, A virtual layout configuration of the controlled premises, based on using a building information model, A knowledge-based support for the design of generic detection devices, A multi-criteria decision making model for generic detection devices distribution, ad hoc WSNs configuration, clustering and deployment, and Predictive data models for evacuation planning, and fire and evacuation simulation. An evaluation of the system prototype has been carried out to enrich information and knowledge fusion requirements and show the scope of the concepts used in data and process modelling. It has shown the practicability of hybrid solutions grouping generic homogeneous smart detection devices enhanced by heterogeneous support devices in their deployment, forming ad hoc networks that integrate WSNs and radio frequency identification (RFID) technology. The novelty in this work is the web-based support system architecture proposed in this framework that is based on the use of intelligent agent modelling and multi-agent systems, and the decoupling of the processes supporting the multi-sensor data fusion from those supporting different context applications. Although this decoupling is essential to appropriately distribute the different fusion functions, the integration of several dimensions of policy settings for the modelling of knowledge processes, and intelligent and pro-active decision making activities, requires the organisation of interactive fusion functions deployed upstream to a safety and emergency response.Saudi government, represented by the Ministry of Interior and General Directorate of Civil Defenc