ANSWERING GEOSPARQL QUERIES OVER RELATIONAL DATA

In this paper we present the system Ontop-spatial that is able to answer GeoSPARQL queries on top of geospatial relational databases, performing on-the-fly GeoSPARQL-to-SQL translation using ontologies and mappings. GeoSPARQL is a geospatial extension of the query language SPARQL standardized by OGC for querying geospatial RDF data. Our approach goes beyond relational databases and covers all data that can have a relational structure even at the logical level. Our purpose is to enable GeoSPARQL querying on-the-fly integrating multiple geospatial sources, without converting and materializing original data as RDF and then storing them in a triple store. This approach is more suitable in the cases where original datasets are stored in large relational databases (or generally in files with relational structure) and/or get frequently updated

Developing Ontology-based Data access techniques for temporal data

Η παρούσα πτυχιακή εργασία αφορά τη επέκταση του συστήματος Ontop-spatial για την υποστήριξη χρονικών δεδομένων (temporal data). Το Ontop-Spatial είναι ένα σύστημα το οποίο υποστηρίζει την επεξεργασία γεωχωρικών επερωτήσεων στη γλώσσα GeoSPARQL, επαναγράφοντάς τις στη γλώσσα SQL ώστε να αποττιμηθούν τελικά σε μια γεωχωρική βάση δεδομένων που είναι συνδεδεμένη με το Ontop-spatial. Με παρόμοια τεχνική, χρησιμοποιώντας οντολογίες και αντιστοιχήσεις δεδομένων από το σχεσιακό μοντέλο στο μοντέλο RDF γίνεται δυνατή η μετάφραση σε πραγματικό χρόνο και των χρονικών επερωτήσεων που εκφράζονται στη γλώσσα stSPARQL στα αντίστοιχα SQL ερωτήματα τα οποία μπορούν να αποτιμηθούν σε μια χρονική βάση δεδομένων. Η γλώσσα stSPARQL είναι μια επέκταση της γλώσσας SPARQL με χρονικά και γεωχωρικά χαρακτηριστικά. Στην παρούσα πτυχιακή περιγράφουμε την προσέγγισή μας και διεξάγουμε πειραματική μελέτη για να αξιολογήσουμε την απόδοση της υλοποίησης.We propose an additional enhancement on top of the already extended Ontop's SPARQL-to-SQL translation, which supports geospatial data, with the addition of stSPARQL-to-SQL translation regarding temporal data. Ontop is a mature, open-source Ontology-Based Data Access (OBDA) system that allows posing SPARQL queries on top of relational data sources through provided ontologies and mappings. The system Ontop-spatial is an extension of the system Ontop that performs on-the-fly GeoSPARQL-to-SQL translation on top of geospatial enabled databases. GeoSPARQL is a spatial extension of the SPARQL query language and has been standardized by OGC. In this thesis, we extend the system Ontop-spatial with the ability to execute temporal queries as well, on top of temporal enabled databases

GeoTriples: Transforming geospatial data into RDF graphs using R2RML and RML mappings

A lot of geospatial data has become available at no charge in many countries recently. Geospatial data that is currently made available by government agencies usually do not follow the linked data paradigm. In the few cases where government agencies do follow the linked data paradigm (e.g., Ordnance Survey in the United Kingdom), specialized scripts have been used for transforming geospatial data into RDF. In this paper we present the open source tool GeoTriples which generates and processes extended R2RML and RML mappings that transform geospatial data from many input formats into RDF. GeoTriples allows the transformation of geospatial data stored in raw files (shapefiles, CSV, KML, XML, GML and GeoJSON) and spatially-enabled RDBMS (PostGIS and MonetDB) into RDF graphs using well-known vocabularies like GeoSPARQL and stSPARQL, but without being tightly coupled to a specific vocabulary. GeoTriples has been developed in European projects LEO and Melodies and has been used to transform many geospatial data sources into linked data. We study the performance of GeoTriples experimentally using large publicly available geospatial datasets, and show that GeoTriples is very efficient and scalable especially when its mapping processor is implemented using Apache Hadoop

Virtual Knowledge Graphs: An Overview of Systems and Use Cases

In this paper, we present the virtual knowledge graph (VKG) paradigm for data integration and access, also known in the literature as Ontology-based Data Access. Instead of structuring the integration layer as a collection of relational tables, the VKG paradigm replaces the rigid structure of tables with the flexibility of graphs that are kept virtual and embed domain knowledge. We explain the main notions of this paradigm, its tooling ecosystem and significant use cases in a wide range of applications. Finally, we discuss future research directions

Efficient Management for Geospatial and Temporal Data using Ontology-based Data Access Techniques

Το μοντέλο δεδομένων RDF και η γλώσσα επερωτήσεων SPARQL είναι ευρέως διαδεδομένα για την χρήση τους με σκοπό την ενοποίηση πληροφορίας που προέρχεται από διαφορετικές πηγές. Ο αυξανόμενος αριθμός των γεωχωρικών συνόλων δεδομένων που είναι πλέον διαθέσιμα σαν γεωχωρικά διασυνδεδεμένα δεδομένα οδήγησε στην εμφάνιση επεκτάσεων του μοντέλου δεδομένων RDF και της γλώσσας επερωτήσεων SPARQL. Δύο από τις σημαντικότερες επεκτάσεις αυτές είναι η γλώσσα GeoSPARQL, η οποία έγινε OGC πρότυπο, και το πλαίσιο του μοντέλου δεδομένων stRDF και της γλώσσας επερωτήσεων stSPARQL. Και οι δύο προσεγγίσεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αναπαράσταση και επερώτηση διασυνδεδεμένων γεωχωρικών δεδομένων, ενώ το μοντέλο stRDF και η γλώσσα stSPARQL παρέχουν επίσης επιπλέον λειτουργικότητα για την αναπαράσταση και επερώτηση χρονικών δεδομένων. Παρότι ο αριθμός των δεδομένων που είναι διαθέσιμα σαν γεωχωρικά ή και χρονικά διασυνδεδεμένα δεδομένα αυξάνεται, η μετατροπή των γεωχωρικών δεδομένων σε RDF και η αποθήκευσή τους σε αποθετήρια RDF δεν είναι πάντα η βέλτιστη λύση, ειδικά όταν τα δεδομένα βρίσκονται εξαρχής σε σχεσιακές βάσεις οι οποίες μπορεί να έχουν αρκετά μεγάλο μέγεθος ή και να ενημερώνονται πολύ συχνά. Στα πλαίσια αυτής της διδακτορικής διατριβής, προτείνουμε μια λύση βασισμένη στην ανάκτηση πληροφορίας με χρήση οντολογιών και αντιστοιχίσεων για την επερώτηση δεδομένων πάνω από γεωχωρικές σχεσιακές βάσεις δεδομένων. Επεκτείνουμε τεχνικές επανεγγραφής GeoSPARQL ερωτημάτων σε SQL ώστε η αποτίμηση των επερωτήσεων να γίνεται εξολοκλήρου στο γεωχωρικό σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων. Επίσης, εισαγάγουμε επιπλέον λειτουργικότητα στη χρονική συνιστώσα του μοντέλου δεδομένων stRDF και της γλώσσας επερωτήσεων stSPARQL, προκειμένου να διευκολυνθεί η υποστήριξη χρονικών τελεστών σε συστήματα OBDA. Στη συνέχεια, επεκτείνουμε τις παραπάνω μεθόδους με την υποστήριξη διαφορετικών πηγών δεδομένων πέρα από σχεσιακές βάσεις και παρουσιάζουμε μια OBDA προσέγγιση που επιτρέπει τη δημιουργία εικονικών RDF γράφων πάνω από δεδομένα που βρίσκονται διαθέσιμα στο διαδίκτυο σε διάφορες μορφές (πχ. HTML πίνακες, web διεπαφές), με χρήση οντολογιών και αντιστοιχίσεων. Συγκρίναμε την απόδοση του συστήματός μας με ένα σχετικό σύστημα και τα αποτελέσματα έδειξαν ότι πέραν του ότι το σύστημά μας παρέχει μεγαλύτερη λειτουργικότητα (πχ. υποστηρίζει περισσότερα είδη πηγών δεδομένων, περιλαμβάνει απλούστερες διαδικασίες και εξασφαλίζει καλύτερη απόδοση. Τέλος, παρουσιάζουμε την εφαρμογή των μεθόδων και συστημάτων που περιγράφονται στη διατριβή σε πραγματικά σενάρια χρήσης.The data model RDF and query language SPARQL have been widely used for the integration of data coming from different souces. Due to the increasing number of geospatial datasets that are being available as linked open data, a lot of effort focuses in the development of geospatial (and temporal, accordingly) extensions of the framework of RDF and SPARQL. Two highlights of these efforts are the query language GeoSPARQL, that is an OGC standard, and the framework of stRDF and stSPARQL. Both frameworks can be used for the representation and querying of linked geospatial data, and stSPARQL also includes a temporal dimension. Although a lot of geospatial (and some temporal) RDF stores started to emerge, converting geospatial data into RDF and then storing it into an RDF stores is not always best practice, especially when the data exists in a relational database that is fairly large and/or it gets updated frequently. In this thesis, we propose an Ontology-based Data Access (OBDA) approach for accessing geospatial data stored in geospatial relational databases, using the OGC standard GeoSPARQL and R2RML or OBDA mappings. We introduce extensions to an existing SPARQL-to-SQL translation method to support GeoSPARQL features. We describe the implementation of our approach in the system Ontop-spatial, an extension of the OBDA system Ontop for creating virtual geospatial RDF graphs on top of geospatial relational databases. Ontop-spatial is the first geospatial OBDA system and outperforms state-of-the-art geospatial RDF stores. We also show how to answer queries with temproal operators in the OBDA framework, by utilizing the framework stRDF and the query language stSPARQL which we extend with some new features. Next, we extend the data sources supported by Ontop-spatial going beyond relational database management systems, and we present our OBDA solutions for creating virtual RDF graphs on top of various web data sources (e.g., HTML tables, Web APIs) using ontologies and mappings. We compared the performance of our approach with a related implementation and evaluation results showed that not only does Ontop-spatial support more functionalities (e.g., more data sources, more simple workflow), but it also achieves better performance. Last, we describe how the work described in this thesis is applied in real-world application scenarios

Semantic data ingestion for intelligent, value-driven big data analytics

In this position paper we describe a conceptual model for intelligent Big Data analytics based on both semantic and machine learning AI techniques (called AI ensembles). These processes are linked to business outcomes by explicitly modelling data value and using semantic technologies as the underlying mode for communication between the diverse processes and organisations creating AI ensembles. Furthermore, we show how data governance can direct and enhance these ensembles by providing recommendations and insights that to ensure the output generated produces the highest possible value for the organisation

Optique: Zooming in on Big Data

Despite the dramatic growth of data accumulated by enterprises, obtaining value out of it is extremely challenging. In particular, the data access bottleneck prevents domain experts from getting the right piece of data within a constrained time frame. The Optique Platform unlocks the access to Big Data by providing end users support for directly formulating their information needs through an intuitive visual query interface. The submitted query is then transformed into highly optimized queries over the data sources, which may include streaming data, and exploiting massive parallelism in the backend whenever possible. The Optique Platform thus responds to one major challenge posed by Big Data in data-intensive industrial settings