Users Integrity Constraints in SOLAP Systems. Application in Agroforestry

SpatialData Warehouse and Spatial On-Line Analytical Processing are decision support technologies which offer the spatial and multidimensional analysis of data stored in multidimensional structure. They are aimed also at supporting geographic knowledge discovery to help decision-maker in his job related to make the appropriate decision . However, if we don’t consider data quality in the spatial hypercubes and how it is explored, it may provide unreliable results. In this paper, we propose a system for the implementation of user integrity constraints in SOLAP namely “UIC-SOLAP”. It corresponds to a methodology for guaranteeing results quality in an analytical process effectuated by different users exploiting several facts tables within the same hypercube. We integrate users Integrity Constraints (IC) by specifying visualization ICs according to their preferences and we define inter-facts ICs in this case. In order to validate our proposition, we propose the multidimensional modeling by UML profile to support constellation schema of a hypercube with several fact tables related to subjects of analysis in forestry management. Then, we propose implementation of some ICs related to users of such a system

Enfoque integrado de procesamiento de flujos de datos centrado en metadatos de mediciones

Cuando se trata de tomar decisiones a un nivel ingenieril, medir no es una posibilidad sino una necesidad; representa una práctica sistemática y disciplinada por la cual se puede cuantificar el estado de un ente. Si hay un aspecto que se debe tener en claro en medición, es que para comparar mediciones diferentes las mismas deben ser consistentes entre sí, esto es, deben poseer la misma escala y tipo de escala además de obtenerse bajo métodos de medición y/o reglas de cálculos equivalentes. Los marcos de medición y evaluación representan un esfuerzo, desde la óptica de cada estrategia, por formalizar el modo de definir las métricas, sus objetivos, entre otros aspectos asociados, a los efectos de garantizar la repetitividad y consistencia en el proceso de medición que sustentan. Existen aplicaciones capaces de procesar flujos de mediciones en línea, pero el inconveniente principal con el que se enfrentan, es que no contienen información con respecto al significado del dato que están procesando. Para este tipo de aplicaciones, la medición es un dato, es decir, una forma de representar un hecho captado, careciendo de información sobre el concepto al que se asocian o bien, el contexto en el cual es obtenida dicha medición. Los dispositivos de medición, están en general desarrollados para captar una medida mediante un método dado, y en la mayoría de los casos, la forma de obtener dicha medida para su posterior procesamiento en otros entornos (ordenadores de escritorio, móviles, etc.), está en función de servicios o accesorios provistos por el fabricante. Suponiendo que la totalidad de las mediciones, provenientes de diferentes dispositivos, pudieran ser incorporadas en un mismo canal de transmisión, pocos son los entornos de procesamiento de flujos de datos que incorporan comportamiento predictivo. En aquellos que se incorpora comportamiento predictivo, ninguno de los analizados se sustenta en una base conceptual, que permita contrastar una medida contra la definición formal de su métrica. Esto último, incorpora un serio riesgo de inconsistencia, que afecta directamente al proceso de medición y en consecuencia, a los posteriores análisis que en base a estos datos se realicen. Nuestra Estrategia de Procesamiento de Flujos de Datos centrado en Metadatos de Mediciones (EIPFDcMM), se focaliza en permitir la incorporación de fuentes de datos heterogéneas, cuyos flujos de mediciones estructurados y enriquecidos con metadatos embebidos basados C-INCAMI, permitan realizar análisis estadísticos de un modo consistente a los efectos de implementar un comportamiento detectivo y a su vez, permitan incorporar información contextual a las mediciones, para enriquecer la función de clasificación con el objeto de implementar el comportamiento predictivo. Tanto la implementación del comportamiento detectivo como del predictivo tendrán asociados mecanismos de alarma, que permitirán proceder a la notificación ante la eventual identificación de una zona de riesgo. De este modo, se pretende garantizar la repetitividad y consistencia en el proceso de medición que sustentan.Facultad de Informátic