Uma Arquitetura de business intelligence para processamento analítico baseado em tecnologias semânticas e em linguagem natural

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2011A necessidade de obtenção e uso de conhecimento para apoio à tomada de decisão motiva a convergência das novas gerações de Business Intelligence (BI) com os instrumentos da Engenharia do Conhecimento. Não obstante a aplicação de tecnologias semânticas e métodos de representação de conhecimento, as pesquisas de BI pouco exploram o uso de linguagem natural para a condução das análises. A metáfora de busca de informações conjeturada na Web Semântica revela-se como tendência para a área de BI. Assim, propõe-se uma arquitetura de BI em que a estratificação das informações estratégicas das fontes de dados corporativas é conduzida por meio da interpretação semântica de perguntas declaradas em linguagem natural. Esta arquitetura aproxima a área de BI da disciplina de Question Answering (QA) e dos formalismos oriundos da Web Semântica em uma abordagem interdisciplinar. Alguns recursos de representação de conhecimento, como ontologia, regras de inferência, padrões idiomáticos e heurísticas auxiliam os módulos funcionais da arquitetura na interpretação de perguntas e na obtenção de cubos OLAP. A demonstração da viabilidade da arquitetura é verificada em um estudo de caso relacionado ao domínio de C&T da Plataforma Lattes Institucional da UFSC. Uma interface analítica foi construída para permitir a entrada de perguntas em idioma português, a interação com o tomador de decisão para a resolução de ambigüidades e a visualização de hipercubos. Assim, tal como o modo de localização de informações já familiarizado por bilhões de usuários da Web, essa pesquisa proporciona um método inovador para auxiliar o processo decisório

The SEWASIE MAS for Semantic Search

The capillary diffusion of the Internet has made available access to an overwhelming amount of data, allowing users having benefit of vast information. However, information is not really directly available: internet data are heterogeneous and spread over different places, with several duplications, and inconsistencies. The integration of such heterogeneous inconsistent data, with data reconciliation and data fusion techniques, may therefore represent a key activity enabling a more organized and semantically meaningful access to data sources. Some issues are to be solved concerning in particular the discovery and the explicit specification of the relationships between abstract data concepts and the need for data reliability in dynamic, constantly changing network. Ontologies provide a key mechanism for solving these challenges, but the web\u2019s dynamic nature leaves open the question of how to manage them.Many solutions based on ontology creation by a mediator system have been proposed: a unified virtual view (the ontology) of the underlying data sources is obtained giving to the users a transparent access to the integrated data sources. The centralized architecture of a mediator system presents several limitations, emphasized in the hidden web: firstly, web data sources hold information according to their particular view of the matter, i.e. each of them uses a specific ontology to represent its data. Also, data sources are usually isolated, i.e. they do not share any topological information concerning the content or structure of other sources.Our proposal is to develop a network of ontology-based mediator systems, where mediators are not isolated from each other and include tools for sharing and mapping their ontologies. In this paper, we describe the use of a multi-agent architecture to achieve and manage the mediators network. The functional architecture is composed of single peers (implemented as mediator agents) independently carrying out their own integration activities. Such agents may then exchange data and knowledge with other peers by means of specialized agents (called brokering agents) which provide a coherent access plan to the peer network. In this way, two layers are defined in the architecture: at the local level, peers maintain an integrated view of local sources; at the network level, agents maintain mappings among the different peers. The result is the definition of a new type of mediator system network intended to operate in web economies, which we realized within SEWASIE (SEmantic Webs and AgentS in Integrated Economies), an RDT project supported by the 5th Framework IST program of the European Community, successfully ended on September 2005