Towards Analytics Aware Ontology Based Access to Static and Streaming Data (Extended Version)

Real-time analytics that requires integration and aggregation of heterogeneous and distributed streaming and static data is a typical task in many industrial scenarios such as diagnostics of turbines in Siemens. OBDA approach has a great potential to facilitate such tasks; however, it has a number of limitations in dealing with analytics that restrict its use in important industrial applications. Based on our experience with Siemens, we argue that in order to overcome those limitations OBDA should be extended and become analytics, source, and cost aware. In this work we propose such an extension. In particular, we propose an ontology, mapping, and query language for OBDA, where aggregate and other analytical functions are first class citizens. Moreover, we develop query optimisation techniques that allow to efficiently process analytical tasks over static and streaming data. We implement our approach in a system and evaluate our system with Siemens turbine data

An integration-oriented ontology to govern evolution in big data ecosystems

Big Data architectures allow to flexibly store and process heterogeneous data, from multiple sources, in their original format. The structure of those data, commonly supplied by means of REST APIs, is continuously evolving. Thus data analysts need to adapt their analytical processes after each API release. This gets more challenging when performing an integrated or historical analysis. To cope with such complexity, in this paper, we present the Big Data Integration ontology, the core construct to govern the data integration process under schema evolution by systematically annotating it with information regarding the schema of the sources. We present a query rewriting algorithm that, using the annotated ontology, converts queries posed over the ontology to queries over the sources. To cope with syntactic evolution in the sources, we present an algorithm that semi-automatically adapts the ontology upon new releases. This guarantees ontology-mediated queries to correctly retrieve data from the most recent schema version as well as correctness in historical queries. A functional and performance evaluation on real-world APIs is performed to validate our approach.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

An Integration-Oriented Ontology to Govern Evolution in Big Data Ecosystems

Big Data architectures allow to flexibly store and process heterogeneous data, from multiple sources, in their original format. The structure of those data, commonly supplied by means of REST APIs, is continuously evolving. Thus data analysts need to adapt their analytical processes after each API release. This gets more challenging when performing an integrated or historical analysis. To cope with such complexity, in this paper, we present the Big Data Integration ontology, the core construct to govern the data integration process under schema evolution by systematically annotating it with information regarding the schema of the sources. We present a query rewriting algorithm that, using the annotated ontology, converts queries posed over the ontology to queries over the sources. To cope with syntactic evolution in the sources, we present an algorithm that semi-automatically adapts the ontology upon new releases. This guarantees ontology-mediated queries to correctly retrieve data from the most recent schema version as well as correctness in historical queries. A functional and performance evaluation on real-world APIs is performed to validate our approach.Comment: Preprint submitted to Information Systems. 35 page

A Novel Machine Learning Classifier Based on a Qualia Modeling Agent (QMA)

This dissertation addresses a problem found in supervised machine learning (ML) classification, that the target variable, i.e., the variable a classifier predicts, has to be identified before training begins and cannot change during training and testing. This research develops a computational agent, which overcomes this problem. The Qualia Modeling Agent (QMA) is modeled after two cognitive theories: Stanovich\u27s tripartite framework, which proposes learning results from interactions between conscious and unconscious processes; and, the Integrated Information Theory (IIT) of Consciousness, which proposes that the fundamental structural elements of consciousness are qualia. By modeling the informational relationships of qualia, the QMA allows for retaining and reasoning-over data sets in a non-ontological, non-hierarchical qualia space (QS). This novel computational approach supports concept drift, by allowing the target variable to change ad infinitum without re-training while achieving classification accuracy comparable to or greater than benchmark classifiers. Additionally, the research produced a functioning model of Stanovich\u27s framework, and a computationally tractable working solution for a representation of qualia, which when exposed to new examples, is able to match the causal structure and generate new inferences

Metadata-driven data integration

Cotutela: Universitat Politècnica de Catalunya i Université Libre de Bruxelles, IT4BI-DC programme for the joint Ph.D. degree in computer science.Data has an undoubtable impact on society. Storing and processing large amounts of available data is currently one of the key success factors for an organization. Nonetheless, we are recently witnessing a change represented by huge and heterogeneous amounts of data. Indeed, 90% of the data in the world has been generated in the last two years. Thus, in order to carry on these data exploitation tasks, organizations must first perform data integration combining data from multiple sources to yield a unified view over them. Yet, the integration of massive and heterogeneous amounts of data requires revisiting the traditional integration assumptions to cope with the new requirements posed by such data-intensive settings. This PhD thesis aims to provide a novel framework for data integration in the context of data-intensive ecosystems, which entails dealing with vast amounts of heterogeneous data, from multiple sources and in their original format. To this end, we advocate for an integration process consisting of sequential activities governed by a semantic layer, implemented via a shared repository of metadata. From an stewardship perspective, this activities are the deployment of a data integration architecture, followed by the population of such shared metadata. From a data consumption perspective, the activities are virtual and materialized data integration, the former an exploratory task and the latter a consolidation one. Following the proposed framework, we focus on providing contributions to each of the four activities. We begin proposing a software reference architecture for semantic-aware data-intensive systems. Such architecture serves as a blueprint to deploy a stack of systems, its core being the metadata repository. Next, we propose a graph-based metadata model as formalism for metadata management. We focus on supporting schema and data source evolution, a predominant factor on the heterogeneous sources at hand. For virtual integration, we propose query rewriting algorithms that rely on the previously proposed metadata model. We additionally consider semantic heterogeneities in the data sources, which the proposed algorithms are capable of automatically resolving. Finally, the thesis focuses on the materialized integration activity, and to this end, proposes a method to select intermediate results to materialize in data-intensive flows. Overall, the results of this thesis serve as contribution to the field of data integration in contemporary data-intensive ecosystems.Les dades tenen un impacte indubtable en la societat. La capacitat d’emmagatzemar i processar grans quantitats de dades disponibles és avui en dia un dels factors claus per l’èxit d’una organització. No obstant, avui en dia estem presenciant un canvi representat per grans volums de dades heterogenis. En efecte, el 90% de les dades mundials han sigut generades en els últims dos anys. Per tal de dur a terme aquestes tasques d’explotació de dades, les organitzacions primer han de realitzar una integració de les dades, combinantles a partir de diferents fonts amb l’objectiu de tenir-ne una vista unificada d’elles. Per això, aquest fet requereix reconsiderar les assumpcions tradicionals en integració amb l’objectiu de lidiar amb els requisits imposats per aquests sistemes de tractament massiu de dades. Aquesta tesi doctoral té com a objectiu proporcional un nou marc de treball per a la integració de dades en el context de sistemes de tractament massiu de dades, el qual implica lidiar amb una gran quantitat de dades heterogènies, provinents de múltiples fonts i en el seu format original. Per això, proposem un procés d’integració compost d’una seqüència d’activitats governades per una capa semàntica, la qual és implementada a partir d’un repositori de metadades compartides. Des d’una perspectiva d’administració, aquestes activitats són el desplegament d’una arquitectura d’integració de dades, seguit per la inserció d’aquestes metadades compartides. Des d’una perspectiva de consum de dades, les activitats són la integració virtual i materialització de les dades, la primera sent una tasca exploratòria i la segona una de consolidació. Seguint el marc de treball proposat, ens centrem en proporcionar contribucions a cada una de les quatre activitats. La tesi inicia proposant una arquitectura de referència de software per a sistemes de tractament massiu de dades amb coneixement semàntic. Aquesta arquitectura serveix com a planell per a desplegar un conjunt de sistemes, sent el repositori de metadades al seu nucli. Posteriorment, proposem un model basat en grafs per a la gestió de metadades. Concretament, ens centrem en donar suport a l’evolució d’esquemes i fonts de dades, un dels factors predominants en les fonts de dades heterogènies considerades. Per a l’integració virtual, proposem algorismes de rescriptura de consultes que usen el model de metadades previament proposat. Com a afegitó, considerem heterogeneïtat semàntica en les fonts de dades, les quals els algorismes de rescriptura poden resoldre automàticament. Finalment, la tesi es centra en l’activitat d’integració materialitzada. Per això proposa un mètode per a seleccionar els resultats intermedis a materialitzar un fluxes de tractament intensiu de dades. En general, els resultats d’aquesta tesi serveixen com a contribució al camp d’integració de dades en els ecosistemes de tractament massiu de dades contemporanisLes données ont un impact indéniable sur la société. Le stockage et le traitement de grandes quantités de données disponibles constituent actuellement l’un des facteurs clés de succès d’une entreprise. Néanmoins, nous assistons récemment à un changement représenté par des quantités de données massives et hétérogènes. En effet, 90% des données dans le monde ont été générées au cours des deux dernières années. Ainsi, pour mener à bien ces tâches d’exploitation des données, les organisations doivent d’abord réaliser une intégration des données en combinant des données provenant de sources multiples pour obtenir une vue unifiée de ces dernières. Cependant, l’intégration de quantités de données massives et hétérogènes nécessite de revoir les hypothèses d’intégration traditionnelles afin de faire face aux nouvelles exigences posées par les systèmes de gestion de données massives. Cette thèse de doctorat a pour objectif de fournir un nouveau cadre pour l’intégration de données dans le contexte d’écosystèmes à forte intensité de données, ce qui implique de traiter de grandes quantités de données hétérogènes, provenant de sources multiples et dans leur format d’origine. À cette fin, nous préconisons un processus d’intégration constitué d’activités séquentielles régies par une couche sémantique, mise en oeuvre via un dépôt partagé de métadonnées. Du point de vue de la gestion, ces activités consistent à déployer une architecture d’intégration de données, suivies de la population de métadonnées partagées. Du point de vue de la consommation de données, les activités sont l’intégration de données virtuelle et matérialisée, la première étant une tâche exploratoire et la seconde, une tâche de consolidation. Conformément au cadre proposé, nous nous attachons à fournir des contributions à chacune des quatre activités. Nous commençons par proposer une architecture logicielle de référence pour les systèmes de gestion de données massives et à connaissance sémantique. Une telle architecture consiste en un schéma directeur pour le déploiement d’une pile de systèmes, le dépôt de métadonnées étant son composant principal. Ensuite, nous proposons un modèle de métadonnées basé sur des graphes comme formalisme pour la gestion des métadonnées. Nous mettons l’accent sur la prise en charge de l’évolution des schémas et des sources de données, facteur prédominant des sources hétérogènes sous-jacentes. Pour l’intégration virtuelle, nous proposons des algorithmes de réécriture de requêtes qui s’appuient sur le modèle de métadonnées proposé précédemment. Nous considérons en outre les hétérogénéités sémantiques dans les sources de données, que les algorithmes proposés sont capables de résoudre automatiquement. Enfin, la thèse se concentre sur l’activité d’intégration matérialisée et propose à cette fin une méthode de sélection de résultats intermédiaires à matérialiser dans des flux des données massives. Dans l’ensemble, les résultats de cette thèse constituent une contribution au domaine de l’intégration des données dans les écosystèmes contemporains de gestion de données massivesPostprint (published version