Processamento analítico espacial e exploratório integrando dados estruturados e semiestruturados. - LEITE, Daniel Farias Batista. (2016)
Tecnologias de Business Intelligence (BI) têm sido utilizadas com sucesso para fins de análise de dados. Tradicionalmente, essa análise é realizada em um contexto restrito e bem controlado, onde as fontes de dados são estruturadas, periodicamente carregadas, estáticas e totalmente materializadas. Atualmente, há uma diversidade de dados nos mais diversos formatos, a exemplo de RDF (Resource Description Framework), um formato semiestruturado, semanticamente rico e externo à infraestrutura de BI. Embora tal formato seja enriquecido semanticamente, e muitas vezes possua um componente espacial, realizar a análise é um desafio. Nessa perspectiva, uma nova categoria de ferramentas analíticas vem surgindo. As ferramentas exploratórias (Exploratory OLAP), como são conhecidas, se caracterizam pela descoberta, aquisição e integração de dados externos em ambientes comuns de análise. Do nosso conhecimento, até a presente data, existem apenas duas ferramentas exploratórias propostas na literatura e elas apresentam duas grandes limitações: exploram apenas fontes de dados estruturadas; e não há exploração do componente espacial dos dados integrados. São ferramentas exploratórias OLAP, e não ferramentas exploratórias SOLAP. Baseando-se nessas ferramentas, este trabalho propõe uma abordagem exploratória SOLAP que integra dados semiestruturados espaciais semânticos com fontes de dados estruturados espaciais tradicionais. Um sistema, denominado ExpSOLAP, que dá suporte a consultas SOLAP on-line sob as duas fontes de dados foi desenvolvido. Por fim, o sistema ExpSOLAP é avaliado através de um exemplo prático, no contexto da base de dados obtida no Linked Movie Data Base, utilizando RDF e banco de dados relacional. Foram formuladas consultas que validaram a análise convencional e espacial na exploração de ambas fontes de dados.