Um framework para a análise espacial de fontes de dados multidimensionais.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: SILVA, Tiago Eduardo.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/7418
Resumo: As tecnologias de Business Intelligence (BI) e de Sistemas de Informações Geográficas (SIG) tem sido utilizadas pelas organizações para extrair informações de diversas fontes de dados, com a finalidade de melhorar o processo de tomada de decisão. Varias soluções visando integrar essas duas tecnologias foram propostas nos últimos anos, quando surgiu o termo Spatial OLAP, que passou a ser utilizado para classificar as ferramentas capazes de realizar analises em dados espaciais e convencionais organizados segundo a abordagem multidimensional. Porem, nenhum consenso foi alcançado a respeito da melhor forma de realizar essa integração, o que dificulta a analise de cubos espaciais provenientes de variadas fontes de dados multidimensionais em um mesmo ambiente. Neste trabalho, realiza-se um estudo sobre as principais características do estado da arte em SOLAP e se propõe um ambiente que possibilita a analise dos cubos espaciais provenientes de diversos servidores de dados multidimensionais. Esse objetivo e alcançado com a definição e a implementação de um framework SOLAP capaz de analisar e acessar cubos de varias fontes. O framework proposto também dispõe de uma linguagem de consulta visual para a analise espacial. Um exemplo pratico destinado a analisar as prestações de contas do TCE-AC (Tribunal de Contas do Estado do Acre) foi realizado, visando validar o framework que também foi estendido para acessar cubos provenientes das soluções Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) e GeoMondrian.