Interactive querying in On-demand Data warehousing systems

Abstract

Die derzeitigen on-demand Analyseumgebungen erfordern, dass die analytischen Aufgaben effizient durch ad-hoc Verhalten durchgeführt werden. Dies erfordert wiederum eine hohe Flexibilität der Data Warehouse Konzepte des Design Lifecycle. Im Speziellen steigt die Menge an Businessdaten ständig, sodass wohlbekannte Probleme beim Management ebensolcher Datenmengen, von denen basierend auf Nutzerbedarf relevante Ressourcen abgeleitet werden sollen, entstehen beziehungsweise sich vergrößern. Außerdem benötigen Benutzer nach wie vor beträchtlichen Aufwand, um ihre Ziele zu erreichen, selbst wenn die benötigte Ressource im Suchraum vorhanden ist.<br />Mit einem effektiven Abfrageprozess für on-demand Data Warehouse Systeme als Ziel, wird in dieser Arbeit ein auf Semantik basierendes Modell für Abfrageprozesse definiert. Dabei werden domänenspezifische ontologische Konzepte und Query-By-Example Interface-Techniken ausgenützt. Ausgehend von diesem Ziel, wird die Verwendung von Hypergraphen untersucht, um in weiterer Folge ein wirksames Deployment eines semantischen multidimensionalen Modells auf ein dynamisches Informationsrepository zu gewährleisten. Darüber hinaus wird diskutiert, wie das definierte Modell verwendet werden kann, um den Nutzern einen besseren Blickwinkel auf die Beziehungen unter den Warehouse-Objekten zu ermöglichen. Ebenso soll die Handhabung von Analyseabfragen mittels multidimensionaler Navigation durch ähnliche Datenelemente, sowie das Auffinden unbekannter Relationen ermöglicht werden.<br />Der vorgestellte Lösungsweg hat es zur Absicht, die sich gegenseitig ergänzenden Stärken von Hypergraphen, Framework basierender Entwicklung und semantischer Technologien auszunutzen, um ausdrucksstärkere Abfragen und somit exaktere Resultate zu unterstützen. Durch die Verwendung von Ontologien und Hypergraph Technologien ist die Interoperabilität zwischen on-demand Business Intelligence Konzepten die Basis für effektive kontext- und nutzerbasierte Abfragen, die in weiterem Zuge für komplexe Entscheidungen und Analysen verwendet werden können. Dieses Vorgehen hat zum Ziel, eine maßgeschneiderte Umsetzung der Integrationsaspekte Interoperabilität, Flexibilität und Adaptabilität in on-demand Business Intelligence Lösungen bereitzustellen, sodass ein kontext- und nutzergetriebener Entscheidungsprozess eingesetzt werden kann.<br />

The current on-demand analysis environments require the analytical tasks to be efficiently executed in ad-hoc manners, which in turn require a high flexibility of the data warehouse concepts of the design lifecycle. Especially, the amount of business data keeps growing, resulting in well-known problems in managing oceans of data to derive relevant resources in response to users' needs. Moreover, users still need considerable effort to reach their targets, even if the sought information is present in the search space.<br />Aiming for an effective querying process for on-demand data warehousing systems, this research is an approach to define a semantic-based query processing model for the exploitation of domain ontological concepts and Query-By-Example interface techniques. Starting from this goal, we investigate the use of hypergraph concepts to achieve an effective deployment of a semantic multidimensional model on flexible and dynamic information repository. We discuss how the defined model can be used for enabling users to gain a better viewpoint of the relationships among warehouse objects and handling analysis queries through the multidimensional navigation of related data elements as well as the discovery of unidentified relationships. The proposed approach is intended to exploit the complementary strength of hypergraphs, framework-based development and semantic technologies to support queries that are more expressive and more accurate results.<br />Using ontologies and hypergraph technologies, the interoperability between on-demand business intelligence concepts will be the foundation to create effective context- and user-based querying, which can be further used for making complex decisions and analysis. This approach especially aims at providing a customized method for multiple integration aspects, i.e. interoperability, flexibility and adaptability, in the sense that context and user-driven decision processes could be applied in on-demand business intelligence solutions.<br />