Dicionário Semântico de Dados: abordagem de anotação de dados aplicada à geração de indicadores de desempenho
DOI:
https://doi.org/10.18225/ci.inf.v49i3.5502Palabras clave:
Modelos Dimensionais, Indicadores de Desempenho, KPI, Dicionário de Dados, Ontologia, Anotação Semântica, FAIRResumen
Las organizaciones utilizan los principales indicadores de desempeño (KPI) para evaluar su desempeño, respaldando la decisión. Con estos indicadores, revisan sus procesos buscando una mejora continua. Los modelos dimensionales estructuran los datos agrupándolos en "hechos" y "dimensiones". Los hechos representan campos numéricos que aprovechan la generación de KPI. Sin embargo, es esencial seguir las técnicas de anotación de datos y las mejores prácticas con metadatos para minimizar las interpretaciones divergentes. En el contexto de la generación de KPIs, describió cómo se produce una anotación según el método "Diccionario de datos semánticos" (SDD), que asocia datos con conceptos para generar estos indicadores, enriqueciéndolos y formalizándolos a través de ontologías. Se presenta un "caso de uso" (experimento) de anotación de datos de un modelo dimensional para los cálculos de KPI, basados en SDD. Como resultado, el experimento examina el potencial de aplicar los SDD en el contexto de la generación de indicadores de desempeño organizacional (KPI). Además de la integración conceptual de datos, es posible considerar otro aporte, que es la estructuración formal (en lógica) de KPIs en grafos de conocimiento basados en ontologías. Finalmente, este trabajo contribuye a la conservación de datos, ya que el SDD sigue prácticas de modelado aceptables (principios FAIR).
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Referencias
BIZER, Christian; HEATH, Tom; BERNERS-LEE, Tim. Linked data: The story so far. In: Semantic services, interoperability and web applications: emerging concepts. IGI Global, 2011. p. 205-227.
BUNEMAN, Peter; KHANNA, Sanjeev; WANG-CHIEW, Tan. Why and where: A characterization of data provenance. In: International conference on database theory. Springer, Berlin, Heidelberg, 2001. p. 316-330.
DBPEDIA. About: Triplestore. Disponível em: http://dbpedia.org/page/Triplestore. Acesso em: 16 de set de 2020.
DIAMANTINI, C., POTENA, D. and STORTI, E. SemPI: A Semantic Framework for the Collaborative Construction and Maintenance of a Shared Dictionary of Performance Indicators. Future Generation Computer Systems (FGCS), vol. 54, pages 352-365, Elsevier, 2016.
ERLING, Orri; MIKHAILOV, Ivan. RDF Support in the Virtuoso DBMS. In: Networked Knowledge-Networked Media. Springer, Berlin, Heidelberg, 2009. p. 7-24.
FEW, Stephen. Information dashboard design: The effective visual communication of data. O'Reilly Media, Inc., 2006.
GOV. ELETRONICO. e-PING Padrões de Interoperabilidade de Governo Eletrônico. Comitê Executivo de Governo Eletrônico, Nov, 2018.
HOGAN, Aidan, BLOMQVIST , Eva, COCHEZ , Michael, D'AMATO, Claudia, MELO Gerard de, GUTIERREZ, Claudio, GAYO, José Emilio Labra, KIRRANE, Sabrina, NEUMAIER, Sebastian, POLLERES, Axel, NAVIGLI, Roberto, NGOMO, Axel-Cyrille Ngonga, RASHID, Sabbir M., RULA, Anisa, SCHMELZEISEN, Lukas, SEQUEDA, Juan, STAAB, Steffen, ZIMMERMANN, Antoine. Knowledge Graphs. arXiv preprint arXiv:2003.02320, 2020.
KIMBALL, Ralph; ROSS, Margy. The data warehouse toolkit: The definitive guide to dimensional modeling. John Wiley & Sons, 2013.
KOLAR, Jana; HARRISON, Andrew e GLIKSOHN, Florian. Key performance indicators of Research Infrastructures. Disponível em: https://www.ceric-eric.eu/2018/08/30/key-performance-indicators-of-research-infrastructures/. 30 de Ago de 2018.
KOURTESIS, Dimitrios; ALVAREZ- RODRÍGUEZ, Jose María; PARASKAKIS, Iraklis. Semantic-based QoS management in cloud systems: Current status and future challenges. Future Generation Computer Systems, v. 32, p. 307-323, 2014.
KRITIKOS, Kyriakos; PLEXOUSAKIS, Dimitris; WOITSCH, Robert. Towards Semantic KPI Measurement. In: CLOSER. 2017. p. 63-74.
KRÖTZSCH M, SIMANCIK F, HORROCKS I. A description logic primer. arXiv preprint arXiv:1201.4089. 2012 Jan 19.
MEDEIROS, Claudia B. Gestão de Dados Científicos – da coleta à preservação. Disponível em https://blog.scielo.org/blog /2018/06/22/gestao-de-dados-cientificos-da-coleta-a-preservacao/#.XXZ82ChKjIV. Acesso em 04 de Set de 2019.
POWERBI. Microsoft PowerBI. Disponível em: https://powerbi.microsoft.com/pt-br/. Acesso em 24 de Abr de 2020.
PAN, Jeff Z. et al. (Ed.). Exploiting linked data and knowledge graphs in large organisations. Heidelberg: Springer, 2017.
PARMENTER, David. Key performance indicators: developing, implementing, and using winning KPIs. John Wiley & Sons, 2015.
PROTEGÉ. WebProtegé. Disponível em : https://protege.stanford.edu/about.php. Acesso em 23 de Abr de 2020.
RASHID, Sabbir M. et al. The Semantic Data Dictionary Approach to Data Annotation & Integration. In: SemSci@ ISWC. 2017. p. 47-54.
RASHID, S. M., MCCUSKER, J. P., PINHEIRO, P., BAX, M. P., SANTOS, H., STINGONE, J. A., ... & MCGUINNESS, D. L. (2020). The Semantic Data Dictionary–An Approach for Describing and Annotating Data. Data Intelligence, 443-486.
SEMANTIC DATA DICTIONARY. SDD Specification. Disponível em: https://github.com/tetherless-world/SemanticDataDictionary. Acesso em 22 de set de 2019.
SILVA, Vivian S.; HANDSCHUH, Siegfried; FREITAS, André. Categorization of semantic roles for dictionary definitions. arXiv preprint arXiv:1806.07711, 2018.
SIO. Semanticscience Integrated Ontology. 2020. Disponível em: https://bioportal. bioontology.org/ontologies/SIO. Acesso em 16 de set de 2020.
W3C. RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax. 2014. Disponível em: https://www.w3.org/TR/ rdf11-concepts/. Acesso em 16 de set de 2020.
WETZSTEIN, Branimir; MA, Zhilei; LEYMANN, Frank. Towards measuring key performance indicators of semantic business processes. In: International Conference on Business Information Systems. Springer, Berlin, Heidelberg, 2008. p. 227-238.
WILKINSON, M. D., DUMONTIER, M., AALBERSBERG, I. J., APPLETON, G., Axton, M., BAAK, A., and BOUWMAN, J. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific data, 3.
WISE, J., de BARRON, A. G., SPLENDIANI, A., BALAI-MOOD, B., VASANT, D., LITTLE, E., and VAN BOCHOVE, K. (2019). Implementation and relevance of FAIR data principles in biopharmaceutical R&D. Drug discovery today, 24(4), 933-938.
WISE, J., MÖLLER, A., CHRISTIE, D., Kalra, D., BRODSKY, E., GEORGIEVA, E., and AREND, M. (2018). The positive impacts of real-world data on the challenges facing the evolution of biopharma. Drug discovery today, 23(4), 788-801.
VAUDANO, E. (2013). The innovative medicines initiative: a public private partnership model to foster drug discovery. Computational and structural biotechnology journal, 6(7), e201303017.
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