Reparación de Data Warehouses con sentido semántico

• Raúl Arredondo ^[1] ; Luis Muñoz ^[1]
  1. [1] Universidad de Los Lagos

     Universidad de Los Lagos

     Osorno, Chile

     
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 11, Nº. 2, 2017
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Repairing Data Warehouses with semantic meaning
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• Resumen
  • español

    Un Data Warehouse (DW) es un almacén de datos que se modela utilizando el modelo multidimensional, el cual estructura la información a través de dimensiones y hechos. Una dimensión es un concepto abstracto que agrupa datos que comparten un significado semántico común, modelada mediante jerarquías de categorías, las que contienen elementos. Una dimensión es estricta si cada elemento de toda categoría tiene un único ancestro en cada categoría superior y homogénea si cada elemento tiene al menos un ancestro en cada categoría superior. Una dimensión puede volverse inconsistente con respecto a sus restricciones de integridad estrictas y homogéneas después de una actualización y cuando esto sucede la dimensión debe ser reparada. Una reparación es una nueva dimensión que satisface el conjunto de restricciones estrictas y homogéneas y se obtiene insertando y eliminando arcos entre elementos de las categorías. Si la dimensión se vuelve inconsistente luego de una única operación de reclasificación de elementos es posible computar una reparación, que contiene la actualización, en tiempo polinomial, sin embargo, esta reparación no garantiza la semántica de los datos. En este artículo se indican otra clase de restricciones que guían el proceso de reparación tales como restricciones de prioridad y seguras, nuevas heurísticas y una propuesta algorítmica que permitan encontrar una reparación con correcto sentido semántico, sin embargo, es posible no encontrar una reparación que garantice la semántica de los datos.

  • English

    A Data Warehouse (DW) is a data repository that is modeled using the multidimensional model, which structures the information according to dimensions and facts. A dimension is an abstract concept that brings together data that share a common semantic meaning, modeled by category hierarchies, which contain elements. A dimension is strict if all category each element has a unique ancestor in each upper and covering category if each element has at least one ancestor each higher category. A dimension can become inconsistent with respect to their strictness constraint and covering integrity after update operations and when this happens the dimension must be repaired. A repair is a new dimension that satisfies the set of strictness and covering constraints and that is obtained inserting and deleting arcs between elements of the categories. If the dimension becomes inconsistent after a single operation reclassification of items it is possible to compute a repair, in polynomial time, but this repair does not guarantee the semantics of the data. In this article different kind of restrictions that guide the repair process such as priority and safe constraints, new heuristics and a algorithmic approach that allow to find a repair with a correct semantic meaning, however, it is possible not to find a repair that guarantees the semantics of the data.