Um Framework de Código Aberto Baseado em - Projetos

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA
CATARINA - UFSC
CENTRO TECNOLÓGICO - CTC
DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E
ESTATÍSTICA – INE
Carlos Eduardo da Costa
José Filipe Néis
2. PROCESSAMENTO GEOGRÁFICO E
MULTIDIMENSIONAL
Hoje em dia, para suprir as necessidades do
Mercado a Database Management
Systems (DBMS) vêm adaptando suas
soluções para prover definição
,armazenamento,manipulação e recuperação de
dados geográficos. Neste artigo nós
descreveremos algumas infra – estruturas de
softwares de código aberto pra processamento
espacial e multidimensional.
2.1. Suporte à Decisão Análitica e Espacial
de Soluções Comerciais
Um Framework de
Código Aberto Baseado
em Web para
Processamento
Geográfico
Multidimensional
Joel da Silva, Valéria C. Times, Ana
Carolina Salgado
RESUMO
Cada vez mais o desenvolvimento de um BI
tem sido o foco de empresas que buscam um
bom suporte à tomada de decisão.
Estes dados teriam ainda mais valor agregado
se pudessem ser relacionados com informações
geográficas / espaciais.
Entretanto esta integração esta integração
não é tão simples e geralmente é implementada
através de tecnologias proprietárias. Este artigo
apresenta um framework de código aberto
baseado em web para processamento geográfico
multidimensional.
1. INTRODUÇÃO
Há muito tempo a comunidade tecnológica
vem procurando soluções para integrar análises
com dados geográficos. Entretanto, porem a
maioria não passa de interfaces de sistema. A
idéia principal de nossa proposta é implementar
um sistema extensível e aberto com capacidades
de analise sobre estas duas tecnologias.
O DBMS de Oracle [8] é uma base de dados
relacional e em sua última versão,Oracle oferece
o pacote de ORACLE OLAP, que faz disponível
diversos componentes para a criação de sistemas
analíticos, incluindo ferramentas de DW e OLAP.
Para trabalhar com dados geográficos, existe
uma extensão denominada Oracle Spatial. Com
esta extensão, cada geometria é armazenada
como um objeto espacial nomeado
SDO_GEOMETRY.
Microsoft Business Intelligence and Data
Warehousing[7] é o pacote de software comercial
que fornece a sustentação para o BI, que é
incluído na última versão do Usuário de Microsoft
SQL DBMS.
Hyperion Essbase[15] é um banco de dados
multidimensional que oferece o Hyperion Essbase
OLAP Server que é otimizado para o
desenvolvimento de aplicações analíticas. Para
manipular dados o Essbase utiliza MaxL e MDX.
Para processar dados geográficos há a
necessidade de utilizar uma biblioteca nomeada
ESRI MapObjects [10], que é conjunto de
componentes de ActiveX para manipular dados
espaciais.
Com IBM DB2 Data Warehouse Enterprise
Edition[4]
Temos um OLAP integrado que possui varias
ferramentas para trabalhar com BI. Para o
usuário de OLAP,a IBM oferece o DB2 OLAP, que
é um pacote do Hyperion listado acima. Além
disso, DB2 Spatial Extender suporta o
processamento de dados espaciais no DB2.
IBM Informix [4] inclui o IBM Red Brick
Warehouse, que é uma base de dados relacional
otimizada para processamento analítico
multidimensional. Red Brick Warehouse oferece
dois tipos de funções analíticas. O Primeiro é o
RISQL, desenvolvido para ser usado no Red Brick
Warehouse. O é baseado em uma extensão
tradicional do SQLpara o processamento de
dados multidimensionais. O componente de
processamento espacial é o IBM Informix
DataBlade Spatial, permite a definição, o
armazenamento, a gerência e a recuperação de
dados espaciais.
Entre ferramentas na mesma linha podemos
destacar também: o Sybase Adaptive Server [36]
e o Teradata Warehouse [38].
2.DBMS de Código Aberto para Suporte à
Decisão
Usando-se Mondrian usuários podem
implementar aplicações multidimensionais
usando PostgreSQL [28], que é um DBMS de
código aberto. Para consultar dados
multidimensionais a linguagem de consulta MDX
é utilizada. PostGis é uma extensão para que os
usuários desenvolvam aplicações geográficas
que oferece tipos de dados geográficos, funções,
etc.
MySQL [24] O DBMS tem sido para ser usado
dentro de aplicações de OLTP. Entretanto, uma
aplicação comercial nomeada OLAP4ALL [34] foi
desenvolvida para processar dados geográficos.
2.Algumas Considerações
Podemos concluir então que há diversos
pacotes de software para o desenvolvimento de
aplicações do BI. Entretanto, nenhuns deles
fornece funcionalidades integradas para
processamento espacial e multidimensional
nem oferece uma linguagem para buscar
dados em um GDW (Armazém geográfico dos
dado) usando operadores geográficos e analíticos
simultaneamente. Além disso, ferramentas
proprietárias podem ser muito caras. Soluções de
código aberto podem ser uma boa saída para
quem procura baixos custos.
3. LINGUAGEM PARA CONSULTAR DADOS
ESPACIAIS
Um componente muito importante de uma
aplicação de suporte à decisão é a linguagem de
consulta. Existem várias linguagem de consulta
de dados espaciais, mas por falta de espaço
comentaremos apenas a mais relevante.
3.Línguas Consulta Multidimensional
Uma das mais importantes estruturas para
para consultas multidimensionais é o MDX (
Multidimensional Expressions) [27]. Usando-se
MDX, usuários podem fazer consultas complexas
sobre dados de um cubo multidimensional,
fazendo a visão dos dados configuráveis para
vários ângulos e diferentes agregações usando
operadores analíticos.
Apesar de ser similar ao SQL tradicional, MDX
não é uma extensão do SQL. MDX é uma língua
de consulta especial com muitos funções
analíticas e otimizações para consultas de dados
multidimensionais.
3.2 Linguagens de Consultas Espaciais
No que diz respeito às linguagens de consultas
geográficas, algum trabalho tem sido dedicado a
esta área. SQL Spatial,proposto por Egenhofer
[17], é baseado em uma extensão do tradicional
SQL. Sua língua é composta por dois módulos: (i)
uma linguagem de consulta e (ii) uma linguagem
da apresentação. O primeiro módulo é baseado
no SQL e nos tradicionais o SELECT-FROMWHERE,
enquanto que a linguagem de apresentação,
nomeada GPL (Graphical Presentation Language),
permite que os usuários customize como os
objetos espaciais serão apresentados.
Outros trabalhos relevantes são o: GeoSQL
[11] e o
SQL/SDA [21]. Um dos mais importantes
trabalhos relacionados é o ISO SQL MM [16]. Esta
especificação inclui funcionalidades de
processamento espacial no SQL tradicional e
também é baseado na especificação OGC por isso
provê diversas funções para manutenção,
armazenamento, análise e recuperação de dados
espaciais.
3.3 Algumas Considerações
Como vimos, nenhum dos trabalhos
mencionados provê uma linguagem de consulta
com capacidade de integrar operadores espaciais
e analíticas em uma sintaxe única.
4. O FRAMEWORK PROPOSTO
O framework proposto pode ser considerado
uma instância da arquitetura GOLAPA[26], que é
composta por três partes(I, II e III), que provêem
dados, serviços e interfaces geográficas
respectivamente. O primeiro (I) contém o
Geographical DataWarehouse (GDW) que é
baseado no GeoDWFrame [25].
O GDW schema é similar aos tradicionais DW
schemas (e.g. star schema) [32]. Entretanto ele
possuirá dados de geometria espacial
armazenado.
GeoDWFrame propõe dois tipos de
dimensões chamadas de geográfica e hibridas. A
primeira é classificada como primitiva e
composta, enquanto a segunda é caracterizada
como micro, macro e junção.As dimensões
primitivas e compostas possuem apenas dados
geográficos.
O DBMS open source usado para criar o GDW
é o PostgreSQL com a extensão espacial chamada
PostGis,
Para extração, transformação e carga dos
dados geográficos e multidimensionais nós
usamos os scripts baseados na linguagem
PostgreSQL
A segunda parte(II) implementa a Ferramenta
de Processamento Analítico Geográfico Online
(GOLAPE) componente da arquitetura GOLAPA.
Este componente é responsável por tratar
requisições multidimensionais. Nesta parte,
temos alguns módulos para processamento de
consultas. Essa ferramenta é uma extensão
Mondrian OLAP server [22] para suportar
processamento de consultas espaciais. Existem
três tipos de consultas que podem ser
processadas. Estes tipos são baseados noGMLA
Request Schema [19]. Os tipos de requisição
são:MD, GEO and GEOMD.
Uma consulta do tipo MD apenas contém
parâmetros analíticos que permitem a consulta
do tipo multidimensional. Uma consulta do
tipoGEO apenas contém parâmetros geográficos
que permitem uma consulta espacial. O GEOMD
pode ser classificado como: 1) Mapping GEOM
onde uma requisição analítica é enviada para o
GMLA WS e dados geográficos correspondentes
são plotados no mapa, e 2) Integration GEOMD,
onde restrições analíticas e espaciais são
especificadas e utilizadas na requisição de dados.
Uma linguagem de consulta geográfica e
multidimensional foi criada pra expressar
consultas do tipo mencionado acima baseada em
MDX: a GeoMDQL,
Na Terceira parte foi desenvolvida a interface
com o usuario. Esse component foi desenvolvido
a partir da aplicação JPivot que é responsável por
submeter requisições geográficas e/ou
multidimensionais ao GOLAPE. Esta ferramenta
foi desenvolvida para mostrar resultados em
tabelas, charts e/ou mapas usando a linguagem
HTMLe a tecnologia SVG (ScalableVector
Graphics.
O framework é baseado em padrões abertos.
Permite então um suporte à tomada de decisão
com baixos custos e baseada em padrões do
mercado.
5. CASO DE ESTUDO NO SISTEMA PÚBLICO
DE SAÚDE
Para validar as idéias apresentadas o GDW foi
implantado no sistema público de saúde
brasileiro. Esta estrutura é responsável por
manipular dados de histórico incluindo
localizações geo-referenciais e permite explorar
permite testar a capacidade do sistema frente a
manipulação de um número considerável de
dados.
Foram utilizados dados como mortalidade
infantil, saúde feminina e saúde bucal,
permitindo uma análise sobre a saúde e
qualidade de vida da população através de
tabelas, charts, e mapas para detectar as
variações em virtude da posição geográfica.
6. CONCLUSÃO E TRABALHOS FUTUROS
A integração entre ferramentas analíticas e
geográficas oferece um extenso contexto para o
suporte à tomada de decisão. Isso porque integra
a capacidade de uma analise rápida de um
grande volume de dados e o poder de visualizar
dados em mapas e fazer consultas espaciais.
O trabalho apresentado neste artigo faz parte
do projeto GOLAPA, que aborda o
desenvolvimento de uma arquitetura extensível
para processamento multidimensional e/ou
geográfico.
Por este framework estar baseado em
padrões abertos e extensíveis, permite a
estrutura de analise com baixos custos e baseiase em padrões de mercado. Este framework pode
ser utilizado por outro projeto que vise
processamento multidimensional e geográfico.
Alguns objetivos pra o future são:
aperfeiçoamento de algumas implementações da
parte II para aperfeiçoar o desempenho das
consultas. Algumas alterações na interface
também serão feitas para uma melhor interação
com charts, tabelas e mapas.