SemCockpit - An Ontology-Driven, Interactive Business Intelligence Tool for Comparative Data Analysis
- Projektzeitraum
- Jänner 2011 - Februar 2014
- Projektwebseite
- https://www.solvistas.com/de/forschung-entwicklung/semcockpit-1
- Fördergeber
- Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie (FFG - FIT-IT)
- Projektnummer
- FFG-829594
- Kurzbeschreibung
-
Werkzeuge für die Datenaufbereitung und -analyse in Unternehmen basieren meist auf einem unternehmensweiten Data-Warehouse. Mittels Online Analytical Processing (OLAP) sowie kompakter visueller Aufbereitung in sogenannten Dashboards oder Cockpits können Kennzahlen in Datenwürfeln auf verschiedenen Detaillierungsstufen interaktiv inspiziert und verglichen werden. Diese Werkzeuge bieten jedoch nur wenig Unterstützung beim Verstehen und Evaluieren der Unternehmensdaten durch vergleichende Datenanalyse. Daten aus verschiedenen Berichten lassen sich nur bedingt vergleichen, da die Bedeutung der Daten im Anwendungscode oder in SQL Abfragen versteckt ist. Durch visuelle Vergleiche erkannte Zusammenhänge lassen sich nur schwer reproduzieren und durch andere nachvollziehen. Bereits erkannte Zusammenhänge können nicht für spätere Analysen erfasst und bereitgestellt werden, deshalb müssen ähnliche Situationen immer wieder aufs Neue untersucht werden.
In semCockpit wird die Bedeutung von fachlichen Begriffen explizit in einer multi-dimensionalen Ontologie (MDO) definiert. Diese Begriffe werden in Abfragen verwendet. Dadurch wird es einfacher, sehr komplexe multi-dimensionale Abfragen zu formulieren, zu interpretieren, zu vergleichen und gemeinsam zu verwenden. Die Organisation und Wartung von großen Sammlungen fachlicher Begriffe wird unterstützt durch die automatische Ableitung von Begriffshierarchien und deren Organisation entlang von Dimensionshierarchien und Datenwürfeln. Fachliche Begriffe werden in Ontologie-basierten Kennzahlen verwendet, um die Gruppe von Daten zu spezifizieren, die in die Berechnung der jeweiligen Kennzahlen einfließt. Weiters können existierende, fachspezifische Ontologien als Semantische Dimensionen verwendet werden.
In semCockpit werden die Ergebnisse von Vergleichen und darauf gründende Erkenntnisse explizit repräsentiert. Ein vergleichender Fakt verbindet eine Gruppe von Daten mit einer zweiten Gruppe von Daten, der Vergleichsgruppe, und quantifiziert das Ergebnis des Vergleichs in einer Vergleichskennzahl. Vergleichende Fakten werden in Vergleichsdatenwürfeln gesammelt und können – ähnlich zu traditionellen Datenwürfeln - interaktiv durchsucht werden. Darauf aufbauend wird Wissen des Analysten explizit in Beurteilungsregeln erfasst. Beurteilungsregeln werden über Fakten eines Vergleichsdatenwürfels definiert und repräsentieren Wissen zu möglichen Erklärungen von auffallenden Kennzahlen. Dadurch wird es dem Analysten erspart, bereits erklärte Auffälligkeiten in den Daten erneut analysieren zu müssen.
Mit einer prototypischen Implementierung wurde die Umsetzbarkeit des Ansatzes auf Basis eines bestehenden SQL-Datenbankmanagementsysteme und einer OWL-Inferenzmaschine gezeigt. Fachliche Begriffe werden automatisch in SQL Abfragen auf das Data Warehouse übersetzt. Zur Ermittlung von Subsumptionshierarchien durch eine OWL-Inferenzmaschine werden die fachlichen Begriffe automatisch in die standardisierte Ontologiesprache OWL übersetzt. Die Anwendbarkeit des Ansatzes wurde mit Beispielen aus der Krankenversicherungsbranche gezeigt.
- Projektpartner
- Projektteam
- Michael Schrefl - Wissenschaftlicher Leiter (DKE)Bernd Neumayr - Senior Researcher, Projektmanagement (DKE)Stefan Anderlik - Junior Researcher (DKE)Stefan Berger - Senior Researcher (DKE)Christoph Schütz - Junior Researcher (DKE)Arjol Qeleshi - Junior Researcher (DKE)Christoph Ellinger - Junior Researcher (DKE)Dieter Steiner - Junior Researcher (DKE)
- Publikationen
B. Neumayr, M. Schrefl, K. Linner:
Semantic Cockpit: An Ontology-Driven, Interactive Business Intelligence Tool for Comparative Data Analysis
In: ER 2011 Workshop-Proceedings: Advances in Conceptual Modeling - Recent Developments and New Directions, Olga De Troyer, Claudia Bauzer Medeiros, Roland Billen, Pierre Hallot, Alkis Simitsis, Hans Van Mingroot (Eds.), First International Workshop on Modeling and Reasoning for Business Intelligence (MoRE-BI 2011), Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Vol. 6999, ISBN 978-3-642-24573-2, pp. 55-64, 2011.S. Anderlik, B. Neumayr, M. Schrefl:
Using Domain Ontologies as Semantic Dimensions in Data Warehouses
In: Paolo Atzeni, David W. Cheung, Sudha Ram (Eds.): Proceedings of the 31st International Conference on Conceptual Modeling (ER 2012), Florence, Italy, October 15-18, Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science (LNCS Vol. 7532), ISBN 978-3-642-34001-7, pp. 88-101, 2012.T. Neuböck, B. Neumayr, T. Rossgatterer, S. Anderlik, M. Schrefl:
Multi-dimensional Navigation Modeling using BI Analysis Graphs
In: Silvana Castano, Panos Vassiliadis, Laks V. Lakshmanan, Mong-Li Lee (Eds.): Advances in Conceptual Modeling - Proceedings ER 2012 Workshops CMS, ECDM-NoCoDA, MoDIC, MORE-BI, RIGiM, SeCoGIS, WISM; Workshop on Modeling and Reasoning for Business Intelligence (MORE-BI 2012), Florence, Italy, October 15, Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science (LNCS Vol. 7518), ISBN 978-3-642-33998-1, pp. 162-171, 2012.B. Neumayr, S. Anderlik, M. Schrefl:
Towards Ontology-based OLAP: Datalog-based Reasoning over Multidimensional Ontologies
In: Il-Yeol Song, Matteo Golfarelli (Eds.): Proceedings of the ACM 15th International Workshop on Data Warehousing and OLAP (DOLAP 2012), Maui, Hawaii, U.S.A., November 2nd, 2012, ACM Press, ISBN 978-1-4503-1721-4, pp. 41-48, 2012.B. Neumayr, C. Schütz, M. Schrefl:
Semantic Enrichment of OLAP Cubes: Multi-dimensional Ontologies and their Representation in SQL and OWL
In: On the Move to Meaningful Internet Systems, OTM 2013 Conferences, Proceedings of the 12th International Conference on Ontologies, DataBases, and Applications of Semantics (ODBASE 2013), Graz, Austria, September 10-12, 2013, Pieter De Leenheer, Deijing Dou (eds.), Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science (LNCS Vol. 8185), ISBN 978-3-642-41032-1, pp. 624-641, 2013.M. Schrefl, B. Neumayr, M. Stumptner:
The Decision-Scope Approach to Specialization of Business Rules: Application in Business Process Modeling and Data Warehousing
In: Proceedings of the Ninth Asia-Pacific Conference on Conceptual Modelling (APCCM 2013), January 29 - February 1, 2013, Adelaide, South Australia, Conferences in Research and Practice in Information Technology, CRPIT, Vol. 143. Eds.: Flavio Ferrarotti and Georg Grossmann, pp. 3-18, 2013.C. Schütz, B. Neumayr, M. Schrefl:
Business Model Ontologies in OLAP Cubes
In: Proceedings of the 25th International Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE 2013), Valencia, Spain, June 17-21, 2013, Camille Salinesi et al. (editors), Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science (LNCS Vol. 7908), ISBN 978-3642387081, pp. 514-529, 2013.T. Neuböck, B. Neumayr, M. Schrefl, C. Schütz:
Ontology-driven Business Intelligence for Comparative Data Analysis
In: Business Intelligence - Proceedings of the Third European Business Intelligence Summer School (eBISS 2013), Schloss Dagstuhl, Wadern, Germany, July 7-12, 2013, Springer Verlag, Lecture Notes in Business Information Processing (LNBIP Vol. 172), Chapter 3, ISBN 978-3-319-05460-5, pp. 77-120, 2014.D. Steiner, B. Neumayr, M. Schrefl:
Judgement and Analysis Rules for Ontology-driven Comparative Data Analysis in Data Warehouses
In: Proceedings of the Eleventh Asia-Pacific Conference on Conceptual Modelling (APCCM 2015), January 27-30, 2015, Sydney, Australia, Conferences in Research and Practice in Information Technology, CRPIT, Vol. 165. Eds.: Henning Köhler and Motoshi Saeki, pp. 71-80, 2015.D. Steiner:
Implementing Judgement and Analysis Rules for Comparative Data Analysis in Oracle
(Masterarbeit, 2014)C. Ellinger:
Extending data warehouses with reasoning over multi-dimensional ontologies: a proof-of-concept prototype using PL/SQL and OWL
(Masterarbeit, 2014)