Business Intelligence: ontologia, sem√Ęntica e an√°lise de dados

* Este artigo faz parte de uma série de conceitos sobre dados.

Aplica√ß√Ķes ontol√≥gicas em business intelligence
(Ou como os dados podem ser ontológicos)

Em business intelligence, analisar dados consiste em processar o que está acontecendo. Quando falamos em ontologia, falamos em método e em todo o caminho para processar esses dados.

Já utilizada em linguagens de programação, a ontologia considera cada dado como parte ou objeto para a formação de uma estrutura, como se fosse um código criado por meio de indivíduos e classes.

Em business intelligence existem duas formas de lidar com os dados: a informacional e a estrutural. Se, por um lado, a estrutural foca na ferramenta, no modo informacional podemos analisar esses dados extraídos.

Ao ser aplicada para a web, a ontologia passa pelas defini√ß√Ķes de ‚Äúsem√Ęntica‚ÄĚ ou ‚Äúsignificado‚ÄĚ:

sem√Ęntica

substantivo feminino

  1. ling estudo sincr√īnico ou diacr√īnico da significa√ß√£o como parte dos sistemas das l√≠nguas naturais.
  2. ling num sistema linguístico, o componente do sentido das palavras e da interpretação das sentenças e dos enunciados.

 

Por significado, entende-se:

significado

substantivo masculino

  1. rela√ß√£o de reconhecimento, de apre√ßo; valor, import√Ęncia, significa√ß√£o, signific√Ęncia.
  2. m.q. SIGNIFICA√á√ÉO (‘representa√ß√£o mental’).

 

Depois de minerarmos os dados e começarmos a analisá-los, o próximo passo é a criação de KPIs (Key Performance Indicators, ou indicadores de desempenho).

 

KPIs e o significado dos dados

Para traçarmos os KPIs, podemos começar por perguntas que façam sentido para aquele projeto:

  • Quais m√©tricas podemos analisar, ou o que pode ser medido?
  • Que a√ß√Ķes podemos tra√ßar a partir destes dados?
  • Estes dados respondem √†s minhas perguntas principais?
  • Estes dados s√£o suficientes para a minha an√°lise?
  • Qual a abordagem mais adequada para a minha an√°lise?

O significado ontol√≥gico dos dados passa pela identifica√ß√£o do que √© mais comum (padr√Ķes) e do que est√° entrando em evid√™ncia. Em outras palavras, seria a explica√ß√£o de dados por meio de contexto e conhecimento:

Os conceitos e relacionamentos unidos s√£o conhecidos como uma ontologia do modelo sem√Ęntico que descreve conhecimento. Modelos sem√Ęnticos permitem que os usu√°rios fa√ßam perguntas da informa√ß√£o de uma forma natural e ajudar a identificar padr√Ķes e tend√™ncias desta informa√ß√£o e descobrir as rela√ß√Ķes entre pe√ßas diferentes de informa√ß√Ķes.

Dr. Mohammed Ahmed Turki AlSudairy na publicação Knowledge on demand approach using Business Intelligence and Ontology

Muito ainda precisa ser feito para desenvolvermos ferramentas cada vez mais inteligentes e que apresentem dados mais minerados, mas j√° √© poss√≠vel, hoje em dia, irmos direto para algumas etapas da an√°lise de dados. √Č a√≠ que entram a intelig√™ncia e os insights mais r√°pidos, acompanhando a velocidade das informa√ß√Ķes que produzimos ou observamos.

Business Intelligence e ontologia: defini√ß√Ķes e apontamentos

* Este artigo faz parte de uma série de conceitos sobre dados.

N√£o √© novidade que, todos os dias, somos sobrecarregados de dados e informa√ß√Ķes. A transforma√ß√£o em conhecimento e sabedoria s√£o os nossos insights, que consistem na an√°lise do que foi apresentado e quais as oportunidades podem ser obtidas a partir deles. Em outras palavras, o trabalho da an√°lise dos dados consiste na reflex√£o sobre o que foi obtido (cen√°rio atual) e o que aquilo pode tornar-se (oportunidades, estrat√©gias e busca por objetivos em seu neg√≥cio).

Se, por um lado, temos um mundo cada dia mais cheio de informa√ß√Ķes, por outro, nem sempre temos pessoas especializadas (ou dispostas) a analisar esse tipo de informa√ß√£o. E √© a√≠ que entra a import√Ęncia metodol√≥gica e quase filos√≥fica de aplicar a reflex√£o para saber sobre o que est√° sendo tratado e o que isso pode significar.

Definição e a essência da ontologia

Quando buscamos a an√°lise, passamos por um per√≠odo de mensura√ß√£o, que inclui a classifica√ß√£o, que pode ser: a sa√ļde da marca (se est√° mais positiva, negativa, apresenta neutralidade); categorias ou tags (palavras que representam temas ou assuntos) e o tipo da audi√™ncia para identificar o seu comportamento. Toda esta classifica√ß√£o acaba nos direcionando para v√°rios campos. Um desses caminhos √© a ontologia, que significa ‚Äúo estudo do ser‚ÄĚ. ¬†

 

ontologia

substantivo feminino

  1. fil, segundo o aristotelismo, parte da filosofia que tem por objeto o estudo das propriedades mais gerais do ser, apartada da infinidade de determina√ß√Ķes que, ao qualific√°-lo particularmente, ocultam sua natureza plena e integral.

  2. ¬†fil no heideggerianismo, reflex√£o a respeito do sentido abrangente do ser, como aquilo que torna poss√≠vel as m√ļltiplas exist√™ncias [Op√Ķe-se √† tradi√ß√£o metaf√≠sica que, em sua orienta√ß√£o teol√≥gica, teria transformado o ser em geral num mero ente com atributos divinos.].

 

A ontologia foi bastante abordada pelo fil√≥sofo Martin Heidegger, escreve sobre o assunto indo um pouco al√©m das primeiras defini√ß√Ķes de Arist√≥teles que consistem nas ‚Äúclassifica√ß√Ķes e interpreta√ß√Ķes‚ÄĚ. Para Heidegger, existe ‚Äúaquilo que √©‚ÄĚ e tamb√©m ‚Äúo que pode ser‚ÄĚ. As coisas e as possibilidades. Dentro das possibilidades, existem diversos universos que podemos desenhar. O conceitos s√£o filos√≥ficos, mas n√£o t√£o viajosos, pois eles podem ser aplicados. Se f√īssemos resumir, para business intelligence a ontologia √© bem pr√°tica e corresponde √† nossa rela√ß√£o entre o dado (‚Äúo que √©‚ÄĚ e a informa√ß√£o/sabedoria (‚Äúo que pode ser‚ÄĚ).

 

Aplica√ß√Ķes da ontologia

 

A ontologia j√° √© aplicada nas √°reas de Tecnologia da Informa√ß√£o, Arquitetura/UX e especialmente em programa√ß√£o. √Č da base de linguagens como o Java e o CSS. Para alguns, √© a tentativa de unir o ‚Äúreal‚ÄĚ ao ‚Äúvirtual‚ÄĚ, considerando cada dado como objeto e organizando-o para formar a cadeia de c√≥digos. A divis√£o b√°sica √© composta de:

  • Indiv√≠duos s√£o os componentes b√°sicos. Podem ser objetivos concretos ou abstratos. Ele comp√Ķe uma classifica√ß√£o de indiv√≠duos.

 

  • Classes referem-se* a:

Um tipo definido pelo usu√°rio que cont√©m a ‚Äúreceita‚ÄĚ, a especifica√ß√£o para os objetos, algo mais ou menos como o tipo inteiro cont√©m o molde para as vari√°veis declaradas como inteiros. A classe envolve, associa, fun√ß√Ķes e dados, controlando o acesso a estes, defini-la implica em especificar os seus atributos (dados) e seus m√©todos (fun√ß√Ķes).

 

  • Toda classe possui um nome;
  • Possuem visibilidade, exemplo: public, private, protected;
  • Possuem membros como: Caracter√≠sticas e A√ß√Ķes.

 

* Com algumas informa√ß√Ķes da F√°brica de Software/Senac

 

Ontologia e business intelligence

A associação entre ontologia e business intelligence ainda é recente, mas já conseguimos encontrar alguns trabalhos interessantes sobre o assunto. Quando aplicamos esses conceitos, é importante separar o que se chama daquele conceito de business intelligence baseado nos códigos de programação da mais recente definição: o business intelligence como e criação de insights a partir dos dados.

 

Abordagem administrativa Abordagem tecnológica
Foco no processo de extra√ß√£o e p√≥s coleta dos dados, incluindo processos externos de analis√°-las para extrair informa√ß√Ķes relevantes. Focos no processo tecnol√≥gico que faz parte do processo (a ferramenta e o meio, se formos considerar

Com informa√ß√Ķes de Petrini and Pozzebon, 2003. Petrini and Pozzebon (2003)