Manutenção incremental de visões materializadas em ambientes data warehousing

Abstract

Resumo: Data warehouse é um repositorio de dados coletados de fontes de dados distribuídas, autônomas e heterogêneas. A tecnologia data warehousing tem sido utilizada em Sistemas de Suporte à Decisão (DSS - Decision Support Systems) para auxiliar nos processos decisorios e identificar tendências de mercado. O data warehouse armazena uma ou mais visões materializadas dos ciados das fontes. A qualidade do processo de tomada de decisão em um DSS depende da correta propagação das atualizações ocorridas nas fontes de dados para as visões materializadas no data warehouse. Disso depende a manutenção da consistência dos dados que é em geral irai processo complexo. Nos últimos anos, algoritmos de manutenção incrementai de visões materializadas em data warehouse têm se destacado como uma importante abordagem para o problema. Um estudo comparativo desses algoritmos foi realizado e como conseqüência desse estudo um novo algoritmo, denominado SVM {Algorithm for Scheduling Warehouse View Maintenance), é aqui proposto. Esse algoritmo combina os aspectos positivos dos algoritmos estudados. Sua principal vantagem é definir intervalos de tempo para propagar as atualizações das fontes no data warehouse. Os principais aspectos de implementação do SVM são discutidos e um estudo de caso, composto de diferentes situações que mostram seu funcionamento, é apresentado.

Resumo: Data warehouse é um repositorio de dados coletados de fontes de dados distribuídas, autônomas e heterogêneas. A tecnologia data warehousing tem sido utilizada em Sistemas de Suporte à Decisão (DSS - Decision Support Systems) para auxiliar nos processos decisorios e identificar tendências de mercado. O data warehouse armazena uma ou mais visões materializadas dos ciados das fontes. A qualidade do processo de tomada de decisão em um DSS depende da correta propagação das atualizações ocorridas nas fontes de dados para as visões materializadas no data warehouse. Disso depende a manutenção da consistência dos dados que é em geral irai processo complexo. Nos últimos anos, algoritmos de manutenção incrementai de visões materializadas em data warehouse têm se destacado como uma importante abordagem para o problema. Um estudo comparativo desses algoritmos foi realizado e como conseqüência desse estudo um novo algoritmo, denominado SVM {Algorithm for Scheduling Warehouse View Maintenance), é aqui proposto. Esse algoritmo combina os aspectos positivos dos algoritmos estudados. Sua principal vantagem é definir intervalos de tempo para propagar as atualizações das fontes no data warehouse. Os principais aspectos de implementação do SVM são discutidos e um estudo de caso, composto de diferentes situações que mostram seu funcionamento, é apresentado.