semCockpit
Ein semantisches Cockpit (semCockpit) unterstützt Managerinnen und Manager in ihrer Steuerungsfunktion, indem es Antworten auf unternehmensrelevante Fragestellungen liefert und daraus abgeleitete Empfehlungen bietet. Die Empfehlungen basieren auf Bewertungen, die aus vergleichenden Analysen und direkt greifbaren Teilanalysen stammen, welche von Business Analysten mit semCockpit-Unterstützung erarbeitet wurden. Der Analyst wird in seiner Arbeit durch eine rein fachlich orientierte Oberfläche unterstützt. Fachliche Begriffe werden von semCockpit durch dedizierte Geschäftsontologien bereitgestellt.
Der semCockpit-Ansatz erweitert klassisches Online Analytical Processing (OLAP) durch semantische Anreicherung mit statischem Wissen (fachliche Begriffe, Beurteilungs- und Analyseregeln). Weitere zukünftige Forschungsarbeiten führen zu einer Intelligent Guided Analytics (InGA), in der auch dynamisches Wissen über Analyseprozesse herangezogen wird.
Der semCockpit Ansatz
Der semCockpit-Ansatz geht über ein klassisches Data Warehouse hinaus. Er unterstützt eine vollständige vergleichende Datenanalyse. Eine multi-dimensionale Ontologie (MDO) liefert eine eindeutige Definition fachlicher Begriffe für die spezifischen Bedürfnisse von OLAP. Fachbegriffe sind hierarchisch geordnet und werden zu Elementen erster Klasse, die es Analysten ermöglichen, fachliche Begriffe bei der Formulierung von OLAP-Abfragen anzuwenden. Außerdem erlauben semantische Dimensionen die Integration bestehender Fachontologien in OLAP.
Ontologiebasierte Kennzahlen und Scores verwenden Begriff aus den Ontologien, um Daten zu spezifizieren, die in der Berechnung abgeleiteter Kennzahlen und Scores eingebunden werden. Scores bilden in semCockpit Elemente erster Klasse zur Darstellung von Vergleichen. Sie bilden explizite Vergleichsergebnisse und entlasten den Business Analysten von einem visuellen Vergleich, in dem Diagramme überprüft werden. Eine generische Definitionsmöglichkeit erleichtert die Wiederverwendbarkeit von Scores in verschiedenen Analysesituationen und vermeidet damit eine lange Aufzählung ähnlicher Kennzahlen.
Begründungsregeln liefern Erklärungen bei ungewöhnlichen Werten. Sie externalisieren Wissen über bekannte Interpretationen von Vergleichen, die ansonsten für den Business Analysten verborgen wären.
Der MDO-DWH-Mapper greift auf DWH-Daten zu, die von anderen Komponenten benötigt werden. Die MDO-Engine verwaltet Begriffe, Kennzahlen und Scores und organisiert diese mittels eines logischen Schlussfolgerungssystems. Die Verwaltung und Auswertung von Begründungsregeln wird von der Rule-Engine ausgeführt. Schlussendlich wird durch ein semCockpit-Frontend eine passende Benutzerschnittstelle zur Verfügung gestellt.
Ein umfassender Überblick über semCockpit und zukünftige Visionen ist in [1] dargestellt.
