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GHISI, Fernando Benedet. Um Método para Geração Semiautomática de Sumários Textuais para Apoio À Disseminação de Conhecimento e ao Processo Decisório em Projetos de Business Intelligence. Dissertação, 2013.

Nos sistemas de BI, é comum a apresentação de informações em gráficos, em tabelas e em indicadores de desempenho. Contudo, essas formas de visualização nem sempre são facilmente compreensíveis pelo tomador de decisão que precisa extrair o conhecimento relevante a partir das informações apresentadas. Muitas vezes, a apresentação de informações em um simples texto pode se mostrar mais efetiva como apoio ao processo de tomada de decisão do que através de formas gráficas. Nesse contexto, o presente trabalho teve como desafio estabelecer um método que possibilitasse a geração de sumários textuais visando apoiar a disseminação de conhecimento e os processos decisórios no âmbito de soluções de Business Intelligence (BI). Para demonstração da viabilidade do método proposto, fez-se a codificação do protótipo de um serviço de geração de sumários textuais analíticos, utilizando os recursos da Plataforma SBI – uma plataforma que faz uso de tecnologias semânticas. Nessa codificação, duas versões do protótipo foram implementadas – uma baseada em templates textuais e outra em templates estruturais. Por fim, foram realizadas simulações utilizando as implementações dos protótipos em cenários hipotéticos de BI, demonstrando o processo dinâmico de geração textual em diferentes contextos, e utilizando regras criadas por especialistas de domínio.

Link para Download: Fernando Benedet Ghisi

NAPOLI, Márcio. Aplicação de ontologias para apoiar operações analíticas sobre fontes estruturadas e não estruturadas. Dissertação, 2011.

Apesar da importância das ferramentas de processamento analítico on-line (OLAP) para a gestão estratégica, verifica-se que a sua aplicação está restrita às fontes de dados estruturados das organizações. Para analisar os dados não estruturados é necessário tratá-los não apenas como um conjunto de caracteres isolados, mas sim extrair informação desse conteúdo e incluí-la no processo decisório, dessa forma é fundamental trazer o universo textual para as ferramentas de processamento analítico, permitindo realizar as operações OLAP sobre todas as fontes de informação da organização. Com o advento da Web Semântica, surgem novas possibilidades de tratar a integração e exploração dos dados organizacionais. O presente trabalho descreve uma aplicação baseada em ontologias que permite o uso de recursos de processamento analítico como: a análise conjunta de dados estruturados e não estruturados; o acesso transparente as fontes de informação e a exploração dessas fontes por meio de conceitos atrelados a um domínio. Um estudo de caso é apresentado para demonstrar os benefícios da aplicação proposta no domínio da gestão de Ciência & Tecnologia. Ao analisar os resultados da aplicação notamos o enriquecimento das análises, possibilitando uma melhor compreensão do contexto explorado, ao complementá-las com informações oriundas das fontes não estruturadas e, também, a facilidade do usuário ao requisitar informações de forma transparente por meio um modelo de consulta baseado nos conceitos de um domínio.

Link para download: Marcio Napoli

SILVA, Dhiogo Cardoso da. Uma arquitetura de business intelligence para processamento analítico baseado em tecnologias semânticas e em linguagem natural. Dissertação, 2011.

A necessidade de obtenção e uso de conhecimento para apoio à tomada de decisão motiva a convergência das novas gerações de Business Intelligence (BI) com os instrumentos da Engenharia do Conhecimento. Não obstante a aplicação de tecnologias semânticas e métodos de representação de conhecimento, as pesquisas de BI pouco exploram o uso de linguagem natural para a condução das análises. A metáfora de busca de informações conjeturada na Web Semântica revela-se como tendência para a área de BI. Assim, propõe-se uma arquitetura de BI em que a estratificação das informações estratégicas das fontes de dados corporativas é conduzida por meio da interpretação semântica de perguntas declaradas em linguagem natural. Esta arquitetura aproxima a área de BI da disciplina de Question Answering (QA) e dos formalismos oriundos da Web Semântica em uma abordagem interdisciplinar. Alguns recursos de representação de conhecimento, como ontologia, regras de inferência, padrões idiomáticos e heurísticas auxiliam os módulos funcionais da arquitetura na interpretação de perguntas e na obtenção de cubos OLAP. A demonstração da viabilidade da arquitetura é verificada em um estudo de caso relacionado ao domínio de C&T da Plataforma Lattes Institucional da UFSC. Uma interface analítica foi construída para permitir a entrada de perguntas em idioma português, a interação com o tomador de decisão para a resolução de ambigüidades e a visualização de hipercubos. Assim, tal como o modo de localização de informações já familiarizado por bilhões de usuários da Web, essa pesquisa proporciona um método inovador para auxiliar o processo decisório.

Link para download:Dhiogo Cardoso Da Silva