[論文レビュー] Modeling and Querying Data Cubes on the Semantic Web

Lorena Etcheverry, Silvia Silvia Gomez+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2015

Semantic Web and Ontologies参考文献 14被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、セマンティックウェブ上の多次元データキューブのための形式的データモデルを提案し、SPARQLクエリを介してロールアップ、スライス、ダイスなどの標準化されたOLAP操作を可能にする。W3CのRDFデータキューブ（QB）語彙を拡張してQB4OLAPを導入し、次元階層と集計関数をサポートすることで、OLAP操作が意味的に根拠を持ち、発行されたデータキューブ上でSPARQLをネイティブに実装可能であることを示している。

ABSTRACT

The web is changing the way in which data warehouses are designed, used, and queried. With the advent of initiatives such as Open Data and Open Government, organizations want to share their multidimensional data cubes and make them available to be queried online. The RDF data cube vocabulary (QB), the W3C standard to publish statistical data in RDF, presents several limitations to fully support the multidimensional model. The QB4OLAP vocabulary extends QB to overcome these limitations, allowing to im- plement the typical OLAP operations, such as rollup, slice, dice, and drill-across using standard SPARQL queries. In this paper we introduce a formal data model where the main object is the data cube, and define OLAP operations using this model, independent of the underlying representation of the cube. We show then that a cube expressed using our model can be represented using the QB4OLAP vocabulary, and finally we provide a SPARQL implementation of OLAP operations over data cubes in QB4OLAP.

研究の動機と目的

• RDFデータキューブ（QB）語彙の限界、特に次元階層や集計関数のサポートに起因する、完全なOLAP機能の不足を解消すること。
• 特定の表現に依存しない形式的で概念的なデータキューブのデータモデルを定義し、OLAP操作に一貫した意味論を提供すること。
• この形式的モデルがQB4OLAP語彙を用いて実現可能であることを示し、分析的データをセマンティックウェブ上で公開可能にすること。
• QB4OLAP構造化データキューブ上でコアOLAP操作（例：ロールアップ、スライス、ダイス）をSPARQLベースで実装すること。
• ローカルデータウェアハウスシステムを必要とせずに、リンクドオープンデータソース上でセルフサービス型およびオンデマンド型OLAP分析を可能にすること。

提案手法

• データキューブを中核とする形式的データモデルを設計し、次元、階層、メジャー、事実インスタンスを明確に定義する。
• この形式的モデルを用いてOLAP操作（ロールアップ、ドリルダウン、スライス、ダイス、ドリルアラウンド）を定義し、実装に依存しない意味論的一致性を確保する。
• RDFとRDFSを用いてスキーマ意味論を表現することで、QB語彙を拡張し、次元階層とOLAPに必要なメタデータを符号化するQB4OLAPを導入する。
• 形式的データモデルをQB4OLAP表現にマッピングし、すべての概念的構成要素が標準RDFで表現可能であることを保証する。
• パターンマッチング、グループ化、集計関数を活用したSPARQL 1.1クエリとしてOLAP操作を実装する。
• エンドツーエンドのワークフローを実証：概念的モデルからQB4OLAPシリアル化、実在または合成されたデータキューブ上で実行可能なSPARQLクエリへの変換までをカバーする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして、実装に依存しない形式的で抽象的な多次元データキューブのデータモデルを定義し、OLAP意味論を独立してサポートできるか？
• RQ2 QB4OLAP語彙は、ベースのRDFデータキューブ（QB）語彙の限界をどのように克服し、OLAP操作をサポートするか？
• RQ3 標準SPARQLクエリをどのようにして、QB4OLAPに発行されたデータキューブ上でロールアップやドリルアラウンドなどの高レベルOLAP操作を実装できるか？
• RQ4 形式的データモデルとQB4OLAP表現との間のマッピングは何か？また、クエリ実行中にそのマッピングはどのように保持されるか？
• RQ5 概念的モデルからOLAP操作を自動的に生成し、中央集権的なデータウェアハウスを必要とせずに、分散型でリンクされたデータソース上で実行可能か？

主な発見

• 提案された形式的データモデルは、次元階層とメジャー集計のコア意味論を、特定の表現に依存せずに的確に捉えている。
• QB4OLAPはQBを拡張し、階層的次元や集計関数といったOLAP固有の機能を効果的にサポートしており、セマンティックウェブ上で完全な分析的モデリングを可能にしている。
• QB4OLAPメタデータと標準SPARQL機能（例：GROUP BY、集計関数）を活用することで、ロールアップ、スライス、ダイスなどのOLAP操作を体系的にSPARQLクエリとして生成可能である。
• 形式的モデルからQB4OLAPへのマッピングにより、概念的OLAP操作の意味論が発行済みデータに正確に保存され、相互運用可能で標準化されたクエリが可能になる。
• このアプローチにより、ローカルデータウェアハウスシステムを必要とせず、分散型でリンクされた統計データに対して直接OLAPスタイルの分析が可能となり、セルフサービス型および状況に応じたBIを支援する。
• 著者らの知る限り、本研究は、標準SPARQLを用いてセマンティックウェブ上でOLAPキューブを公開・クエリ可能にするエンドツーエンドのフレームワークを初めて提示している。