[論文レビュー] The Conceptual Integration Modeling Framework: Abstracting from the Multidimensional Model

Flavio Rizzolo, Iluju Kiringa+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 1, 2010

Advanced Database Systems and Queries参考文献 25被引用数 15

ひとこと要約

本論文では、ビジネスユーザーが高レベルの概念的モデルを通じて多次元的なビジネス情報要件を指定できるトップダウン型のデータウェアハウス設計手法、Conceptual Integration Modeling (CIM) フレームワークを提案する。このフレームワークは、設計時に概念的モデルを既存の論理的多次元スキーマにマッピングし、実行時にクエリ可能なビューを動的に生成することで、要件駆動型の自動的データウェアハウス構築を可能にし、手動によるボトムアップ型ETLプロセスへの依存を低減する。

ABSTRACT

Data warehouses are overwhelmingly built through a bottom-up process, which starts with the identification of sources, continues with the extraction and transformation of data from these sources, and then loads the data into a set of data marts according to desired multidimensional relational schemas. End user business intelligence tools are added on top of the materialized multidimensional schemas to drive decision making in an organization. Unfortunately, this bottom-up approach is costly both in terms of the skilled users needed and the sheer size of the warehouses. This paper proposes a top-down framework in which data warehousing is driven by a conceptual model. The framework offers both design time and run time environments. At design time, a business user first uses the conceptual modeling language as a multidimensional object model to specify what business information is needed; then she maps the conceptual model to a pre-existing logical multidimensional representation. At run time, a system will transform the user conceptual model together with the mappings into views over the logical multidimensional representation. We focus on how the user can conceptually abstract from an existing data warehouse, and on how this conceptual model can be mapped to the logical multidimensional representation. We also give an indication of what query language is used over the conceptual model. Finally, we argue that our framework is a step along the way to allowing automatic generation of the data warehouse.

研究の動機と目的

• ソースデータに基づくのではなく、ビジネスユーザーの要件に焦点を当てた従来のボトムアップ型データウェアハウス開発における高コストかつ複雑さを解消すること。
• 技術的スキーマではなく、ビジネス指向の高レベルな概念的レベルでビジネスユーザーがデータ要件を指定できるようにすること。
• 形式的な概念的モデリングフレームワークを通じて、ビジネスインテリジェンスのニーズと技術的データウェアハウス実装のギャップを埋めること。
• 概念的モデルを論理的多次元スキーマにマッピングすることにより、動的かつオンデマンドのデータウェアハウス生成を可能にすること。
• 既存の多次元モデルから抽象化することで、完全自動のデータウェアハウス構築の基盤を築くこと。

提案手法

• フレームワークは二重モデルアプローチを採用する：概念的・視覚的指定のためのCIM Visual Model (CVM) と、XMLベースのシステム固有表現であるCIM Data Model (CDM) を使用する。
• StarER や MultiDim をインspired した拡張されたエンティティリレーションシップモデルを用い、ファクト、次元、階層といった多次元的ビジネスコンセプトを表現する。
• 視覚的マッピング言語 (MVL) を用いて概念的モデルを論理的多次元表現に翻訳し、意味的整合性を保証する。
• 概念的モデルとマッピングから実行時ビューを生成し、論理スキーマ上で直接クエリ可能にする。
• ユーザーが高レベルの概念的モデルに対して直接クエリを発行できるように、概念的クエリ言語 (CVL) を定義する。
• 実装では、バックエンドデータストアとしてMondrian OLAPサーバーを活用し、既存の多次元システムとの統合を実証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 概念的モデリングフレームワークは、ビジネスユーザーのニーズに適合するように、データウェアハウス設計の抽象化レベルをどのように向上させることができるか？
• RQ2 高レベルの概念的モデルを既存の論理的多次元スキーマにマッピングするためのメカニズムは何か？
• RQ3 概念的モデル上で発行されたクエリは、どのように効率的に処理され、下位の多次元スキーマ上で実行可能なクエリに変換されるか？
• RQ4 概念的モデルは、手作業によるETL作業をどれほど削減できるか、自動的データウェアハウス構築をどの程度駆動できるか？
• RQ5 概念的仕様から動的かつオンデマンドでデータウェアハウスビューを生成するためのアーキテクチャパターンは何か？

主な発見

• CIM フレームワークは、形式的な概念的モデリング層を導入することで、ビジネスユーザーの要件と技術的スキーマ設計を明確に分離することに成功した。
• フレームワークは、既存の多次元スキーマの上に実行可能なビューを生成することで、概念的モデル上で動的クエリ処理を可能にした。
• 視覚的マッピング言語の使用により、概念的モデルから論理スキーマ表現への正確で保守性の高い翻訳が可能になった。
• Mondrian OLAPエンジンとの統合を通じて、実行時クエリ実行の妥当性が実証され、実現可能性が示された。
• フレームワークは、静的でボトムアップの設計から動的で要件駆動のパラダイムに移行する、自動的データウェアハウス生成の原則的基盤を提供した。
• 研究では、概念的モデル上でのクエリ処理のスケーラビリティとパフォーマンスを向上させるという、今後の主な課題として、処理の tractable さが特定された。