RETRI: Recuperador Semántico de Fuentes de Datos Heterogéneas
Abstract
La recuperación de datos estructurados en sistemas distribuidos enfrenta el reto del cambio de la interpretación de los datos y de su valor como información en el tiempo. Estos cambios implican, por lo general, la reprogramación de las herramientas automatizadas de recuperación, lo que incrementa el costo de mantenimiento y provoca demoras en los procesos de gestión. En este ámbito, hemos desarrollado un recuperador de datos que se adapta al contexto teniendo en cuenta su semántica. El objetivo del presente trabajo fue validar la implementación del software propuesto. La evaluación del software se realizó a través de la experimentación y la consulta a expertos utilizando el método Delphi. Se trabajó con 14 escenarios diferentes en los que se logró, de forma satisfactoria, la recuperación de datos con la herramienta implementada. En la evaluación, por parte de expertos, destacan la estética y diseño minimalista de la aplicación y la satisfacción del 100% de los criterios de usabilidad definidos por Nielsen. Se concluye que el uso de software libre multiplataforma resulta una alternativa válida para el desarrollo de este tipo de sistemas y que el uso de ontologías web incrementa significativamente la flexibilidad de un recuperador de datos en cuanto a su capacidad de adaptación a fuentes de datos heterogéneas. Con la herramienta implementada se evita la reprogramación cuando surgen cambios en la forma en que se interpretan los datos a recuperar y cuando se hace necesario integrar nuevas fuentes de datos.Downloads
References
Agus-Santoso, H., Cheng-Haw, S., & Abdul-Mehdi, Z. (2011). Ontology extraction from relational database: Concept hierarchy as background knowledge. Knowledge-Based Systems 24 (3), 457 - 464.
Al-Sudairy, M., & Vasista, T. (2011). Semantic data integration approaches for e-governances. International Journal of Web & Semantic Technology (IJWesT), 2(1), 1-12. doi:10.5121/ijwest.2011.2101
Antoniou, G., Corcho, O., Aberer, K., Simperl, E., & Studer, R. (2012). Semantic Data Management. Dagstuhl Reports, 2 (4), 39-65.
Baader, F., Calvanese, D., McGuinness, D., & Patel-Schneider, P. (2010). The Description Logic Handbook. Theory, Implementation and Application. (2da ed.). EE.UU.: Cambridge University Press.
Cerans, K., & Būmans, G. (2010). RDB2OWL: a RDB-to-RDF/OWL Mapping Specification Language. Databases and Information Systems, (págs. 1-15).
Chebotko, A., Lub, S., Fei, X., & Fotouhi, F. (2010). RDFProv: A relational RDF store for querying and managing scientific workflow provenance. Data & Knowledge Engineering, 69 (8), 836-865.
Fernández, F., Acosta, R., & Ponce, Y. (2015). ViewOnto: modelo conceptual para la generación automática de vistas de datos. Ciencias de la Información, 46 (1), 19-25.
Hert, M., Reif, G., & Gall, H. (2010). Updating relational data via SPARQL/update. EDBT ‘10: Proceedings of the EDBT/ ICDT Workshops (págs. 1-12). ACM New York.
Horrocks, I., Patel-Schneider, P., & van-Harmelen, F. (2003). From SHIQ and RDF to OWL: The Making of a Web Ontology Language. Web Semantics, 1(1), 7-26.
Lin, Y., Cole, C., & Dalkir, K. (2014). The relationship between perceived value and information source use during KM strategic decision-making: A study of 17 Chinese business managers. Information Processing & Management, 50 (3), 156-174.
Mezghani, E., Exposito, E., & Drira, K. (2016). A collaborative methodology for tacit knowledge management: Application to scientific research. Future Generation Computer Systems, 54, 450-455.
Motik, B., Horrocks, I., & Sattler, U. (2009). Bridging the gap between OWL and relational databases. Web Semantics, 2 (2), 74-89.
Munir, K., Odeh, M., & McClatchey, R. (2012). Ontology-driven relational query formulation using the semantic and assertional capabilities of OWL-DL. Knowledge-Based Systems, 35, 144-159.
Nielsen, N. (2016). 10 Usability Heuristics for User Interface Design. Obtenido de https://www.nngroup.com/articles/ten-usabilityheuristics/Niemi, T., Toivonen, S., Niinimäki, M., &
Nummenmaa, J. (2007). Ontologies with Semantic Web/grid in data integration for OLAP. International Journal on Semantic Web and Information Systems. Special Issue on Semantic Web and Data Warehousing, 3(4), 41-90.
Song, F., Zacharewicz, G., & Chen, D. (2013). An ontology-driven framework towards building enterprise semantic information layer. Advanced Engineering Informatics, 27(1), 38-50.
Sun, H., & Fan, Y. (2009). Semantic Extraction for Multi-Enterprise Business Collaboration. Tsinghua Science & Technology, 14(2), 196-205.
W3C. (2016). World Wide Web Consortium. Obtenido de http://www.w3.org/TR/sparql11-overview
W3C. (2016). World Wide Web Consortium. Obtenido de https://www.w3.org/2001/sw/wiki/Category:Browser.
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