Representações reduzidas de dados multidimensionais.

Abstract

Os armazéns de dados "Data Warehouses - (DW)" têm como objectivo fornecer capacidade de pesquisa, análise e produção de relatórios sobre quantidades enormes de dados integrados de várias dimensões do negócio, usando uma representação que é a mais apropriada para a execução eficiente das pesquisas. Existem estratégias de redução de dados que produzem sumários com a capacidade de resposta rápida a perguntas, mas a precisão que é possível obter nas estimativas torna-se um factor essencial na determinação do grau de redução que pode ser usado e a utilidade dos sumários depende fortemente da precisão. O trabalho desta tese centra-se no estudo da precisão dos sumários obtidos por estratégias de redução de dados e na proposta de novas estratégias que permitam melhorar a precisão das estimativas. São analisados os principais factores que podem ser usados para controlar a precisão e são propostas várias estratégias inovadoras de melhoria de precisão e confiança dos sumários. Em conclusão, este trabalho fornece uma visão importante da utilidade e limitações dos sumários genéricos, avalia técnicas, propõe estratégias que aumentem a precisão e devolvam informação de qualidade da estimativa e propõe uma estratégia de compressão de dados que produz sumários pesquisáveis.