Integration of Semantic WEB technologies with Business Intelligence 2.0 systems

The perspectives of such Semantic Web components as metadata, ontology, semantic Web-services and intelligent software agents, are considered for intellectualization of Business Intelligence 2.0 (BI) facilities with the purpose of converting of information into knowledge, and knowledge – in business...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2025
Main Authors:	Rogushina, J.V., Gladun, A.Y.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	PROBLEMS IN PROGRAMMING 2025
Subjects:	UDC 004.65
Online Access:	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/848
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Problems in programming
Download file:

Institution

Problems in programming

id	pp_isofts_kiev_ua-article-848
record_format	ojs
resource_txt_mv	ppisoftskievua/81/4cf5ebf22b5a4c0910ea805f4fcb5c81.pdf
spelling	pp_isofts_kiev_ua-article-8482025-09-08T13:41:18Z Integration of Semantic WEB technologies with Business Intelligence 2.0 systems Интеграция технологий Semantic Web в системах Business Intelligence 2.0 Інтеграція технологій Semantic Web в системах Business Intelligence 2.0 Rogushina, J.V. Gladun, A.Y. UDC 004.65 УДК 004.65 УДК 004.65 The perspectives of such Semantic Web components as metadata, ontology, semantic Web-services and intelligent software agents, are considered for intellectualization of Business Intelligence 2.0 (BI) facilities with the purpose of converting of information into knowledge, and knowledge – in business-actions for certain useful results. Today the BI software is quickly developed and widely used that is why the integration of BI with Semantic Web influences both on development of ВІ-platforms and on interest to practical applications of Semantic Web.Prombles in programming 2010; 1: 79-87 Рассмотрены перспективы использования таких компонентов Semantic Web, как метаданные, онтология, семантические Web-сервисы и интеллектуальные программные агенты, для интеллектуализации средств Business Intelligence 2.0 (BI) с целью превращения дан-ных в знание, а знаний – в бизнес-действия для получения определенных полезных результатов. Программные продукты BI сегодня быстро развиваются и широко применяются, потому интеграция BI c Semantic Web влияет как на развитие ВІ-платформ, так и на интерес к практическому применению Semantic Web.Prombles in programming 2010; 1: 79-87 Розглянуті перспективи використання таких компонентів Semantic Web, як метадані, онтології, семантичні Web-сервіси та інтелектуальні програмні агенти, для інтелектуалізації засобів Business Intelligence 2.0 (ВІ) з метою перетворення даних у знання, а знань – у бізнес-дії для отримання певних корисних результатів. Програмні продукти ВІ сьогодні швидко розвиваються і широко застосовуються, тому інтеграція ВІ з Semantic Web впливає як на розвиток ВІ-платформ, так і на інтерес до практичного застосування Semantic Web.Prombles in programming 2010; 1: 79-87 PROBLEMS IN PROGRAMMING ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ 2025-09-08 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/848 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 1 (2010); 79-87 ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 1 (2010); 79-87 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 1 (2010); 79-87 1727-4907 uk https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/848/899 Copyright (c) 2025 PROBLEMS IN PROGRAMMING
institution	Problems in programming
baseUrl_str	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai
datestamp_date	2025-09-08T13:41:18Z
collection	OJS
language	Ukrainian
topic	UDC 004.65
spellingShingle	UDC 004.65 Rogushina, J.V. Gladun, A.Y. Integration of Semantic WEB technologies with Business Intelligence 2.0 systems
topic_facet	UDC 004.65 УДК 004.65 УДК 004.65
format	Article
author	Rogushina, J.V. Gladun, A.Y.
author_facet	Rogushina, J.V. Gladun, A.Y.
author_sort	Rogushina, J.V.
title	Integration of Semantic WEB technologies with Business Intelligence 2.0 systems
title_short	Integration of Semantic WEB technologies with Business Intelligence 2.0 systems
title_full	Integration of Semantic WEB technologies with Business Intelligence 2.0 systems
title_fullStr	Integration of Semantic WEB technologies with Business Intelligence 2.0 systems
title_full_unstemmed	Integration of Semantic WEB technologies with Business Intelligence 2.0 systems
title_sort	integration of semantic web technologies with business intelligence 2.0 systems
title_alt	Интеграция технологий Semantic Web в системах Business Intelligence 2.0 Інтеграція технологій Semantic Web в системах Business Intelligence 2.0
description	The perspectives of such Semantic Web components as metadata, ontology, semantic Web-services and intelligent software agents, are considered for intellectualization of Business Intelligence 2.0 (BI) facilities with the purpose of converting of information into knowledge, and knowledge – in business-actions for certain useful results. Today the BI software is quickly developed and widely used that is why the integration of BI with Semantic Web influences both on development of ВІ-platforms and on interest to practical applications of Semantic Web.Prombles in programming 2010; 1: 79-87
publisher	PROBLEMS IN PROGRAMMING
publishDate	2025
url	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/848
work_keys_str_mv	AT rogushinajv integrationofsemanticwebtechnologieswithbusinessintelligence20systems AT gladunay integrationofsemanticwebtechnologieswithbusinessintelligence20systems AT rogushinajv integraciâtehnologijsemanticwebvsistemahbusinessintelligence20 AT gladunay integraciâtehnologijsemanticwebvsistemahbusinessintelligence20 AT rogushinajv íntegracíâtehnologíjsemanticwebvsistemahbusinessintelligence20 AT gladunay íntegracíâtehnologíjsemanticwebvsistemahbusinessintelligence20
first_indexed	2025-09-17T09:25:37Z
last_indexed	2025-09-17T09:25:37Z
_version_	1850412038276251648
fulltext	Інтелектуальні інформаційні системи 79 УДК 004.65 Ю.В. Рогушина, А.Я. Гладун ІНТЕГРАЦІЯ ТЕХНОЛОГІЙ SEMANTIC WEB С СИСТЕ- МАМИ BUSINESS INTELLIGENCE 2.0 Розглянуті перспективи використання таких компонентів Semantic Web, як метадані, онтології, семан- тичні Web-сервіси та інтелектуальні програмні агенти, для інтелектуалізації засобів Business Intelligence 2.0 (ВІ) з метою перетворення даних у знання, а знань – у бізнес-дії для отримання певних корисних результатів. Програмні продукти ВІ сьогодні швидко розвиваються і широко застосовуються, тому інтеграція ВІ з Semantic Web впливає як на розвиток ВІ-платформ, так і на інтерес до практичного застосування Semantic Web. Вступ Сьогодні Business Intelligence (ВІ) сформувалося в самостійний напрям інду- стрії інформаційних технологій (ІТ). ВІ є споживачем та сферою застосування різ- номанітних нових технологій. За оцінками експертів, у 2008 році доходи від додатків Business Intelligence зросли на 23 %, а загальний обсяг світово- го ринку систем Business Intelligence пере- вищив 7,1 млрд. доларів, що відповідає росту на 17,1 % у порівнянні з попереднім роком. Це свідчить про великий інтерес до цього напряму та його потенційний вплив на інші напрями ІТ. Ціль BI – перетворення даних у знання, а знань – у бізнес-дії для отри- мання певної користі [1]. Тому доцільно проаналізувати перспективи інтеграції ВІ з сучасними технологіями керування роз- поділеними знаннями, а саме – з Semantic Web. На жаль, промислові застосунки не завжди вчасно впроваджують наукові досягнення: в сучасних комерційних ВІ- застосунках технології та стандарти Semantic Web практично не використову- ються, а замість цього здійснюються спроби заново розробити засоби подання знань та метаописів. Як ВІ, так і Semantic Web нині на- лежать до пріоритетних напрямів ІТ, про- те розвиваються паралельно, незважаючи на значну подібність задач, які вони вирі- шують. Тому важливо проаналізувати перспективи їх інтеграції та можливість взаємного впливу методів та застосувань. Технології BI ВІ – орієнтований на користувача процес, що забезпечує доступ і дослі- дження інформації, її аналіз, формування інтуїтивного розуміння, що ведуть до по- ліпшеного і неформального прийняття рі- шень. Нині BI – це інструменти для ана- лізу даних, побудови звітів і запитів, що можуть допомогти бізнес-користувачам обробляти великі обсяги і синтезувати з них значиму інформацію [2]. В основі технології BI лежить ор- ганізація доступу кінцевих користувачів, аналіз структурованих кількісних даних і інформації про бізнес. ВІ забезпечує про- цес збору багатоаспектної інформації про досліджуваний предмет [3]. На жаль, адекватного перекладу словосполучення “Business Intelligence” українською та російською мовами немає, а ті терміни, що використовуються, тільки більше заплутують читача або є не зовсім коректною калькою з англійської («бізнес- інтелект», «бізнес-аналіз»). Можливо, ва- рто звернутися до перекладу слова Intelligence у словосполученні Artificial Intelligence, де під Intelligence розуміється зовсім не «інтелект» і тим більше не «ін- телігентність», а просто здатність до логі- чного виведення. Таким чином, словоспо- лучення „Business Intelligence» можна пе- ревести як «засоби логічного виведення, орієнтовані на бізнес-додатки». ВІ – це не тільки технологічна пла- тформа або набір програмних засобів для збору, збереження, аналізу і забезпечення доступу до даних складної структури, що © Ю.В. Рогушина, А.Я. Гладун, 2010 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2010. № 1 Інтелектуальні інформаційні системи 80 допомагає працівникам підприємства приймати кращі бізнес-рішення. Це й здатність підприємства ефек- тивно використовувати свої людські й ін- формаційні ресурси. Основний напрям сучасних BI- проектів – це доставка інформації, але ва- рто також приділити увагу аналізу нових відомостей і проблемі інтеграції з іншими сховищами даних. Визначаючи платформу BI, можна виділити наступні три групи базових мо- жливостей ВІ: - інтеграція: інфраструктура BI, керування метаданими, розвиток, потоки робіт і колективна робота; - доставка інформації: звітність, інформаційні панелі, незаплановані запи- ти, інтеграція з Microsoft Office; - аналіз: OLAP, розширена візуа- лізація, прогнозуюче моделювання, про- токоли результатів. BI забезпечує єдність метаданих для всього інструментарію та уніфіковані зручні способи пошуку, здобуття, збере- ження, повторного використання і публі- кації об’єктів метаданих. OLAP дозволяє кінцевим користувачам аналізувати дані за допомогою швидкого виконання запи- тів і розрахунків, а прогнозуюче моделю- вання і Data Mining дозволяє класифікува- ти та категоризувати інфор-мацію, видо- буваючи закономірності. Багато організацій використовує відразу кілька BI-продуктів, однак хотіли б упровадити єдиний загалькорпора- тивний BI-стандарт, що забезпечує широ- ку функціональність й підтримує одноча- сно велику кількість користувачів. Постановка задачі Проаналізовано основні тенденції розвитку такого динамічного та комер- ційно успішного напрямку ІТ, як Business Intelligence, і його інтелектуалізації, роз- глянуто доцільність застосування техно- логії та стандартів Semantic Web для керу- вання знаннями в системах ВІ 2.0. Класифікація продуктів ВІ Програмне забезпечення BI підроз- діляють на BI-інструменти та BI-додатки. BI-інструменти застосовуються кі- нцевими користувачами для доступу, ана- лізу і генерації звітів за даними, що роз- ташовуються в сховищі, вітринах чи опе- ративних складах даних [4, 5]. Серед них виділяють (рис. 1): - генератори запитів і звітів; - інструменти OLAP; - корпоративні BI-набори EBIS; - BI-платформи. Класифікація ПЗ для Business Intelligence BI-інструменти BI-додатки Генератори запитів і звітів Развинуті BI-інструменти Корпоративні BI-наборы (enterprise BI suites, EBIS) Інструменти оперативної аналитичної обробки (online analytical processing, OLAP) Корпоративні BI-платформи OLAP, генератори запитів і звітів, засоби моделювання, статистичного аналізу, візуалізації і data mining), аналіз часових рядів, ПЗ оцінки рисків; пакеты для ней- ронних мереж, засоби нечіткої логіки, експертні системи Рис. 1. Класифікація ПЗ для BI Засоби генерації запитів і звітів у великому ступені поглинаються і заміщу- ються корпоративними BI-наборами. Ба- гатомірні OLAP-механізми та реляційні OLAP-механізми є BI-інструментами й інфраструктурою для BI-платформ. Застосунки Business Intelligence Розглянемо програмні реалізації ВІ, щоб зрозуміти, чому саме ця сфера є цікавим та перспективним сектором для впровадження новітніх інтелектуальних засобів. У додатки Business Intelligence часто вбудовані BI-інструменти. Відповідно до досліджень провід- них ринкових аналітиків, таких як Forrester і Gartner, розробники програмно- го забезпечення ВІ можуть бути впоряд- ковані за допомогою “магічного квадрата” (рис. 2): лідери – постачальники з широ- ким функціоналом можливостей плат- форм BI (Cognos, Business Objects, Microsoft, Oracle, MicroStrategy, SAS); претенденти на лідерство (SAP, Інтелектуальні інформаційні системи 81 Information Builders) пропонують платфо- рми із широкою функціональністю, але в них є обмеження в частині програмного чи оточення предметних областей або ка- налів збуту; провидці (QlikTech, Tibko Spotfire) мають гарне представлення про платформу BI, відрізняються відкритістю і гнучкістю архітектури і пропонують доб- ре розвитого функціонала у своїх цільових областях, однак, діапазон пропонованих функцій не досить широкий; нишеві грав- ці (Actuate, arcplan, Board International, Panorama Software) – компанії, що досягли успіху тільки у конкретній області. З д а т н іс т ь д о р е а л и з а ц ії Повнота концепції Претенденти Лідери Нишеві гравці Провидці Рис. 2. «Магічний квадрат» ВІ Розглянемо більш детально харак- теристики компаній-виробників BI- додатків і їхньої продукції. SAP Business Objects [6] пропонує широкий набір апробованих закінчених рішень ВІ, включаючи продукти з інтег- рації та якості даних і аналіз тексту. Всі продукти SAP Business Objects перево- дяться на загальну платформу для підвищення безпеки і поліпшення ад- міністрування, інтеграція різних продук- тів, забезпечення більш зручного обміну метаданими і переходу від одного продук- ту до іншого. IBM Cognos [7] – комплекс інтег- рованих програмних продуктів для керу- вання ефективністю діяльності підприємс- тва й управлінського обліку (Corporate Performance Management, CPM). Це одне з найсучасніших і масштабованих середо- вищ ВІ. Cognos базується на єдиній плат- формі J2EE і надає єдиний інтерфейс для більшості продуктів. SAS – постачальник повного ком- плексу рішень ВІ та аналітичних інстру- ментів [8]. SAS забезпечує інтеграцію да- них, аналіз тексту, інструментарій для статистичного аналізу і проактивне моде- лювання, а також маркетинговий аналіз і керування ризиками. Oracle реалізувала свої ідеї щодо ВІ у Enterprise Edition Plus [9], що містить сервер аналітики з механізмом ROLAP (Relational OLAP) і технологією інтеграції корпоративних даних (EII). MicroStrategy – платформа, яка охоплює весь комплекс можливостей ВІ, з власним механізмом ROLAP, що ефекти- вно оптимізує різні моделі даних. Тенденції розвитку ВІ Сучасний етап розвитку ІТ привів до виникнення нового покоління ВІ, який отримав назву ВІ 2.0. Подібно до Web 2.0 і Semantic Web, це скоріше загальна пара- дигма, абстрактна концепція, а не конкре- тний програмний продукт. У традиційному BI проаналізована інформація використовувалася в рішен- нях, орієнтованих на бізнес (тобто інфор- мація, що надходить, оперативно оброб- ляється і представляється в зручній для користувача формі), а в BI 2.0 інформація допомагає приймати рішення ще до того, як відбулася певна подія. BI 2.0 – це нове покоління програмного забезпечення BI, що скоріше проактивне, а не реактивне, та забезпечує зворотний зв’язок прийнятих рішень і інформації, що надходить у ре- жимі реального часу. Основні особливості технологій BI 2.0 – засоби контролю продуктивності, інтегрованого планування і прогнозуван- ня, що вбудовуються в операції, аналітич- ні портали, робочі простори для колекти- вної роботи й інтеграція з Microsoft Office, розширені технології пошуку і візуалізації даних, реалізація функцій BI як сервісів, стандартизація і розширення застосування відкритих рішень, розвиток семантичних методів, засоби роботи зі слабко структу- рованими даними і спеціалізовані високо- Інтелектуальні інформаційні системи 82 продуктивні програмно-апаратні рішення не тільки для сховищ даних і задач BI. Інтеграція ВІ з Semantic Web Semantic Web – це злиття Web- технологій і науки про представлення знань (knowledge representation, KR), що є підобластю штучного інтелекту (artificial intelligence, AI), спрямоване на створення і підтримку потенційно складних моделей світу, що дозволяють міркувати про себе і про зв’язану з ними інформацію [10]. BI 2.0 потребує семантичного мо- делювання даних, користувачів та інфор- маційного середовища, тобто розвинутих засобів керування знаннями. Для цього доцільно використовувати такі стандарти Semantic Web [11], як мова опису метада- них Resource Description Framework (RDF), мова представлення онтологій Web Ontology Language (OWL) мова запитів до них SPARQL (SQL like query language for RDF) (рис. 3). Стек технологій Web Semantic Web URI Unicode XML, XML Shema RDF, RDF Shema OWL, онтології Логіка Доказ Довір.інформація SPARQL Системи ВІ Рис. 3. Технології Semantic Web в ВІ Побудова Semantic Web склада- ється з розробки наступних елементів: - засобів представлення знань про інформаційні ресурси (RDF); - мови опису онтологій (ОWL); - мови опису Web-сервісів (OWL-S); - інструментальних засобів для ро- боти з документами Web і онтологіями; - мови запитів до баз знань у фор- маті RDF (SPARQL); - засобів виведення на знаннях; - семантичної пошукової системи. Іншими важливими складовими Semantic Web є інтелектуальні Web- сервіси та інтелектуальні програмні аген- ти (та мультиагентні системи) [12], що ко- ристуються цими сервісами. У сучасних системах ВІ досить широко застосовуються метадані про ін- формаційні ресурси, проте вони описують тільки типи даних, а не їх семантику. Крім того, такі метаописи не використовують загальновживаних стандартів та не пов’язуються з базами знань предметної області. Це ускладнює інтеграцію різних застосунків. Тому з метою інтероперабельності ВІ-систем та повторного використання їх компонентів доцільно використовувати модель опису метаданих RDF, який до- зволяє формулювати твердження у виді, придатному для обробки комп’ютером. RDF Schema дозволяє розроблюва- чам визначати конкретний словник для даних RDF та вказувати види об’єктів, до яких можуть застосовуватися ці атрибути. Іншими словами, механізм RDF Schema надає базову систему типів для моделей RDF. Ця система типів використовує деякі визначені терміни, такі як Class, subPropertyOf і subClassOf, для схеми, орі- єнтованої на конкретне застосування. Нині вже є певні спроби такого ви- користання. Приміром, представники Oracle оголосили, що на сьогоднішній день уже більш ніж у 100 комерційних си- стемах і системах з відкритим кодом ви- користовується реалізація технології Semantic Web, розроблена Oracle для СУБД Oracle Database 10g Enterprise Edition. Для них створюються Java- розширення, що забезпечують можливість збереження даних в Oracle 10g у форматі RDF. Таке застосування має певний вплив і на розвиток Semantic Web. Наприклад, включення компанією Oracle у липні 2005 року підтримки RDF у свій продукт Spatial 10.2g забезпечило легітимність RDF. У ході експериментів з базами да- них RDF у багатьох випадках проявилися їхні безсумнівні переваги перед традицій- ними структурованими базами даних, особливо у відношенні вбудовування да- них у Web. Як зазначила компанія Microsoft у Services Framework 3.0 Developer Guide за 2006 рік, збереження Інтелектуальні інформаційні системи 83 профілів із застосуванням RDF вигідно за двома причинами: забезпечення гнучкої схеми збереження даних та підтримки створення Web-подібних відношень між даними. ВІ-системи інтенсивно використо- вують знання та засоби їх обробки. Щоб забезпечити інтероперабельність накопи- чених знань, слід базуватися на певних загальновживаних стандартах представ- лення знань. У багатьох інших сферах ІТ для цього використовують онтології та тезауруси, для яких розроблено мову представлення OWL. Тому доцільно ви- користовувати OWL в ВІ 2.0 для інтегро- ваного подання знань відповідних пред- метних областей. На жаль, у сучасних ВІ- застосунках OWL практично не впрова- джено. З визнанням RDF назріла потреба в стандартній мові запитів для RDF, що ві- діграє ту ж роль, що і SQL у реляційних даних. Протокол SPARQL і мова запитів RDF Query Language розроблені саме з цією метою. Твердження SPARQL як ста- ндартна мову запитів для RDF дозволяє багатьом сховищам даних стати точками доступу SPARQL, забезпечуючи гнучкий обмін даними між системами. SPARQL одночасно є як мовою за- питів, так і протоколом доступу до даних, одним із ключових компонентів Web 2.0: як стандарт для підтримки гнучкої моделі даних він надає спільний механізм запитів для Web 2.0. SPARQL використовується для представлення запитів до різноманіт- них джерел даних, незалежно від того, зберігаються ці дані безпосередньо в RDF або представ-ляються у виді RDF за допо- могою проміжного програмного забезпе- чення (middleware). Використання запитів SPARQL в ВІ 2.0 забезпечує інтегрований доступ до розподілених знань. Тенденції ВІ 2.0 Можна виділити шість ключових факторів, пов’язаних з переходом BI на новий рівень [13]. 1. Поширення BI за межі окремого підприємства через об’єднання оператив- них і аналітичних додатків 2. Підтримка аналітичної культури й автоматизація прийняття рішень. 3. Готовність до взаємодії з новим поколінням працівників, які, на відміну від своїх попередників, впроваджують технологію BI у своє персональне життя 4. Використання семантичних тех- нологій, що використовують метадані й онтології для інтеграції взаємодії між лю- дьми і процесами. 5. Адоптація стандартів і техноло- гій Web 2.0 та Semantic Web для спільної роботи, масштабування і прискорення створення BI-продуктів і додатків. 6. Висока продуктивність BI. BI 2.0 містить кілька важливих но- вих концепцій, що стосується викорис- тання інформації у бізнесі, організаціях і урядових структурах. Цей термін пов’язаний з BI у реальному часі, техно- логією, що керується зовнішніми подіями, але основна ідея BI 2.0 – в застосуванні цих методів до бізнес-процесів. BI 2.0 – це розширення технології BI, що включає динамічне й автоматизоване прийняття рішень. Засоби BI нового покоління дозво- ляють керуватися подіями і зможуть ви- являти аномальні ситуації і виникаючі проблеми, для цього в них будуть вбудо- вані відповідні інтелектуальні й адаптивні можливості. Як джерела даних для аналізу будуть служити не тільки сховища, але й дані найрізноманітніших внутрішніх і зо- внішніх для компанії джерел і програмних агентів (що безпосередньо корелюється з таким напрямом Semantic Web, як LinkedData). Linked Data Project створює загаль- новживані ієрархії класів, словники зага- льних і власних імен, а також допомагає власникам масивів даних поєднувати їхні бази знань в одну зв’язну систему знань. У багатьох випадках учасники проекту поєднують уже наявні великі бази, допо- магаючи один одному установити відпо- відність між ідентифікаторами однієї і тієї ж речі в різних базах. Якщо якась база знань заповнюється деякою автоматичною процедурою, то ця процедура може поча- ти використовувати імена, вже використо- вувані іншими учасниками, а якщо вона Інтелектуальні інформаційні системи 84 пишеться вручну, тоді автори можуть за- глядати в Dbpedia, GeoNames, WordNet чи Yago як у словник, одночасно з цим пере- творюючи свої дані в “замітки на полях” великої енциклопедії. Наявність перехресних зв’язків між різними базами знань не тільки робить ці бази більш корисними – часто самі знання очищаються від помилок. Дуже швидко зростає не тільки сумарний обсяг баз про- екту – одночасно росте і кількість SPARQL-запитів до бази, що створює ба- гато проблем. У технологіях нового покоління переважними стануть колективні методи роботи в мережі з використанням віртуа- льних форумів, блогів, вики, соціальних мереж. Реалізація додатків буде спиратися на SOA із застосуванням загальнодоступ- них рішень і активних елементів Web 2.0 (наприклад, AJAX) і функціонально бага- того зовнішнього інтерфейсу. Використання інтелектуальних Web-сервісів в ВІ Останнім часом багато компаній стали представляти свої сховища даних і BI-системи як Web-сервіси для викорис- тання іншими додатками і процесами, пов’язаними сервіс-ориєнтованою архіте- ктурою (SOA) або ПЗ проміжного рівня, таким як корпоративна сервісна шина ESB, для інтеграції систем ВІ підприємст- ва [14]. Web-сервіси розгортаються в межах підприємства, щоб активувати більш ефек- тивну інтеграцію операційних процесів. Інтеграція додатків (Business-to-Business, B2B) усередині Extranet на основі викори- стання Web-сервісів нині активно дослі- джується. Більшість додатків BI нині є Web-базованими, і технологія Web- сервісів розширює сферу дій BI поза ме- режами Extranet. Web-сервіси дозволяють корпораціям обмінюватися BI- інформацією через стандартні протоколи зв’язку між програмами і централізувати сервіси. Web-сервіси дозволяють багатора- зово використовувати функціональні мож- ливості компонентів BI-додатків, викори- стовуючи стандартний Web-базований протокол. Це дозволяє компонентам, напи- саним різними мовами і на різних платфо- рмах, динамічно зв’язуватися один з од- ним. Використання SOA як основи для побудови BI-системи дозволяє керувати подіями, виконувати багато задач у режи- мі реального часу, автоматизувати аналіз і обробку інформації, створювати системи, що легко масштабуються та інтегруються. Web-сервіси базуються на широко розповсюджених і відкритих протоколах: HTTP, XML, UDDI, WSDL і SOAP. Але для того, щоб автоматизувати інтеграцію Web-сервісів на семантичному рівні, слід використовувати OWL-S. Ціль розробки OWL-S полягає в тому, щоб уможливити логічне виведення для Web-сервісів, планування компону- вання Web-сервісів, автоматичне викорис- тання сервісів програмними агентами. Ви- користовуючи OWL-S, Web-сервіс може повідомляти про свої функціональні мож- ливості потенційним користувачам. OWL-S забезпечує декларативні описи властивостей Web-сервісів на осно- ві онтологій і можливості, що можуть ви- користовуватися для автоматичного по- шуку сервісу, декларативний API для його автоматизованого виконання Web-сервісів [15]. Для інтероперабельного опису сер- вісів розроблено модифікацію OWL для OWL-S (Web Ontology Language for Services). OWL-S забезпечують онтологі- чний опис Web-сервісу. Ціль розробки OWL-S полягає в тому, щоб уможливити використання ло- гічного виведення для Web-сервісів, пла- нування компонування Web-сервісів, ав- томатичне використання сервісів програ- мними агентами. OWL-S забезпечує де- кларативні описи властивостей Web- сервісу і можливості, що можуть викорис- товуватися для автоматичного виявлення сервісу. Щоб використовувати Web-сервіс, програмні агенти мають потребу у визна- ченні сервісу, що інтерпретується комп’ютером, і засобів доступу до цього визначення. OWL-S [16] – це онтологія сервісів, призначена для того, щоб допо- могти користувачам і пошуковим агентам Інтелектуальні інформаційні системи 85 виявляти, викликати, компонувати і конт- ролювати Web-сервіси. Щоб використовувати Web-сервіс, слід автоматизовано інтерпретувати ви- значення сервісу і засоби доступу до ньо- го. OWL-S – це онтологія сервісів, що реа- лізує цю функціональність. Поштовхом до його розробки став проект Semantic Web, що прагне забезпечити доступ до інфор- маційних ресурсів Web не за ключовими словами, а за контентом. Одна з цілей Semantic Web – створити засоби, що до- зволяють автоматично користувачам ви- бирати, використовувати, компонувати і відслідковувати Web-сервіси. Важливим результатом у цьому напряму стала роз- робка мов розмітки Web, таких як OWL і його попередник DAML+OIL. Ці мови до- зволяють створювати онтології кожної предметної області (ПрО) і встановлювати зв’язки з цими онтологіями Web-сайтів для їхнього опису. Сервіси можуть бути простими у тому розумінні, що вони активізують тільки якусь одну доступну через Інтернет програму, сенсор чи пристрій, не викорис- товуючи інші Web-сервіси, і тому взаємо- дія між користувачем і сервісом, крім простого виклику, відсутня. Сервіси мо- жуть бути і комплексними, що складають- ся з кількох простих. Вони звичайно ви- магають взаємодії чи діалогу між корис- тувачем і сервісами, тобто користувач може здійснювати вибір або накладати певні умови. OWL-S призначений для підтрим- ки обох категорій сервісів, але комплексні (складені) сервіси пред’являють більше вимог до властивостей мови. Кожна до- ступна через Web програма, сенсор чи пристрій, що оголошені сервісом, можуть розглядатися як сервіс. OWL-S не виклю- чає оголошення сервісом простих, статич- них Web-сторінок. Однак основною метою OWL-S є підтримка більш складних задач. OWL-S вирішує задачі чотирьох типів: 1. Автоматичне дослідження Web-сервісів містить у собі автоматичне місцезнаходження Web-сервісів, що на- дають певну послугу і задовольняють на- кладеним обмеженням. Наприклад, корис- тувач хоче знайти сервіс із продажу авіа- квитків між двома містами, що приймає його кредитну карту. Нині такий сервіс має виконуватися людиною, що може ви- користовувати пошукову машину для зна- ходження сервісу, прочитати знайдену Web-сторінку і виконати сервіс вручну, упевнившись, що він відповідає накладе- ним умовам. Якщо сервіс розмічений OWL-S, то інформація, необхідна для зна- ходження сервісу, теж буде семантично розмічена і інтерпретована комп’ютером на сайті Web-сервісу, і пошукова машина, розширена онтологією, зможе знайти та- кий сервіс автоматично. 2. Автоматичний виклик Web- сервісу (invocation) містить автоматичне виконання ідентифікованого Web-сервісу комп’ютерною програмою чи агентом. Наприклад, користувач може запросити покупку з певного сайту квитка на конк- ретний рейс. У даний час користувач має зайти на цей сайт, заповнити певну форму і натиснути на кнопку для виконання сер- вісу. Альтернативний підхід полягає у тому, що користувач може відправити за- пит з відповідними параметрами за прото- колом HTTP безпосередньо до сервісу. В обох випадках необхідна участь користу- вача. Виконання Web-сервісу можна роз- глядати як набір викликів функцій. Розмі- тка OWL-S для Web-сервісу забезпечує декларативне, інтерпретоване комп’юте- ром API для виконання цих функціональ- них викликів. Програмний агент має бути здатним інтерпретувати розмітку, щоб зрозуміти, які потрібні вхідні дані для ви- клику сервісу, яка інформація буде повер- нена і як виконати сервіс автоматично. Таким чином, OWL-S має забезпечувати декларативні API для Web-сервісів, що потрібні для їхнього автоматичного вико- нання. 3. Автоматична композиція і взаємодія Web-сервісів містить автома- тичний вибір, композицію і взаємодію Web-сервісів для виконання певної задачі, обумовленої високорівневим описом за- вдання. Наприклад, користувач хоче сфо- рмувати всі заходи для поїздки на конфе- ренцію. Нині користувач має вибрати Web-сервіси, вручну задати їхню компо- Інтелектуальні інформаційні системи 86 зицію й упевнитися, що все програмне за- безпечення, необхідне для взаємодії, від- повідає його вимогам. За допомогою роз- мітки OWL-S Web-сервісу інформація, необхідна для вибору і композиції серві- сів, може бути подана на сайті Web- сервісу. Може бути написане програмне забезпечення для маніпулювання цими поданнями разом зі специфікаціями цілей задачі, призначене для автоматичного ви- конання задачі. Таким чином, OWL-S має забезпечувати декларативні специфікації попередніх умов і наслідків виконання використання окремих сервісів, необхідні для автоматичної композиції і взаємодії сервісів. 4. Автоматичний моніторинг виконання Web-сервісів. Окремі сервіси, і, більш того, композиції сервісів, звичай- но вимагають якийсь час на повне вико- нання. Користувач може захотіти в цей період знати, який статус його запиту, або ж його плани можуть змінитися і зажадати змін у діях програмного агента. Напри- клад, користувач хоче упевнитися в тому, що резервування готелю успішно викона- но. Для цього було б корисно мати мож- ливість з’ясовувати, на якому етапі знахо- диться процес виконання запиту і де ви- никли які-небудь непередбачені пере- шкоди. Таким чином, OWL-S має забезпе- чувати декларативні описи для стану ви- конуваних сервісів. На останню задачу варто звернути увагу, тому що в ранніх версіях OWL-S вона не розглядалася. Он- тології OWL-S струк-турує відомості про сервіси на три категорії (рис. 3): - профіль сервісу: клас SERVICE представляє SERVICEPROFILE; - модель сервісу: клас SERVICE описується в SERVICEMODEL; - база сервісу: клас SERVICE під- тримується в SERVICEGROUNDING. Онтологія OWL-S Сервіс База Модель Профіль підтримано подано описано Для семантичного обґрунтування параметрів Web-сервісів використовують онтології різного рівня: онтології застосу- вання, онтології ПрО й онтології верхньо- го рівня. Доцільно мати загальний слов- ник (тезаурус), що містить базові терміни ПрО, що використовуються в онтологіях застосувань (рис. 4). Кожне поняття в та- кому тезаурусі можна зрозуміти через на- бір інших понять, що приводить до появи семантичного поля. Онтологія OWL-S Модель Профіль База WSDL- опис Агент користувача Онтологія ПрО користувача Онтологія ПрО сервісу Web-сервіс Провайдер сервісу Користувач сервісу Рис.4. Семантика Web-сервісу OWL-S не нав’язує які-небудь об- меження на моделі профілів та про-цесів, тобто обидва визначення можуть бути не- сумісними без впливу значущості виразу OWL. Тому саме OWL-S може стати ос- новою опису сервісів в системах ВІ 2.0 на семантичному рівні. Висновки ВІ 2.0 – це нове покоління програ- много забезпечення, що допомагає при- ймати рішення ще до того, як відбулася певна подія, призначення якого – перетво- рення даних у знання, а знань – у бізнес- дії. Аналіз сучасних засобів ВІ та тен- денцій їх розвитку показує доцільність використання сервіс-орієнтованої архітек- тури та технологій Semantic Web для під- вищення рівня інтелектуальності таких застосунків [17]. Інтеграція ВІ з Semantic Web впли- ває як на розвиток ВІ-платформ, так і на інтерес до практичного застосування та- ких компонентів Semantic Web, як мета- дані, онтології, семантичні Web-сервіси та Рис. 3. Онтологія Web-сервісу Інтелектуальні інформаційні системи 87 інтелектуальні програмні агенти. В ціло- му, використання в системах ВІ техноло- гій Semantic Web забезпечує новий рівень взаємодії між інформаційними ресурсами. 1. Sanjay Mehta BI 2.0 Technology – MAIA Intelligence Perspective. – www.maia- intelligence.com. 2. Business intelligence definitions. – http://searchdatamanagement. techtarget.com/sDefinition/0,,sid91_gci2135 71,00.html. 3. Вэллс Д. Десять основных преимуществ Microsoft Business Intelligence, 2008, (Пер. с англ.) – http://www.w3.org/TR/html4/strict.dtd. 4. Neches R., Fikes R., Finin T., Gruber T., Patil R., Senator T., Swartout R. Enabling Technology for Knowledge Sharing // AI Magazine. – 1999. – Vol. 12., № 3. 5. Уотсон Х., Викском Б. Современное со- стояние бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI), http://www.osp.ru/. 6. SAP BusinessObjects Business Intelligence Solutions. – http://www.sap.com/solutions/sapbusinessob jects/large/business-intelligence/ index.epx. 7. Business Intelligence from IBM. – http://www-01.ibm.com/software/data /businessintelligence/. 8. SAS Business Intelligence. – http://www.sas.com/technologies/bi/. 9. Oracle Enterprise Performance Management and Business Intelligence. – http://www.oracle.com/solutions/ business_intelligence/index.html. 10. Semantic Web – http://www.semanticweb.org. 11. Рогушина Ю.В., Гладун А.Я. Технологии Semantic Web и их использование при разработке интеллектуальных приложе- ний // Проблеми програмування. – 2008. – № 2-3. – С. 385–394. 12. Плескач В.Л., Рогушина Ю.В. Агентні технології // Монографія. – К.: Київськ. нац. торг.-екон. ун-т, 2005. – 338 с. 13. Артемьев В. Что такое BUSINESS INTELLIGENCE? // Открытые системы. – 2003. – № 4. – http://www.osp.ru/os/2003/04/ 020.htm. 14. Эверет Д. Web-сервисы на службе у Business Intelligence. – http://www.iso.ru/journal/articles/ 572.html. 15. Рогушина Ю.В., Гладун А.Я., Штонда В.М. Онтологический анализ Web-сервисов в интеллектуальных сетях // Proc. of The XIII-th International Conf. "Knowledge-Dialogue-Solution", ITHEA, Sofia, V. 2, 2007. – С. 451– 459. 16. OWL-S: Semantic Markup for Web Services. The OWL Services Coalition. – http://www.daml.org/services/owl-s/1.0/owl- s.html. 17. Рогушина Ю.В., Любич А.А., Плескач В.Л. О выборе критериев оценки интеллектуальности информаци- онной системы // УСиМ. – 2005. – № 1. – С. 3–7. Отримано 12.11.2009 Про авторів: Рогушина Юлія Віталіївна, кандидат фізико-математичних наук, старший науковий співробітник, доцент, Гладун Анатолій Ясонович, кандидат технічних наук, старший науковий співробітник, доцент. Місце роботи авторів: Інститут програмних систем НАН України, 03187, Київ-187, Проспект Академіка Глушкова, 40. Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН України і МОН України.

Integration of Semantic WEB technologies with Business Intelligence 2.0 systems

Institution

Similar Items