Abstract-A datalager integrerar stora mängder extraherade och sammanfattade data från flera källor för direkt förfrågan och analys. Även om det ger beslutsfattare enkel tillgång till sådana historiska och aggregerade uppgifter, har den verkliga innebörden av uppgifterna ignorerats. Till exempel, "om en total försäljningsbelopp 1000 poster indikerar en bra eller dålig försäljning prestanda" är fortfarande oklart. Ur beslutsfattarnas synvinkel är semantiken i stället för det råa tal som förmedlar betydelsen av uppgifterna mycket viktig. I detta dokument undersöker vi användningen av fuzzy-teknik för att tillhandahålla denna semantik för de sammanfattningar och aggregat som utvecklats i datalagringssystem. En treskiktad datalager semantisk modell, bestående av kvantitativ (numerisk) summering, kvalitativ (kategorisk) summering, och kvantifier summering, föreslås för att fånga och explicera semantiken av lagerdata. Baserat på modellen definieras flera algebraiska operatörer. Vi utökar också SQL-språket för att möjliggöra flexibla frågor mot sådana förbättrade datalager.
Ett datalager integrerar stora mängder företagsdata från flera och oberoende datakällor som består av operativa databaser i en gemensam databas REF för förfrågan och analys (med hjälp av BI-verktyg).
Using fuzzy linguistic representations to provide explanatory semantics for data warehouses
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}