Uppgiften att utforma datalager måste beakta både slutanvändarnas krav och organisationens datakällor. Därför har datalagrets utformning traditionellt sett betraktats som en omkonstruktionsprocess, som styrs av kraven, från datakällorna. De flesta av de nuvarande konstruktionsmetoderna kräver starkt tryckgivande slutanvändarkrav som indata för att kunna undersöka och analysera datakällorna. Uppgiften att få fram slutanvändarnas informationskrav kan dock leda till en grundlig uppgift. I datalagringssammanhanget beror analyskapaciteten i måldatalagret på vilken typ av data som finns i datakällorna. I de scenarier där datakällornas analyskapacitet inte är (fullständigt) känd är det därför möjligt att hjälpa datalagerdesignern att identifiera och framkalla okända analyskapaciteter. I detta dokument introducerar vi ett användarcentrerat tillvägagångssätt för att stödja slutanvändarnas krav på framkallning och datalagers flerdimensionella designuppgifter. Vårt förslag bygger på en omkonstruktionsprocess som utgår från det flerdimensionella schemat från en konceptuell formalisering av domänen. Det börjar med att helt analysera datakällorna för att identifiera, utan att överväga krav ännu, den flerdimensionella kunskap de fångar (dvs. data som sannolikt kommer att analyseras från en flerdimensionell synvinkel). Därefter föreslår vi att man utnyttjar denna kunskap för att stödja de krav som krävs. På detta sätt försonar vi redan kraven med datakällorna, och vi kan till fullo utnyttja källornas analyskapacitet. När kraven är klara skapar vi automatiskt datalagrets konceptuella schema enligt den multidimensionella kunskap som extraheras från källorna.
I REF AMDO (Automating Multidimensionell Design from Ontologies) använder de sig av tre kriterier såsom multidimensionellitet, multidimensionell rymdarrangemangsbegränsning och summering av integritetsbegränsningen för att utföra designuppgiften från källans ontologi.
A framework for multidimensional design of data warehouses from ontologies
{'venue': 'Data Knowl. Eng.', 'journal': 'Data Knowl. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}