Ontology-based integration of business intelligence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The integration of Business Intelligence (BI) has been taken bybusiness decision-makers as an effective means to enhance enterprise "soft power" and added value in the reconstruction and revolution oftraditional industries. The existing solutions based on structuralintegration are to pack together data warehouse (DW), OLAP, data mining(DM) and reporting systems from different vendors. BI system users arefinally delivered a reporting system in which reports, data models,dimensions and measures are predefined by system designers. As aresult of a survey in the US, 85% of DW projects based on the above solutions failed to meet their intended objectives. In this paper, wesummarize our investigation on the integration of BI on the basis ofsemantic integration and structural interaction. Ontology-basedintegration of BI is discussed for semantic interoperability inintegrating DW, OLAP and DM. A hybrid ontological structure isintroduced which includes conceptual view, analytical view and physicalview. These views are matched with user interfaces, DW and enterpriseinformation systems, respectively. Relevant ontological engineeringtechniques are developed for ontology namespace, semantic relationships,and ontological transformation, mapping and query in this ontologicalspace. The approach is promising for business-oriented, adaptive andautomatic integration of BI in the real world. Operational decisionmaking experiments within a telecom company have demonstrated that a BI system utilizing the proposed approach is more flexible. © 2006 - IOS Press and the authors. All rights reserved.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle