Ontologias com suporte em metadados para interoperabilidade entre arquitetura empresarial e business intelligence

Abstract

Uma empresa é uma forma de organização que pode ser vista como um sistema, e como tal, passível de ser representada através de um modelo que permita capturar os conceitos que a definem considerando a sua estrutura (e.g. cliente, canal, produto) e semântica (e.g. relação entre cliente e canal). Com base neste modelo torna-se possível conhecer de forma holística a organização, delinear estratégias, implementar sistemas de informação e monitorizar o seu desempenho. A modelação de uma organização ocorre em processos cíclicos, como é o caso de planeamento estratégico, desenho de processos ou desenho de soluções de sistemas de informação. Nestes processos, utilizam-se vários modelos que em conjunto representam o conhecimento sobre a própria organização. Apesar de existirem vários modelos, no contexto da nossa investigação consideramos que a arquitetura empresarial (AE) apresenta um referencial agregador e que permite criar uma visão holística da organização, além de que é suportada por linguagens de notação (e.g. UML, ArchiMate) e pode-se utilizar ferramentas para gestão destes modelos, o que possibilita uma normalização e reutilização de componentes. Para além da utilização numa perspetiva de gestão da organização, a AE pode ser igualmente a base para se detalhar requisitos funcionais e técnicos para implementação em aplicações informáticas no domínio de sistemas de informação. Estas aplicações podem ser operacionais, orientadas a tornar os processos mais eficientes e eficazes, ou informacionais, referidas nesta tese como sistemas de business intelligence (BI), focadas em monitorizar o desempenho através de eventos ocorridos (métricas), analisados em perspetivas de negócio (dimensões). Cada modelo, independentemente da sua visão gráfica, é instanciado sob a forma de dados, mas com definições destes dados representadas em estruturas conhecidas como metadados. Como tal, os metadados são normalmente vistos como dados sobre dados. A importância dos metadados é hoje reconhecida no domínio da AE, data governance e BI. No entanto, um dos problemas está associado à ausência de interoperabilidade entre estes sistemas e seus metadados, visto que é necessária uma transposição entre modelos, desde a definição até ao suporte ao funcionamento da organização ao nível do seu sistema de informação. A falta de interoperabilidade, leva a um desalinhamento entre os conceitos utilizados em AE e a sua implementação em sistemas de informação, com impacto ao nível do esforço para a implementação e manutenção destes sistemas. Em particular, o desalinhamento apresenta maior impacto no caso dos sistemas de BI que utilizam conceitos de negócio sob a forma de dimensões e métricas que devem estar alinhados com os que são utilizados na definição da organização e dos seus objetivos estratégicos, desenhados na AE. Esta tese centra a sua investigação neste problema de interoperabilidade no domínio da representação de conhecimento, considerando uma arquitetura de solução em que os metadados são vistos como uma ontologia organizacional, modelada em AE, enriquecida com outros conceitos (e.g. glossários, definição de bases de dados), reutilizada em sistemas de BI e permitindo a sua utilização em interfaces com utilizador baseada em processamento de língua natural. Reduz-se desta forma o esforço e complexidade de gestão de AE e BI, além de que torna assim possível um melhor alinhamento entre os conceitos utilizados na medição de desempenho e os conceitos definidos na modelação da organização, enquanto contributo para o alinhamento entre o negócio e sistemas de informação. Esta hipótese de solução define assim uma arquitetura e abordagem para suporte à inteligência organizacional; ABSTRACT: A company is a form of organization that can be seen as a system, and as such, capable of being represented through a model that allows to capture the concepts that define it considering its structure (e.g. client, channel, product) and semantics (e.g. relationship between client and channel). Based on this model it becomes possible to know the organization in a holistic way, to delineate strategies, to implement information systems and to monitor its performance. The modelling of an organization occurs in cyclical processes, as is the case of strategic planning, process design or design of information systems solutions. In these processes, several models are used, which together represent knowledge about the organization itself. Although there are several models, in the context of our research we consider that the enterprise architecture (EA) presents an aggregate reference and allows to create a holistic view of the organization, besides being supported by notation languages (e.g. UML, ArchiMate) it can use tools for the management of these models, which enables standardization and reuse of components. In addition to being used in a management perspective of the organization, the EA may also be the basis for detailing functional and technical requirements for implementation in IT applications in the field of information systems. These applications can be operational, oriented to make the processes more efficient and effective, or informational, referred to, in this thesis, as business intelligence (BI) systems, focused on monitoring performance through events that have occurred (metrics), analysed in business perspectives (dimensions). Each model, regardless of its graphical view, is instantiated in the form of data, but with definitions of this data represented in structures known as metadata. As such, metadata is typically viewed as data about data. The importance of metadata is now recognized in the field of EA, data governance and BI. However, one of the problems is associated with the lack of interoperability between these systems and their metadata, since a transposition between models is necessary, from the definition of the organization to the support to the functioning of the organization at the level of its information system. The lack of interoperability leads to misalignment between the concepts used in EA and their implementation in systems and information, with an impact on the level of the effort for the implementation and maintenance of these systems. This misalignment has a greater impact in the case of BI systems that use business concepts in the form of dimensions and metrics that should be aligned with those used in defining the organization and its strategic objectives, drawn in the EA. This thesis focuses its investigation on this problem of interoperability in the field of knowledge representation, considering a solution architecture in which metadata is seen as an organizational ontology, modelled in EA, enriched with other concepts (e.g. glossaries, definition of databases), reused in BI systems and allowing its use in user interfaces based on natural language processing. In this way, the effort and complexity of managing EA and BI is reduced, thus making possible a better alignment between the concepts used in performance measurement and the concepts defined in the modelling of the organization, as a contribution to the alignment between the business and information systems. This solution hypothesis thus defines an architecture and approach to support organizational intelligence.