Aplicação de Técnicas de Distribuição e Paralelismo em Ambientes de BI 2.0 para suporte à Qualidade de Dados

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1 Aplicação de Técnicas de Distribuição e Paralelismo em Ambientes de BI 2.0 para suporte à Qualidade de Dados Aluno: Daniel Barbosa Martins Orientadoras: Fernanda Baião (UNIRIO) e Maria Cláudia Cavalcanti (IME) Programa de Pós-Graduação em Informática - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO) RIO de Janeiro, RJ - Brasil Nível: Mestrado Ingresso: 2007 {daniel.martins, Previsão de conclusão: Mar/2009 Etapas concluídas: Defesa da proposta e Seminário de andamento Resumo: As tendências atuais em ambientes de Inteligência de Negócios (BI) têm sido disponibilizar informações de imediato, que é referido pelo termo BI 2.0. O propósito dos ambientes de BI 2.0 é melhorar o desempenho dos processos de tomada de decisão, reduzindo, por exemplo, o tempo entre a ocorrência de um evento no ambiente transacional e o momento quando uma decisão é tomada no ambiente informacional. O critério de qualidade que caracteriza os ambientes de BI com relação a este aspecto é a temporalidade, que influencia a utilidade dos dados. Isto é, quanto maior a temporalidade, maior é o tempo entre a ocorrência do evento e a tomada de decisão o que reduz a utilidade dos dados. Por outro lado, a avaliação dos demais critérios de qualidade dos dados requer a existência de dados adicionais, que contribuem para o aumento do volume de dados e por conseqüência para o aumento da temporalidade. Em ambiente onde são manipulados grandes volumes de dados, as técnicas de distribuição e paralelismo têm sido empregadas com sucesso para tratar problemas de desempenho. Para reduzir os impactos na temporalidade em ambientes de BI 2.0, este trabalho propõe um ambiente de BI onde existam processos de ETL ocorrendo em paralelo de acordo com os perfis de requisitos dos grupos de usuário identificados, possibilitando atender às necessidades de cada grupo no que se refere à temporalidade e aos demais critérios de qualidade dos dados. Palavras-chave: Bancos de Dados Distribuídos e Paralelos; Data Warehousing e Mineração de Dados; Qualidade de Dados

2 1. Motivação Um problema clássico das organizações atuais é o grande volume de dados existente, pois isto gera dificuldades para a gerência, manipulação e extração de informações. A grande quantidade de dados dificulta o processo de tomada de decisões gerenciais, na medida em que a busca e recuperação dos dados torna-se mais complexa. Os dados necessários para tomadas de decisões estratégicas estão, frequentemente, escondidos em milhares de tabelas e arquivos não documentados, ligados por relacionamentos e correlações transacionais, replicados e inconsistentes, e estruturados de forma inadequada para os tomadores de decisão. Segundo Barbieri (2001), as técnicas de Business Intelligence (BI) têm por objetivo, neste contexto, a definição de regras e métodos para a formatação adequada destes dados, visando transformá-los em depósitos estruturados de informações, independentemente de sua origem. O conceito de BI deve ser entendido como o processo de desenvolvimento de estruturas especiais de armazenamento de informações, como Data Warehouse (DW), Data Marts (DM) e ODS (Operational Data Store), com o objetivo de se montar uma base de recursos informacionais capaz de sustentar a camada de inteligência da empresa. O conceito de BI contempla também o conjunto de aplicações e ferramentas de apoio ao processo de Extração, Transformação e Carga (Extract, Transform, Load - ETL), fundamental para a transformação do recurso de dados transacional em informacional. (Barbieri, 2001). 2. Caracterização do Problema Nos ambientes de BI, a qualidade de dados é um aspecto essencial que precisa ser tratado, na medida em que mais e mais decisões estratégicas dependem do Data Warehouse (Ozsu e Valduriez, 2001). Para Amaral (2003), é fundamental adotar uma estratégia para garantir a qualidade dos dados neste ambiente. Uma vez que a qualidade dos dados afeta o resultado das análises, é interessante que o grau de qualidade das informações analíticas seja considerado durante o processo de tomada de decisão. Critérios típicos de qualidade de dados em ambientes de DW são acessibilidade, a facilidade de interpretação, a utilidade e a credibilidade (Jarke e Vassilou, 1997, Jarke et al, 2001), especificados na proposta do Data Warehouse Quality (DWQ). A figura 1 ilustra uma hierarquia de fatores de qualidade em DW. No seu trabalho, Simmhan (2007) define um framework para qualidade de dados, denominado GUNA, que pode ser usado em qualquer domínio com pouca ou nenhuma modificação, permitindo configuração de critérios de qualidade específicos ao usuários do ambiente, através da definição do perfil de cada usuário. Figura 1 Critérios de Qualidade no Data Warehousing (adaptado de JARKE e VASSILOU, 1997)

3 As tendências atuais em BI têm sido disponibilizar informações de imediato, que é referido pelo termo BI 2.0 (Stodder, 2007). O propósito dos ambientes de BI 2.0 é melhorar o desempenho dos processos de tomada de decisão, reduzindo o tempo entre a ocorrência de um evento no ambiente transacional e o momento quando uma decisão é tomada no ambiente informacional. Neste ambiente, onde é esperado que os dados no DW sejam os mais recentes possíveis o critério de qualidade que é evidenciado com relação a este aspecto é a temporalidade (TIMELINESS), que influencia a utilidade dos dados. Isto é, quanto maior a temporalidade, maior é o tempo entre a ocorrência do evento e a tomada de decisão o que reduz a utilidade dos dados. Por outro lado, a avaliação dos demais critérios de qualidade dos dados requer a existência de dados descritivos adicionais, segundo um metamodelo de proveniência, que contribuem para o aumento do volume de dados e por conseqüência para o aumento da temporalidade. Tais metadados são responsáveis por descrever cada item de dado existente no DW, assim como o processo que levou à geração deste item de dado. Para capturar, representar e manipular estas informações são utilizados mecanismos de proveniência (PROVENANCE) (Sellis et al., 2007). A proveniência dos dados é a descrição das origens de um item de dado e do processo pelo qual foi produzido. A proveniência dos dados auxilia formar uma visão da qualidade, da validade e de quão recente é a informação (BUNEMAN et al.,2001). O trabalho de Simmhan (2007) propõe um framework de proveniência denominado KARMA, que pode ser utilizado em ambientes onde seja necessário coletar e consultar informações de proveniência. Portanto, a busca por qualidade dos dados implica em maior quantidade de informações de proveniência. Mais ainda, uma característica importante de DW é a existência de usuários diferentes, com visões diferentes sobre qualidade dos dados, o que acarreta em necessidades distintas de dados de proveniência necessários. Por exemplo, suponha dois usuários típicos de um ambiente de BI, que acessam o mesmo Datawarehouse pra apoio as suas atividades em uma organização. O usuário GES é um gerente de vendas e o usuário AUD é um auditor. O usuário GES tem a preocupação de acessar as informações mais atualizadas sobre as vendas de produtos, e por isso define em seu perfil o critério temporalidade com maior peso. Já o usuário AUD busca rastrear logs de execução das atividades com a maior veracidade e detalhamento possíveis, e por isso define em seu perfil os critérios origem e privilégios com maior peso. A co-existência de usuários com necessidades distintas de dados de proveniência requer que o ambiente contenha os dados de proveniência na sua forma mais completa, para atender aos requisitos de qualidade de dados de todos os usuários. No exemplo, o ambiente deverá conter dados de proveniência refletindo todos estes critérios. No entanto, a maior quantidade de dados de proveniência requer que as tarefas executadas durante o processo de ETL manipulem uma maior quantidade de dados ao longo de sua execução, o que pode aumentar o tempo de processamento do ETL, impactando negativamente no critério de temporalidade do DW para usuários que não consideram tal critério prioritário. Portanto, é preciso propor mecanismos para balancear os diversos níveis de qualidade exigidos pelos usuários de um ambiente de BI, notadamente no que se refere à temporalidade e a gestão de dados de proveniência. 3. Enfoque de Solução É cada vez maior a preocupação com aspectos de personalização em cenários de integração de dados. De acordo com Ziegler et al (2008), a integração de dados baseada em um esquema global único pode interferir seriamente nas necessidades individuais dos usuários, impactando de forma negativa a qualidade de dados devido à baixa adequabilidade de uso dos dados integrados. Uma vez que um ambiente de DW pode ser considerado uma abordagem para

4 integração de dados através de um repositório único de dados (Ziegler e Dittrich, 2007), é importante que se proponham mecanismos para tratar o problema de personalização em tais ambientes, no sentido de viabilizar a co-existência de usuários com diferentes requisitos de qualidade dos dados de um DW. Neste sentido, a proposta desta dissertação é agrupar os usuários com necessidades de dados de proveniência semelhantes entre si, e prover alternativas distintas de ambientes de BI que satisfaçam os requisitos de cada grupo. O conjunto de dados de proveniência necessários para cada grupo são especificados segundo os perfis dos usuários daquele grupo, reduzindo assim a existência de dados de proveniência desnecessários para atender os critérios de qualidade Ambientes de BI que tratam dados de proveniência costumam gerenciar tais dados no seu mais alto grau de detalhamento, resultando em um volume muito alto de dados de proveniência, de forma a atender às demandas de qualquer usuário. Porém, a crescente importância da temporalidade dos dados no cenário do BI 2.0 tem levado a busca de um melhor desempenho no processo de ETL, mesmo que para isso seja necessário desprezar dados de proveniência. Técnicas de distribuição e paralelismo têm sido empregadas com sucesso para tratar problemas de desempenho em ambientes que manipulam grandes volumes de dados. O trabalho de Vassiliadis (2008) aponta para o uso de particionamento de dados e paralelismo intra-processo como estratégia para melhoria de desempenho em cada execução do processo de ETL. O paralelismo intra-processo significa o uso de paralelismo durante a execução de uma instância de processo ETL. No presente trabalho, pretende-se reduzir os impactos da proveniência na temporalidade em ambientes de BI 2.0 através de um ambiente para execução de ETL com paralelismo interprocesso. No paralelismo inter-processo, diversas instâncias de processos ETL são executadas em paralelo. Cada instância de processo ETL é independente das demais, e acessa um conjunto distinto de dados de proveniência. Os conjuntos de dados de proveniência são projetados de acordo com os perfis de requisitos de qualidade dos grupos de usuários no ambiente, possibilitando atender às necessidades de cada grupo no que se refere à temporalidade e aos demais critérios de qualidade, que requerem subconjuntos distintos de metadados de proveniência. Assim, cada grupo de usuário vai acessar um subconjunto reduzido de dados de proveniência, voltado para atender os critérios de qualidade especificados pelos usuários daquele grupo. 4. Caracterização da contribuição O objetivo deste trabalho é defender a hipótese de que recursos de distribuição e paralelismo podem ser aplicados para melhorar o desempenho de um processo de ETL no ambiente de BI 2.0, visando balancear os requisitos de temporalidade e necessidades de dados de proveniência. A principal contribuição será a criação de uma metodologia que aplicada ao processo de ETL, possibilite a criação de várias instâncias de DW para grupos de usuários com necessidades diferentes (Figura 2). O processo de ETL original dará origem, portanto, a diversas instâncias de execução deste processo, cada uma com uma configuração distinta de parâmetros iniciais que geram conjuntos distintos de dados de proveniência. Estas diversas instâncias serão executadas em paralelo. Os usuários definem as suas necessidades quanto aos critérios de qualidade no Users Profile Defination, o framework de qualidade de dados verifica e armazena os perfis dos usuários no Profile Database e as necessidades de qualidade dados no Quality Database. Estes bancos serão utilizados pelo framework de proveniência para definir as necessidades de coleta de dados por perfil, criando os ETL Profiles que serão utilizados pelo ETL Instance Generator, para

5 agrupar os usuários em grupos disjuntos com necessidades similares, fazer o agendamento dos processos ETL e instanciar os processos ETL de acordo com as informações armazenadas na EIG Database de acordo com os requisitos de cada grupo de usuário (Figura 2). As informações do agendamento podem ser utilizados futuramente para identificar possíveis reutilizações de dados entre as instâncias de processo ETL. Figura 2 Arquitetura de Instâncias de Processo ETL As contribuições principais desta dissertação são a definição e construção da arquitetura da figura 2, especialmente a especificação dos ETL Profiles (que caracterizam os grupos de usuários com requisitos semelhantes de qualidade de dados) e a construção do módulo ETL Instance Generator. Além do uso das técnicas de paralelismo e distribuição, serão utilizados o framework de proveniência KARMA para coleta automática dos dados de proveniência e o framework de qualidade GUNA para identificar os perfis de qualidade de dados e verificar se o nível de qualidade dos dados está num padrão aceitável para cada perfil especificado. 5. Trabalhos relacionados Existem na literatura trabalhos que utilizam paralelismo e distribuição para melhorar o desempenho de consultas sobre DW. O trabalho de Furtado (2005) propôs o uso de técnicas de paralelismo físico e virtual para obter alto desempenho em agrupamentos de banco de dados, enquanto Mattoso (2005) apresentou um software para possibilitar o processamento paralelo de consultas OLAP sobre um cluster de banco de dados, o Pargres. A utilização de técnicas de distribuição e paralelismo inter-processos no contexto de ETL é inédita. 6. Conclusão Devido a existência de usuários no ambiente de DW com visões diferentes sobre qualidade dos dados e necessidades distintas de dados de proveniência, o volume de dados da proveniência coletada pode aumentar impactando no critério da temporalidade do DW para usuários que não consideram tal critério prioritário. A proposta deste trabalho é reduzir os impactos da proveniência na temporalidade em ambientes de BI 2.0 através da execução de ETL com paralelismo inter-processo, onde cada instância de processo ETL é independente das demais, e acessa um conjunto distinto de dados de proveniência. No momento já foram definido o cenário que se deseja tratar e estudadas as suas características e dos ambientes relacionados. Foi feito o detalhamento da proposta de um framework de qualidade de dados, de um framework de proveniência de dados e a especificação

6 da arquitetura proposta. No momento está sendo realizado o estudo para caracterização de agrupamento dos perfis de usuários (ETL Profiles) e definição dos critérios de qualidade de cada perfil, sendo os próximos passos a especificação dos metadados de proveniência e especificação dos requisitos de temporalidade. As próximas etapas serão a implementação e experimentação da proposta, seguida então da comparação dos resultados e avaliação da mesma. Para avaliação dos resultados estão sendo buscadas especificações de benchmarks para o processo de ETL, como a descrita em (Agosta, 2002) que usa o modelo de dados definido pelo Benchmark TPC-H (TPC, 2008), ou a descrita em (UNISYS, 2005). 7. Referências AGOSTA, L.,The Case for an ETL Benchmark, IdeaByte, 2002 AMARAL, Glenda Carla Moura. AQUAWARE: Um Ambiente de Suporte à Qualidade de Dados em Data Warehouse. Dissertação de Mestrado.(UFRJ), Rio de Janeiro, BARBIERI, Carlos. BI Business Intelligence, Modelagem e Tecnologia. Axcel Books, BUNEMAN, P., KHANNA, S., CHIEW TAN, W. Wy and Where: A Characterization of Data Provenance, 8th International Conference Database Theory, London, UK, Volume 1973 of LNCS, Springer, 2001, p FURTADO, C.; LIMA, A.A.B.; PACITTI, E.; VALDURIEZ, P.; MATTOSO, M.. Physical and virtual partitioning in OLAP database clusters. Computer Architecture and High Performance Computing, SBAC-PAD th International Symposium on Volume, Issue, Oct Page(s): Digital Object Identifier /CAHPC JARKE, M.; VASSILIOU, Y. Data Warehouse Quality: A Review of the DWQ Project. In: Proceedings of the 1997 Conference on Information Quality. Cambridge, MA, p , JARKE, LENZERINI, VASSILIOU, VASSILIADIS, Fundamentals of Data Warehouses, 2 nd ed., Springer, 2001 Mattoso, M.; Zimbrão G.; Lima, A.A.B.; Baião, F.; Braganholo, V.P.; Aveleda,A.A.; Miranda, B.;Almentero, B.K.; Costa, M.N..ParGRES: Middleware para Processamento Paralelo de Consultas OLAP em Clusters de Banco de Dados. In: Sessão de Demonstrações do SBBD, 2005, Uberlândia, MG. ÖZSU, M. Tamer e VALDURIEZ, Patrick. Princípios de Banco de Dados Distribuídos. 2ª Edição, Editora Campus, 2001, Rio de Janeiro. STODDER, David. The State of Business Intelligence. Artigo publicado em 30/04/2008, no site da Intelligent Enterprise.Disponível: SELLIS, T. K.; SKOUTAS, D.; SIMITSIS, A.; VASSILIADIS, P.. Data Provenance in ETL Scenarios. In Proceedings of the Workshop on Principles of Provenance (PrOPr '07), Edinburgh, Scotland, November 19-20, (extended abstract). Disponível: SIMMHAN, YOGESH L. Provenance Framework in Support of Data Quality Estimation. Tese de Doutorado (DRAFT), Indiana University, setembro, UNISYS, Unisys and SAS Deliver Record-breaking ETL Benchmark Result, 2005, disponível em VASSILIADIS P., KARAGIANNIS A.,TZIOVARA V., SIMITRIS A..Towards a Benchmark for ETL worflows. In QDB 07, ZIEGLER, P.,DITTRITCH, K., Data Integration Problems, Approaches, and Perspectives. In John Krogstie, Andreas L. Opdahl, and Sjaak Brinkkemper, editors, Conceptual Modelling in Information Systems Engineering, pages Springer, Berlin, 2007 ZIEGLER, P.,DITTRITCH, K., HUNT, E. A Call for Personal Semantic Data Integration. In Workshop on Information Integration Methods, Architectures, and Systems (IIMAS 2008) (in conjunction with ICDE 2008), Cancun, Mexico, 2008

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