Data warehouse de trajetórias: um modelo semântico com suporte à agregação por direção dos movimentos. - ALMEIDA, Carlos Augusto de Santana. (2010)
A popularização dos dispositivos móveis cientes de localização, tais como telefones celulares e GPSs, possibilitou o monitoramento em larga escala dos objetos móveis que transportam esses dispositivos, tais como pessoas, carros e aviões. Esse monitoramento tem como resultado a geração de uma grande massa de dados bruta sobre as trajetórias desses objetos. A análise desse tipo de dado permite descobrir padrões de comportamento que podem ser explorados em uma grande número de aplicações, como por exemplo, no gerenciamento de tráfego urbano, no estudo das trajetórias de turistas em uma viagem, para identificar as rotas migratórias de aves, entre outras aplicações. Para transformar essa massa de dados bruta em informações úteis para tomada de decisão e descoberta do conhecimento, uma forma adequada seria disponibilizá-la em um Data Warehouse (DW), um banco de dados otimizado para lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente. Para dados convencionais, as tecnologias de DW têm sido usadas com sucesso durante décadas. Entretanto, a natureza dos dados de trajetórias impões certos desafios para construção e manutenção do DW, dentre eles: (i) a grande quantidade dos dados de trajetória consome muitos recursos de memória e processamento, tornando o tempo de execução das consultas demasiadamente longo, inviabilizando análise no estilo OLAP; (ii) o suporte oferecido pelas tecnologias de DW para trajetórias ainda está limitada ao armazenamento e recuperação dos dados de trajetórias, não é possível efetuar operações OLAP sobre eles como acontece com os dados espaciais; (iii) escassez de modelos, existem poucos trabalhos relacionados a modelagem multidimensional para trajetórias. Com o objetivo de resolver parte desses problemas, neste trabalho é proposto: (i) um modelo multidimensional espacial capaz de proporcionar análise OLAP para trajetórias (roll-up para trajetórias), permitindo assim, analisar o comportamento dos objetos móveis sobre e entre as regiões no espaço e tempo; (ii) além disso, o modelo permite segmentar trajetórias em diversos componentes semânticos, os quais podem transportar informações que dão significado a trajetória; e (iii) proporcionar compactação de trajetórias, uma forma de reduzir a quantidade de dados armazenada.