Context-aware Business Intelligence Rafael Berlanga - PowerPoint PPT Presentation

Context-­‑aware ¡Business ¡ Intelligence ¡ Rafael ¡Berlanga ¡ Victoria ¡Nebot ¡ ¡ Temporal ¡Knowledge ¡Bases ¡Group ¡ Universitat ¡Jaume ¡I ¡de ¡Castellón ¡ FiHh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 1 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Overall ¡Summary ¡ • 1st ¡PART ¡ – DefiniTons ¡and ¡Concepts ¡ – Review ¡of ¡context-­‑aware ¡BI ¡ – Future ¡work ¡ • 2 nd ¡PART ¡ – Use ¡Case ¡and ¡Demos ¡ FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 2 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Context-­‑aware ¡Business ¡Intelligence ¡ DEFINITIONS AND CONCEPTS FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 3 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Business ¡Intelligence ¡ • BI ¡is ¡ “the ¡process ¡of ¡ collec%ng ¡business ¡data ¡ and ¡turning ¡it ¡into ¡informa4on ¡that ¡is ¡ meaningful ¡and ¡ ac%onable ¡towards ¡a ¡ strategic ¡goal” ¡ • ¡ BI ¡technology ¡ “aims ¡at ¡gathering, ¡ transforming ¡and ¡ summarizing ¡available ¡ business ¡data ¡from ¡available ¡sources ¡to ¡ generate ¡ analy%cal ¡informa%on ¡suitable ¡for ¡ decision-­‑making ¡tasks” ¡ FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 4 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Context-­‑awareness ¡BI ¡ • The ¡context ¡of ¡a ¡BI ¡system ¡comprises ¡ all ¡external ¡ events ¡and ¡facts ¡that ¡could ¡affect ¡somehow ¡the ¡ business ¡indicators. ¡ • Proper ¡monitoring ¡of ¡the ¡external ¡context ¡ provide ¡direct ¡acTonable ¡informaTon: ¡ – Early ¡detecTon ¡of ¡potenTal ¡ threats : ¡reputaTon ¡ a]acks, ¡fraud ¡detecTon, ¡unfavourable ¡law ¡changes, ¡ cyber-­‑a]acks, ¡etc. ¡ – IdenTficaTon ¡of ¡new ¡business ¡ opportuni9es : ¡ favourable ¡law ¡changes, ¡new ¡marked ¡trends, ¡etc. ¡ FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 5 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Context-­‑aware ¡BI ¡ External ¡event ¡ Business ¡indicator ¡ Monitoring ¡ Exploring ¡ PredicTng ¡ FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 6 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Context ¡Layers ¡for ¡BI ¡ Global ¡environment ¡ news, ¡legislaTon, ¡etc. ¡ Voice ¡of ¡the ¡Market ¡(VoM) ¡ trends, ¡opinions, ¡offers, ¡ promoTons, ¡etc. ¡ ¡ Voice ¡of ¡the ¡Customer ¡ e-­‑mails, ¡e-­‑commerce, ¡etc. ¡ Corporate ConvenTonal ¡ ¡ Context DW/OLAP ¡ lives ¡here! ¡ FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 7 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Capturing ¡acTonable ¡data ¡ Global ¡environment ¡ news, ¡economic ¡indicators, ¡etc. ¡ Voice ¡of ¡the ¡Market ¡ trends, ¡opinions, ¡offers, ¡ promoTons, ¡etc. ¡ ¡ Voice ¡of ¡the ¡Customer ¡ e-­‑mails, ¡e-­‑commerce, ¡etc. ¡ Corporate Context FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 8 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Context ¡(Web) ¡Sources ¡ Global ¡environment ¡ ¡ SOCIAL NETWORKS Voice ¡of ¡the ¡Market ¡ NEWS FEEDS Voice ¡of ¡the ¡Customer ¡ BLOGS Corporate E-MAILS Context SEARCH ENGINES FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 9 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Context ¡objects ¡ • Context ¡events/facts ¡are: ¡ Flood ¡disaster ¡event ¡ locaTon ¡ – expressed ¡as ¡ text-­‑rich ¡ data, ¡ Tme ¡ – spaTo-­‑temporal ¡located, ¡ – usually ¡typified ¡(e.g., ¡topics), ¡ company ¡ damage ¡ – mulT-­‑dimensional, ¡ – mulT-­‑granularity, ¡ Product ¡opinion ¡fact ¡ – usually ¡incomplete ¡and ¡ locaTon ¡ imprecise. ¡ Tme ¡ opinion ¡ • ... ¡but ¡not ¡well-­‑suited ¡to ¡ product ¡ convenTonal ¡OLAP. ¡ FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 10 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

2-­‑level ¡context ¡correlaTons ¡ ✗ ¡ The ¡cars ¡movie ¡is ¡great! ¡ Rent-­‑a-­‑car ¡domain ¡ A ¡ Opinions ¡ ✔ ¡ Great ¡car ¡engine!! ¡ B ¡ Corporate ¡BI ¡context ¡ External ¡context ¡ (e.g., ¡Domain, ¡goals, ¡facts, ¡ ¡ (e.g., ¡documents) ¡ metadata) ¡ A : ¡ ¡contexts ¡correlaTon ¡measures ¡ relevance ¡of ¡external ¡w.r.t ¡internal ¡contexts. ¡ ¡ B : ¡ ¡mulTdimensional ¡object ¡correlaTon ¡ è ¡classical ¡data ¡integraTon ¡problem. ¡ ¡ FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 11 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Techniques ¡ InformaTon ¡Retrieval ¡ Textual ¡ ClassificaTon ¡ BI ¡context ¡ Context ¡ Text ¡Mining ¡ InformaTon ¡ExtracTon ¡ Corp. ¡BI ¡system ¡ Training ¡ Seman9c ¡Annota9on ¡ Data ¡ BI ¡object ¡ Context ¡object ¡ Data ¡IntegraTon ¡ Record ¡linkage/Schema ¡matching ¡… ¡ Data ¡ Quality ¡Measures ¡should ¡be ¡defined ¡in ¡all ¡components!! ¡ Precision, ¡Recall, ¡F1-­‑measure, ¡etc. ¡ FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 12 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Social ¡Context ¡ opinions ¡ Social ¡commerce ¡ …. ¡ …. ¡ Listening ¡to ¡the ¡VoM: ¡ • global ¡VoM ¡opinion? ¡ …. ¡ • best/worst ¡scored ¡aspects? ¡ • customer ¡needs? ¡ conversaTon ¡ …. ¡ • current ¡trends? ¡ • viral ¡informaTon? ¡ …. ¡ • … ¡and ¡so ¡on. ¡ item ¡ FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 13 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Social ¡& ¡SenTment ¡Analysis ¡ Sen9ment ¡Lexicons ¡ PosiTve ¡expressions ¡ Opinion ¡ +/-­‑ ¡ NegaTve ¡expressions ¡ ¡ SubjecTve ¡corpora ¡ Mining ¡ Word ¡polarity ¡ ¡ SenTment ¡representaTon ¡ FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 14 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Social ¡& ¡SenTment ¡Analysis ¡ Sen9ment ¡Lexicons ¡ PosiTve ¡expressions ¡ Opinion ¡ +/-­‑ ¡ NegaTve ¡expressions ¡ ¡ SubjecTve ¡corpora ¡ Mining ¡ Word ¡polarity ¡ ¡ SenTment ¡representaTon ¡ Sen9ment ¡Data ¡ …. ¡ …. ¡ (item, ¡+/-­‑) ¡ SenTment ¡ Reputa9on ¡ (item, ¡aspect, ¡+/-­‑) ¡ Analysis ¡ …. ¡ (item, ¡item, ¡comp) ¡ (item, ¡item, ¡aspect, ¡comp) ¡ 06/07/15 ¡ 15 ¡

Social ¡& ¡SenTment ¡Analysis ¡ Sen9ment ¡Lexicons ¡ PosiTve ¡expressions ¡ Opinion ¡ +/-­‑ ¡ NegaTve ¡expressions ¡ ¡ SubjecTve ¡corpora ¡ Mining ¡ Word ¡polarity ¡ ¡ SenTment ¡representaTon ¡ Sen9ment ¡Data ¡ …. ¡ …. ¡ (item, ¡+/-­‑) ¡ SenTment ¡ Feature ¡ExtracTon ¡ Reputa9on ¡ (item, ¡aspect, ¡+/-­‑) ¡ Analysis ¡ …. ¡ (item, ¡item, ¡comp) ¡ (item, ¡item, ¡aspect, ¡comp) ¡ Social ¡Data ¡ Social ¡ User ¡influence ¡ e-­‑Marke9ng ¡ Analysis ¡ Topic ¡sub-­‑graphs ¡ Popularity ¡predicTon ¡… ¡ ¡ FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 16 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

Approaches ¡to ¡ CONTEXT-AWARE BI SYSTEMS FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 17 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡

ConvenTonal ¡DW/OLAP ¡ Corporate ¡data ¡ OLAP ¡tools ¡ Data ¡Provisioning ¡ Data ¡Modelling ¡ Querying ¡ MDX ¡ Cube ¡ Data ¡ ETL ¡ Q ¡ Warehouse ¡ Report ¡ SQL ¡ Concealed ¡ ¡ data ¡ D1 ¡ D2 ¡ M ¡ D3 ¡ D4 ¡ Facts ¡ Data ¡Mining ¡ MulTdimensional ¡model ¡ Numerical ¡aggregaTon ¡via ¡funcTonal ¡dependencies. ¡ FiWh ¡European ¡Business ¡Intelligence ¡ 06/07/15 ¡ 18 ¡ Summer ¡School ¡-­‑ ¡eBISS ¡2015 ¡