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CUBIST

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Combining and Uniting Business Intelligence and Semantic Technologies

Constantly growing amounts of data, complicated and rapidly changing economic interactions, and an emerging trend of incorporating unstructured data into analytics, brings new challenges to Business Intelligence (BI). Contemporary... ver más

30/09/2013

SAP SE

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

SAP SE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 6 Participantes

Financiación concedida El organismo FP7 notifico la concesión del proyecto el día 2013-09-30 No tenemos la información de la convocatoria

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SAP SE

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Líder del proyecto

SAP SE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Constantly growing amounts of data, complicated and rapidly changing economic interactions, and an emerging trend of incorporating unstructured data into analytics, brings new challenges to Business Intelligence (BI). Contemporary solutions involve BI users dealing with increasingly complex analyses. According to a 2008 study, the complexity of BI tools is the biggest barrier for success of these systems. Moreover, classical BI solutions have, so far, neglected the meaning of data.Semantic Technologies (STs), deal with this meaning and are capable of dealing with both unstructured and structured data. Having the meaning of data in place, a user can be guided during his work with data. In particular, we foresee FCA (Formal Concept Analysis), which is a well known ST, to be a key element of new hybrid BI system. However, STs have, traditionally, operated on data sets a magnitude smaller than classical BI solutions. They also lack standard BI functionalities such as Online Analytical Processing queries, making it difficult to perform analysis over semantic data. On the other hand, 'understanding data' will improve classical methods in BI-CUBIST combines essential features of ST and BI. We envision a system with the following core features:* It supports federation of data from a variety of unstructured and structured sources,* The persistency layer is an Information Warehouse; having a BI enabled triple store in its center,* Semantic information is used to improve BI best practices,* CUBIST enables a user to perform BI operations over semantic data,* Semantic data warehouse is used to realize advance mining techniques known from, in particular FCA.* Novel ways of applying visual analytics in which meaningful diagrammatic representations of the data will be used for representing, navigating through and visually querying the data.<br/>CUBIST has three use cases in the fields of market intelligence, computational biology and control centre operations.

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