MAURA : um framework baseado em mediador semântico para construção eficiente de Linked Data Mashups

Abstract

GISSA é um projeto de pesquisa e de desenvolvimento que conta com o suporte da Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP). O objetivo definido no GISSA é auxiliar os diversos atores da área de saúde (paciente, agente de saúde, médicos, prefeitos, secretários de estado, etc.) nos diversos processos de tomadas de decisão envolvidos no contexto do programa Rede Cegonha do Ministério da Saúde (MS). Para tanto, o projeto faz uso de informações oriundas de bases de dados do Sistema Único de Saúde brasileiro (SUS) e sua prova de conceito está sendo realizada na cidade de Tauá/CE - Brasil, desde 2015. Para identificar as causas de óbitos-infantis e partos prematuros, os gestores recorrem, em geral, às informações disponíveis sobre as mãetsa,is como:uso de álcoole drogas durante a gestação; doenças crônicas, como diabetes e hipertensão; situação socioeconômica, dentre outras. Porém, no SUS, tais informações estão distribuídas em bancos de dados relacionais heterogêneos, que dificultam a conciliação sintática e semântica necessária à integração de dados. Se de um lado a heterogeneidade sintática tem sido tratada pelo Departamento de Informática do MS (DATASUS) com tecnologias clássicas (barramento SOA, por ex.) a questão semântica resta ainda como um desafio. Esta é uma tarefa complexa, haja vista que em bancos relacionais os dados estão dispostos em tabelas, com pouca ou nenhuma semântica sobre a informação.O Linked Data se apresenta como solução atraente ao trato desta problemática,sendo uma mudança de paradigma na forma como as fontes de dados são representadas: fontes isoladas no formato de tabelas cedem lugar à grafos RDF interligados. Porém, a construção de uma visão homogeneizada sobre fontes Linked Data distintas, visão Linked Data Mashup (LDM), ainda não é uma tarefa trivial. Esta tarefa exige o uso de frameworks que requerem conhecimentos específicos em integração de dados e nas tecnologias da Web Semântica. O presente trabalho especifica e implementa o MAshUp mediador for RDF Applications (MAURA), um framework baseado mediador semântico para facilitar a construção de LDMs. O MAURA permite que usuários de propósito geral, sem conhecimentos específicos, criem seus próprios Linked Data Mashups baseados em parâmetrosd,e forma rápida e intuitiva. Para tanto, o MAURA reutiliza uma especificação de LDM na criação de novos mashupsr,ealizando um processo de mediação que materializa apenas os dados relevantes para o usuárAiolé.m desta nova funcionalidade,o MAURA cr