A view-based model of data-cube to support big earth data systems interoperability

Stefano Nativi; Paolo Mazzetti; Max Craglia

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A view-based model of data-cube to support big earth data systems interoperability

机译：支持大型地球数据系统互操作性的基于视图的数据多维数据集模型

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Big Earth Data-Cube infrastructures are becoming more and more popular to provide Analysis Ready Data, especially for managing satellite time series. These infrastructures build on the concept of multidimensional data model (data hypercube) and are complex systems engaging different disciplines and expertise. For this reason, their interoperability capacity has become a challenge in the Global Change and Earth System science domains. To address this challenge, there is a pressing need in the community to reach a widely agreed definition of Data-Cube infrastructures and their key features. In this respect, a discussion has started recently about the definition of the possible facets characterizing a Data-Cube in the Earth Observation domain. This manuscript contributes to such debate by introducing a view-based model of Earth Data-Cube systems to design its infrastructural architecture and content schemas, with the final goal of enabling and facilitating interoperability. It introduces six modeling views, each of them is described according to: its main concerns, principal stakeholders, and possible patterns to be used. The manuscript considers the Business Intelligence experience with Data Warehouse and multidimensional “cubes” along with the more recent and analogous development in the Earth Observation domain, and puts forward a set of interoperability recommendations based on the modeling views.

机译：提供分析就绪数据（尤其是用于管理卫星时间序列）的大地球数据多维数据集基础结构正变得越来越流行。这些基础架构建立在多维数据模型（数据超多维数据集）的概念上，并且是涉及不同学科和专业知识的复杂系统。因此，它们的互操作性已成为全球变化和地球系统科学领域的挑战。为了应对这一挑战，社区中迫切需要对数据多维数据集基础结构及其关键功能达成广泛认可的定义。在这方面，最近已经开始讨论在地球观测领域表征数据立方体的可能面的定义。该手稿引入了一个基于视图的Earth Data-Cube系统模型来设计其基础架构和内容架构，从而为此类辩论做出了贡献，最终目标是实现并促进互操作性。它引入了六个建模视图，每个视图的描述依据是：其主要关注点，主要利益相关者以及可能使用的模式。该手稿考虑了在数据仓库和多维“多维数据集”方面的商业智能经验以及对地观测领域的最新发展，并根据建模视图提出了一组互操作性建议。

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《Big Earth Data》 |2017年第2期|共25页
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Stefano Nativi; Paolo Mazzetti; Max Craglia;
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中图分类信息与知识传播;
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