Aplicaciones de los sistemas de bases de datos deductivos comerciales

Una base de datos deductiva es un tipo de base de datos que puede sacar conclusiones o podemos decir deducciones utilizando un conjunto de reglas y hechos bien definidos que se almacenan en la base de datos. En el mundo actual, en el que tratamos con una gran cantidad de datos, esta base de datos deductiva ofrece muchas ventajas. Ayuda a combinar el RDBMS con la programación lógica. Para diseñar una base de datos deductiva se utiliza un lenguaje de programación puramente declarativo llamado Datalog.

Las implementaciones de las bases de datos deductivas se pueden ver en LDL (Lenguaje de datos lógicos), NAIL (No es otra implementación de la lógica), CORAL y VALIDEZ.
El uso de LDL y VALIDEZ en una variedad de aplicaciones comerciales/industriales es el siguiente.

1. Aplicaciones LDL:
este sistema se ha aplicado a los siguientes dominios de aplicación:

• Modelado empresarial:
  los datos relacionados con una empresa pueden dar como resultado un modelo ER extendido que contiene cientos de entidades y relaciones y miles de atributos. Este dominio implica el modelado de la estructura, los procesos y las restricciones dentro de una empresa.
• Prueba de hipótesis o dragado de datos:
  este dominio implica formular una hipótesis, traducirla en un conjunto de reglas LDL y una consulta, y luego ejecutar la consulta contra datos dados para probar la hipótesis. Esto se ha aplicado al análisis de datos del genoma en el campo de la microbiología, donde el dragado de datos consiste en identificar las secuencias de ADN a partir de radiografías automáticas digitalizadas de bajo nivel de experimentos realizados en bacterias E.Coli.
• Reutilización de software:
  una pequeña fracción del software para una aplicación se basa en reglas y se codifica en LDL (la mayor parte se desarrolla en código de procedimiento estándar). Las reglas dan lugar a una base de conocimientos que contiene una definición de cada módulo C utilizado en el sistema y un conjunto de reglas que define las formas en que los módulos pueden exportar/importar funciones, restricciones, etc. La «base de conocimientos» se puede utilizar para tomar decisiones relacionadas con la reutilización de subconjuntos de software. Esto se está experimentando dentro del software bancario.

2. Aplicaciones de VALIDEZ:
Validez combina capacidades deductivas con la habilidad de manipular objetos complejos (OIDs, herencia, métodos, etc). Proporciona un modelo de datos DOOD y un lenguaje llamado DEL (Datalog Extended Language), un motor que funciona con un modelo cliente-servidor y un conjunto de herramientas para la edición, validación y consulta de esquemas y reglas.
Las siguientes son algunas áreas de aplicación del sistema VALIDEZ:

• Comercio electrónico:
  en el comercio electrónico, los perfiles de clientes complejos deben compararse con las descripciones de destino. El proceso de coincidencia también se describe mediante reglas, y los predicados calculados se ocupan de los cálculos numéricos. La naturaleza declarativa de DEl facilita la formulación del algoritmo de coincidencia.
• Procesos gobernados por reglas:
  En un proceso gobernado por reglas, las reglas bien definidas definen las acciones a realizar. En esos procesos, algunas clases se modelan como clases DEL. La principal ventaja de VALIDEZ es la facilidad con la que se tienen en cuenta las nuevas normativas.
• Descubrimiento de conocimiento:
  el objetivo del descubrimiento de conocimiento es encontrar nuevas relaciones de datos mediante el análisis de datos existentes. Un prototipo de aplicación desarrollado por la Universidad de Illinois utiliza datos de estudiantes minoritarios ya existentes que se han mejorado con reglas en DEL.
• Ingeniería concurrente:
  una aplicación de ingeniería concurrente trata con grandes cantidades de datos centralizados, compartidos por varios participantes. Se ha desarrollado un prototipo de aplicación en el área de la ingeniería civil. Los datos de diseño se modelan usando el poder orientado a objetos del lenguaje DEL. DEL es capaz de manejar la transformación de reglas en restricciones y también puede manejar cualquier fórmula cerrada como una restricción de integridad.