Dados estatísticos são uma das mais importantes fontes de informações, relevantes para um grande número de partes interessadas nos domínios governamentais, científicos e de negócios. Um conjunto de dados estatísticos compreende uma coleção de observações feitas em alguns pontos através de um espaço lógico e muitas vezes é organizado como cubos de dados. A definição adequada de cubos de dados, especialmente das suas dimensões, ajuda a processar as observações e, mais importante, ajuda a combinar observações de diferentes cubos de dados. Neste contexto, os princípios de Linked Data podem ser proveitosamente aplicados na definição de cubos de dados, no sentido de que os princípios oferecem uma estratégia para fornecer a semântica ausentes nas dimensões, incluindo os seus valores. Nesta tese, descrevemos o processo e a implementação de uma arquitetura de mediação, chamada OLAP2DataCube On Demand Framework, que ajuda a descrever e consumir dados estatísticos, expostos como triplas RDF, mas armazenados em bancos de dados relacionais. O Framework possui um catálogo de descrições de Linked Data Cubes, criado de acordo com os princípios de Linked Data. O catálogo tem uma descrição padronizada para cada cubo de dados armazenado em bancos de dados (relacionais) estatísticos conhecidos pelo Framework. O Framework oferece uma interface para navegar pelas descrições dos Linked Data Cubes e para exportar os cubos de dados como triplas RDF geradas por demanda a partir das fontes de dados subjacentes. Também discutimos a implementação de operações sofisticadas de busca de metadados, operações OLAP em cubo de dados, tais como slice e dice, e operações de mashup sofisticadas de cubo de dados que criam novos cubos através da combinação de outros cubos.