49 research outputs found

    Modelling Architecture for Multimedia Data Warehouse

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    ABSTRACT: Data Warehouse is an information system mainly used to support strategic decision. During last few years there is a need arise to manage multimedia data in decision making process in business industry which leads to build Multimedia data warehouse. Multimedia data warehouse is a collection of large volume of image, audio, video and text data. To efficiently store, access and analyse such data there is a need arise to manage these data. Data management includes the access and storage mechanisms that support the data warehouse. Storage and retrieval of multimedia data is a critical issue for the overall system's performance and functionality. Multimedia data warehouse must be studied in order to provide an efficient environment in which data can be efficiently stored, retrieved and analyzed. In this paper, we propose the architectural framework to build multimedia data warehouse with the aim to provide better performance. To achieve better storage, access and analysis performance certain techniques are incorporated. Storage efficiency is improved by using provided compression technique and partitioning method. Access and analysis efficiency is improved by representing multimedia data by multilevel features and by applying indexing technique

    Temporal and Evolving Data Warehouse Design

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    Business Intelligence for Small and Middle-Sized Entreprises

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    Data warehouses are the core of decision support sys- tems, which nowadays are used by all kind of enter- prises in the entire world. Although many studies have been conducted on the need of decision support systems (DSSs) for small businesses, most of them adopt ex- isting solutions and approaches, which are appropriate for large-scaled enterprises, but are inadequate for small and middle-sized enterprises. Small enterprises require cheap, lightweight architec- tures and tools (hardware and software) providing on- line data analysis. In order to ensure these features, we review web-based business intelligence approaches. For real-time analysis, the traditional OLAP architecture is cumbersome and storage-costly; therefore, we also re- view in-memory processing. Consequently, this paper discusses the existing approa- ches and tools working in main memory and/or with web interfaces (including freeware tools), relevant for small and middle-sized enterprises in decision making

    Modelo de bodega de datos para el manejo de variables matriciales

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    Los pictogramas (iconos) en los modelos conceptuales de bodegas de datos son elementos esenciales en el desarrollo de campos de estudio como la medicina, la geo- informática o la biología, estos aumentan la expresividad de los modelos y facilitan la construcción y el entendimiento de los mismos. Los pictogramas permiten representar estructuras complejas como trayectorias, puntos de interés, roles, entre otros. Por su parte, las aplicaciones espacio-temporales, promueven el uso de tipos datos no convencionales como los objetos geométricos. Sin embargo, se observa una carencia de pictogramas para representar elementos del álgebra matricial como vectores y matrices, las cuales son ampliamente usadas en disciplinas como biología, análisis de imágenes o contabilidad. En este trabajo se presentan pictogramas que representan elementos propios del álgebra matricial como vectores, matrices u operaciones, lo que permite la generación de modelos conceptuales de bodegas de datos en áreas que usan álgebra matricial como insumo para la construcción de modelos matemáticos como la contabilidad matricial; allí, el uso de matrices, vectores y operaciones facilitan la consolidación de los estados financieros. La transformación de modelos conceptuales de bodegas de datos en modelos lógicos sobre sistemas de gestión de bodegas de datos facilita el planteamiento de consultas al incorporar funciones que operen tipos de datos complejos como arreglos de una dimensión (vectores) y de dos dimensiones (matrices), lo que enriquece a su vez el lenguaje SQL.Abstract: Pictograms (icons) in conceptual models of data warehouses are essential elements in the development of fields of study such as medicine, geoinformatics or biology, these increase the expressiveness of models and facilitate the construction and understanding thereofs. Pictograms allow for the depiction of complex structures such as trajectories, points of interest, roles, among others. For its part, the space temporary applications promotes the use of unconventional data types as Geometric objects. However, It is noticeable a lack of pictograms to represent matrix algebra elements like vectors and matrices, which are widely used in disciplines such as biology, image analysis or accounting. In this research paper are presented pictograms that represent elements of matrix algebra as vectors, matrices or operations, allowing the generation of conceptual models of data warehouses in areas that use matrix algebra as input for the construction of mathematical models such as matrix accounting, There, the use of matrices, vectors and operations facilitate the consolidation of financial statements. Transforming conceptual models of data warehouses into logical models over database management systems facilitates the queries proposal by incorporating functions that opérate complex data types such as one-dimensional arrays (vectors) and two-dimensional arrays (matrices), enriching in turn the SQL language. Which enriches in turn the SQL language.Maestrí

    IDEAS-1997-2021-Final-Programs

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    This document records the final program for each of the 26 meetings of the International Database and Engineering Application Symposium from 1997 through 2021. These meetings were organized in various locations on three continents. Most of the papers published during these years are in the digital libraries of IEEE(1997-2007) or ACM(2008-2021)

    Un sistema para el mantenimiento de almacenes de datos

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    Un almacén de datos es una base de datos diseñada para dar soporte al proceso de toma de decisiones en una organización. Un sistema de almacén de datos integra en un único repositorio, información histórica procedente de distintas fuentes de datos operacionales de la organización o externas a ella. Para que el almacén de datos sea en todo momento un reflejo fiel de la organización a la que sirve, debe ser actualizado periódicamente. Este proceso puede consumir muchos recursos, y en algunos casos inhabilitar el almacén de datos para los usuarios. En organizaciones donde el sistema debe estar disponible para los analistas en todo momento, el mantenimiento del almacén se convierte en un punto crítico del sistema. Por este motivo la investigación en estrategias eficientes de mantenimiento de almacenes de datos ha recibido la atención de los investigadores desde la aparición de esta tecnología. El mantenimiento de un almacén de datos se realiza en tres fases: extracción de datos de las fuentes, transformación de los datos y actualización del almacén. En este trabajo de tesis se han abordado, las fases de transformación y principalmente la fase de actualización. Para la fase de transformación se ha desarrollado un sistema que permite realizar tareas de limpieza moderada de los datos, integración de formato e integración semántica. Pero, el trabajo principal se ha centrado en la fase de actualización, para ella se han definido e implementado dos algoritmos que permiten realizar la actualización del almacén de datos de forma incremental y en línea, es decir evitando inhabilitar el almacén de datos durante el mantenimiento. Los algoritmos se basan en una estrategia multiversión, que permite mantener un número ilimitado de versiones de los datos actualizados, permitiendo de esta manera que los usuarios accedan a una misma versión del almacén mientras éste se está actualizando.García Gerardo, C. (2008). Un sistema para el mantenimiento de almacenes de datos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/2505Palanci

    Développement d'une approche géosémantique intégrée pour ajuster les résultats des requêtes spatiotemporelles dans les bases de données géospatiales multidimensionnelles évolutives

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    Dans le domaine forestier, la gestion des ressources naturelles se base sur les données recueillies lors des inventaires portant sur la représentation spatiale d'un même territoire à différentes époques. Au fil des inventaires, l'évolution naturelle, les interventions humaines, l'évolution des modes d'acquisition, des spécifications et des normes forestières créent une hétérogénéité spatiale et sémantique entre les différentes bases de données. Dans un processus décisionnel, ces données et spécifications sont structurées d'une façon multidimensionnelle dans des cubes de données géospatiales. Par conséquent, la structure multidimensionnelle est également amenée à évoluer, ce qui affecte la réponse aux requêtes spatiotemporelles. Dans le domaine forestier, la problématique de l'évolution de structure se traduit par l'impossibilité d'effectuer des analyses spatiotemporelles, par exemple sur l'évolution du volume de bois de certaines essences ou l'évolution des épidémies, affectant directement la prise de décision dans la gestion forestière. Cette problématique exige de concevoir de nouvelles solutions capables de préserver les liens entre les membres des différentes structures. Cependant, les solutions proposées ne tiennent pas compte de manière explicite et simultanée de l'évolution sémantique et géométrique de la structure. Afin d'apporter une solution plus adaptée aux réalités des phénomènes spatiotemporels, nous avons développé une approche géosémantique intégrée pour la gestion de l'évolution de la structure du cube afin d'ajuster la qualité de la réponse à la requête spatiotemporelle et ainsi offrir un meilleur support à la prise de décision. L'approche proposée définit une méthode de rétablissement des liens entre des versions du cube. Sur le plan sémantique, nous rétablissons les liens en employant une fonction de similarité sémantique basée sur l'ontologie et qui tient compte du plus fin niveau de définition des concepts. Au niveau géométrique, notre approche se base sur une méthode d'indexation QuadTree pour constituer une matrice de correspondances spatiales entre les géométries des différentes époques. Les liens résultants sont intégrés dans une méthode de transformation matricielle afin de pouvoir répondre d'une manière plus adaptée à des requêtes spatiotemporelles
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