Business Intelligence for Small and Middle-Sized Entreprises

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

PROCESSAMENTO ANALÍTICO EM DADOS XML

O uso de ferramentas de processamento analítico de dados (OLAP) para realização de análises estratégicas de uma organização possibilita que usuários responsáveis pela tomada de decisões possam identificar tendências e padrões, de forma a conduzir melhor o negócio da empresa em que atuam. Entretanto, o desenvolvimento de sistemas de processamento analítico em dados XML nos meios acadêmico e comercial não possui todas as funcionalidades das ferramentas OLAP para dados tradicionais e também não contempla documentos XML interdependentes. Portanto, a necessidade de desenvolver sistemas OLAP para auxiliar nas análises estratégicas dos dados de uma organização, representados no formato XML e interligados por um conjunto de referências, constitui a principal motivação para o desenvolvimento deste trabalho. Atualmente, pesquisas vêm sendo desenvolvidas no contexto acadêmico com o objetivo de realizar processamento analítico em dados representados em XML. No entanto, em razão destas tecnologias terem sido originalmente concebidas para propósitos distintos, esta não é uma tarefa trivial. Para ajudar no desenvolvimento desses sistemas OLAP, neste trabalho são discutidos os desafios que devem ser resolvidas para a realização de um processamento analítico eficiente sobre dados XML e avaliados alguns trabalhos acadêmicos que se propõe a realizar esta tarefa

Analyse en ligne (OLAP) de documents

Thèse également disponible sur le site de l'Université Paul Sabatier, Toulouse 3 : http://thesesups.ups-tlse.fr/160/Data warehouses and OLAP systems (On-Line Analytical Processing) provide methods and tools for enterprise information system data analysis. But only 20% of the data of a corporate information system may be processed with actual OLAP systems. The rest, namely 80%, i.e. documents, remains out of reach of OLAP systems due to the lack of adapted tools and processes. To solve this issue we propose a multidimensional conceptual model for representing analysis concepts. The model rests on a unique concept that models both analysis subjects as well as analysis axes. We define an aggregation function to aggregate textual data in order to obtain a summarised vision of the information extracted from documents. This function summarises a set of keywords into a smaller and more general set. We introduce a core of manipulation operators that allow the specification of analyses and their manipulation with the use of the concepts of the model. We associate a design process for the integration of data extracted from documents within an OLAP system that describes the phases for designing the conceptual schema, for analysing the document sources and for the loading process. In order to validate these propositions we have implemented a prototype.Les entrepôts de données et les systèmes d'analyse en ligne OLAP (On-Line Analytical Processing) fournissent des méthodes et des outils permettant l'analyse de données issues des systèmes d'information des entreprises. Mais, seules 20% des données d'un système d'information est constitué de données analysables par les systèmes OLAP actuels. Les 80% restant, constitués de documents, restent hors de portée de ces systèmes faute d'outils ou de méthodes adaptés. Pour répondre à cette problématique nous proposons un modèle conceptuel multidimensionnel pour représenter les concepts d'analyse. Ce modèle repose sur un unique concept, modélisant à la fois les sujets et les axes d'une analyse. Nous y associons une fonction pour agréger des données textuelles afin d'obtenir une vision synthétique des informations issues de documents. Cette fonction résume un ensemble de mots-clefs par un ensemble plus petit et plus général. Nous introduisons un noyau d'opérations élémentaires permettant la spécification d'analyses multidimensionnelles à partir des concepts du modèle ainsi que leur manipulation pour affiner une analyse. Nous proposons également une démarche pour l'intégration des données issues de documents, qui décrit les phases pour concevoir le schéma conceptuel multidimensionnel, l'analyse des sources de données ainsi que le processus d'alimentation. Enfin, pour valider notre proposition, nous présentons un prototype

Conception assistée d’entrepôts de données et de documents XML pour l’analyse OLAP

Aujourd’hui, les entrepôts de données constituent un enjeu majeur pour les applications décisionnelles au sein des entreprises. Les sources d’un entrepôt, c’est à dire l’origine des données qui l’alimentent, sont diverses et hétérogènes : fichiers séquentiels, feuilles de tableur, bases de données relationnelles, documents du Web. La complexité est telle que les logiciels du marché ne répondent que partiellement aux attentes des décideurs lorsque ceux-ci souhaitent analyser les données. Nos travaux s’inscrivent donc dans le contexte des systèmes décisionnels qui intègrent tous types de données (principalement extraites de bases de données relationnelles et de bases de documents XML) et qui sont destinés à des décideurs. Ils visent à proposer des modèles, des méthodes et des outils logiciels pour élaborer et manipuler des entrepôts de données. Nos travaux ont plus précisément porté sur deux problématiques complémentaires : l’élaboration assistée d’un entrepôt de données ainsi que la modélisation et l’analyse OLAP de documents XML.Today, data warehouses are a major issue for business intelligence applications within companies. Sources of a warehouse, i.e. the origin of data that feed, are diverse and heterogeneous sequential files, spreadsheets, relational databases, Web documents. The complexity is such that the software on the market only partially meets the needs of decision makers when they want to analyze the data. Therefore, our work is within the decision support systems context that integrate all data types (mainly extracted from relational databases and XML documents databases) for decision makers. They aim to provide models, methods and software tools to elaborate and manipulate data warehouses. Our work has specifically focused on two complementary issues: aided data warehouse and modeling and OLAP analysis of XML documents

Conception assistée d'entrepôts de données et de documents XML pour l'analyse OLAP

Aujourd hui, les entrepôts de données constituent un enjeu majeur pour les applications décisionnelles au sein des entreprises. Les sources d un entrepôt, c est à dire l origine des données qui l alimentent, sont diverses et hétérogènes : fichiers séquentiels, feuilles de tableur, bases de données relationnelles, documents du Web. La complexité est telle que les logiciels du marché ne répondent que partiellement aux attentes des décideurs lorsque ceux-ci souhaitent analyser les données. Nos travaux s inscrivent donc dans le contexte des systèmes décisionnels qui intègrent tous types de données (principalement extraites de bases de données relationnelles et de bases de documents XML) et qui sont destinés à des décideurs. Ils visent à proposer des modèles, des méthodes et des outils logiciels pour élaborer et manipuler des entrepôts de données. Nos travaux ont plus précisément porté sur deux problématiques complémentaires : l élaboration assistée d un entrepôt de données ainsi que la modélisation et l analyse OLAP de documents XML.Today, data warehouses are a major issue for business intelligence applications within companies. Sources of a warehouse, i.e. the origin of data that feed, are diverse and heterogeneous sequential files, spreadsheets, relational databases, Web documents. The complexity is such that the software on the market only partially meets the needs of decision makers when they want to analyze the data. Therefore, our work is within the decision support systems context that integrate all data types (mainly extracted from relational databases and XML documents databases) for decision makers. They aim to provide models, methods and software tools to elaborate and manipulate data warehouses. Our work has specifically focused on two complementary issues: aided data warehouse and modeling and OLAP analysis of XML documents.TOULOUSE1-SCD-Bib. electronique (315559902) / SudocSudocFranceF

Conception assistée d’entrepôts de données et de documents XML pour l’analyse OLAP

Aujourd’hui, les entrepôts de données constituent un enjeu majeur pour les applications décisionnelles au sein des entreprises. Les sources d’un entrepôt, c’est à dire l’origine des données qui l’alimentent, sont diverses et hétérogènes : fichiers séquentiels, feuilles de tableur, bases de données relationnelles, documents du Web. La complexité est telle que les logiciels du marché ne répondent que partiellement aux attentes des décideurs lorsque ceux-ci souhaitent analyser les données. Nos travaux s’inscrivent donc dans le contexte des systèmes décisionnels qui intègrent tous types de données (principalement extraites de bases de données relationnelles et de bases de documents XML) et qui sont destinés à des décideurs. Ils visent à proposer des modèles, des méthodes et des outils logiciels pour élaborer et manipuler des entrepôts de données. Nos travaux ont plus précisément porté sur deux problématiques complémentaires : l’élaboration assistée d’un entrepôt de données ainsi que la modélisation et l’analyse OLAP de documents XML.Today, data warehouses are a major issue for business intelligence applications within companies. Sources of a warehouse, i.e. the origin of data that feed, are diverse and heterogeneous sequential files, spreadsheets, relational databases, Web documents. The complexity is such that the software on the market only partially meets the needs of decision makers when they want to analyze the data. Therefore, our work is within the decision support systems context that integrate all data types (mainly extracted from relational databases and XML documents databases) for decision makers. They aim to provide models, methods and software tools to elaborate and manipulate data warehouses. Our work has specifically focused on two complementary issues: aided data warehouse and modeling and OLAP analysis of XML documents

Conceptual design of XML document warehouses

EXtensible Markup Language (XML) has emerged as the dominant standard in describing and exchanging data among heterogeneous data sources. XML with its self-describing hierarchical structure and its associated XML Schema (XSD) provides the flexibility and the manipulative power needed to accommodate complex, disconnected, heterogeneous data. The issue of large volume of data appearing deserves investigating XML Document Warehouses. But due to XMLrsquos non-scalar, set-based semi-structured nature, traditional data design models lack the ability to represent XML design level constructs in an abstract and implementation-independent form which are crucial for designing complex domains such as data marts and data warehouses, but also during their operational and maintenance phase. We utilize Object Oriented (OO) concepts to develop a conceptual model for XML Document Warehouses. In this paper we propose a conceptual design formalism to build meaningful XML Document Warehouses (XDW). Our focus includes; (1) conceptually design and build meaningful XML (warehouse) repository (xFACT) using OO concepts in integration with XML Schema constructs, (2) conceptually model and design virtual dimensions using XML conceptual views [10a] [10b] to satisfy warehouse end-user requirements and (3) use UML package diagrams to help logically group and build hierarchical conceptual views to enhance semantics and expressiveness of the XDW