A requirements engineering approach based on the alignment of data warehouses and business strategy

Garantizar que los almacenes de datos estén alineados a la estrategia del negocio es primordial para su éxito, ya que estos son utilizados por los gerentes del negocio con el fin de analizar los datos estratégicos de la organización. En este trabajo presentamos un enfoque de ingeniería de requerimientos orientado al negocio que alinea el Almacén de Datos a su plan estratégico. El proceso se describe mediante un conjunto de directrices que incluyen: el análisis VMOST para obtener los objetivos desde los usuarios, el modelo BMM para comprobar que los objetivos definidos estén alineados con la estrategia, el modelado de objetivos por medio de i* con el fin de obtener los requerimientos de información del Almacén de Datos, y el modelado multidimensional mediante un perfil UML. Se presenta un estudio de caso para mostrar el proceso completo.Ensuring that data warehouses are aligned to the business strategy is critical for their success, as these are used by business managers to analyze the organization's strategic data. An approach to requirements engineering-oriented business that aligns the data store to its strategic plan is presented. The process is described by a set of guidelines that include: VMOST analysis to obtain the objectives from the users, the BMM model to verify that the defined objectives are aligned with the strategy, modeling objectives through i* to obtain the information requirements of the data warehouse and multidimensional modeling by UML profile. A case study to show the entire process is presented.Este trabajo se ha realizado con el apoyo de la Dirección de Investigación, Vicerrectoría de Investigación y Postgrado de la Universidad de La Frontera, a través del Proyecto de Investigación DIUFRO DI11-0044

How Specific should Requirements Engineering be in the Context of Decision Information Systems

International audienceA decision information system (DIS) is a specific component of information system specialized in the support of decision-making by means of online analytical processing tools. Data warehouses (DW), at the core of DIS, integrate and historize collections of data often designed starting from the operational components of the Information Systems (IS). Methods, techniques and tools widely used in the industry to engineer DIS focus, mostly, on designing DW models. However a few approaches were recently proposed to deal with the early phase of DIS development and maintenance, i.e. requirements engineering (RE). As for other specific kinds of systems, the expectation is that better value shall be delivered to DIS users (i.e. different sorts of decision maker such as executives, or managers, as well as control managers or operational) if more effort is spent on analyzing their requirements in early phase of DIS engineering projects. However, DIS is very specific kinds of systems. Therefore the question is how specific should RE approaches be when developing a DIS? To addresses this question, we undertook an in depth analysis of (a) the specificities of DIS systems that shall have an impact on RE approach (b) expectations from DIS project stakeholders, and (c) gap analysis of DIS specific RE approaches and traditional RE approaches. The analysis is structured around the three main axes of RE approaches, i.e. formalization, specification, and consistency. The paper shows that although on a fundamental level RE for DIS approaches does not show conceptual differences with traditional RE for IS approaches, some differences exist in the way of working

Approche dirigée par les modèles pour l'implantation et la réduction d'entrepôts de données

Nos travaux se situent dans le cadre des systèmes d'aide à la décision reposant sur un Entrepôt de Données multidimensionnelles (ED). Un ED est une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées pour des fins décisionnelles. Les données pertinentes pour la prise de décision sont collectées à partir des sources au moyen des processus d'Extraction-Transformation-Chargement (ETL pour Extraction-Transformation-Loading). L'étude des systèmes et des méthodes existants montre deux insuffisances. La première concerne l'élaboration d'ED qui, typiquement, se fait en deux phases. Tout d'abord, il faut créer les structures multidimensionnelles ; ensuite, il faut extraire et transformer les données des sources pour alimenter l'ED. La plupart des méthodes existantes fournit des solutions partielles qui traitent soit de la modélisation du schéma de l'ED, soit des processus ETL. Toutefois, peu de travaux ont considéré ces deux problématiques dans un cadre unifié ou ont apporté des solutions pour automatiser l'ensemble de ces tâches.La deuxième concerne le volume de données. Dès sa création, l'entrepôt comporte un volume important principalement dû à l'historisation régulière des données. En examinant les analyses dans le temps, on constate que les décideurs portent généralement un intérêt moindre pour les données anciennes. Afin de pallier ces insuffisances, l'objectif de cette thèse est de formaliser le processus d'élaboration d'ED historisés (il a une dimension temporelle) depuis sa conception jusqu'à son implantation physique. Nous utilisons l'Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) qui permet de formaliser et d'automatiser ce processus~; ceci en réduisant considérablement les coûts de développement et en améliorant la qualité du logiciel. Les contributions de cette thèse se résument comme suit : 1. Formaliser et automatiser le processus de développement d'un ED en proposant une approche dirigée par les modèles qui inclut : - un ensemble de métamodèles (conceptuel, logique et physique) unifiés décrivant les données et les opérations de transformation. - une extension du langage OCL (Object Constraint Langage) pour décrire de manière conceptuelle les opérations de transformation d'attributs sources en attributs cibles de l'ED. - un ensemble de règles de transformation d'un modèle conceptuel en modèles logique et physique.- un ensemble de règles permettant la génération du code de création et de chargement de l'entrepôt. 2. Formaliser et automatiser le processus de réduction de données historisées en proposant une approche dirigée par les modèles qui fournit : - un ensemble de métamodèles (conceptuel, logique et physique) décrivant les données réduites, - un ensemble d'opérations de réduction,- un ensemble de règles de transformation permettant d'implanter ces opérations au niveau physique. Afin de valider nos propositions, nous avons développé un prototype comportant trois parties. Le premier module réalise les transformations de modèles vers des modèles de plus bas niveau. Le deuxième module transforme le modèle physique en code. Enfin, le dernier module permet de réduire l'ED.Our work handles decision support systems based on multidimensional Data Warehouse (DW). A Data Warehouse (DW) is a huge amount of data, often historical, used for complex and sophisticated analysis. It supports the business process within an organization. The relevant data for the decision-making process are collected from data sources by means of software processes commonly known as ETL (Extraction-Transformation-Loading) processes. The study of existing systems and methods shows two major limits. Actually, when building a DW, the designer deals with two major issues. The first issue treats the DW's design, whereas the second addresses the ETL processes design. Current frameworks provide partial solutions that focus either on the multidimensional structure or on the ETL processes, yet both could benefit from each other. However, few studies have considered these issues in a unified framework and have provided solutions to automate all of these tasks. Since its creation, the DW has a large amount of data, mainly due to the historical data. Looking into the decision maker's analysis over time, we can see that they are usually less interested in old data.To overcome these shortcomings, this thesis aims to formalize the development of a time-varying (with a temporal dimension) DW from its design to its physical implementation. We use the Model Driven Engineering (MDE) that automates the process and thus significantly reduce development costs and improve the software quality. The contributions of this thesis are summarized as follows: 1. To formalize and to automate the development of a time-varying DW within a model-driven approach that provides: - A set of unified (conceptual, logical and physical) metamodels that describe data and transformation operations. - An OCL (Object Constraint Language) extension that aims to conceptually formalize the transformation operations. - A set of transformation rules that maps the conceptual model to logical and physical models. - A set of transformation rules that generates the code. 2. To formalize and to automate historical data reduction within a model-driven approach that provides : - A set of (conceptual, logical and physical) metamodels that describe the reduced data. - A set of reduction operations. - A set of transformation rules that implement these operations at the physical level.In order to validate our proposals, we have developed a prototype composed of three parts. The first part performs the transformation of models to lower level models. The second part transforms the physical model into code. The last part allows the DW reduction.TOULOUSE1-SCD-Bib. electronique (315559902) / SudocSudocFranceF