Vers des cubes matriciels supportant l’analyse spatiale à la volée dans un contexte décisionnel

Depuis l’avènement du SOLAP, la problématique consistant à produire des analyses spatiales à la volée demeure entière. Les travaux précédents se sont tournés vers l’analyse visuelle et le calcul préalable afin d’obtenir des résultats en moins de 10 secondes. L’intégration des données matricielles dans les cubes SOLAP possède un potentiel inexploré pour le traitement à la volée des analyses spatiales. Cette recherche vise à explorer les avantages et les considérations à exploiter les cubes matriciels afin de produire des analyses spatiales à la volée dans un contexte décisionnel. Elle contribue à l’évolution du cadre théorique de l’intégration des données matricielles dans les cubes en ajoutant notamment la notion de couverture matricielle au cube afin de mieux supporter les analyses spatiales matricielles. Elle identifie des causes de la consommation excessive de ressources pour le traitement de ces analyses et propose des pistes d’optimisation basées sur l’exploitation des dimensions matricielles géométriques