Modélisation et manipulation d'entrepôts de données complexes et historisées

Le mémoire de cette thèse traite de la modélisation conceptuelle et de la manipulation des données (par des algèbres) dans les systèmes d'aide à la décision. Notre thèse repose sur la dichotomie de deux espaces de stockage : l'entrepôt de données regroupe les extraits des bases sources utiles pour les décideurs et les magasins de données sont déduits de l'entrepôt et dédiés à un besoin d'analyse particulier.Au niveau de l'entrepôt, nous définissons un modèle de données permettant de décrire l'évolution temporelle des objets complexes. Dans notre proposition, l'objet entrepôt intègre des états courants, passés et archivés modélisant les données décisionnelles et leurs évolutions. L'extension du concept d'objet engendre une extension du concept de classe. Cette extension est composée de filtres (temporels et d'archives) pour construire les états passés et archivés ainsi que d'une fonction de construction modélisant le processus d'extraction (origine source). Nous introduisons également le concept d'environnement qui définit des parties temporelles cohérentes de tailles adaptées aux exigences des décideurs. La manipulation des données est une extension des algèbres objet prenant en compte les caractéristiques du modèle de représentation de l'entrepôt. L'extension se situe au niveau des opérateurs temporels et des opérateurs de manipulation des ensembles d'états.Au niveau des magasins, nous définissons un modèle de données multidimensionnelles permettant de représenter l'information en une constellation de faits ainsi que de dimensions munies de hiérarchies multiples. La manipulation des données s'appuie sur une algèbre englobant l'ensemble des opérations multidimensionnelles et offrant des opérations spécifiques à notre modèle. Nous proposons une démarche d'élaboration des magasins à partir de l'entrepôt.Pour valider nos propositions, nous présentons le logiciel GEDOOH (Générateur d'Entrepôts de Données Orientées Objet et Historisées) d'aide à la conception et à la création des entrepôts dans le cadre de l'application médicale REANIMATIC

Modélisation et extraction de données pour un entrepôt objet

National audienceThis paper describes an object-oriented model for designing complex and time-variant data warehouse data. The main contribution is the warehouse class concept, which extends the class concept by temporal and archive filters as well as a mapping function. Filters allow the keeping of relevant data changes whereas the mapping function defines the warehouse class schema from a global data source schema. The approach take into account static properties as well as dynamic properties. The behaviour extraction is based on the use-matrix concept

CONCEPTION ET MANIPULATION DE BASES DE DONNEES DIMENSIONNELLES À CONTRAINTES

This thesis defines a constraint-based model dedicated to multidimensional databases. The defined model represents data through a constellation of facts (subjects of analyse) associated to dimensions (axis of analyse), which are possibly shared. Each dimension is organised according to several hierarchies (views of analyse) integrating several levels of data granularity. In order to insure data consistency, 5 semantic constraints (exclusion, inclusion, partition, simultaneity, totality) are introduced, which can be intra-dimension or inter-dimensions. The intra-dimension constraints allow the expression of constraints between hierarchies within a same dimension whereas the inter-dimensions constraints focus on hierarchies of distinct dimensions. The repercussions of these constraints on multidimensional manipulations are studied and OLAP operator extensions are provided.L'accroissement du volume de données dans les systèmes d'information est de nos jours une réalité à laquelle chaque entreprise doit faire face. Notamment, elle doit permettre à ses responsables de déceler les informations pertinentes afin de prendre les bonnes décisions dans les plus brefs délais. Les systèmes décisionnels répondent à ces besoins en proposant des modèles et des techniques de manipulation des données. Dans le cadre de ces systèmes, mes travaux de thèse consistent à étudier la modélisation des données décisionnelles et à proposer un langage de manipulation adapté. Dans un premier temps, nous proposons un modèle dimensionnel organisant les données en une constellation de faits (sujets d'analyse) associés à des dimensions (axes d'analyse) pouvant être partagées. Notre modèle assure une plus grande cohérence des données par sa propriété de multi instanciations qui permet de spécifier des conditions d'appartenance des instances des dimensions aux hiérarchies. De plus, nous avons défini des contraintes exprimant des relations sémantiques entre les hiérarchies intra et inter dimensions (Inclusion, Exclusion, Totalité, Partition, Simultanéité). Au niveau de la manipulation des données, nous avons redéfini les opérateurs dimensionnels afin de permettre à l'utilisateur de mieux définir ses besoins en précisant l'ensemble des instances à analyser. Cette extension a permis d'éviter les incohérences lors de la manipulation des données dimensionnelles. Nous avons étudié également l'impact de ces contraintes sur l'optimisation des manipulations basée sur la technique de matérialisation des vues. La prise en compte des contraintes sémantiques a permis de supprimer des vues incohérentes et de réduire le nombre de vues candidates à la matérialisation. Dans un second temps, nous proposons un processus de conception d'un schéma dimensionnel comportant une démarche descendante, basée sur les besoins des décideurs, et une démarche ascendante basée sur les données sources. Une phase de confrontation, permet d'intégrer les résultats des deux démarches pour obtenir un schéma dimensionnel en constellation intégrant à la fois les besoins des décideurs et les données sources. Afin de valider nos propositions, nous avons développé un outil d'aide à la conception de schémas dimensionnels contraints intitulé GMAG (Générateur de MAGasin de données dimensionnelles)