Personnalisation de Systèmes OLAP Annotés

National audienceThis paper deals with personalization of annotated OLAP systems. Data constellation is extended to support annotations and user preferences. Annotations reflect the decision-maker experience whereas user preferences enable users to focus on the most interesting data. User preferences allow annotated contextual recommendations helping the decision-maker during his/her multidimensional navigations

Personnalisation d'analyses décisionnelles sur des données multidimensionnelles

This thesis investigates OLAP analysis personalization within multidimensional databases. OLAP analyse is modeled through a graph where nodes represent the analysis contexts and graph edges represent the user operations. The analysis context regroups the user query as well as result. It is well described by a specific tree structure that is independent on the visualization structures of data and query languages. We provided a model for user preferences on the multidimensional schema and values. Each preference is associated with a specific analysis context. Based on previous models, we proposed a generic framework that includes two personalization processes. First process, denoted query personalization, aims to enhancing user query with related preferences in order to produce a new one that generates a personalized result. Second personalization process is query recommendation that allows helping user throughout the OLAP data exploration phase. Our recommendation framework supports three recommendation scenarios, i.e., assisting user in query composition, suggesting the forthcoming query, and suggesting alternative queries. Recommendations are built progressively basing on user preferences. In order to implement our framework, we developed a prototype system that supports query personalization and query recommendation processes. We present experimental results showing the efficiency and the effectiveness of our approaches.Le travail présenté dans cette thèse aborde la problématique de la personnalisation des analyses OLAP au sein des bases de données multidimensionnelles. Une analyse OLAP est modélisée par un graphe dont les noeuds représentent les contextes d'analyse et les arcs traduisent les opérations de l'utilisateur. Le contexte d'analyse regroupe la requête et le résultat. Il est décrit par un arbre spécifique qui est indépendant des structures de visualisation des données et des langages de requête. Par ailleurs, nous proposons un modèle de préférences utilisateur exprimées sur le schéma multidimensionnel et sur les valeurs. Chaque préférence est associée à un contexte d'analyse particulier. En nous basant sur ces modèles, nous proposons un cadre générique comportant deux mécanismes de personnalisation. Le premier mécanisme est la personnalisation de requête. Il permet d'enrichir la requête utilisateur à l'aide des préférences correspondantes afin de générer un résultat qui satisfait au mieux aux besoins de l'usager. Le deuxième mécanisme de personnalisation est la recommandation de requêtes qui permet d'assister l'utilisateur tout au long de son exploration des données OLAP. Trois scénarios de recommandation sont définis : l'assistance à la formulation de requête, la proposition de la prochaine requête et la suggestion de requêtes alternatives. Ces recommandations sont construites progressivement à l'aide des préférences de l'utilisateur. Afin valider nos différentes contributions, nous avons développé un prototype qui intègre les mécanismes de personnalisation et de recommandation de requête proposés. Nous présentons les résultats d'expérimentations montrant la performance et l'efficacité de nos approches. Mots-clés: OLAP, analyse décisionnelle, personnalisation de requête, système de recommandation, préférence utilisateur, contexte d'analyse, appariement d'arbres de contexte

Gestion de flux de données pour l'observation de systèmes

La popularisation de la technologie a permis d'implanter des dispositifs et des applications de plus en plus développés à la portée d'utilisateurs non experts. Ces systèmes produisent des flux ainsi que des données persistantes dont les schémas et les dynamiques sont hétérogènes. Cette thèse s'intéresse à pouvoir observer les données de ces systèmes pour aider à les comprendre et à les diagnostiquer. Nous proposons tout d'abord un modèle algébrique Astral capable de traiter sans ambiguïtés sémantiques des données provenant de flux ou relations. Le moteur d'exécution Astronef a été développé sur l'architecture à composants orientés services pour permettre une grande adaptabilité. Il est doté d'un constructeur de requête permettant de choisir un plan d'exécution efficace. Son extension Asteroid permet de s'interfacer avec un SGBD pour gérer des données persistantes de manière intégrée. Nos contributions sont confrontées à la pratique par la mise en œuvre d'un système d'observation du réseau domestique ainsi que par l'étude des performances. Enfin, nous nous sommes intéressés à la mise en place de la personnalisation des résultats dans notre système par l'introduction d'un modèle de préférences top-k.Due to the popularization of technology, non-expert people can now use more and more advanced devices and applications. Such systems produce data streams as well as persistent data with heterogeneous schemas and dynamics. This thesis is focused on monitoring data coming from those systems to help users to understand and to perform diagnosis on them. We propose an algebraic model Astral able to treat data coming from streams or relations without semantic ambiguity. The engine Astronef has been developed on top of a service-oriented component framework to enable a large adaptability. It embeds a query builder which can select a composition of components to provide an efficient query plan. Its extension Asteroid interfaces with a DBMS in order to manage persistent data in an integrated manner. Our contributions have been confronted to practice with the deployment of a monitoring system for the digital home and with a performance study. Finally, we extend our approach with an operator to personalize the results by introducing a top-k preference model.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Gestion de flux de données pour l'observation de systèmes

Due to the popularization of technology, non-expert people can now use more and more advanced devices and applications. Such systems produce data streams as well as persistent data with heterogeneous schemas and dynamics. This thesis is focused on monitoring data coming from those systems to help users to understand and to perform diagnosis on them. We propose an algebraic model Astral able to treat data coming from streams or relations without semantic ambiguity. The engine Astronef has been developed on top of a service-oriented component framework to enable a large adaptability. It embeds a query builder which can select a composition of components to provide an efficient query plan. Its extension Asteroid interfaces with a DBMS in order to manage persistent data in an integrated manner. Our contributions have been confronted to practice with the deployment of a monitoring system for the digital home and with a performance study. Finally, we extend our approach with an operator to personalize the results by introducing a top-k preference model.La popularisation de la technologie a permis d'implanter des dispositifs et des applications de plus en plus développés à la portée d'utilisateurs non experts. Ces systèmes produisent des flux ainsi que des données persistantes dont les schémas et les dynamiques sont hétérogènes. Cette thèse s'intéresse à pouvoir observer les données de ces systèmes pour aider à les comprendre et à les diagnostiquer. Nous proposons tout d'abord un modèle algébrique Astral capable de traiter sans ambiguïtés sémantiques des données provenant de flux ou relations. Le moteur d'exécution Astronef a été développé sur l'architecture à composants orientés services pour permettre une grande adaptabilité. Il est doté d'un constructeur de requête permettant de choisir un plan d'exécution efficace. Son extension Asteroid permet de s'interfacer avec un SGBD pour gérer des données persistantes de manière intégrée. Nos contributions sont confrontées à la pratique par la mise en œuvre d'un système d'observation du réseau domestique ainsi que par l'étude des performances. Enfin, nous nous sommes intéressés à la mise en place de la personnalisation des résultats dans notre système par l'introduction d'un modèle de préférences top-k

Étude de l'efficacité des techniques de définition des besoins utilisées en contexte d'intelligence d'affaires

Depuis très longtemps, les organisations travaillent à améliorer le taux de succès dans l'implantation de systèmes d'information complexes. La recherche a démontré que les deux tiers des échecs en systèmes d'information sont attribuables aux erreurs faites lors de la définition des besoins. Bien que certains chercheurs ont étudié les techniques et méthodes d'analyse de besoins en systèmes d'information, elles ne sont pas encore bien répertoriées ni étudiées en contexte d'intelligence d'affaires. Cette recherche vise à mieux comprendre rutilisation [i.e. l'utilisation] des techniques de définition des besoins dans le but d'identifier les techniques les plus efficaces pour définir les besoins en contexte d'intelligence d'affaires. Pour ce faire, nous avons pris une approche comparative des caractéristiques spécifiques aux systèmes d'information opérationnels et décisionnels. Ainsi, grâce à une revue de littérature exhaustive, nous avons été en mesure de démontrer la nature intuitive et évolutive des besoins en intelligence d'affaires et la nécessité d'utiliser une approche itérative lors du processus de définition des besoins. Nous avons alors créé notre cadre de recherche à partir des modèles itératifs de définition des besoins et des techniques déjà répertoriées dans la littérature professionnelle et scientifique. Afin de valider notre cadre de recherche, nous avons utilisé une méthodologie exploratoire/qualitative auprès de 14 professionnels d'affaires et des technologies de l'information. Une première phase d'entrevue a permis de bien comprendre le processus de définition des besoins en contexte d'intelligence d'affaires et d'identifier les techniques utilisées par les participants. Une seconde phase d'entrevue a permis de mesurer la fréquence d'utilisation et l'efficacité perçue de 25 techniques en contexte transactionnel et d'intelligence d'affaires. Les résultats démontrent que l'efficacité des techniques utilisées correspond directement à la nature des besoins. Ainsi, les techniques orientées sur la modélisation des données, les buts et les indicateurs clés de performance ainsi que le prototypage sont nettement plus efficaces en intelligence d'affaires. D'autre part, la cartographie des processus, les scénarios et cas d'utilisation, ainsi que l'observation, sont plus efficaces en contexte transactionnel. Nos résultats montrent également l'importance d'utiliser une combinaison de techniques dans la définition des besoins d'information. Cette recherche contribue à l'avancée des connaissances dans le domaine de la définition des besoins en étant la première à répertorier les techniques les plus efficaces en contexte d'intelligence d'affaires et en présentant une nouvelle perspective d'efficacité mesurée d'après la nature du contexte. De plus, en mettant en évidence la différence et le caractère particulier des besoins opérationnels et décisionnels, cette recherche permet aux professionnels de comprendre concrètement comment adapter leur approche de définition des besoins à chacun de ces contextes

Approches algébriques pour la gestion et l'exploitation de partitions sur des jeux de données

The rise of data analysis methods in many growing contexts requires the design of new tools, enabling management and handling of extracted data. Summarization process is then often formalized through the use of set partitions whose handling depends on applicative context and inherent properties. Firstly, we suggest to model the management of aggregation query results over a data cube within the algebraic framework of the partition lattice. We highlight the value of such an approach with a view to minimize both required space and time to generate those results. We then deal with the consensus of partitions issue in which we emphasize challenges related to the lack of properties that rule partitions combination. The idea put forward is to deepen algebraic properties of the partition lattice for the purpose of strengthening its understanding and generating new consensus functions. As a conclusion, we propose the modelling and implementation of operators defined over generic partitions and we carry out some experiences allowing to assert the benefit of their conceptual and operational use.L’essor des méthodes d’analyse de données dans des contextes toujours plus variés nécessite la conception de nouveaux outils permettant la gestion et la manipulation des données extraites. La construction de résumés est alors couramment structurée sous la forme de partitions d’ensembles dont la manipulation dépend à la fois du contexte applicatif et de leurs propriétés algébriques. Dans un premier temps, nous proposons de modéliser la gestion des résultats de requêtes d’agrégation dans un cube OLAP à l’aide d’un calcul algébrique sur des partitions. Nous mettons en évidence l’intérêt d’une telle démarche par le gain de temps et d’espace observé pour produire ces résultats. Nous traitons par la suite le cas de la modélisation du consensus de partitions où nous soulignons les difficultés propres à sa construction en l’absence de propriétés qui régissent la combinaison des partitions. Nous proposons donc d’approfondir l’étude des propriétés algébriques de la structure du treillis des partitions, en vue d’en améliorer la compréhension et par conséquent de produire de nouvelles procédures pour l’élaboration du consensus. En guise de conclusion, nous proposons la modélisation et une mise en œuvre concrète d’opérateurs sur des partitions génériques et nous livrons diverses expériences, propres à souligner l’intérêt de leur usage conceptuel et opérationnel

Modélisation des bases de données multidimensionnelles : analyse par fonctions d'agrégation multiples

Le résumé en français n'a pas été communiqué par l'auteur.Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur

Modélisation des bases de données multidimensionnelles : analyse par fonctions d'agrégation multiples

Le résumé en français n'a pas été communiqué par l'auteur.Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur