Reasoning about Summarizability in Heterogeneous Multidimensional Schemas

. In OLAP applications, data are modeled as points in a multidimensional space. Dimensions themselves have structure, described by a schema and an instance; the schema is basically a directed acyclic graph of granularity levels, and the instance consists of a set of elements for each level and mappings between these elements, usually called rollup functions. Current dimension models restrict dimensions in various ways; for example, rollup functions are restricted to be total. We relax these restrictions, yielding what we call heterogeneous schemas, which describe more naturally and cleanly many practical situations. In the context of heterogeneous schemas, the notion of summarizability becomes more complex. An aggregate view defined at some granularity level is summarizable from a set of precomputed views defined at other levels if the rollup functions can be used to compute the first view from the set of views. In order to study summarizability in heterogeneous schemas, ..

Developing a model and a language to identify and specify the integrity constraints in spatial datacubes

La qualité des données dans les cubes de données spatiales est importante étant donné que ces données sont utilisées comme base pour la prise de décision dans les grandes organisations. En effet, une mauvaise qualité de données dans ces cubes pourrait nous conduire à une mauvaise prise de décision. Les contraintes d'intégrité jouent un rôle clé pour améliorer la cohérence logique de toute base de données, l'un des principaux éléments de la qualité des données. Différents modèles de cubes de données spatiales ont été proposés ces dernières années mais aucun n'inclut explicitement les contraintes d'intégrité. En conséquence, les contraintes d'intégrité de cubes de données spatiales sont traitées de façon non-systématique, pragmatique, ce qui rend inefficace le processus de vérification de la cohérence des données dans les cubes de données spatiales. Cette thèse fournit un cadre théorique pour identifier les contraintes d'intégrité dans les cubes de données spatiales ainsi qu'un langage formel pour les spécifier. Pour ce faire, nous avons d'abord proposé un modèle formel pour les cubes de données spatiales qui en décrit les différentes composantes. En nous basant sur ce modèle, nous avons ensuite identifié et catégorisé les différents types de contraintes d'intégrité dans les cubes de données spatiales. En outre, puisque les cubes de données spatiales contiennent typiquement à la fois des données spatiales et temporelles, nous avons proposé une classification des contraintes d'intégrité des bases de données traitant de l'espace et du temps. Ensuite, nous avons présenté un langage formel pour spécifier les contraintes d'intégrité des cubes de données spatiales. Ce langage est basé sur un langage naturel contrôlé et hybride avec des pictogrammes. Plusieurs exemples de contraintes d'intégrité des cubes de données spatiales sont définis en utilisant ce langage. Les designers de cubes de données spatiales (analystes) peuvent utiliser le cadre proposé pour identifier les contraintes d'intégrité et les spécifier au stade de la conception des cubes de données spatiales. D'autre part, le langage formel proposé pour spécifier des contraintes d'intégrité est proche de la façon dont les utilisateurs finaux expriment leurs contraintes d'intégrité. Par conséquent, en utilisant ce langage, les utilisateurs finaux peuvent vérifier et valider les contraintes d'intégrité définies par l'analyste au stade de la conception

Integration of heterogeneous multidimensional data marts

 Data analysts often require access to integrated multidimensional data from local and external data warehouses. The integration process is often undertaken by expert database practitioners who will need to analyze the structure of the data, and match schemas and data before creating an integrated view of the data for visualization and analysis. Such a manual process may be acceptable for databases used in transaction processing applications but does not help decision makers who need access to the information quickly and cost effective in a constantly changing environment. This thesis addresses several challenges towards automating the integration of data warehouses based on a dimensional model known as Star schema. We recognize that the structure of multidimensional data, namely dimension hierarchies, is critical to the accuracy of the integration but is not always available or accessible. To address this problem, we infer dimension hierarchies from their instances, and demonstrate that they are sufficient to ensure the accuracy of the integration even though they may vary from the intended hierarchies. To improve the accuracy of matching Star schemas, we propose a more precise representation of Star schemas and demonstrate its effectiveness by comparing it against the existing approaches that treat Star schemas as relational models. To match instances of dimensions, we demonstrate that a graph matching algorithm is effective and performs with a high level of accuracy. We propose algorithms which enforce the tree structure of integrated data which is necessary for correct aggregation, and reduce false positive cases occurring during the instance matching. The effectiveness of our algorithms is shown through experiments with real life data. Despite perfectly matching schemas and hierarchies, there are often dimensions with mismatching data which restrict the scope of the integration. We propose to relax the requirement for dimension compatibility, and introduce measures that quantify the loss of data resulting from the less strict requirement. These measures enable data analysts to identify lossless fragments of data, and thereby, extend the scope of the integrated data. To provide a more comprehensive view of data for analysis, we link the integrated data with the data exclusive to each source by extending the navigation operation for multidimensional data. These contributions help towards shifting the integration problem away from expert database practitioners to empowered data analysts in combining multidimensional data from multiple sources in real time, and in a cost effective manner