Conception assistée d'entrepôts de données et de documents XML pour l'analyse OLAP

Aujourd hui, les entrepôts de données constituent un enjeu majeur pour les applications décisionnelles au sein des entreprises. Les sources d un entrepôt, c est à dire l origine des données qui l alimentent, sont diverses et hétérogènes : fichiers séquentiels, feuilles de tableur, bases de données relationnelles, documents du Web. La complexité est telle que les logiciels du marché ne répondent que partiellement aux attentes des décideurs lorsque ceux-ci souhaitent analyser les données. Nos travaux s inscrivent donc dans le contexte des systèmes décisionnels qui intègrent tous types de données (principalement extraites de bases de données relationnelles et de bases de documents XML) et qui sont destinés à des décideurs. Ils visent à proposer des modèles, des méthodes et des outils logiciels pour élaborer et manipuler des entrepôts de données. Nos travaux ont plus précisément porté sur deux problématiques complémentaires : l élaboration assistée d un entrepôt de données ainsi que la modélisation et l analyse OLAP de documents XML.Today, data warehouses are a major issue for business intelligence applications within companies. Sources of a warehouse, i.e. the origin of data that feed, are diverse and heterogeneous sequential files, spreadsheets, relational databases, Web documents. The complexity is such that the software on the market only partially meets the needs of decision makers when they want to analyze the data. Therefore, our work is within the decision support systems context that integrate all data types (mainly extracted from relational databases and XML documents databases) for decision makers. They aim to provide models, methods and software tools to elaborate and manipulate data warehouses. Our work has specifically focused on two complementary issues: aided data warehouse and modeling and OLAP analysis of XML documents.TOULOUSE1-SCD-Bib. electronique (315559902) / SudocSudocFranceF

Conception assistée d’entrepôts de données et de documents XML pour l’analyse OLAP

Aujourd’hui, les entrepôts de données constituent un enjeu majeur pour les applications décisionnelles au sein des entreprises. Les sources d’un entrepôt, c’est à dire l’origine des données qui l’alimentent, sont diverses et hétérogènes : fichiers séquentiels, feuilles de tableur, bases de données relationnelles, documents du Web. La complexité est telle que les logiciels du marché ne répondent que partiellement aux attentes des décideurs lorsque ceux-ci souhaitent analyser les données. Nos travaux s’inscrivent donc dans le contexte des systèmes décisionnels qui intègrent tous types de données (principalement extraites de bases de données relationnelles et de bases de documents XML) et qui sont destinés à des décideurs. Ils visent à proposer des modèles, des méthodes et des outils logiciels pour élaborer et manipuler des entrepôts de données. Nos travaux ont plus précisément porté sur deux problématiques complémentaires : l’élaboration assistée d’un entrepôt de données ainsi que la modélisation et l’analyse OLAP de documents XML.Today, data warehouses are a major issue for business intelligence applications within companies. Sources of a warehouse, i.e. the origin of data that feed, are diverse and heterogeneous sequential files, spreadsheets, relational databases, Web documents. The complexity is such that the software on the market only partially meets the needs of decision makers when they want to analyze the data. Therefore, our work is within the decision support systems context that integrate all data types (mainly extracted from relational databases and XML documents databases) for decision makers. They aim to provide models, methods and software tools to elaborate and manipulate data warehouses. Our work has specifically focused on two complementary issues: aided data warehouse and modeling and OLAP analysis of XML documents

Conception assistée d’entrepôts de données et de documents XML pour l’analyse OLAP

Aujourd’hui, les entrepôts de données constituent un enjeu majeur pour les applications décisionnelles au sein des entreprises. Les sources d’un entrepôt, c’est à dire l’origine des données qui l’alimentent, sont diverses et hétérogènes : fichiers séquentiels, feuilles de tableur, bases de données relationnelles, documents du Web. La complexité est telle que les logiciels du marché ne répondent que partiellement aux attentes des décideurs lorsque ceux-ci souhaitent analyser les données. Nos travaux s’inscrivent donc dans le contexte des systèmes décisionnels qui intègrent tous types de données (principalement extraites de bases de données relationnelles et de bases de documents XML) et qui sont destinés à des décideurs. Ils visent à proposer des modèles, des méthodes et des outils logiciels pour élaborer et manipuler des entrepôts de données. Nos travaux ont plus précisément porté sur deux problématiques complémentaires : l’élaboration assistée d’un entrepôt de données ainsi que la modélisation et l’analyse OLAP de documents XML.Today, data warehouses are a major issue for business intelligence applications within companies. Sources of a warehouse, i.e. the origin of data that feed, are diverse and heterogeneous sequential files, spreadsheets, relational databases, Web documents. The complexity is such that the software on the market only partially meets the needs of decision makers when they want to analyze the data. Therefore, our work is within the decision support systems context that integrate all data types (mainly extracted from relational databases and XML documents databases) for decision makers. They aim to provide models, methods and software tools to elaborate and manipulate data warehouses. Our work has specifically focused on two complementary issues: aided data warehouse and modeling and OLAP analysis of XML documents

Fédération multi-sources en neurosciences : intégration de données relationnelles et sémantiques

National audienceLa fédération et l'interrogation multi-sources de données est un besoin croissant. En neurosciences collaboratives, les entrepôts de données sont hétérogènes et ne peuvent être relocalisés hors des sites d'origine, pour des raisons historiques, juridiques ou éthiques. Cet article présente un système de recherche d'informations qui s'interface à des entrepôts de données multiples, hétérogènes et distribués. Ce système est évalué dans le cadre d'une plateforme de neurosciences collaboratives dédiée aux études cliniques multi-centriques en termes d'utilisabilité et de performance

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

SQL, NoSQL, NewSQL: stratégie de choix

Depuis les années 1980, les systèmes de gestion de bases de données relationnelles n'ont cessé de prendre de l'importance en regard des autres systèmes de gestion de données. Aujourd'hui, encore utilisés par la majorité des entreprises ils sont toujours appréciés pour leurs capacités à assurer une forte cohérence des données et garantir une fiabilité lors des transactions. Cependant, l'émergence des systèmes décisionnels et l'explosion des volumes de données à traiter ont conduit beaucoup de sociétés à dénormaliser leur modèle de données. Cette technique visant à regrouper l'information dans des agrégats a pour but d'optimiser les temps de réponses en rompant avec les trois formes normales si chères au SGBDR. Le Big data a conduit les grands acteurs de l'internet (Google, Facebook, et Amazon etc..) à développer puis adopter des technologies alternatives nommées NoSQL. Celles-ci leurs permettent de supporter une montée en charge horizontale tout en assurant une flexibilité du modèle de données. Dès lors, le NoSQL apparaît comme une solution à l'entreprise désirant gérer des montées en charges et des volumes importants. Cependant, cette technologie sacrifie à dessin la cohérence au bénéfice de la disponibilité. Dans ce modèle, les propriétés ACID sont souvent mises de côté pour la performance. En outre, la flexibilité offerte par le sans-schéma et l'abandon du SQL en font une technologie flexible et particulièrement appréciée des développeurs. Ils découvrent un SGBD où l'application devient maîtresse du schéma de la base de données. Plus d'interminables disputes avec un DBA qui impose un schéma non flexible de la base de données. La difficulté à gérer la faible cohérence des données pour les développeurs a conduit les grands ténors du web à développer le NewSQL. Ce nouveau SGBDR permet une scalabilité horizontale, une souplesse du schéma et une forte cohérence des données grâce à des transactions ACID. Le NewSQL est aussi jeune qu'il est plein de promesses. Il n'a pas le retour d'expérience des SGBDR et du NoSQL. Dans le document qui va suivre, sera cité les critères d'adoptions de chaque technologie. Ils seront mis ensemble à la fin dans un tableau de synthèse. Celui-ci pourra orienter la stratégie de choix d'une ou plusieurs d'entre elles

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