Using Users' Expectations to Adapt Business Intelligence Systems

This paper takes a look at the general characteristics of business or economic intelligence system. The role of the user within this type of system is emphasized. We propose two models which we consider important in order to adapt this system to the user. The first model is based on the definition of decisional problem and the second on the four cognitive phases of human learning. We also describe the application domain we are using to test these models in this type of system

Considering users' behaviours in improving the responses of an information base

In this paper, our aim is to propose a model that helps in the efficient use of an information system by users, within the organization represented by the IS, in order to resolve their decisional problems. In other words we want to aid the user within an organization in obtaining the information that corresponds to his needs (informational needs that result from his decisional problems). This type of information system is what we refer to as economic intelligence system because of its support for economic intelligence processes of the organisation. Our assumption is that every EI process begins with the identification of the decisional problem which is translated into an informational need. This need is then translated into one or many information search problems (ISP). We also assumed that an ISP is expressed in terms of the user's expectations and that these expectations determine the activities or the behaviors of the user, when he/she uses an IS. The model we are proposing is used for the conception of the IS so that the process of retrieving of solution(s) or the responses given by the system to an ISP is based on these behaviours and correspond to the needs of the user

Mise en valeur de collections numériques réparties : de l'information aux connaissances

International audienceThe idea is to work in a spirit of federation and link a document or object to a cultural environment. The connections are made through a new social tool. This tool is adapted to the spirit transdisciplinary and trans. The bridge-building takes account of existing projects. This platform provides the means for researchers to find a maximum of links between projects and objects of academic research. It is interesting to place digital objects in their environment to enhance thematic collections outside an institutional framework. Knowledge or information contained in the basic concern metadata attributes to define an overall pattern of relationships between digital objects and actors.L'idée novatrice est de travailler dans un esprit fédératif et de relier un objet documentaire ou culturel à tout un environnement. Les liaisons se font au travers d'un nouvel outil social et particulièrement adapté à l'esprit transdisciplinaire et transrégional. La construction de liens pour rapprocher virtuellement des collections réparties sur un plan géographique tient compte des projets existant pour s'articuler avec eux. Cette plateforme donne les moyens aux chercheurs de retrouver un maximum de liens entre les projets et les objets académiques de recherche. Plutôt que de se concentrer uniquement sur les objets numériques il est intéressant de les replacer dans leur environnement de façon à valoriser des fonds entiers de collections thématiques et cela en sortant d'un cadre institutionnel. Les métas connaissances pour la représentation des connaissances du domaine d'application relèvent de la méta base chargée de contenir les structures des bases métiers. Les connaissances ou les informations contenues dans la méta base portent sur les attributs nécessaires pour définir un schéma global des relations entre les objets numériques et les acteurs

Considering users' behaviours in improving the responses of an information base

In this paper, our aim is to propose a model that helps in the efficient use of an information system by users, within the organization represented by the IS, in order to resolve their decisional problems. In other words we want to aid the user within an organization in obtaining the information that corresponds to his needs (informational needs that result from his decisional problems). This type of information system is what we refer to as economic intelligence system because of its support for economic intelligence processes of the organisation. Our assumption is that every EI process begins with the identification of the decisional problem which is translated into an informational need. This need is then translated into one or many information search problems (ISP). We also assumed that an ISP is expressed in terms of the user's expectations and that these expectations determine the activities or the behaviors of the user, when he/she uses an IS. The model we are proposing is used for the conception of the IS so that the process of retrieving of solution(s) or the responses given by the system to an ISP is based on these behaviours and correspond to the needs of the user

La recherche collaborative d'information dans un contexte d'Intelligence Economique

Nous pensons que les problématiques liées au processus d'intelligence économique (problématiques liées au processus décisionnel, au processus de collecte d'information, à la pertinence de l'information, à la protection du patrimoine informationnel, à l'utilisation de l'information) peuvent trouver des solutions plus adaptées, plus facilement et plus rapidement par un travail collaboratif. En effet, nous croyons que le partage des différents types de connaissance (ou compétence) passe par le travail collaboratif, en particulier la recherche collaborative d'information. Nous évoquerons l'acquisition de ces différents types de connaissance, comment les gérer informatiquement et comment les exploiter. Ces derniers nécessitent un effort de modélisation (de schéma de représentation) des connaissances sur les acteurs du processus d'intelligence économique (leurs savoirs, savoir-faire, expériences, etc.)

Méta modélisation et systèmes d'informations stratégiques

International audienceLes sources documentaires sous forme d'informations primaires, d'informations secondaires, d'informations tertiaires et d'informations à valeur ajoutée sont désormais disponibles par les nouvelles technologies d'information. Pour caractériser correctement les informations issues de base de données et permettre de produire de la connaissance, une première étape, communément admise, est de caractériser les données par des métas données c'est-à-dire des données sur les données. Une vision intéressante dans l'approche du décisionnel consiste à mettre l'acteur du système d'informations (SI) au centre du problème. La méta modélisation permet de décrire les objectifs de l'utilisateur, ses différentes activités et ses besoins dans la modélisation d'un système – d'informations stratégiques (S-IS). Les métas connaissances pour la représentation des connaissances du domaine d'application relèvent de la méta base chargée de contenir les structures des bases métiers. Ces bases métiers sont utilisées pour l'exploration des contenus des bases et pour des analyses décisionnelles. Les connaissances ou les informations contenues dans la méta base portent sur les attributs nécessaires pour les explorations et les analyses multidimensionnelles. Dans cet article nous explicitons les trois niveaux se modélisation d'un SIS et des acteurs impliqués dans le SIS

Business Intelligence Enables Greater Efficiency When Strategically Designed and Tactically Implemented

This paper was completed as part of the final research component in the University of Oregon Applied Information Management Master's Degree Program [see htpp://aim.uoregon.edu].This annotated bibliography summarizes 32 articles published between 2000 and 2011 that address the question Why should a company adopt a strategic approach to business intelligence (BI) and business analysis (BA)in addition to specific tactical approaches, to achieve potential efficiency gains? Factors are identified related to system design, employee education, and technology to capture, store and analyze high quality data. The goal is to present upper managers a set of key factors for implementation success