Modélisation des transformations pour l'évolution de modèles multidimensionnels

La modélisation et l'entreposage des données ont constitué, depuis plus d'une décennie, une problématique de recherche pour laquelle différentes approches ont été proposées. Ces approches se focalisent sur des aspects statiques de l'entrepôt de données. Or, l'évolution du système d'information qui alimente un entrepôt peut avoir un impact sur ce dernier et peut conduire, par conséquent, à l'évolution de son modèle multidimensionnel. Dans ce contexte évolutif, nous proposons une démarche dirigée par les modèles pour automatiser la propagation de l'évolution du modèle de la source de données relationnelle vers l'entrepôt. Cette démarche est fondée sur deux modèles d'évolution ainsi qu'un ensemble de règles de transformation formalisées en Query/View/Transformation. Nous développons un prototype logiciel nommé DWE (« Data Warehouse Evolution ») qui supporte cette démarche

Modélisation des transformations pour l'évolution de modèles multidimensionnels

International audienceLa modélisation et l'entreposage des données ont constitué, depuis plus d'une décennie, une problématique de recherche pour laquelle différentes approches ont été proposées. Ces approches se focalisent sur des aspects statiques de l'entrepôt de données. Or, l'évolution du système d'information qui alimente un entrepôt peut avoir un impact sur ce dernier et peut conduire, par conséquent, à l'évolution de son modèle multidimensionnel. Dans ce contexte évolutif, nous proposons une démarche dirigée par les modèles pour automatiser la propagation de l'évolution du modèle de la source de données relationnelle vers l'entrepôt. Cette démarche est fondée sur deux modèles d'évolution ainsi qu'un ensemble de règles de transformation formalisées en Query/View/Transformation. Nous développons un prototype logiciel nommé DWE (« Data Warehouse Evolution ») qui supporte cette démarche

Toward Evolution Models for Data Warehouses

International audienceA Data warehouse (DW) is characterized by a complex architecture, designed in order to integrate data derived from operational data sources (DS), hence providing advanced analytical tools of these data. The DW is highly dependent on its DS. Hence, evolutions of the DS schema need to be propagated to the DW schema and content. This paper presents a model-driven approach for the evolution of a multidimensional DW. It is based on two evolution models: a first evolution model for the DS and another for the DW. These two models concern the data structure aspects as well as the evolution operations. The transition between these two models is performed through specific transformation rules defined in QVT (Query View Transformation)

The power of a model-driven approach to handle evolving Data Warehouse requirements

International audienceThe Data Warehouse (DW) is characterized by complex architecture, specific modeling and design approaches. It integrates data issued from operational data sources in order to meet decision-makers’ needs by providing answers for OLAP queries (On-Line Analytical Processing). In practice, both data source models and decision-makers’ analytical requirements evolve over time and, therefore, lead to changes in the DW multidimensional model. In this evolving context, we have developed the DWE (Data Warehouse Evolution) framework. DWE automatically propagates the changes of the data source data-model on the DW data-model. This paper proposes a model-driven approach for extending DWE in order to consider a further related evolutionary aspect: The evolution of decision-makers’ needs. It deals with the propagation of these evolutions on the DW multidimensional model. This approach relies on a classification of evolution scenarios and a set of transformation rules for the identification of evolut ion operations to apply on the DW

Probabilistic Tabu search with multiple neighborhoods for the Disjunctively Constrained Knapsack Problem

Given a set of items, each with a profit and a weight and a conflict graph describing incompatibilities between items, the Disjunctively Constrained Knapsack Problem is to select the maximum profit set of compatible items while satisfying the knapsack capacity constraint. We develop a probabilistic tabu search heuristic with multiple neighborhood structures. The proposed algorithm is evaluated on a total of 50 benchmark instances from the literature up to 1000 items. Computational results disclose that the proposed tabu search method outperforms recent state-of-the-art approaches. In particular, our approach is able to reach 46 best known solutions and discover 8 new best known solutions out of 50 benchmark instances