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

Analyse OLAP d'un entrepôt de documents XML

Les systèmes OLAP basés sur des entrepôts de données sont aujourd’hui bien intégrés dans les organisations, ils facilitent le traitement et l’analyse de l’information pour la prise de décision. Le développement du Web a conduit à l’accroissement du volume de données traité, ainsi qu’à la diversification des sources de l’information. Ce problème de diversification a été en partie résolu grâce au langage XML. Celui-ci permet en effet le traitement et l’échange de données complexes et hétérogènes. Seulement c’est un format qui s’adapte mal aux systèmes OLAP et d’entrepôts classiques. De plus il n’existe à ce jour aucun standard permettant de répondre à cette problématique. Aussi nous avons développé un modèle multidimensionnel qui utilise le formalisme orienté objet UML pour décrire un entrepôt de documents XML orientés-document. Le schéma de cet entrepôt (appelé StarCD) représente la structure des documents à analyser, telle qu’elle est connue par le décideur. Et dans cet article nous présentons un nouveau langage d’analyse OLAP destiné aux décideurs, qui permet d’exprimer des requêtes complexes sur un entrepôt de documents XML décrit par un StarCD

Aided design of data warehouses and XML documents for OLAP analysis

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

Xml warehouse modelling and querying

Integrating XML documents in data warehouse is a major issue for decisional data processing and business intelligence. Indeed this type of data is increasingly being used in organisations’ information system. But the current warehousing systems do not manage documents as they do for extracted data from relational databases. We have therefore developed a multidimensional model based on the Unified Modeling Language (UML), to describe an XML Document Warehouse (XDW). The warehouse diagram obtained is a Star schema ( StarCD) which fact represents the documents class to be analyzed, and the dimensions correspond to analysis criteria extracted from the structure of the documents. The standard XQuery language can express queries on XML documents, but it is not suitable for analyzing a warehouse as its syntax is too complex for a non IT specialist. This paper presents a new language aimed at decision-makers and allows applying OLAP queries on a XDW described by a StarCD

Traduction Automatique de contraintes OCL dans une BD NoSQL

International audienceLes développeurs d'applications Big Data mettent en oeuvre des systèmes NoSQL pour stocker et exploiter des BD massives. Ils transforment généralement un modèle conceptuel décrivant une BD massive en un modèle physique NoSQL. Cette tâche manuelle s'avère fastidieuse en raison de la spécificité des modèles NoSQL et la quasi-absence de mécanismes de gestion des contraintes. L'objet de nos travaux est donc d'assister le développeur en automatisant en grande partie le processus de transformation des modèles. Pour ceci, nous avons utilisé l'architecture MDA. À partir d'un modèle conceptuel qui décrit la structure des données et un ensemble de contraintes sur ces données, nous proposons des règles de dérivation pour générer (1) un modèle d'implantation destiné à une plateforme NoSQL et (2) le code permettant de vérifier les contraintes. Le premier point a été traité dans des travaux antérieurs. Dans cet article, nous étudions le deuxième point qui vise à proposer un processus automatique de traduction de contraintes. Ce processus est réalisé en deux étapes qui correspondent aux passages conceptuel vers logique puis logique vers physique. Cet article est consacré à la description du premier passage

UMLtoNoSQL: Automatic Transformation of Conceptual Schema to NoSQL Databases

International audienceVolume, Variety and Velocity are the three dimensions that have definitely changed the tools we need to store and process Big Data effectively, giving rise to NoSQL systems for faster data access, better scalability and higher flexibility. While NoSQL systems have proven their efficiency to handle Big Data, it is still an unsolved problem how the automatic storage of Big Data in NoSQL systems could be done. One solution for addressing this problem is to model Big Data, and then define mapping rules towards the physical level. This paper proposes an automatic MDA-based approach that translates conceptual models expressed using the Unified Modeling Language (UML) into NoSQL physical models. Our approach rely on an intermediate logical model compatible with column, document and graph oriented systems which allows to choose the system type that suits the best with business rules and technical constraints