A Holistic Approach to OLAP Sessions Composition: The Falseto Experience

International audienceOLAP is the main paradigm for flexible and effective exploration of multidimensional cubes in data warehouses. During an OLAP session the user analyzes the results of a query and determines a new query that will give her a better understanding of information. Given the huge size of the data space, this exploration process is often tedious and may leave the user disoriented and frustrated. This paper presents an OLAP tool 1 named Falseto (Former AnalyticaL Sessions for lEss Tedious Olap), that is meant to assist query and session composition, by letting the user summarize, browse, query, and reuse former analytical sessions. Falseto's implementation on top of a formal framework is detailed. We also report the experiments we run to obtain and analyze real OLAP sessions and assess Falseto with them. Finally, we discuss how Falseto can be seen as a starting point for bridging OLAP with exploratory search, a search paradigm centered on the user and the evolution of her knowledge

Multidimensional modeling and analysis of large and complex watercourse data: an OLAP-based solution

International audienceThis paper presents the application of Data Warehouse (DW) and On-Line Analytical Processing (OLAP) technologies to the field of water quality assessment. The European Water Framework Directive (DCE, 2000) underlined the necessity of having operational tools to help in the interpretation of the complex and abundant information regarding running waters and their functioning. Several studies have exemplified the interest in DWs for integrating large volumes of data and in OLAP tools for data exploration and analysis. Based on free software tools, we propose an extensible relational OLAP system for the analysis of physicochemical and hydrobiological watercourse data. This system includes: (i) two data cubes; (ii) an Extract, Transform and Load (ETL) tool for data integration; and (iii) tools for OLAP exploration. Many examples of OLAP analysis (thematic, temporal, spatiotemporal, and multiscale) are provided. We have extended an existing framework with complex aggregate functions that are used to define complex analysis indicators. Additional analysis dimensions are also introduced to allow their calculation and also for purposes of rendering information. Finally, we propose two strategies to address the problem of summarizing heterogeneous measurement units by: (i) transforming source data at the ETL tier, and (ii) introducing an additional analysis dimension at the OLAP server tier

Guaranteeing the quality of multidimensional analysis in data warehouses of simulation results: application to pesticide transfer data produced by the MACRO Model

International audienceCurrently, the vital impact of environmental pollution on economic, social and health dimensions has been recognized. The need for theoretical and implementation frameworks for the acquisition, modeling and analysis of environmental data as well as tools to conceive and validate scenarios is becoming increasingly important. For these reasons, different environmental simulation models have been developed. Researchers and stakeholders need efficient tools to store, display, compare and analyze data that are produced by simulation models. One common way to manage simulation results is to use text files; however, text files make it difficult to explore the data. Spreadsheet tools (e.g., OpenOffice, MS Excel) can help to display and analyze model results, but they are not suitable for very large volumes of information. Recently, some studies have shown the feasibility of using Data Warehouse (DW) and On-Line Analytical Processing (OLAP) technologies to store model results and to facilitate model visualization, analysis and comparisons. These technologies allow model users to easily produce graphical reports and charts. In this paper, we address the analysis of pesticide transfer simulation results by warehousing and OLAPing data, for which the data results from the MACRO simulation model. This model simulates hydrological transfers of pesticides at the plot scale. We demonstrate how the simulation results can be managed using DW technologies. We also demonstrate how the use of integrity constraints can improve OLAP analysis. These constraints are used to maintain the quality of the warehoused data as well as to maintain the aggregations and queries, which will lead to better analysis, conclusions and decisions

Un système décisionnel pour l’analyse de la qualité des eaux de rivières

National audienceThis article describes a decisional system developed to allow the analysis of data about hydro-ecosystem functioning; there are numerous and various data, from several sources. The implemented system includes an integrated database, a datawarehouse for exploring data dimensions, and data mining tools for answering hydroecologists’ questions.Cet article décrit un système décisionnel développé pour permettre l’analyse des données concernant le fonctionnement des hydro-écosystèmes ; ces données sont nombreuses, diverses et issues de sources variées. Le système mis en place comporte une base de données intégrée, un entrepôt permettant l’exploration des dimensions associées aux données, et des outils de fouille permettant de répondre aux questions des hydro-écologues

An automated approach based on integrity constraints defined in UML and OCL for the verification of logical consistency in SOLAP systems : applications in the agri-environmental field

Les systèmes d'Entrepôts de Données et OLAP spatiaux (EDS et SOLAP) sont des technologies d'aide à la décision permettant l'analyse multidimensionnelle de gros volumes de données spatiales. Dans ces systèmes, la qualité de l'analyse dépend de trois facteurs : la qualité des données entreposées, la qualité des agrégations et la qualité de l’exploration des données. La qualité des données entreposées dépend de critères comme la précision, l'exhaustivité et la cohérence logique. La qualité d'agrégation dépend de problèmes structurels (e.g. les hiérarchies non strictes qui peuvent engendrer le comptage en double des mesures) et de problèmes sémantiques (e.g. agréger les valeurs de température par la fonction Sum peut ne pas avoir de sens considérant une application donnée). La qualité d'exploration est essentiellement affectée par des requêtes utilisateur inconsistantes (e.g. quelles ont été les valeurs de température en URSS en 2010 ?). Ces requêtes peuvent engendrer des interprétations erronées des résultats. Cette thèse s'attaque aux problèmes d'incohérence logique qui peuvent affecter les qualités de données, d'agrégation et d'exploration. L'incohérence logique est définie habituellement comme la présence de contradictions dans les données. Elle est typiquement contrôlée au moyen de Contraintes d'Intégrité (CI). Dans cette thèse nous étendons d'abord la notion de CI (dans le contexte des systèmes SOLAP) afin de prendre en compte les incohérences relatives aux agrégations et requêtes utilisateur. Pour pallier les limitations des approches existantes concernant la définition des CI SOLAP, nous proposons un Framework basé sur les langages standards UML et OCL. Ce Framework permet la spécification conceptuelle et indépendante des plates-formes des CI SOLAP et leur implémentation automatisée. Il comporte trois parties : (1) Une classification des CI SOLAP. (2) Un profil UML implémenté dans l'AGL MagicDraw, permettant la représentation conceptuelle des modèles des systèmes SOLAP et de leurs CI. (3) Une implémentation automatique qui est basée sur les générateurs de code Spatial OCL2SQL et UML2MDX qui permet de traduire les spécifications conceptuelles en code au niveau des couches EDS et serveur SOLAP. Enfin, les contributions de cette thèse ont été appliquées dans le cadre de projets nationaux de développement d'applications (S)OLAP pour l'agriculture et l'environnement.Spatial Data Warehouse (SDW) and Spatial OLAP (SOLAP) systems are Business Intelligence (BI) allowing for interactive multidimensional analysis of huge volumes of spatial data. In such systems the quality ofanalysis mainly depends on three components : the quality of warehoused data, the quality of data aggregation, and the quality of data exploration. The warehoused data quality depends on elements such accuracy, comleteness and logical consistency. The data aggregation quality is affected by structural problems (e.g., non-strict dimension hierarchies that may cause double-counting of measure values) and semantic problems (e.g., summing temperature values does not make sens in many applications). The data exploration quality is mainly affected by inconsistent user queries (e.g., what are temperature values in USSR in 2010?) leading to possibly meaningless interpretations of query results. This thesis address the problems of logical inconsistency that may affect the data, aggregation and exploration qualities in SOLAP. The logical inconsistency is usually defined as the presence of incoherencies (contradictions) in data ; It is typically controlled by means of Integrity Constraints (IC). In this thesis, we extends the notion of IC (in the SOLAP domain) in order to take into account aggregation and query incoherencies. To overcome the limitations of existing approaches concerning the definition of SOLAP IC, we propose a framework that is based on the standard languages UML and OCL. Our framework permits a plateforme-independent conceptual design and an automatic implementation of SOLAP IC ; It consists of three parts : (1) A SOLAP IC classification, (2) A UML profile implemented in the CASE tool MagicDraw, allowing for a conceptual design of SOLAP models and their IC, (3) An automatic implementation based on the code generators Spatial OCLSQL and UML2MDX, which allows transforming the conceptual specifications into code. Finally, the contributions of this thesis have been experimented and validated in the context of French national projetcts aimming at developping (S)OLAP applications for agriculture and environment

Une approche automatisée basée sur des contraintes d'intégrité définies en UML et OCL pour la vérification de la cohérence logique dans les systèmes SOLAP (Applications dans le domaine agri-environnemental)

Les systèmes d'Entrepôts de Données et OLAP spatiaux (EDS et SOLAP) sont des technologies d'aide à la décision permettant l'analyse multidimensionnelle de gros volumes de données spatiales. Dans ces systèmes, la qualité de l'analyse dépend de trois facteurs : la qualité des données entreposées, la qualité des agrégations et la qualité de l exploration des données. La qualité des données entreposées dépend de critères comme la précision, l'exhaustivité et la cohérence logique. La qualité d'agrégation dépend de problèmes structurels (e.g. les hiérarchies non strictes qui peuvent engendrer le comptage en double des mesures) et de problèmes sémantiques (e.g. agréger les valeurs de température par la fonction Sum peut ne pas avoir de sens considérant une application donnée). La qualité d'exploration est essentiellement affectée par des requêtes utilisateur inconsistantes (e.g. quelles ont été les valeurs de température en URSS en 2010 ?). Ces requêtes peuvent engendrer des interprétations erronées des résultats. Cette thèse s'attaque aux problèmes d'incohérence logique qui peuvent affecter les qualités de données, d'agrégation et d'exploration. L'incohérence logique est définie habituellement comme la présence de contradictions dans les données. Elle est typiquement contrôlée au moyen de Contraintes d'Intégrité (CI). Dans cette thèse nous étendons d'abord la notion de CI (dans le contexte des systèmes SOLAP) afin de prendre en compte les incohérences relatives aux agrégations et requêtes utilisateur. Pour pallier les limitations des approches existantes concernant la définition des CI SOLAP, nous proposons un Framework basé sur les langages standards UML et OCL. Ce Framework permet la spécification conceptuelle et indépendante des plates-formes des CI SOLAP et leur implémentation automatisée. Il comporte trois parties : (1) Une classification des CI SOLAP. (2) Un profil UML implémenté dans l'AGL MagicDraw, permettant la représentation conceptuelle des modèles des systèmes SOLAP et de leurs CI. (3) Une implémentation automatique qui est basée sur les générateurs de code Spatial OCL2SQL et UML2MDX qui permet de traduire les spécifications conceptuelles en code au niveau des couches EDS et serveur SOLAP. Enfin, les contributions de cette thèse ont été appliquées dans le cadre de projets nationaux de développement d'applications (S)OLAP pour l'agriculture et l'environnement.Spatial Data Warehouse (SDW) and Spatial OLAP (SOLAP) systems are Business Intelligence (BI) allowing for interactive multidimensional analysis of huge volumes of spatial data. In such systems the quality ofanalysis mainly depends on three components : the quality of warehoused data, the quality of data aggregation, and the quality of data exploration. The warehoused data quality depends on elements such accuracy, comleteness and logical consistency. The data aggregation quality is affected by structural problems (e.g., non-strict dimension hierarchies that may cause double-counting of measure values) and semantic problems (e.g., summing temperature values does not make sens in many applications). The data exploration quality is mainly affected by inconsistent user queries (e.g., what are temperature values in USSR in 2010?) leading to possibly meaningless interpretations of query results. This thesis address the problems of logical inconsistency that may affect the data, aggregation and exploration qualities in SOLAP. The logical inconsistency is usually defined as the presence of incoherencies (contradictions) in data ; It is typically controlled by means of Integrity Constraints (IC). In this thesis, we extends the notion of IC (in the SOLAP domain) in order to take into account aggregation and query incoherencies. To overcome the limitations of existing approaches concerning the definition of SOLAP IC, we propose a framework that is based on the standard languages UML and OCL. Our framework permits a plateforme-independent conceptual design and an automatic implementation of SOLAP IC ; It consists of three parts : (1) A SOLAP IC classification, (2) A UML profile implemented in the CASE tool MagicDraw, allowing for a conceptual design of SOLAP models and their IC, (3) An automatic implementation based on the code generators Spatial OCLSQL and UML2MDX, which allows transforming the conceptual specifications into code. Finally, the contributions of this thesis have been experimented and validated in the context of French national projetcts aimming at developping (S)OLAP applications for agriculture and environment.CLERMONT FD-Bib.électronique (631139902) / SudocSudocFranceF

Projet DOPAn : des cubes OLAP pour l’analyse de la vulnérabilité énergétique

National audienceDans le cadre du projet DOPAn (Données Ouvertes pour Pilotage et Analyse), une proposition d'architecture de système décisionnel informatique pour la collecte, l'entreposage et l'analyse de données sur la précarité/vulnérabilité énergétique des ménages est présentée. L'organisation en modules de ce système est basée sur une hiérarchisation des thèmes et indicateurs de précarité énergétique. La conception d'un des deux premiers modules réalisés, le système d'analyse OLAP (On Line Analytical Processing) des données de mobilité professionnelle, ainsi que des exemples d'analyses réalisés avec ce module sont détaillé

Design of Complex Spatio-multidimensional Models with the ICSOLAP UML Profile - An Implementation in MagicDraw

International audienceSpatial Data Warehouse and SOLAP systems allow analyzing huge volume of georeferenced data. SOLAP applications are usually complex needing advanced static and dynamic modelling properties. In particular, SOLAP applications require: multi-granular measures and complex aggregations based on aggregate functions depending on dimensions, hierarchies and levels. In this demo paper, motivated by the lack of conceptual spatio-multidimensional models based on standard languages and supporting such complex modelling requirements, we present a new UML profile for complex spatial data cubes. We implement our profile in the commercial CASE tool called MagicDraw. Using a real environmental case study, we show the theoretical and technical effectiveness of our proposal

Using OCL to Model Constraints in Data Warehouses

Recent research works propose to use the Object-Oriented (OO) approach such as UML to model data warehouses. First, the present paper overviews these recent OO techniques. They aim to describe the facts and the different analysis dimensions of the data. Second, we will propose a tutorial of the Object Constraint Language (OCL) and we will show how this language can be used to specify constraints in OO-based models of data warehouse. Up to now, OCL has been only applied to describe constraints in software applications and transactional databases. So, we demonstrate in this paper how to use OCL to represent the different types of data warehouse constraints. Our paper is addressed to researchers working in the fields of business intelligence and decision support systems, who wish to learn about the major possibilities that OCL offer in the context of data warehouse, and to find citations that will allow them to learn about this formalism in greater detail. We also provide general information about the possible types of implementation of multi-dimensional models and their constraints