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

Business intelligence systems and user's parameters: an application to a documents' database

This article presents earlier results of our research works in the area of modeling Business Intelligence Systems. The basic idea of this research area is presented first. We then show the necessity of including certain users' parameters in Information systems that are used in Business Intelligence systems in order to integrate a better response from such systems. We identified two main types of attributes that can be missing from a base and we showed why they needed to be included. A user model that is based on a cognitive user evolution is presented. This model when used together with a good definition of the information needs of the user (decision maker) will accelerate his decision making process

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

Apports de l'Intelligence Economique dans un Système d'Information Stratégique universitaire : innovation par le processus de modélisation des acteurs

Nous abordons une nouvelle gouvernance des universités en empruntant le processus d'intelligence économique pour faire évoluer un système d'information universitaire en un système d'information stratégique universitaire. Le transfert d'un système d'information en système d'information décisionnel repose sur les bases métiers orientées vers les acteurs de l'université par la prise en compte de la modélisation des utilisateurs. Le développement d'un système d'information global de l'université doit tenir compte de l'évolutivité du contexte de l'université et de la prise en compte des systèmes d'information alternatifs. Par notre contribution, nous étudions les processus propres à l'organisation, les processus propres à l'enseignant et les processus propres à l'étudiant pour modéliser les utilisateurs d'un système d'information stratégique universitaire. La description des ressources électroniques inspirée en partie des observations de la «millenial generation» et la modélisation des acteurs montrent aujourd'hui la complémentarité de deux univers : les mondes de l'indexation et les mondes du décisionnel reliés par les entrepôts de données

Business intelligence systems and user's parameters: an application to a documents' database

This article presents earlier results of our research works in the area of modeling Business Intelligence Systems. The basic idea of this research area is presented first. We then show the necessity of including certain users' parameters in Information systems that are used in Business Intelligence systems in order to integrate a better response from such systems. We identified two main types of attributes that can be missing from a base and we showed why they needed to be included. A user model that is based on a cognitive user evolution is presented. This model when used together with a good definition of the information needs of the user (decision maker) will accelerate his decision making process

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

Gestion et qualité de l'information stratégique : une approche par les risques des systèmes décisionnels.

National audienceL'aide à la prise de décision est aujourd'hui en partie réalisée grâce aux entrepôts de données, qui peuvent intégrer une grande quantité de données provenant aussi bien de l'entreprise que de son environnement. Cependant, la diversité et la complexité des données, des processus et des acteurs impliqués dans ce dispositif technique nous invitent à prendre en compte des risques nouveaux (comme, par exemple, la non qualité des données, la non détection de changements significatifs, etc.). Face à ces risques, il est souhaitable de concevoir un système plus proche de ses utilisateurs, capable d'assister leurs recherches ou leurs manipulations d'informations, de les conseiller, ou encore de les alerter à bon escient. Dans cette optique, nous proposons une approche par les risques qui permet, selon nous, une prise en compte complète et très spécifique du problème de l'assistance à l'utilisateur dans le cade d'un Système Décisionnel. Nous en déduisons l'architecture générale d'un système collaboratif d'aide à la décision centré sur les besoins spécifiques de tous les acteurs du système décisionnel, lequel devient une sorte d'atelier de travail personnalisable. || Decision making is often based on data warehouses, that store a large amount of data, coming from either inside or outside the organisation. However, the complexity and diversity of data, processes and actors involved require management of new kinds of risks (eg data quality, meaningful signal detection failures, etc.). To face these risks, a system that takes into account more of users' needs is to be devised: query and manipulation assistance, advices or alert generation are some of the intended features we foresee. We propose a risk-based approach that can, according to us, provide a comprehensive and specific answer to the users' assistance problem. We provide the architecture of such a collaborative, user-centric, decision support system, as a customisable data workbench

Système d'information stratégique dédié à l'environnement universitaire

Une université abrite différents acteurs qui ont recours à des systèmes de ressources documentaires, des systèmes de production d'information, des systèmes de recherche d'information. L'intérêt que nous portons à la classifica-tion des acteurs de l'université, fondée sur notre modèle de représentation de l'utilisateur RU=(T, F, B, A), pour la construction d'un entrepôt de données et des bases métiers associées, permet de faire évoluer un système d'information en un système d'information stratégique. Nous réfléchissons à la conception d'un entrepôt de données de ressources documentaires dans un cadre pédagogi-que intégrant la modélisation de l'utilisateur. La description de ressources, en vue de leur réutilisation dans des parcours de formation, évoquent les diffi-cultés rencontrées et formulent des propositions pour combler des manques dans les normes existantes et rendre plus opérationnels certains descriptifs. La modélisation des acteurs d'une part et des types de documents d'autre part, permettent d'élaborer des corrélations afin d'améliorer les réponses. La mise en relation des acteurs et des documents est possible par les méta données de l'entrepôt de données et la méta modélisation de l'entrepôt de donnée

A propos d'un entrepôt de données universitaire : modélisation des acteurs et méta données

Une université abrite différents acteurs qui ont recours à des systèmes de ressources documentaires, des systèmes de production d'information, des systèmes de recherche d'information. L'intérêt que nous portons à la classification des acteurs de l'université, fondée sur notre modèle de représentation de l'utilisateur RU=(T, F, B, A), pour la construction d'un entrepôt de données (ED) et des bases métiers associées, permet de faire évoluer un Système d'Information (SI) en un Système d'Information Stratégique (SIS). Nous travaillons à la conception d'un entrepôt de données de ressources documentaires dans un cadre pédagogique intégrant la modélisation de l'utilisateur. La description de ressources, en vue de leur réutilisation dans des parcours de formation, évoquent les difficultés rencontrées et formulent des propositions pour combler des manques dans les normes existantes et rendre plus opérationnels certains descriptifs. La modélisation des acteurs d'une part et des types de documents d'autre part, permettent d'élaborer des corrélations afin d'améliorer les réponses. La mise en relation des acteurs et des documents est possible par les méta données de l'entrepôt de données et la méta modélisation de l'(ED).Nous élaborons également les méta données propres à l'(ED) qui définissent les méta données structurelles et d'accessibilité propres au système de pilotage. Afin de procéder au mieux au développement de notre contribution au (SIS), la méta modélisation de l'(ED) permet d'élaborer un schéma directeur pour la construction de l'(ED)

Modélisation de l'utilisateur, Systèmes d'Informations Stratégiques et Intelligence Economique

Article dans une revue de vulgarisation.Cet article présente le résultat des recherches menées par l'équipe SITE (Modélisation et Développement de Systèmes d'InTelligence Economique) du LORIA (Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications) dont l'objectif est d'étudier la modélisation et le développement de systèmes d'informations stratégiques dans le cadre de l'Intelligence Économique (IE). Dans notre article, nous explicitons successivement la spécificité des SIS par rapport aux SI classiques, quels sont les différents acteurs d'un SIS et comment prendre en compte l'acteur utilisateur du SIS par analogie à ce que l'on a déjà mis en oeuvre dans un système de recherche d'informations (SRI). Nous développerons en particulier comment mettre en place des bases métiers «intelligents» et comment méta-modéliser un tel système d'information