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Intégration de données par médiation basée sur les ontologies pour l'analyse en ligne (OLAP) à la demande / Ontology-based data integration by mediation for on-line analysis (OLAP) on-the-fly

Maiz, Nora 06 July 2010 (has links)
Les systèmes d’aide à la décision existants sont modélisés selon un modèle multidimensionneldédié à l’analyse. Leurs principales limitations sont leur structure statique, leur volume et lefait qu’ils ne prennent pas en compte ni l’évolution des sources de données ni celle desbesoins d’analyse. Dans cette thèse, nous proposons une architecture dynamique pourl’analyse en ligne à la demande qui est différente d’un entreposage physique de données dansune base cible avec un modèle figé. Les données dans notre architecture peuvent continuer àévoluer et dans leur contenu et dans leur structure selon l’activité ou l’environnement qu’ellesdécrivent. Le recueil de données et leur structuration sous forme de contextes d’analyse se faitdonc au moment où l’on souhaite effectuer les diverses analyses envisagées. L’accès auxsources de données ne se fera alors qu’à ce moment.Pour pouvoir mettre en oeuvre cette architecture, nous envisageons une solution selon deuxgrands axes :– La construction d’un système d’intégration de données fondé sur une approche parmédiation. Afin de rendre la recherche de données pertinente, il fallait décrire defaçon plus proche de la réalité les sources de données. Pour cela, nous avons optépour l’utilisation des ontologies comme modèle de description des sources ainsique de leurs relations.– La mise en place d’un dispositif de création de contextes d’analyse à la demandesous forme de cubes de données. Ce dispositif est basé également sur l’utilisationde l’ontologie du domaine décisionnel et d’un entrepôt de cubes de données. / Current decisional systems are modelled according to a multidimensional model which, isdedicated to on-line analysis. Their principal limitations lie in their structure, their volume andthat they do not take into account data sources and analysis needs evolution. In this thesis, wepropose a dynamic architecture for on-line analysis on-the-fly which is different fromwarehousing data in a target base with a fixed model.In our architecture, data can continue to evolve in their sources according to the activity thatthey describe. Collecting and structuring data in analysis contexts is when we want to makeanalysis.To implement this architecture, we consider a solution composed of two main parts:- The construction of a data integration system by mediation based on ontologies.- The implementation of a dispositive to building analysis contexts on-the-fly which isbased on ontologies to describe the decisional domain.
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Résumé de Flots de Données : motifs, Cubes et Hiérarchies / Datastream Summarization : patterns, Data Cubes and Hierarchies

Pitarch, Yoann 10 May 2011 (has links)
L'explosion du volume de données disponibles due au développement des technologies de l'information et de la communication a démocratisé les flots qui peuvent être définis comme des séquences non bornées de données très précises et circulant à grande vitesse. Les stocker intégralement est par définition impossible. Il est alors essentiel de proposer des techniques de résumé permettant une analyse a posteriori de cet historique. En outre, un grand nombre de flots de données présentent un caractère multidimensionnel et multiniveaux que très peu d'approches existantes exploitent. Ainsi, l'objectif de ces travaux est de proposer des méthodes de résumé exploitant ces spécificités multidimensionnelles et applicables dans un contexte dynamique. Nous nous intéressons à l'adaptation des techniques OLAP (On Line Analytical Processing ) et plus particulièrement, à l'exploitation des hiérarchies de données pour réaliser cette tâche. Pour aborder cette problématique, nous avons mis en place trois angles d'attaque. Tout d'abord, après avoir discuté et mis en évidence le manque de solutions satisfaisantes, nous proposons deux approches permettant de construire un cube de données alimenté par un flot. Le deuxième angle d'attaque concerne le couplage des approches d'extractions de motifs fréquents (itemsets et séquences) et l'utilisation des hiérarchies pour produire un résumé conservant les tendances d'un flot. Enfin, les catégories de hiérarchies existantes ne permettent pas d'exploiter les connaissances expertes dans le processus de généralisation. Nous pallions ce manque en définissant une nouvelle catégorie de hiérarchies, dites contextuelles, et en proposant une modélisation conceptuelle, graphique et logique d'un entrepôt de données intégrant ces hiérarchies contextuelles. Cette thèse s'inscrivant dans un projet ANR (MIDAS), une plateforme de démonstration intégrant les principales approches de résumé a été mise au point. En outre, la présence de partenaires industriels tels que Orange Labs ou EDF RD dans le projet a permis de confronter nos approches à des jeux de données réelles. / Due to the rapid increase of information and communication technologies, the amount of generated and available data exploded and a new kind of data, the stream data, appeared. One possible and common definition of data stream is an unbounded sequence of very precise data incoming at an high rate. Thus, it is impossible to store such a stream to perform a posteriori analysis. Moreover, more and more data streams concern multidimensional and multilevel data and very few approaches tackle these specificities. Thus, in this work, we proposed some practical and efficient solutions to deal with such particular data in a dynamic context. More specifically, we were interested in adapting OLAP (On Line Analytical Processing ) and hierarchy techniques to build relevant summaries of the data. First, after describing and discussing existent similar approaches, we have proposed two solutions to build more efficiently data cube on stream data. Second, we were interested in combining frequent patterns and the use of hierarchies to build a summary based on the main trends of the stream. Third, even if it exists a lot of types of hierarchies in the literature, none of them integrates the expert knowledge during the generalization phase. However, such an integration could be very relevant to build semantically richer summaries. We tackled this issue and have proposed a new type of hierarchies, namely the contextual hierarchies. We provide with this new type of hierarchies a new conceptual, graphical and logical data warehouse model, namely the contextual data warehouse. Finally, since this work was founded by the ANR through the MIDAS project and thus, we had evaluated our approaches on real datasets provided by the industrial partners of this project (e.g., Orange Labs or EDF R&D).
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Bordures : de la sélection de vues dans un cube de données au calcul parallèle de fréquents maximaux

Tofan, Radu-Ionel 28 September 2010 (has links)
La matérialisation de vues est une technique efficace d'optimisation de requêtes. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle vision "orientée utilisateur" de solutions pour le problème de sélection de vues à matérialiser dans les entrepôt de données : l'utilisateur fixe le temps de réponse maximal. Dans cette vision nous proposons des algorithmes qui s'avèrent compétitifs avec les algorithmes de type "orienté système", dans lesquels les ressources, comme la mémoire, sont considérées comme la contrainte forte. L'approche "orientée utilisateur" est étudiée avec un contexte dynamique de système d'optimisation de requêtes. Nous analysons la stabilité de ce système par rapport à la dynamique de la charge de requêtes et des données qui sont insérées ou supprimées. Le concept clé de nos algorithmes de sélection de vues à matérialiser est la bordure. Ce concept a été très étudié en fouille de données dans le cadre du calcul des fréquents maximaux. Plusieurs algorithmes séquentiels ont été proposés pour résoudre ce problème. Nous proposons un nouvel algorithme séquentiel MineWithRounds, facilement parallélisable, qui se distingue des autres propositions par une garantie théorique d'accélération dans le cas de machines à plusieurs unités de calcul et à mémoire partagée. / The materialization of views is an effective technique for optimizing queries. In this thesis, we propose a new vision, we qualify it as "user oriented", of the solutions to the problem of selecting views to materialize in data warehouses : the user fixes the maximum response time. In this vision, we propose algorithms that are competitive with the algorithms "oriented system" type, where resources such as memory, are considered as the major constraint. The "user oriented" approach is studied under a dynamic context. We analyze the stability of this system with respect to the dynamic query workload dynamic as well as data dynamic (insertions and deletions). The key concept of our algorithms for selecting views to materialize is the border. This concept has been widely studied in the data mining community under the maximal frequent itemset extration setting. Many sequential algorithms have been proposed. We propose a new sequential algorithm MineWithRounds, easily parallelizable, which differs from the others in that it guarantees a theoretical speed up in the case of multiprocessors shared memory case.
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Graphs enriched by Cubes (GreC) : a new approach for OLAP on information networks / Graphes enrichis par des Cubes (GreC) : une nouvelle approche pour l’OLAP sur des réseaux d’information

Jakawat, Wararat 27 September 2016 (has links)
L'analyse en ligne OLAP (Online Analytical Processing) est une des technologies les plus importantes dans les entrepôts de données, elle permet l'analyse multidimensionnelle de données. Cela correspond à un outil d'analyse puissant, tout en étant flexible en terme d'utilisation pour naviguer dans les données, plus ou moins en profondeur. OLAP a été le sujet de différentes améliorations et extensions, avec sans cesse de nouveaux problèmes en lien avec le domaine et les données, par exemple le multimedia, les données spatiales, les données séquentielles, etc. A l'origine, OLAP a été introduit pour analyser des données structurées que l'on peut qualifier de classiques. Cependant, l'émergence des réseaux d'information induit alors un nouveau domaine intéressant qu'il convient d'explorer. Extraire des connaissances à partir de larges réseaux constitue une tâche complexe et non évidente. Ainsi, l'analyse OLAP peut être une bonne alternative pour observer les données avec certains points de vue. Différents types de réseaux d'information peuvent aider les utilisateurs dans différentes activités, en fonction de différents domaines. Ici, nous focalisons notre attention sur les réseaux d'informations bibliographiques construits à partir des bases de données bibliographiques. Ces données permettent d'analyser non seulement la production scientifique, mais également les collaborations entre auteurs. Il existe différents travaux qui proposent d'avoir recours aux technologies OLAP pour les réseaux d'information, nommé ``graph OLAP". Beaucoup de techniques se basent sur ce qu'on peut appeler cube de graphes. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de “graph OLAP” que nous appelons “Graphes enrichis par des Cubes” (GreC). Notre proposition consiste à enrichir les graphes avec des cubes plutôt que de construire des cubes de graphes. En effet, les noeuds et/ou les arêtes du réseau considéré sont décrits par des cubes de données. Cela permet des analyses intéressantes pour l'utilisateur qui peut naviguer au sein d'un graphe enrichi de cubes selon différents niveaux d'analyse, avec des opérateurs dédiés. En outre, notons quatre principaux aspects dans GreC. Premièrement, GreC considère la structure du réseau afin de permettre des opérations OLAP topologiques, et pas seulement des opérations OLAP classiques et informationnelles. Deuxièmement, GreC propose une vision globale du graphe avec des informations multidimensionnelles. Troisièmement, le problème de dimension à évolution lente est pris en charge dans le cadre de l'exploration du réseau. Quatrièmement, et dernièrement, GreC permet l'analyse de données avec une évolution du réseau parce que notre approche permet d'observer la dynamique à travers la dimension temporelle qui peut être présente dans les cubes pour la description des noeuds et/ou arêtes. Pour évaluer GreC, nous avons implémenté notre approche et mené une étude expérimentale sur des jeux de données réelles pour montrer l'intérêt de notre approche. L'approche GreC comprend différents algorithmes. Nous avons validé de manière expérimentale la pertinence de nos algorithmes et montrons leurs performances. / Online Analytical Processing (OLAP) is one of the most important technologies in data warehouse systems, which enables multidimensional analysis of data. It represents a very powerful and flexible analysis tool to manage within the data deeply by operating computation. OLAP has been the subject of improvements and extensions across the board with every new problem concerning domain and data; for instance, multimedia, spatial data, sequence data and etc. Basically, OLAP was introduced to analyze classical structured data. However, information networks are yet another interesting domain. Extracting knowledge inside large networks is a complex task and too big to be comprehensive. Therefore, OLAP analysis could be a good idea to look at a more compressed view. Many kinds of information networks can help users with various activities according to different domains. In this scenario, we further consider bibliographic networks formed on the bibliographic databases. This data allows analyzing not only the productions but also the collaborations between authors. There are research works and proposals that try to use OLAP technologies for information networks and it is called Graph OLAP. Many Graph OLAP techniques are based on a cube of graphs.In this thesis, we propose a new approach for Graph OLAP that is graphs enriched by cubes (GreC). In a different and complementary way, our proposal consists in enriching graphs with cubes. Indeed, the nodes or/and edges of the considered network are described by a cube. It allows interesting analyzes for the user who can navigate within a graph enriched by cubes according to different granularity levels, with dedicated operators. In addition, there are four main aspects in GreC. First, GreC takes into account the structure of network in order to do topological OLAP operations and not only classical or informational OLAP operations. Second, GreC has a global view of a network considered with multidimensional information. Third, the slowly changing dimension problem is taken into account in order to explore a network. Lastly, GreC allows data analysis for the evolution of a network because our approach allows observing the evolution through the time dimensions in the cubes.To evaluate GreC, we implemented our approach and performed an experimental study on a real bibliographic dataset to show the interest of our proposal. GreC approach includes different algorithms. Therefore, we also validated the relevance and the performances of our algorithms experimentally.
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Cubes Émergents pour l'analyse des renversements de tendances dans les bases de données multidimensionnelles

Nedjar, Sébastien 23 November 2009 (has links) (PDF)
Découvrir des renversements de tendances entre deux cubes de données offre aux utilisateurs une connaissance nouvelle et intéressante lors des fluctuations de l'univers réel modélisé : quelles sont les nouveautés ? Quelle tendance apparaît ou disparaît ? Nous introduisons le nouveau concept de Cube Émergent. Il capture les renversements de tendances en mettant en œuvre une contrainte d'émergence (conjonction de contrainte monotones et antimonotones). Les bordures, classiques en fouille de données, sont reprises pour le Cube Émergent. Dans un second temps, nous proposons un nouveau couple de bordures pour optimiser à la fois l'espace de stockage et le temps de calcul. Cette nouvelle représentation fournit une caractérisation simple de la taille du Cube Émergent aussi bien que des outils de classification et de navigation dans les cubes. La connexion entre les bordures classiques et celles proposées est formellement établie en utilisant le concept de cube transversal. Connaître la taille du Cube Émergent est d'un grand intérêt, en particulier pour ajuster au mieux la contrainte d'émergence sous-jacente. Cette problématique est traitée en étudiant une borne supérieure et en caractérisant la taille exacte du Cube Émergent. Deux stratégies sont proposées pour estimer rapidement cette taille : la première est basée sur une estimation analytique, sans accès à la base de données, la seconde s'appuie sur un comptage probabiliste utilisant les bordures proposées comme entrée de l'algorithme proche de l'optimal HYPERLOGLOG. Grâce à la particulière efficacité de cet algorithme, plusieurs itérations peuvent être réalisées pour calibrer au mieux la contrainte d'émergence. De plus, des nouvelles représentations réduites et sans perte d'information du Cube Émergent sont proposées en utilisant le concept de fermeture cubique.
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Dynamic cubing for hierarchical multidimensional data space / Cube de données dynamique pour un espace de données hiérarchique multidimensionnel

Ahmed, Usman 18 February 2013 (has links)
De nombreuses applications décisionnelles reposent sur des entrepôts de données. Ces entrepôts permettent le stockage de données multidimensionnelles historisées qui sont ensuite analysées grâce à des outils OLAP. Traditionnellement, les nouvelles données dans ces entrepôts sont chargées grâce à des processus d’alimentation réalisant des insertions en bloc, déclenchés périodiquement lorsque l’entrepôt est hors-ligne. Une telle stratégie implique que d’une part les données de l’entrepôt ne sont pas toujours à jour, et que d’autre part le système de décisionnel n’est pas continuellement disponible. Or cette latence n’est pas acceptable dans certaines applications modernes, tels que la surveillance de bâtiments instrumentés dits "intelligents", la gestion des risques environnementaux etc., qui exigent des données les plus récentes possible pour la prise de décision. Ces applications temps réel requièrent l’intégration rapide et atomique des nouveaux faits dans l’entrepôt de données. De plus, ce type d’applications opérant dans des environnements fortement évolutifs, les données définissant les dimensions d’analyse elles-mêmes doivent fréquemment être mises à jour. Dans cette thèse, de tels entrepôts de données sont qualifiés d’entrepôts de données dynamiques. Nous proposons un modèle de données pour ces entrepôts dynamiques et définissons un espace hiérarchique de données appelé Hierarchical Hybrid Multidimensional Data Space (HHMDS). Un HHMDS est constitué indifféremment de dimensions ordonnées et/ou non ordonnées. Les axes de l’espace de données sont non-ordonnés afin de favoriser leur évolution dynamique. Nous définissons une structure de regroupement de données, appelé Minimum Bounding Space (MBS), qui réalise le partitionnement efficace des données dans l’espace. Des opérateurs, relations et métriques sont définis pour permettre l’optimisation de ces partitions. Nous proposons des algorithmes pour stocker efficacement des données agrégées ou détaillées, sous forme de MBS, dans une structure d’arbre appelée le DyTree. Les algorithmes pour requêter le DyTree sont également fournis. Les nœuds du DyTree, contenant les MBS associés à leurs mesures agrégées, représentent des sections matérialisées de cuboïdes, et l’arbre lui-même est un hypercube partiellement matérialisé maintenu en ligne à l’aide des mises à jour incrémentielles. Nous proposons une méthodologie pour évaluer expérimentalement cette technique de matérialisation partielle ainsi qu’un prototype. Le prototype nous permet d’évaluer la structure et la performance du DyTree par rapport aux autres solutions existantes. L’étude expérimentale montre que le DyTree est une solution efficace pour la matérialisation partielle d’un cube de données dans un environnement dynamique. / Data warehouses are being used in many applications since quite a long time. Traditionally, new data in these warehouses is loaded through offline bulk updates which implies that latest data is not always available for analysis. This, however, is not acceptable in many modern applications (such as intelligent building, smart grid etc.) that require the latest data for decision making. These modern applications necessitate real-time fast atomic integration of incoming facts in data warehouse. Moreover, the data defining the analysis dimensions, stored in dimension tables of these warehouses, also needs to be updated in real-time, in case of any change. In this thesis, such real-time data warehouses are defined as dynamic data warehouses. We propose a data model for these dynamic data warehouses and present the concept of Hierarchical Hybrid Multidimensional Data Space (HHMDS) which constitutes of both ordered and non-ordered hierarchical dimensions. The axes of the data space are non-ordered which help their dynamic evolution without any need of reordering. We define a data grouping structure, called Minimum Bounding Space (MBS), that helps efficient data partitioning of data in the space. Various operators, relations and metrics are defined which are used for the optimization of these data partitions and the analogies among classical OLAP concepts and the HHMDS are defined. We propose efficient algorithms to store summarized or detailed data, in form of MBS, in a tree structure called DyTree. Algorithms for OLAP queries over the DyTree are also detailed. The nodes of DyTree, holding MBS with associated aggregated measure values, represent materialized sections of cuboids and tree as a whole is a partially materialized and indexed data cube which is maintained using online atomic incremental updates. We propose a methodology to experimentally evaluate partial data cubing techniques and a prototype implementing this methodology is developed. The prototype lets us experimentally evaluate and simulate the structure and performance of the DyTree against other solutions. An extensive study is conducted using this prototype which shows that the DyTree is an efficient and effective partial data cubing solution for a dynamic data warehousing environment.

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