The purpose of this work is in analytical tool supporting manager decision making. The goal was to develop a reporting system which simplifies company customer's orientation in key performance indicators. As implementation environment has been used .NET Framework 3.5 with C\# language and database server Microsoft SQL 2008 with Analysis Services extension, for web interface has been used ASP.NET.

Os resíduos urbanos descartados de forma irregular constituem um problema sério, principalmente nas grandes cidades, causando entupimento de bueiros e drenagem com conseqüentes inundações, sujeira e transmissão de doenças tais como leptospirose e dengue além de ser um estorvo para o trânsito e acarretarem gastos para a Prefeitura. Por outro lado, reciclar este material é uma fonte de receitas e um gerador de empregos. A Geovisualização Analítica pode ser de grande auxílio para a análise desse problema complexo e para a tomada de decisão. Com essa motivação, a presente dissertação procura fornecer uma visão geral sobre o estado da arte quanto a conceitos e pesquisas em Geovisualização (GVis) e Processamento Analítico (OLAP e SOLAP). Apresenta também processos, metodologias e tecnologias que foram utilizadas no desenvolvimento de um protótipo de um sistema analítico de informações aplicado à área de gestão da coleta seletiva de resíduos sólidos recicláveis em ambiente urbano. Este protótipo, efetivamente implantado, combinou navegação e consulta para recuperar informações através de seleções espaciais e alfanuméricas. Através de exemplos foi mostrado que este tipo de solução auxilia gestores nos processos de exploração, análise e tomada de decisão. / Domestic waste illegally disposed constitute a serious problem, especially in large cities, causing clogging of drains and drainage with subsequent flooding, dirt and transmission of diseases such as leptospirosis and dengue as well as being a hindrance to traffic and would entail city hall costs. Moreover, recycle this material is a source of revenue and a generator of jobs. The Analytical Geovisualization can be of great help in the analysis of this complex problem and the decision-making. With this motivation, this paper seeks to provide an overview of the state of the art as the concepts and research in Geovisualization (GVis) and Analytical Processing (OLAP and SOLAP). It also presents processes, methodologies and technologies that were used in developing a prototype of an analytical system applied to the area of selective collection information management of recyclable solid waste in urban environments. This prototype, effectively deployed, combined navigation and query to retrieve information through spatial and alphanumeric selections. Through examples it was shown that this type of solution helps managers in operating procedures, analysis and decision making.

La céramique est l'un des matériaux archéologiques les plus importants pour aider à la reconstruction des civilisations passées. Les informations à propos des objets céramiques complexes incluent des données textuelles, numériques et multimédias qui posent plusieurs défis de recherche abordés dans cette thèse. D'un point de vue technique, les bases de données de céramiques présentent différents formats de fichiers, protocoles d'accès et langages d'interrogation. Du point de vue des données, il existe une grande hétérogénéité et les experts ont différentes façons de représenter et de stocker les données. Il n'existe pas de contenu et de terminologie standard, surtout en ce qui concerne la description des céramiques. De plus, la navigation et l'observation des données sont difficiles. L'intégration des données est également complexe en raison de laprésence de différentes dimensions provenant de bases de données distantes, qui décrivent les mêmes catégories d'objets de manières différentes.En conséquence, ce projet de thèse vise à apporter aux archéologues et aux archéomètres des outils qui leur permettent d'enrichir leurs connaissances en combinant différentes informations sur les céramiques. Nous divisons notre travail en deux parties complémentaires : (1) Modélisation de données archéologiques complexes, et (2) Partitionnement de données (clustering) archéologiques complexes. La première partie de cette thèse est consacrée à la conception d'un modèle de données archéologiques complexes pour le stockage des données céramiques. Cette base de donnée alimente également un entrepôt de données permettant des analyses en ligne (OLAP). La deuxième partie de la thèse est consacrée au clustering (catégorisation) des objets céramiques. Pour ce faire, nous proposons une approche floue, dans laquelle un objet céramique peut appartenir à plus d'un cluster (d'une catégorie). Ce type d'approche convient bien à la collaboration avec des experts, enouvrant de nouvelles discussions basées sur les résultats du clustering.Nous contribuons au clustering flou (fuzzy clustering) au sein de trois sous-tâches : (i) une nouvelle méthode d'initialisation des clusters flous qui maintient linéaire la complexité de l'approche ; (ii) un indice de qualité innovant qui permet de trouver le nombre optimal de clusters ; et (iii) l'approche Multiple Clustering Analysis qui établit des liens intelligents entre les données visuelles, textuelles et numériques, ce qui permet de combiner tous les types d'informations sur les céramiques. Par ailleurs, les méthodes que nous proposons pourraient également être adaptées à d'autres domaines d'application tels que l'économie ou la médecine. / Ceramics are one of the most important archaeological materials to help in the reconstruction of past civilizations. Information about complex ceramic objects is composed of textual, numerical and multimedia data, which induce several research challenges addressed in this thesis. From a technical perspective, ceramic databases have different file formats, access protocols and query languages. From a data perspective, ceramic data are heterogeneous and experts have differentways of representing and storing data. There is no standardized content and terminology, especially in terms of description of ceramics. Moreover, data navigation and observation are difficult. Data integration is also difficult due to the presence of various dimensions from distant databases, which describe the same categories of objects in different ways.Therefore, the research project presented in this thesis aims to provide archaeologists and archaeological scientists with tools for enriching their knowledge by combining different information on ceramics. We divide our work into two complementary parts: (1) Modeling of Complex Archaeological Data and (2) Clustering Analysis of Complex Archaeological Data. The first part of this thesis is dedicated to the design of a complex archaeological database model for the storage of ceramic data. This database is also used to source a data warehouse for doing online analytical processing (OLAP). The second part of the thesis is dedicated to an in-depth clustering (categorization) analysis of ceramic objects. To do this, we propose a fuzzy approach, where ceramic objects may belong to more than one cluster (category). Such a fuzzy approach is well suited for collaborating with experts, by opening new discussions based on clustering results.We contribute to fuzzy clustering in three sub-tasks: (i) a novel fuzzy clustering initialization method that keeps the fuzzy approach linear; (ii) an innovative quality index that allows finding the optimal number of clusters; and (iii) the Multiple Clustering Analysis approach that builds smart links between visual, textual and numerical data, which assists in combining all types ofceramic information. Moreover, the methods we propose could also be adapted to other application domains such as economy or medicine.

Den ökade globaliseringen och senaste finanskrisen ställer höga krav på uppföljning och medvetenhet av ett företags prestation. Business Intelligence (BI) är ett område vars syfte är att förbättra en organisations prestation genom analys av historisk data. BI är ett komplext område som inte bara handlar om tekniska lösningar, även om det är en förutsättning. För närvarande investeras det mycket i olika BI-lösningar och företagen behöver veta vad resurserna bör läggas på. I dagsläget finns det ingen modell som bedömer ett företags arbete med Business Intelligence utifrån ett flertal dimensioner. Syftet med den här studien var att utveckla en mognadsmodell för Business Intelligence och sedan jämföra de undersökta företagen Axfood, Scania och Systembolagets mognad. För att uppnå studiens syfte avsåg vi att besvara följande frågeställningar, ”Hur skulle en modell för att bedöma ett företags mognad inom Business Intelligence kunna se ut?” samt ”Vilka förutsättningar påverkar ett företags mognad inom Business Intelligence”. Mognadsmodellen (BIOMA) kom att bestå av fyra hörnstenar som i sin tur delades in i en eller flera underkategorier. Varje delkategori ger poäng som sedan infogas i ett koordinatsystem där axlarna motsvarar hörnstenarna och poängen utgår från origo. Att mäta ett företags mognad inom BI är komplext, då ett antal aspekter såsom organisationsstruktur, användarmedverkan samt klyftan mellan IT-avdelning och verksamhet kan påverka. Den teoretiska modellen är empiriskt testad. Respondenterna på respektive företag har bedömt hur långt de kommit inom varje hörnsten samt ge synpunkter på modellens utformning. Modellen har sedan förädlats utifrån det empiriska materialet. Vi anser att BIOMA har ett stort värde då det saknas en modell som visuellt och relativt enkelt beskriver ett företags mognad inom Business Intelligence. Modellen kan användas i olika syften, såsom benchmarking mellan processer och företag, säljstöd för konsulter samt vid förstudie för att klargöra ett företags nuläge. / The increased globalization and the recent financial crisis have put high demands on the monitoring and awareness of an organization's performance. Business Intelligence (BI) is an area which aims to improve this performance through analysis of historical data. BI is a complex question for organization’s because it involves more than just technical solutions for maximum performance. Organizations are currently investing in different BI solutions and a list of priorities has to be made to ensure balanced resource allocation within a BI-implementation. To this day no single business intelligence model exists that can adequately measure a company’s work from several perspectives. The purpose of this study was to develop a maturity model for BI and use it in a case study of three different well-known Swedish companies; Axfood, Scania and Systembolaget, to measure their BI-maturity. To achieve the purpose of the study, three distinct research questions arose; "What would a model for measuring a company’s Business Intelligence maturity look like? How would this model be constructed? And finally “What conditions could potentially affect an organization’s maturity in Business Intelligence?". The Maturity Model BIOMA (Business Intelligence Organizational Maturity Analysis) is made up of four categories, which in turn are divided into one or more sub-categories. A subcategory consists of several statements. Each statement carries a certain number of points. When the points are combined, the summarized amount is inserted into a coordinate system. Within this, the axies correspond to the pillars and the score is based on the origo-point. Measuring a company's BI-maturity is a complex research question, where a number of aspects such as organizational structure, end-user involvement, and the gap between IT department and business can be of great importance. BIOMA was empirically tested in the case study. The responders in each company judged their company based on the statements in each subcategory. Following this they made suggestions on ways to change the model. By applying these suggestions to the original material, the model was then redeveloped to create a final version. The model can be used for various purposes, such as processes within organizations or in benchmarking. It can also be used by consultants in Sales support as a pilot study for clarifying a company’s present BI-maturity. In this absence of a model that could visually describe a company’s BI maturity multidimensionally, we believe that BIOMA has substantial and existing business potential.

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.

Os resíduos urbanos descartados de forma irregular constituem um problema sério, principalmente nas grandes cidades, causando entupimento de bueiros e drenagem com conseqüentes inundações, sujeira e transmissão de doenças tais como leptospirose e dengue além de ser um estorvo para o trânsito e acarretarem gastos para a Prefeitura. Por outro lado, reciclar este material é uma fonte de receitas e um gerador de empregos. A Geovisualização Analítica pode ser de grande auxílio para a análise desse problema complexo e para a tomada de decisão. Com essa motivação, a presente dissertação procura fornecer uma visão geral sobre o estado da arte quanto a conceitos e pesquisas em Geovisualização (GVis) e Processamento Analítico (OLAP e SOLAP). Apresenta também processos, metodologias e tecnologias que foram utilizadas no desenvolvimento de um protótipo de um sistema analítico de informações aplicado à área de gestão da coleta seletiva de resíduos sólidos recicláveis em ambiente urbano. Este protótipo, efetivamente implantado, combinou navegação e consulta para recuperar informações através de seleções espaciais e alfanuméricas. Através de exemplos foi mostrado que este tipo de solução auxilia gestores nos processos de exploração, análise e tomada de decisão. / Domestic waste illegally disposed constitute a serious problem, especially in large cities, causing clogging of drains and drainage with subsequent flooding, dirt and transmission of diseases such as leptospirosis and dengue as well as being a hindrance to traffic and would entail city hall costs. Moreover, recycle this material is a source of revenue and a generator of jobs. The Analytical Geovisualization can be of great help in the analysis of this complex problem and the decision-making. With this motivation, this paper seeks to provide an overview of the state of the art as the concepts and research in Geovisualization (GVis) and Analytical Processing (OLAP and SOLAP). It also presents processes, methodologies and technologies that were used in developing a prototype of an analytical system applied to the area of selective collection information management of recyclable solid waste in urban environments. This prototype, effectively deployed, combined navigation and query to retrieve information through spatial and alphanumeric selections. Through examples it was shown that this type of solution helps managers in operating procedures, analysis and decision making.

Les maladies infectieuses représentent aujourd’hui un problème majeur de santé publique. Devant l’augmentation des résistances bactériennes, l’émergence de nouveaux pathogènes et la propagation rapide de l’épidémie, le suivi et la surveillance de la transmission de la maladie devient particulièrement importants. Face à une telle menace, la société doit se préparer à l'avance pour réagir rapidement et efficacement si une telle épidémie est déclarée. Cela nécessite une mise en place des dispositifs de suivi et de prévention. Dans ce contexte, nous nous intéressons, dans le présent travail, à l’élaboration d’un Système d’Information Décisionnel Spatio-temporel pour le suivi et la surveillance du phénomène de propagation de l’épidémie de la grippe saisonnière au sein de la population de la ville d’Oran (Algérie). L’objectif de ce système est double : il consiste, d’une part, à comprendre comment l’épidémie se propage par l’utilisation du réseau social Small World (SW) et du modèle à compartiments d’épidémie SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Removed), et d’autre part, à stocker dans un entrepôt les données multiples tout en les analysant par un outil d’analyse en ligne de donnée Spatiale dit SOLAP (Spatial On-Line Analytical Processing). / Today, infectious diseases represent a major public health problem. With the increase of bacterial resistance, the emergence of new pathogens and the rapid spread of epidemic, monitoring and surveillance of disease transmission becomes important. In the face of such a threat, the society must prepare in advance to respond quickly and effectively if an outbreak is declared. This requires setting up monitoring mechanisms and prevention.In this context, we are particularly interested by development a Spatiotemporal decision support system for monitoring and preventing the phenomenon of seasonal influenza epidemic spread in the population of Oran (city at Algeria).The objective of this system is twofold: on one hand, to understand how epidemic is spreading through the social network by using SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Removed) compartmental model within Small World network, and on the other hand, to store multiple data in data warehouse and analyzing it by a specific online analysis tool Spatial OLAP (Spatial on-line Analytical Processing).

The diploma thesis is focused on dashboards analysis and distribution and theirs implementation afterwards in SAP Dashboards and Web Intelligence tools. The main goal of this thesis is an analysis of dashboards for different area of company management according to chosen of architecture solution. Another goal of diploma thesis is to take into account the principles of dashboards within the company and it deals with indicator comparison as well. The author further defines data life cycle within Business Intelligence and deals with the decomposition of particular dashboard types in theoretical part. At the end of theory, it is included an important chapter from point of view data quality, data quality process and data quality improvement and an using of SAP Best Practices and KBA as well for BI tools published by SAP. The implementation of dashboards should be back up theoretical part. Implementation is divided into 3 chapters according to selected architecture, using multisource systems, SAP Infosets/Query and using Data Warehouse or Data Mart as an architecture solution for reporting purposes. The deep implementing section should be help reader to make his own opinion to different architecture, but especially difference in used BI tools within SAP Business Objects. At the end of each section regarding architecture and its solution, there are defined pros and cons.

Les entrepôts de données répondent à un réel besoin en matière d'accès à l'information résumée. Cependant, en suivant le processus classique d'entreposage et d'analyse en ligne (OLAP) de données, les systèmes d'information décisionnels (SID) exploitent très peu le contenu informationnel des données. Alors même que les SID sont censés être centrés utilisateur, l'OLAP classique ne dispose pas d'outils permettant de guider l'utilisateur vers les faits les plus intéressants du cube. La prise en compte de l'utilisateur dans les SID est une problématique nouvelle, connue sous le nom de personnalisation, qui pose plusieurs enjeux peu ou pas étudiés. Le travail présenté dans ce mémoire vise à proposer des solutions innovantes dans le domaine de la personnalisation dans les entrepôts de données complexes. L'originalité de nos travaux de recherche a consisté à montrer qu'il est pertinent d'intégrer la sémantique dans tout le processus d'entreposage, soit en invitant l'utilisateur à exprimer ses propres connaissances métier, soit en utilisant les méthodes de fouille de données pour extraire des connaissances cachées. En s'appuyant sur l'intuition que des connaissances sur le métier, sur les données entreposées et leur usage (requêtes) peuvent contribuer à aider l'utilisateur dans son exploration et sa navigation dans les données, nous avons proposé une première approche de personnalisation basée sur les connaissances explicites des utilisateurs. En empruntant le concept d'évolution de schéma, nous avons relâché la contrainte du schéma fixe de l'entrepôt, pour permettre d'ajouter ou de supprimer un niveau de hiérarchie dans une dimension. Ces travaux ont été étendus pour recommander à l'utilisateur des hiérarchies de dimension nouvelles basées sur la découverte de nouvelles structures naturelles grâce aux principes d'une méthode de classification (K-means). Nous avons par ailleurs développé la fouille en ligne en s'appuyant uniquement sur les outils offerts par les systèmes de gestion de bases de données (SGBD). La fouille en ligne permet d'étendre les capacités analytiques des SGBD, support des entrepôts de données, de l'OLAP vers une analyse structurante, explicative et prédictive ; et venir en appui à la personnalisation. Afin de prendre en compte à la fois l'évolution des données et celle des besoins tout en garantissant l'intégration structurelle et sémantique des données, nous avons proposé une approche d'analyse en ligne à la demande, qui s'appuie sur un système de médiation à base d'ontologies. Par ailleurs, nous avons proposé un modèle multidimensionnel d'objets complexes basé sur le paradigme objet qui permet de représenter les objets de l'univers de façon plus naturelle et de capter la sémantique qu'ils véhiculent. Un opérateur de projection cubique est alors proposé pour permettre à l'utilisateur de créer des cubes d'objets complexes personnalisés. Toutes nos solutions ont été développées et testées dans le contexte des entrepôts de données relationnels et/ou XML.

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.