Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2008. / Titre de l'écran-titre (visionné le 12 janvier 2009). Bibliogr.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2007. / Titre de l'écran-titre (visionné le 5 mai 2008). Bibliogr.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2005. / Titre de l'écran-titre (visionné le 13 févr. 2008). Bibliogr.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2004. / Titre de l'écran-titre (visionné le 29 novembre 2004). Bibliogr.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:49:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Existem várias propostas na literatura visando a integração das funcionalidades e características pertinentes aos processamentos de dados analíticos (OLAP) e geográficos (SIG). O principal objetivo é prover um ambiente único, com capacidades de processamento geográfico e multidimensional, para dar suporte ao processo de tomada de decisões estratégicas. Este tipo de ambiente vem sendo referido atualmente como SOLAP. Entretanto, pelo fato destas duas tecnologias terem sido concebidas com propósitos distintos, a integração entre estes dois ambientes não é uma tarefa fácil, e mesmo com tantas pesquisas sendo desenvolvidas, temos alguns pontos em aberto que merecem ser explorados. A definição de modelos de dados para Data Warehouse Geográficos é um dos items desta integração. Outro ponto inserido neste contexto é a definição de funções de agregação para medidas geográficas. Estas funções são utilizadas no momento da especificação dos cubos de dados multidimensionais e geográficos. Conseqüentemente, também necessitamos de novos modelos de cubos de dados que possibilitem a associação de geometrias aos fatos e aos membros dos níveis. Uma das partes mais importantes desse processo de integração é a consulta aos dados. Porém, a maioria das abordagens que almejam esta integração de processamento, não dispõe de uma linguagem de consulta que possibilite a utilização simultânea, tanto de operadores multidimensionais como espaciais. É neste contexto que se insere esta tese, na qual apresentamos: i) um modelo formal para definição de DWG; ii) um conjunto de funções de agregação para medidas geográficas; iii) um modelo formal para cubos de dados chamado GeoMDCube; e iv) uma linguagem de consulta geográfica-multidimensional denominada GeoMDQL (Geographic Multidimensional Query Language). GeoMDQL estende e integra, em uma única sintaxe, os principais operadores multidimensionais e espaciais presentes na maioria das ferramentas e em ambientes disponíveis atualmente para processamento multidimensional e geográfico. GeoMDQL é baseada em padrões bem estabelecidos como ( MDX Multidimensional Expressions) e OGC Simple Features for SQL. As idéias propostas foram aplicadas na prática, por meio da implementação de uma arquitetura SOLAP chamada Golapware e o desenvolvimento de estudo de caso baseado em dados de aplicações reais. Dessa forma, foi possível demonstrar a utilização dos modelos, das funções e da linguagem de consulta e operadores SOLAP discutidos nesta tese

Thèse en cotutelle: Université Laval Québec, Canada et Université Blaise-Pascal, Clermont-Ferrand, France / Les systèmes Spatial On-Line Analytical Processing (SOLAP) permettent de prendre en charge l’analyse multidimensionnelle en ligne d’un très grand volume de données ayant une référence spatiale. Dans ces systèmes, le vague spatial n’est généralement pas pris en compte, ce qui peut être source d’erreurs dans les analyses et les interprétations des cubes de données SOLAP, effectuées par les utilisateurs finaux. Bien qu’il existe des modèles d’objets ad-hoc pour gérer le vague spatial, l’implantation de ces modèles dans les systèmes SOLAP est encore à l’état embryonnaire. En outre, l’introduction de tels modèles dans les systèmes SOLAP accroit la complexité de l’analyse au détriment de l’utilisabilité dans bon nombre de contextes applicatifs. Dans cette thèse nous nous proposons d’investiguer la piste d’une nouvelle approche visant un compromis approprié entre l’exactitude théorique de la réponse au vague spatial, la facilité d’implantation dans les systèmes SOLAP existants et l’utilisabilité des cubes de données fournis aux utilisateurs finaux. Les objectifs de cette thèse sont donc de jeter les bases d’une approche de conception de cube SOLAP où la gestion du vague est remplacée par la gestion des risques de mauvaises interprétations induits, d’en définir les principes d’une implantation pratique et d’en démontrer les avantages. En résultats aux travaux menés, une approche de conception de cubes SOLAP où le risque de mauvaise interprétation est considéré et géré de manière itérative et en adéquation avec les sensibilités des utilisateurs finaux quant aux risques potentiels identifiés a été proposée; des outils formels à savoir un profil UML adapté, des fonctions de modification de schémas multidimensionnels pour construire les cubes souhaités, et un processus formel guidant de telles transformations de schémas ont été présentés; la vérification de la faisabilité de notre approche dans un cadre purement informatique avec la mise en œuvre de l’approche dans un outil CASE (Computed Aided Software Engineering) a aussi été présentée. Pour finir, nous avons pu valider le fait que l’approche fournisse non seulement des cubes aussi compréhensibles et donc utilisables que les cubes classiques, mais aussi des cubes où le vague n’est plus laissé de côté, sans aucun effort pour atténuer ses impacts sur les analyses et les prises de décision des utilisateurs finaux. / SOLAP (Spatial On-Line Analytical Processing) systems support the online multi-dimensional analysis of a very large volume of data with a spatial reference. In these systems, the spatial vagueness is usually not taken into account, which can lead to errors in the SOLAP datacubes analyzes and interpretations end-users make. Although there are ad-hoc models of vague objects to manage the spatial vagueness, the implementation of these models in SOLAP systems is still in an embryonal state. In addition, the introduction of such models in SOLAP systems increases the complexity of the analysis at the expense of usability in many application contexts. In this thesis we propose to investigate the trail of a new approach that makes an appropriate compromise between the theoretical accuracy of the response to the spatial vagueness, the ease of implementation in existing SOLAP systems and the usability of datacubes provided to end users. The objectives of this thesis are to lay the foundations of a SOLAP datacube design approach where spatial vagueness management in itself is replaced by the management of risks of misinterpretations induced by the vagueness, to define the principles of a practical implementation of the approach and to demonstrate its benefits. The results of this thesis consist of a SOLAP datacube design approach where the risks of misinterpretation are considered and managed in an iterative manner and in line with the end users tolerance levels regarding those risks; formal tools namely a suitable UML (Unified Modeling Language) profile, multidimensional schemas transformation functions to help tailored the datacubes to end-users tolerance levels, and a formal process guiding such schemas transformation; verifying the feasibility of our approach in a computing context with the implementation of the approach in a CASE (Computed Aided Software Engineering) tool. Finally, we were able to validate that the approach provides SOLAP datacubes that are not only as comprehensible and thus usable as conventional datacubes but also datacubes where the spatial vagueness is not left out, with no effort to mitigate its impacts on analysis and decision making for end users.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2009. / Titre de l'écran-titre (visionné le 13 janvier 2010). Bibliogr.

Dans le monde de la géomatique, la fin des années 1990 a été marquée par l'arrivée de nouvelles solutions décisionnelles, nommées SOLAP. Les outils SOLAP fournissent des moyens efficaces pour facilement explorer et analyser des données spatiales. Les capacités spatiales actuelles de ces outils permettent de représenter cartographiquement les phénomènes et de naviguer dans les différents niveaux de détails. Ces fonctionnalités permettent de mieux comprendre les phénomènes, leur distribution et/ou leurs interrelations, ce qui améliore le processus de découverte de connaissances. Toutefois, leurs capacités en termes d'analyses spatiales interactives sont actuellement limitées. Cette limite est principalement due à l'unique utilisation de la structure de données géométrique vectorielle. Dans les systèmes d'information géographique (SIG), la structure de données matricielle offre une alternative très intéressante au vectoriel pour effectuer certaines analyses spatiales. Nous pensons qu'elle pourrait offrir une alternative intéressante également pour les outils SOLAP. Toutefois, il n'existe aucune approche permettant son exploitation dans de tels outils. Ce projet de maîtrise vise ainsi à définir un cadre théorique permettant l'intégration de données matricielles dans les SOLAP. Nous définissons les concepts fondamentaux permettant l'intégration du matriciel dans les cubes de données spatiaux. Nous présentons ensuite quelques expérimentations qui ont permis de les tester et finalement nous initions le potentiel du matriciel pour l'analyse spatiale dans les outils SOLAP.

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2008-2009 / L’utilisation croissante de l’information géographique a soulevé d’importantes inquiétudes au cours de la dernière décennie quant aux risques d’usages inappropriés des données géospatiales, particulièrement par des usagers profanes ou non experts en référence spatiale. Ces inquiétudes ont récemment augmenté avec l’arrivée de nouvelles technologies simples et rapides, dont la nouvelle catégorie d’outils d’aide à la décision dénommée SOLAP (Spatial On-Line Analytical Processing). En effet, les nouvelles capacités d’analyse offertes par ces outils ouvrent la porte à un plus grand nombre d’utilisateurs qui peuvent potentiellement ne pas tenir compte adéquatement des forces, faiblesses et qualités inhérentes aux données analysées. En réponse à cette problématique, ce projet de maîtrise propose une approche générique, prenant en compte les obligations juridiques des fournisseurs de données, permettant d’identifier et de gérer des risques d’usages inappropriés des données géodécisionnelles utilisées par les applications SOLAP. Les principes énoncés pourraient éventuellement être transposés aux systèmes non décisionnels (SIG).

Um data warehouse geográco (DWG) é um banco de dados multidimensional, orientado a assunto, integrado, histórico, não-volátil e geralmente organizado em níveis de agregação. Além disso, também armazena dados espaciais em uma ou mais dimensões ou em pelo menos uma medida numérica. Visando oferecer suporte à tomada de decisão, é possível realizar em DWGs consultas SOLAP (spatial online analytical processing ), isto é, consultas analíticas multidimensionais (e.g., drill-down, roll-up, drill-across ) com predicados espaciais (e.g., intersecta, contém, está contido) denidos para range queries e junções espaciais. Um desafio no processamento dessas consultas é recuperar, de forma eficiente, dados espaciais e convencionais em DWGs muito volumosos. Na literatura, existem poucos índices voltados à indexação de DWGs, e ainda assim nenhum desses índices dedica-se a indexar consultas SOLAP drill-across e com junção espacial. Esta dissertação visa suprir essa limitação, por meio da proposta de estratégias para o processamento dessas consultas complexas. Para o processamento de consultas SOLAP drill-across foram propostas duas estratégias, Divide e Única, além da especicação de um conjunto de diretrizes que deve ser seguido para o projeto de um esquema de DWG que possibilite a execução dessas consultas e da especicação de classes de consultas. Para o processamento de consultas SOLAP com junção espacial foi proposta a estratégia SJB, além da identicação de quais características o esquema de DWG deve possuir para possibilitar a execução dessas consultas e da especicação do formato dessas consultas. A validação das estratégias propostas foi realizada por meio de testes de desempenho considerando diferentes congurações, sendo que os resultados obtidos foram contrastados com a execução de consultas do tipo junção estrela e o uso de visões materializadas. Os resultados mostraram que as estratégias propostas são muito eficientes. No processamento de consultas SOLAP drill-across, as estratégias Divide e Única mostraram uma redução no tempo de 82,7% a 98,6% com relação à junção estrela e ao uso de visões materializadas. No processamento de consultas SOLAP com junção espacial, a estratégia SJB garantiu uma melhora de desempenho na grande maioria das consultas executadas. Para essas consultas, o ganho de desempenho variou de 0,3% até 99,2% / A geographic data warehouse (GDW) is a special kind of multidimensional database. It is subject-oriented, integrated, historical, non-volatile and usually organized in levels of aggregation. Furthermore, a GDW also stores spatial data in one or more dimensions or at least in one numerical measure. Aiming at decision support, GDWs allow SOLAP (spatial online analytical processing) queries, i.e., multidimensional analytical queries (e.g., drill-down, roll-up, drill-across) extended with spatial predicates (e.g., intersects, contains, is contained) dened for range and spatial join queries. A challenging issue related to the processing of these complex queries is how to recover spatial and conventional data stored in huge GDWs eciently. In the literature, there are few access methods dedicated to index GDWs, and none of these methods focus on drill-across and spatial join SOLAP queries. In this master\'s thesis, we propose novel strategies for processing these complex queries. We introduce two strategies for processing SOLAP drill-across queries (namely, Divide and Unique), dene a set of guidelines for the design of a GDW schema that enables the execution of these queries, and determine a set of classes of these queries to be issued over a GDW schema that follows the proposed guidelines. As for the processing of spatial join SOLAP queries, we propose the SJB strategy, and also identify the characteristics of a DWG schema that enables the execution of these queries as well as dene the format of these queries. We validated the proposed strategies through performance tests that compared them with the star join computation and the use of materialized views. The obtained results showed that our strategies are very ecient. Regarding the SOLAP drill-across queries, the Divide and Unique strategies showed a time reduction that ranged from 82,7% to 98,6% with respect to star join computation and the use of materialized views. Regarding the SOLAP spatial join queries, the SJB strategy guaranteed best results for most of the analyzed queries. For these queries, the performance gain of the SJB strategy ranged from 0,3% to 99,2% over the star join computation and the use of materialized view