The Inland Empire offers many advantages for business. This project documents how the Inland Empire is a suitable area to start and grow a business due to its reasonable space and labor costs, educated work force, infrastructure advantages and easy accessibility to freeways, ports, railroads and airports.

This Diploma Thesis deals with analysis of the current processes in small software company. On the basis of the weakness evaluation, the new extensions of the information system are designed. The first extension is new module for on-line sale and cashless on-line payment. The second one is integration of Business Intelligence tools to help streamline marketing strategies of this company.

Materialized views are a well-known optimization strategy with the potential for massive improvements in query processing time, especially for aggregation queries over large tables. To realize this potential, the query optimizer has to know how and when to exploit materialized views. Reporting functions represent a novel technique to formulate sequence-oriented queries in SQL. They provide a column-wise ordering, partitioning, and windowing mechanism for aggregation functions and therefore extend the well-known way of grouping and applying simple aggregation functions. Up to now, current work has not considered the frequently used reporting functions in data warehouse environments. In this paper, we introduce materialized reporting function views and show how to rewrite queries with reporting functions as well as aggregation queries to this new kind of materialized views. We demonstrate the efficiency of our approach with a large number of experiments.

This dissertation examines how American businesses’ focus on transportation and trade came to be key agents of US imperialism at the turn of the twentieth century. Extending our understanding of the architecture and urbanism of US industry and commerce, “Empire’s Stores” turns to the design, construction, and maintenance of transnational and transimperial supply chains and the physical infrastructure that made them possible—what I call the architecture of conveyance. Divided into four chapters, the project examines the built environment created by a set of firms and related industries selected geographically: to the West, the “Big Five” sugar factors and their predecessors operating in the Hawaiian Islands; to the North, the Niagara Falls Power Company and related hydroelectric concerns located along the Niagara Frontier; to the South, the United Fruit Company’s operations, including both tourism and trade, anchored in the Port of New Orleans; and, to the East, the storage, handling, and shipment of freight at the Bush Terminal Company in Brooklyn, New York. Through these case studies I show how American corporations produced and profited from imperial formations and, in doing so, reshaped territorial, geographic, and economic borders.

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The point of the book is to provide characteristics of present customs warehouses in Czech Republic, their types, the conditions and the proceedings during establishments and during their operation times. Point out mutual relations of involved people and by using practical examples show the financial outcome of using a customs warehouses under an effective legislature.

Le travail présenté dans ce mémoire vise à proposer des solutions aux problèmes d'entreposage des données textuelles. L'intérêt porté à ce type de données est motivé par le fait qu'elles ne peuvent être intégrées et entreposées par l'application de simples techniques employées dans les systèmes décisionnels actuels. Pour aborder cette problématique, nous avons proposé une démarche pour la construction d'entrepôts de textes. Elle couvre les principales phases d'un processus classique d'entreposage des données et utilise de nouvelles méthodes adaptées aux données textuelles. Dans ces travaux de thèse, nous nous sommes focalisés sur les deux premières phases qui sont l'intégration des données textuelles et leur modélisation multidimensionnelle. Pour mettre en place une solution d'intégration de ce type de données, nous avons eu recours aux techniques de recherche d'information (RI) et du traitement automatique du langage naturel (TALN). Pour cela, nous avons conçu un processus d'ETL (Extract-Transform-Load) adapté aux données textuelles. Il s'agit d'un framework d'intégration, nommé ETL-Text, qui permet de déployer différentes tâches d'extraction, de filtrage et de transformation des données textuelles originelles sous une forme leur permettant d'être entreposées. Certaines de ces tâches sont réalisées dans une approche, baptisée RICSH (Recherche d'information contextuelle par segmentation thématique de documents), de prétraitement et de recherche de données textuelles. D'autre part, l'organisation des données textuelles à des fins d'analyse est effectuée selon TWM (Text Warehouse Modelling), un nouveau modèle multidimensionnel adapté à ce type de données. Celui-ci étend le modèle en constellation classique pour prendre en charge la représentation des textes dans un environnement multidimensionnel. Dans TWM, il est défini une dimension sémantique conçue pour structurer les thèmes des documents et pour hiérarchiser les concepts sémantiques. Pour cela, TWM est adossé à une source sémantique externe, Wikipédia, en l'occurrence, pour traiter la partie sémantique du modèle. De plus, nous avons développé WikiCat, un outil pour alimenter la dimension sémantique de TWM avec des descripteurs sémantiques issus de Wikipédia. Ces deux dernières contributions complètent le framework ETL-Text pour constituer le dispositif d'entreposage des données textuelles. Pour valider nos différentes contributions, nous avons réalisé, en plus des travaux d'implémentation, une étude expérimentale pour chacune de nos propositions. Face au phénomène des données massives, nous avons développé dans le cadre d'une étude de cas des algorithmes de parallélisation des traitements en utilisant le paradigme MapReduce que nous avons testés dans l'environnement Hadoop. / The work, presented in this thesis, aims to propose solutions to the problems of textual data warehousing. The interest in the textual data is motivated by the fact that they cannot be integrated and warehoused by using the traditional applications and the current techniques of decision-making systems. In order to overcome this problem, we proposed a text warehouses approach which covers the main phases of a data warehousing process adapted to textual data. We focused specifically on the integration of textual data and their multidimensional modeling. For the textual data integration, we used information retrieval (IR) techniques and automatic natural language processing (NLP). Thus, we proposed an integration framework, called ETL-Text which is an ETL (Extract- Transform- Load) process suitable for textual data. The ETL-Text performs the extracting, filtering and transforming tasks of the original textual data in a form allowing them to be warehoused. Some of these tasks are performed in our RICSH approach (Contextual information retrieval by topics segmentation of documents) for pretreatment and textual data search. On the other hand, the organization of textual data for the analysis is carried out by our proposed TWM (Text Warehouse Modelling). It is a new multidimensional model suitable for textual data. It extends the classical constellation model to support the representation of textual data in a multidimensional environment. TWM includes a semantic dimension defined for structuring documents and topics by organizing the semantic concepts into a hierarchy. Also, we depend on a Wikipedia, as an external semantic source, to achieve the semantic part of the model. Furthermore, we developed WikiCat, which is a tool permit to feed the TWM semantic dimension with semantics descriptors from Wikipedia. These last two contributions complement the ETL-Text framework to establish the text warehouse device. To validate the different contributions, we performed, besides the implementation works, an experimental study for each model. For the emergence of large data, we developed, as part of a case study, a parallel processing algorithms using the MapReduce paradigm tested in the Apache Hadoop environment.

Les systèmes d’information décisionnels dans le cloud Computing sont des solutions de plus en plus répandues. En effet, ces dernières offrent des capacités pour l’aide à la décision via l’élasticité des ressources pay-per-use du Cloud. Toutefois, les questions de sécurité des données demeurent une des principales préoccupations notamment lorsqu'il s’agit de traiter des données sensibles de l’entreprise. Beaucoup de questions de sécurité sont soulevées en terme de stockage, de protection, de disponibilité, d'intégrité, de sauvegarde et de récupération des données ainsi que des transferts des données dans un Cloud public. Les risques de sécurité peuvent provenir non seulement des fournisseurs de services de cloud computing mais aussi d’intrus malveillants. Les entrepôts de données dans les nuages devraient contenir des données sécurisées afin de permettre à la fois le traitement d'analyse en ligne hautement protégé et efficacement rafraîchi. Et ceci à plus faibles coûts de stockage et d'accès avec le modèle de paiement à la demande. Dans cette thèse, nous proposons deux nouvelles approches pour la sécurisation des entrepôts de données dans les nuages basées respectivement sur le partage vérifiable de clé secrète (bpVSS) et le partage vérifiable et flexible de clé secrète (fVSS). L’objectif du partage de clé cryptée et la distribution des données auprès de plusieurs fournisseurs du cloud permet de garantir la confidentialité et la disponibilité des données. bpVSS et fVSS abordent cinq lacunes des approches existantes traitant de partage de clés secrètes. Tout d'abord, ils permettent le traitement de l’analyse en ligne. Deuxièmement, ils garantissent l'intégrité des données à l'aide de deux signatures interne et externe. Troisièmement, ils aident les utilisateurs à minimiser le coût de l’entreposage du cloud en limitant le volume global de données cryptées. Sachant que fVSS fait la répartition des volumes des données cryptées en fonction des tarifs des fournisseurs. Quatrièmement, fVSS améliore la sécurité basée sur le partage de clé secrète en imposant une nouvelle contrainte : aucun groupe de fournisseurs de service ne peut contenir suffisamment de volume de données cryptées pour reconstruire ou casser le secret. Et cinquièmement, fVSS permet l'actualisation de l'entrepôt de données, même si certains fournisseurs de services sont défaillants. Pour évaluer l'efficacité de bpVSS et fVSS, nous étudions théoriquement les facteurs qui influent sur nos approches en matière de sécurité, de complexité et de coût financier dans le modèle de paiement à la demande. Nous validons également expérimentalement la pertinence de nos approches avec le Benchmark schéma en étoile afin de démontrer son efficacité par rapport aux méthodes existantes. / Cloud business intelligence is an increasingly popular solution to deliver decision support capabilities via elastic, pay-per-use resources. However, data security issues are one of the top concerns when dealing with sensitive data. Many security issues are raised by data storage in a public cloud, including data privacy, data availability, data integrity, data backup and recovery, and data transfer safety. Moreover, security risks may come from both cloud service providers and intruders, while cloud data warehouses should be both highly protected and effectively refreshed and analyzed through on-line analysis processing. Hence, users seek secure data warehouses at the lowest possible storage and access costs within the pay-as-you-go paradigm.In this thesis, we propose two novel approaches for securing cloud data warehouses by base-p verifiable secret sharing (bpVSS) and flexible verifiable secret sharing (fVSS), respectively. Secret sharing encrypts and distributes data over several cloud service providers, thus enforcing data privacy and availability. bpVSS and fVSS address five shortcomings in existing secret sharing-based approaches. First, they allow on-line analysis processing. Second, they enforce data integrity with the help of both inner and outer signatures. Third, they help users minimize the cost of cloud warehousing by limiting global share volume. Moreover, fVSS balances the load among service providers with respect to their pricing policies. Fourth, fVSS improves secret sharing security by imposing a new constraint: no cloud service provide group can hold enough shares to reconstruct or break the secret. Five, fVSS allows refreshing the data warehouse even when some service providers fail. To evaluate bpVSS' and fVSS' efficiency, we theoretically study the factors that impact our approaches with respect to security, complexity and monetary cost in the pay-as-you-go paradigm. Moreover, we also validate the relevance of our approaches experimentally with the Star Schema Benchmark and demonstrate its superiority to related, existing methods.

Dans ce travail de thèse, nous abordons les problèmes liés au partitionnement et à la distribution des grands volumes d’entrepôts de données distribués avec Mapreduce. Dans un premier temps, nous abordons le problème de la distribution des données. Dans ce cas, nous proposons une stratégie d’optimisation du placement des données, basée sur le principe de la colocalisation. L’objectif est d’optimiser les traitements lors de l’exécution des requêtes d’analyse à travers la définition d’un schéma de distribution intentionnelle des données permettant de réduire la quantité des données transférées entre les noeuds lors des traitements, plus précisément lors phase de tri (shuffle). Nous proposons dans un second temps une nouvelle démarche pour améliorer les performances du framework Hadoop, qui est l’implémentation standard du paradigme Mapreduce. Celle-ci se base sur deux principales techniques d’optimisation. La première consiste en un pré-partitionnement vertical des données entreposées, réduisant ainsi le nombre de colonnes dans chaque fragment. Ce partitionnement sera complété par la suite par un autre partitionnement d’Hadoop, qui est horizontal, appliqué par défaut. L’objectif dans ce cas est d’améliorer l’accès aux données à travers la réduction de la taille des différents blocs de données. La seconde technique permet, en capturant les affinités entre les attributs d’une charge de requêtes et ceux de l’entrepôt, de définir un placement efficace de ces blocs de données à travers les noeuds qui composent le cluster. Notre troisième proposition traite le problème de l’impact du changement de la charge de requêtes sur la stratégie de distribution des données. Du moment que cette dernière dépend étroitement des affinités des attributs des requêtes et de l’entrepôt. Nous avons proposé, à cet effet, une approche dynamique qui permet de prendre en considération les nouvelles requêtes d’analyse qui parviennent au système. Pour pouvoir intégrer l’aspect de "dynamicité", nous avons utilisé un système multi-agents (SMA) pour la gestion automatique et autonome des données entreposées, et cela, à travers la redéfinition des nouveaux schémas de distribution et de la redistribution des blocs de données. Enfin, pour valider nos contributions nous avons conduit un ensemble d’expérimentations pour évaluer nos différentes approches proposées dans ce manuscrit. Nous étudions l’impact du partitionnement et la distribution intentionnelle sur le chargement des données, l’exécution des requêtes d’analyses, la construction de cubes OLAP, ainsi que l’équilibrage de la charge (Load Balacing). Nous avons également défini un modèle de coût qui nous a permis d’évaluer et de valider la stratégie de partitionnement proposée dans ce travail. / In this manuscript, we addressed the problems of data partitioning and distribution for large scale data warehouses distributed with MapReduce. First, we address the problem of data distribution. In this case, we propose a strategy to optimize data placement on distributed systems, based on the collocation principle. The objective is to optimize queries performances through the definition of an intentional data distribution schema of data to reduce the amount of data transferred between nodes during treatments, specifically during MapReduce’s shuffling phase. Secondly, we propose a new approach to improve data partitioning and placement in distributed file systems, especially Hadoop-based systems, which is the standard implementation of the MapReduce paradigm. The aim is to overcome the default data partitioning and placement policies which does not take any relational data characteristics into account. Our proposal proceeds according to two steps. Based on queries workload, it defines an efficient partitioning schema. After that, the system defines a data distribution schema that meets the best user’s needs, and this, by collocating data blocks on the same or closest nodes. The objective in this case is to optimize queries execution and parallel processing performances, by improving data access. Our third proposal addresses the problem of the workload dynamicity, since users analytical needs evolve through time. In this case, we propose the use of multi-agents systems (MAS) as an extension of our data partitioning and placement approach. Through autonomy and self-control that characterize MAS, we developed a platform that defines automatically new distribution schemas, as new queries appends to the system, and apply a data rebalancing according to this new schema. This allows offloading the system administrator of the burden of managing load balance, besides improving queries performances by adopting careful data partitioning and placement policies. Finally, to validate our contributions we conduct a set of experiments to evaluate our different approaches proposed in this manuscript. We study the impact of an intentional data partitioning and distribution on data warehouse loading phase, the execution of analytical queries, OLAP cubes construction, as well as load balancing. We also defined a cost model that allowed us to evaluate and validate the partitioning strategy proposed in this work.

The concepts of 'data warehousing' and 'on-line analytical processing' have seen a growing interest in the research and commercial product community. Today, the trend moves away from complex centralized data warehouses to distributed data marts integrated in a common conceptual schema. However, as the first part of this paper demonstrates, there are many problems and little solutions for large distributed decision support systems in worldwide operating corporations. After showing the benefits and problems of the distributed approach, this paper outlines possibilities for achieving performance in distributed online analytical processing. Finally, the architectural framework of the prototypical distributed OLAP system CUBESTAR is outlined.