Évolution de schémas dans les entrepôts de données : mise à jour de hiérarchies de dimension pour la personnalisation des analyses - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2007

Data warehouses' schema evolution: dimension hierarchies updating for analyses personalization

Évolution de schémas dans les entrepôts de données : mise à jour de hiérarchies de dimension pour la personnalisation des analyses

Résumé

This thesis has been done in collaboration with the bank LCL-Le Credit Lyonnais. It deals with the evolution of analysis needs in data warehouses. Indeed the latter beeing a fundamental component in decision support systems it is important to place users at the center of the evolution process to better reflect individual analysis needs. Our proposal consists in guiding data warehouse schema evolution through the use of users' knowledge. These knowledge are used to create new analysis axis. Our solution is based on the definition of a formal model describing an evolving data warehouse. The model is composed of "if-then" rules that we call aggregation rules that support the personnalisation process. This process is also supported by an architecture composed of four steps: the knowledge acquisition gathers users' knowledge in the form of aggregation rules; integration of these aggregation rules in the data warehouse; the data warehouse schema evolution, and on-line analysis based on the new schema. The implementation of our proposal is done through a relational execution model that manages the overall evolution process. We also interested in the performance of our evolving data warehouse model. The performance evaluation is usually based on a workload (a set of queries), and since we are in an evolving context, we proposed an incremental update of the workload. To validate our contributions, we have implemented the WEDriK plateform (data Warehouse Evolution Driven by Knowledge).
Cette thèse a été réalisée en collaboration avec l'établissement bancaire LCL-Le Crédit Lyonnais. Elle s'inscrit dans le domaine des entrepôts de données. Ces derniers constituent un élément fondamental de l'architecture décisionnelle, sur lesquels reposent des outils permettant de répondre à des besoins d'analyse. Or, l'émergence de nouveaux besoins d'analyse individuels fait apparaître la nécessité d'une personnalisation des analyses. Pour permettre cette personnalisation, nous proposons une solution basée sur une évolution du schéma de l'entrepôt guidée par les utilisateurs. Il s'agit en effet de recueillir les connaissances de l'utilisateur et de les intégrer dans l'entrepôt de données afin de créer de nouveaux axes d'analyse. Cette solution s'appuie sur la définition d'un modèle formel d'entrepôt de données évolutif, basé sur des règles "si-alors", que nous appelons règles d'agrégation, qui permettent de représenter les connaissances utilisateurs. Notre modèle d'entrepôt évolutif est soutenu par une architecture qui place l'utilisateur au cœur du processus d'évolution du schéma de l'entrepôt. Nous nous sommes par ailleurs intéressés à l'évaluation de la performance de notre modèle d'entrepôt de données évolutif. L'évaluation de performances se base généralement sur une charge (ensemble de requêtes). Dans le contexte évolutif dans lequel nous nous plaçons, nous proposons alors une méthode de mise à jour incrémentale d'une charge donnée en répercutant l'évolution de schéma subie par l'entrepôt. Pour valider nos différentes contributions, nous avons développé la plateforme WEDriK (data Warehouse Evolution Driven by Knowledge).
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Dates et versions

tel-00269037 , version 1 (01-04-2008)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00269037 , version 1

Citer

Cécile Favre. Évolution de schémas dans les entrepôts de données : mise à jour de hiérarchies de dimension pour la personnalisation des analyses. Interface homme-machine [cs.HC]. Université Lumière - Lyon II, 2007. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00269037⟩
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