Modélisation logique de l'analyse multidimensionnelle des relations multivaluées : application à l'exploration de données géographiques

par Pierre Allard

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Olivier Ridoux.

Soutenue en 2011

à Rennes 1 .


  • Résumé

    Depuis le début de l'informatique, les entreprises ont compris l'intérêt des solutions de gestion d'information. Les données collectées par les entreprises sont un atout puissant pour étudier les tendances passées, les tendances du moment, et les choix à faire dans le futur. Au milieu des années 1990 apparaissent les termes d'informatique décisionnelle (Business Intelligence, la synthèse d'information pour aider à la prise de décision), d'OLAP (On-Line Analytical Processing, ensemble d'outils pour l'exploration, l'analyse et l'affichage de données multidimensionnelles), puis de S-OLAP (Spatial OLAP, OLAP avec un support géographique). Un utilisateur d'OLAP non informaticien n'a pas besoin de connaître de langage à priori pour manipuler des données multidimensionnelles, créer des graphiques, etc. Cependant, nous considérons le modèle de données OLAP trop rigide, car il est structuré à priori sous forme multidimensionnelle, et chaque contenu doit posséder une unique valeur agrégée. Nous partons de ce constat pour proposer un nouveau paradigme de système d'information, permettant l'analyse et l'exploration des données multidimensionnelles de relations multivaluées. Pour modéliser ce paradigme, nous utilisons les systèmes d'information logiques (LIS), un système d'information qui possède des caractéristiques communes avec OLAP, en particulier sur les aspects d'exploration de données. Notre paradigme de système d'information est défini par un modèle de données, un mode de navigation et un mode de représentation flexibles. Nous terminons cette thèse par l'application de ce paradigme sur plusieurs domaines, dont l'exploration de données géographiques.


  • Résumé

    Since the beginning of data processing, the companies have realized the importance of information management solutions. The gathered data are a powerful asset to study the trends and make choices for the future. Business Intelligence appeared in the mid-90s (information synthesis to assist decision-making) with OLAP (On-Line Analytical Processing, a tools set for the exploration, analysis and display of multidimensional data) and S-OLAP (Spatial OLAP, OLAP with spatial support). A OLAP user, unspecializedin computer sciences,does not needto knowa language to handle multidimensional data, create graphics, etc. However, we consider that the OLAP data modelistoo rigid,because ofitsa priorimultidimensionnal structureandbecause each content must have a single aggregate value. This observation is the starting point of this thesis. We propose a new paradigm of information system, able to analyze and explore multidimensional and multivalued data. To model this paradigm, we use Logical Information Systems (LIS), which share features with OLAP, especially on the data mining aspects. Our paradigm is defined by a flexible data model, an easy navigation and modular representation. We conclude this thesisby the application of this paradigm on several topics, including the exploration of geographic data.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (143 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 137-143

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Section sciences et philosophie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2011/117
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