Acquisitions des connaissances pour la gestion d’un Système d’Information Décisionnel – BI Self-X -

Knowledge acquisition and management for driving a decision support system - BI Self-X -

• Auteur / Autrice : Vlad Nicolicin Georgescu
• Direction : Henri Briand, Rémi Lehn
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes)
• Jury : Président / Présidente : Gilles Venturini
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pascale Kuntz-Cosperec
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Marc Petit, Jérôme Darmont

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ontologie

Entrepôts de données

Systèmes d'aide à la décision

Résumé

Les travaux de cette thèse combinent trois domaines de recherche : (i) la gestion des Systèmes d’Information Décisionnel (SID) et les entrepôts de données, (ii) la gestion autonomique avec le Calcul Autonomique et (iii) l’intégration des connaissances avec les technologies sémantiques et les ontologies. Dans la littérature, la plupart des travaux traitent les Systèmes Opérationnels, fondamentalement différent des SID. Les SID manquent de pratiques bien définies pour leur gestion. Dans ce contexte, la thèse adresse deux problématiques : (i) l’intégration des connaissances pour la gestion des SID à l’aide des ontologies et (ii) l’utilisation du Calcul Autonomique en tenant compte des particularités des SID. Les apports principaux de cette thèse sont :(i) l’élaboration d’une ontologie qui modélise le SID et sa gestion, comprenant donc : l’architecture des entrepôts de données, les paramètres et les performances subjectives (Qualité des Services), ainsi que les conseils de gestion; (ii) l’élaboration d’un modèle de Calcul Autonomique permettant au SID d’assurer des fonctions d’autogestion : configuration, diagnostic/réparation et optimisation, avec le but d’améliorer les niveaux de service ; (iii) le développement de l’approche BI Self-X, composée de trois modules, chacun chargé d’une fonction de gestion CA. Les résultats obtenus avec cette approche ont montré que les entreprises qui utilisent BI Self-X pour la gestion de leur SID ont des meilleures performances, ainsi qu’une baisse des coûts et du temps passé dans l’implémentation et la maintenance de leurs entrepôts de données

This thesis combines three major research domains: (i) the management Decision Support Systems (DSS) and Data Warehouses, (ii) autonomic task management using Autonomic Computing and (iii) the transformation and modeling of knowledge by adopting Web Semantic technologies and Ontologies. In the literature, most of the references are done towards Operational Systems, which are fundamentally different from DSSs. There is a lack of well defined management best practices for DSS. In this context the two main issues are addressed: (i) the integration of the DSS management knowledge into a unified knowledge source with the help of ontologies and (ii) the usage of the integrated knowledge base with the Autonomic Computing model. The principal contributions of the thesis are: (i) the elaboration of an ontology model of the DSS and its management policies, which includes architectures, parameters, technical performances, subjective performances (QoS), best practices, known issues, service levels (SLA/O); (ii) the elaboration of an autonomic computing adoption model that provides the DSS with self management functions: configuration, healing and optimization, with the main purpose of improving the levels of service; (iii) the development of BI Self-X, composed of three modules each in charge of an AC self management function. The results obtained with this approach have proven that enterprises using BI Self-X with their DSS have increased performance and service levels while decreasing the costs and time in the implementation and maintaining of their data warehouses